Introducción: La urgencia de la sostenibilidad en la era de la IA

La IA ecológica representa uno de los paradigmas más cruciales de 2025, surgiendo como respuesta necesaria al crecimiento explosivo de la inteligencia artificial y su impacto medioambiental. La IA ecológica es más respetuosa con el medio ambiente e integradora que la IA convencional, ya que no solo produce resultados precisos sin aumentar los costes computacionales, sino que también garantiza que la innovación tecnológica vaya de la mano de la responsabilidad medioambiental.

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La urgencia de este planteamiento queda demostrada por los datos más recientes: según MIT News, las necesidades energéticas de los centros de datos en Norteamérica han aumentado de 2.688 megavatios a finales de 2022 a 5.341 megavatios a finales de 2023, impulsadas en parte por las demandas de la IA generativa. Y lo que es más significativo, según MIT Technology Review, el 4,4% de toda la energía de EE.UU. se destina ahora a centros de datos, con una intensidad de carbono de la electricidad utilizada por los centros de datos un 48% superior a la media de EE.UU. (según un estudio de la Escuela de Salud Pública T.H. Chan de Harvard).

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El impacto medioambiental de la IA: una crisis en evolución

Consumo explosivo de energía

El crecimiento de la IA ha provocado un cambio drástico en el panorama energético mundial. Según MIT Technology Review, en 2018, los centros de datos representaban ya el 4,4% de la demanda total, frente al 1,9% en 2018. Las proyecciones futuras son aún más alarmantes: según un informe de la Agencia Internacional de la Energía, se prevé que el consumo de electricidad de los centros de datos se duplique con creces de aquí a 2030.

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Los modelos de IA generativa están disparando estas cifras. Como señala MIT News, entrenar un clúster de IA generativa puede consumir siete u ocho veces más energía que una carga de trabajo computacional típica. Para ponerlo en contexto, el entrenamiento de GPT-3 consumió 1.287 megavatios hora de electricidad (suficiente para abastecer a unos 120 hogares estadounidenses medios durante un año), generando unas 552 toneladas de dióxido de carbono.

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La escalada de potencia del hardware

La carrera hacia modelos cada vez más potentes ha provocado una escalada en la potencia del hardware. Según Deloitte, las GPU para IA funcionaron a 400 vatios hasta 2022, mientras que las GPU de última generación para IA generativa en 2023 funcionan a 700 vatios, y se espera que los chips de próxima generación en 2024 funcionen a 1.200 vatios. Esto representa un aumento exponencial que pone a prueba la infraestructura energética mundial.

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Soluciones de hardware para la eficiencia energética

Chips especializados: La revolución del hardware de IA

La respuesta de la industria del hardware a la crisis de la IA se materializa en chips cada vez más especializados y eficientes:

Unidades de procesamiento tensorial (TPU): según TechTarget, las TPU son ASIC diseñados para computación de gran volumen y baja precisión con múltiples operaciones de entrada/salida por julio. La TPU v6e es el chip Trillium más reciente, lanzado en octubre de 2024, con un rendimiento de cálculo máximo por chip 4,7 veces superior al de la TPU v5e.

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Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs): Como señala IBM, las FPGAs también son muy adecuadas para tareas que valoran la eficiencia energética por encima de la velocidad de procesamiento y ofrecen la flexibilidad necesaria para adaptarse a la rápida evolución de los algoritmos de IA.

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Circuitos integrados de aplicación específica (ASIC): según Geniatech, los ASIC ofrecen las ventajas de un bajo consumo de energía, velocidad y un tamaño reducido, lo que representa la solución más eficaz para cargas de trabajo de IA específicas y de gran volumen.

El surgimiento de la IA Edge

Una tendencia crucial para la sostenibilidad es el movimiento hacia la computación de borde. Según Geniatech, Gartner predice que para 2025 la computación de borde procesará el 75% de los datos generados por todos los casos de uso, lo que reducirá significativamente la necesidad de transmisión de datos a centros de datos centralizados y la energía asociada.

