La IA como riesgo climático: el consumo energético de los centros de datos se multiplicará por diez en 2030 Meteored.mx

550 mil millones de kilovatios hora en 2030: este es el pronóstico para el consumo energético mundial por parte de la IA.
Pero también es necesario abordar con urgencia el creciente consumo de agua y el problema de los residuos.
Los expertos advierten del creciente consumo energético de los centros de datos de IA.
Imagen: Alexandra Koch/PixabayPor un lado, la inteligencia artificial (IA) ha hecho posible un rápido progreso en el campo tecnológico.
Por otra parte, sin duda también entraña riesgos para el medio ambiente.
Un análisis reciente del Öko-Institut por encargo de Greenpeace Alemania advierte ahora con urgencia sobre las consecuencias del uso cada vez mayor de la IA.
La creciente demanda energética de los centros de datos que ejecutan sistemas de IA conducirá a un aumento drástico en el consumo de electricidad, las emisiones de gases de efecto invernadero y el consumo de recursos en los próximos años.
Según las previsiones, la demanda de electricidad de los centros de datos de IA pura en todo el mundo aumentará más de diez veces entre 2023 y 2030, de aproximadamente 50 mil millones de kilovatios hora en la actualidad a aproximadamente 550 mil millones de kilovatios hora en 2030.
Si se incluyen los centros de datos convencionales, el consumo total de electricidad para el procesamiento de datos ascenderá a aproximadamente 1,4 billones de kilovatios hora.
Otros impactos sobre el medio ambiente La huella climática de este desarrollo es enorme: incluso si asumimos que las energías renovables continúan expandiéndose, se espera que las emisiones de CO de los centros de datos aumenten de 212 a 355 millones de toneladas anuales para 2030, según el Öko-Institut.
Artículo relacionadoInteligencia artificial ayuda en el diseño y análisis digital en plantas para luchar contra el cambio climáticoAdemás del impacto climático, existen otros impactos ambientales potenciales.
Según el informe, el consumo de agua para refrigerar los sistemas se cuadruplicará hasta alcanzar los 664 mil millones de litros.
Y la cantidad de residuos también está aumentando significativamente: como resultado de la expansión de la infraestructura digital se podrían generar hasta cinco millones de toneladas de residuos electrónicos adicionales.
Además, se necesitan grandes cantidades de materias primas, incluidas 920 kilotones de acero y alrededor de 100 kilotones de los llamados materiales críticos.
Además del consumo de energía, también aumentará notablemente el consumo de agua y la generación de residuos.
Imagen: Elchinator/PixabayLa sostenibilidad cada vez es más cuestionableAl mismo tiempo, es cuestionable si las necesidades energéticas futuras podrán satisfacerse de manera sostenible.
Las redes eléctricas están llegando cada vez más a sus límites.
Renunciar a los combustibles fósiles todavía no es realista.
"En los próximos años, los centros de datos seguirán dependiendo de combustibles fósiles como el gas natural y el carbón, con los consiguientes altos costes ecológicos.
– Jens Gröger, coordinador de investigación de infraestructuras digitales sostenibles en el Öko-InstitutLos llamados efectos indirectos de la IA también son preocupantes.
Aunque la atención suele centrarse en los impactos ambientales directos, como el consumo de electricidad o las emisiones, la IA también está cambiando las estructuras económicas.
Por ejemplo, ya se está utilizando para hacer más eficiente el desarrollo de fuentes de energía fósiles o para intensificar la agricultura industrial.
Al mismo tiempo, la IA impulsa el consumo a través de publicidad o recomendaciones personalizadas.
Datos de entrenamiento incorrectos, modelos inadecuados o suposiciones incorrectas en el funcionamiento de los sistemas de IA también pueden generar impactos ambientales no deseados.
Hasta ahora apenas se han registrado efectos de este tipo, aunque no debe subestimarse su relevancia ecológica.
¿Qué es lo que debe pasar?Para contrarrestar todo esto, el estudio del Öko-Institut pide medidas políticas concretas.
La primera prioridad es la introducción de obligaciones de transparencia legal para los centros de datos y los proveedores de servicios de IA.
Esto también incluye la publicación obligatoria de datos ambientales a nivel de planta y el desarrollo de etiquetas de eficiencia para los servicios de IA.
También deberían adaptarse más las estructuras de red.
En el futuro, el consumo eléctrico de los centros de datos estará más vinculado a las energías renovables, por ejemplo, mediante un control de carga flexible o el uso de baterías propias.
Artículo relacionadoRegulación de la Inteligencia Artificial en México: claves y avancesPor último, pero no por ello menos importante, los sistemas de IA deben reevaluarse exhaustivamente desde una perspectiva legal: antes de que nuevas aplicaciones lleguen al mercado, debería ser obligatoria una evaluación de impacto ambiental, exigen los investigadores.
Esta es la única manera de evitar que el progreso tecnológico se produzca a expensas del clima.
Las conclusiones del informe dejan claro que la digitalización no es una vía segura para alcanzar la sostenibilidad.
Sin decisiones políticas ni directrices ecológicas claras, la crisis climática podría acelerarse aún más por la IA.
Referencia de la noticia:Gröger, J.
, Behrens, F.
, Gailhofer, P.
, & Hilbert, I.
(2025): Environmental Impacts of Artificial Intelligence.
Evaluation of current trends and compilation of an overview study.
Öko-Institut, Berlin, for Greenpeace e.
V.
, Hamburg.