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Avances en eficiencia energética

Mejora espectacular del rendimiento por vatio

La industria está haciendo progresos significativos en eficiencia energética. Según NVIDIA, ha logrado multiplicar por 10.000 la eficiencia en el entrenamiento y la inferencia de IA entre 2016 y 2025, lo que demuestra el potencial de mejoras espectaculares.

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Sin embargo, la realidad es más compleja. Como informa David Mytton en su blog DeVSustainability, los servidores de doble zócalo consumen ahora entre 600 y 750 W, frente a los 365 W de 2007-2023, lo que indica que, aunque mejora la eficiencia por operación, la potencia total de los sistemas sigue creciendo.

Optimización de software y arquitectura

Las estrategias de software se perfilan como un complemento crucial de las mejoras de hardware:

Optimización de modelos: los modelos cuánticos tienden a requerir muchos menos parámetros para el entrenamiento que sus homólogos clásicos, lo que sugiere enfoques alternativos para reducir la complejidad computacional.

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Gestión inteligente de la energía: según el MIT Sloan, limitar la utilización a 150 o 250 vatios (aproximadamente entre el 60% y el 80% de su potencia total) en función del procesador utilizado no sólo reduce el consumo total de energía de las cargas de trabajo, sino también las temperaturas de funcionamiento.

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Iniciativas empresariales y compromisos medioambientales

Microsoft: Liderazgo en la negatividad del carbono

Microsoft ha asumido uno de los compromisos más ambiciosos del sector. Como se afirma en el blog oficial de Microsoft para 2020: "Para 2025, pasaremos a tener un suministro de energía 100% renovable, lo que significa que tendremos acuerdos de compra de energía verde contratada para el 100% de la electricidad que emite carbono consumida por todos nuestros centros de datos, edificios y campus."

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La empresa también ha creado un nuevo fondo de innovación climática de 1.000 millones de dólares para acelerar el desarrollo mundial de tecnologías de reducción, captura y eliminación de carbono.

Sin embargo, la realidad presenta retos. Según GeekWire, Microsoft emitió más de 15,4 millones de toneladas métricas de dióxido de carbono equivalente el año pasado, y las emisiones de alcance 3 representaron más del 96% de su huella de carbono.

Google: Pionero en energías renovables

Google ha logrado importantes hitos en materia de sostenibilidad. Según la web oficial de sostenibilidad de Google, "en 2017, Google se comprometió a igualar el 100% de su consumo energético con energías renovables. Este objetivo se alcanzó con éxito en 2020".

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La empresa sigue invirtiendo fuertemente: según el informe de sostenibilidad Google 2025, "En 2024, contratamos 19 GW adicionales de nueva energía renovable en 16 países, y nos expandimos a la energía nuclear con la firma de nuestro primer acuerdo de compra de energía nuclear a gran escala."

Amazon Web Services: el reto de la escala

AWS, el mayor proveedor de servicios en la nube del mundo, ha fijado objetivos ambiciosos, pero se enfrenta a críticas por su transparencia. Según Climatiq, "Amazon anunció 18 nuevos proyectos de energía eólica y solar en regiones de AWS en Estados Unidos, Finlandia, Alemania, Italia y Reino Unido, por un total de 5,6 GW de nueva capacidad de energía renovable."

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Sin embargo, según la misma fuente, "las críticas a los informes de huella de carbono de AWS pueden resumirse en que no son granulares, no son transparentes y no son útiles para los equipos tecnológicos que buscan optimizar su uso."

Marcos y herramientas para la IA ecológica

Herramientas de control de emisiones

La industria ha desarrollado varias herramientas para controlar y reducir el impacto medioambiental de la IA:

CarbonTracker y CodeCarbon: Según Carbon Credits, "algunas de las herramientas utilizadas para calcular la huella de carbono de las tecnologías de IA son CarbonTracker, CodeCarbon, Green algorithms y PowerTop".

eco2AI: Como se describe en Doklady Mathematics, "eco2AI es una biblioteca de código abierto capaz de rastrear las emisiones equivalentes de carbono al entrenar o inferir modelos de IA basados en Python, teniendo en cuenta el consumo de energía de los dispositivos CPU, GPU, RAM."

Marco de aplicación de la IA ecológica

Según un estudio publicado en Industry Science, "una sofisticada herramienta basada en Python y adaptada para rastrear y gestionar la huella de carbono del entrenamiento de modelos de aprendizaje automático y otras tareas computacionales representa la evolución hacia herramientas más sofisticadas para la gestión de la sostenibilidad de la IA."

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Regulación y política pública

La Ley de Inteligencia Artificial de la UE: un modelo mundial

La Unión Europea ha tomado la iniciativa en la regulación de la IA sostenible. Según el Parlamento Europeo, "en junio de 2024, la UE adoptó las primeras normas del mundo sobre IA. La Ley de Inteligencia Artificial será plenamente aplicable 24 meses después de su entrada en vigor."

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Según la Green Software Foundation, "la Ley de Inteligencia Artificial de la UE adquiere mayor importancia si se considera en el contexto de que la UE es actualmente uno de los líderes mundiales en políticas medioambientales y climáticas".

Lagunas normativas y recomendaciones

A pesar de los avances, persisten importantes lagunas. Como se destaca en un artículo publicado en arXiv, "Las propuestas actuales de regulación de la IA, en la UE y fuera de ella, pretenden estimular una IA fiable (por ejemplo, la Ley de IA) y responsable (por ejemplo, la Responsabilidad de la IA). Lo que falta, sin embargo, es un discurso regulador sólido y una hoja de ruta para hacer que la IA, y la tecnología en general, sean sostenibles desde el punto de vista medioambiental."

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Los expertos proponen soluciones concretas: según un informe del Instituto Tony Blair para el Cambio Global, "Establecer y adoptar métricas de mejores prácticas para el consumo energético y las emisiones de carbono de los centros de datos, y aislar la información relacionada con la IA".

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Perspectivas y retos de futuro

Previsiones de crecimiento de la energía

Las previsiones de futuro son a la vez preocupantes y llenas de oportunidades. Según IDC, "el consumo mundial de electricidad de los centros de datos se duplicará con creces entre 2023 y 2028, con una CAGR quinquenal del 19,5% y alcanzando los 857 Teravatios hora (TWh) en 2028".

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Más específicamente para la IA, según el mismo informe de IDC, "se espera que el consumo de energía de los centros de datos de IA crezca a una CAGR del 44,7%, alcanzando 146,2 Teravatios hora (TWh) en 2027."

Enfoques innovadores de la sostenibilidad

Están surgiendo enfoques innovadores como Sustain AI, descrito en un artículo de MDPI como "un marco de aprendizaje profundo multimodal que integra redes neuronales convolucionales (CNN) para la detección de defectos, redes neuronales recurrentes (RNN) para el modelado predictivo del consumo de energía y aprendizaje por refuerzo (RL) para la optimización dinámica de la energía."

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Inteligencia artificial "verde dentro" e inteligencia artificial "verde por": dos paradigmas complementarios

Green-in AI: Optimización intrínseca

El paradigma "Green-in AI" se centra en el diseño de algoritmos y modelos inherentemente más eficientes. Según una revisión publicada en ScienceDirect, se trata de "estrategias para diseñar algoritmos y modelos de aprendizaje automático más eficientes energéticamente centrándose en la optimización del hardware y el software."

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Green-by AI: IA para la sostenibilidad

El paradigma "Green-by-AI" aprovecha la IA para mejorar la sostenibilidad en otros sectores. Según la misma reseña de ScienceDirect, representa "enfoques de IA para mejorar las prácticas ecológicas en otros sectores, utilizando la inteligencia artificial para optimizar la eficiencia energética en aplicaciones de exterior."

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Conclusiones: Hacia un futuro sostenible de la IA

La IA ecológica representa una transformación fundamental en la forma de concebir y aplicar la inteligencia artificial. Los datos de 2025 muestran que nos encontramos en un punto de inflexión: el crecimiento de la demanda de electricidad para la IA y los centros de datos es una prueba de cómo responderá la sociedad a las exigencias y los retos de una electrificación más amplia.

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Las soluciones emergentes -desde el hardware especializado a la computación cuántica, pasando por los marcos de supervisión y las políticas reguladoras- ofrecen un camino hacia la sostenibilidad. Sin embargo, el éxito dependerá de la capacidad de la industria para equilibrar la innovación con la responsabilidad medioambiental, garantizando que la IA pueda convertirse en la fuerza impulsora clave del esfuerzo mundial para lograr la neutralidad de carbono.

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2025 se presenta como un año crucial en el que las decisiones que se tomen hoy determinarán si la IA será parte del problema climático o parte de su solución. La IA ecológica ya no es una opción, sino una necesidad imperiosa para un futuro tecnológicamente avanzado y medioambientalmente sostenible.

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Preguntas más frecuentes

¿Qué es la IA Verde?

La IA ecológica es un paradigma tecnológico que pretende que la inteligencia artificial sea más respetuosa con el medio ambiente y sostenible. Se centra en producir resultados precisos sin aumentar los costes computacionales, garantizando que la innovación tecnológica vaya de la mano de la responsabilidad medioambiental.

¿Por qué es tan urgente la IA ecológica en 2025?

La urgencia se debe al explosivo impacto medioambiental de la IA. Los datos de 2025 muestran que:

• Las necesidades energéticas de los centros de datos en Norteamérica aumentaron de 2.688 megavatios (finales de 2022) a 5.341 megavatios (finales de 2023)
• El 4,4% de toda la energía de EE.UU. se destina a centros de datos
• La intensidad de carbono de la electricidad de los centros de datos es un 48% superior a la media de EE.UU.

¿Cuánta energía consume realmente la IA?

El impacto energético de la IA es dramático:

• Desde 2018, los centros de datos han pasado del 1,9% al 4,4% de la demanda total de energía
• Entrenar un grupo de IA generativa puede consumir entre 7 y 8 veces más energía que una carga computacional típica
• El entrenamiento GPT-3 consumió 1.287 megavatios hora (suficiente para 120 hogares estadounidenses durante un año)
• Se prevé que el consumo de los centros de datos se duplique de aquí a 2030

¿Cómo evoluciona el hardware para ser más eficiente?

La industria está desarrollando chips especializados:

Unidades de procesamiento tensorial (TPU): la TPU v6e ofrece un rendimiento 4,7 veces superior a la v5e.

Matrices de puertas programables en campo (FPGA): optimizadas para la eficiencia energética y la flexibilidad

Circuitos integrados para aplicaciones específicas (ASIC): ofrecen bajo consumo, velocidad y ocupan poco espacio.

Sin embargo, la potencia total sigue creciendo: las GPU pasaron de 400 W (2022) a 700 W (2023), con previsiones de 1.200 W para 2024.

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¿Qué es Edge AI y por qué es importante para la sostenibilidad?

La IA de borde procesa los datos localmente en lugar de enviarlos a centros de datos centralizados. Gartner predice que en 2025 la computación de borde procesará el 75% de los datos generados, lo que reducirá significativamente el consumo de energía asociado a la transmisión de datos.

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¿Qué progresos se han hecho en eficiencia energética?

NVIDIA consiguió multiplicar por 10.000 la eficiencia en el entrenamiento y la inferencia de IA entre 2016 y 2025. Sin embargo, los servidores modernos consumen entre 600 y 750 W frente a los 365 W de 2007 a 2023, lo que demuestra que, aunque mejora la eficiencia por operación, la potencia total sigue aumentando.

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¿Qué hacen las grandes empresas tecnológicas por la sostenibilidad?

Microsoft: Compromiso con el 100% de energías renovables para 2025 y fondo de 1.000 millones para innovación climática. Sin embargo, emitió 15,4 millones de toneladas equivalentes de CO2 en 2024.

Google: Logró el 100% de energía renovable en 2020 y contrató 19 GW de nueva energía renovable en 16 países para 2024.

Amazon AWS: anuncia 18 nuevos proyectos renovables por 5,6 GW, pero es criticado por la falta de transparencia en sus informes.

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¿Existen herramientas para controlar el impacto medioambiental de la IA?

Sí, hay varias herramientas disponibles:

• CarbonTracker y CodeCarbon: Para calcular la huella de carbono
• eco2AI: biblioteca de código abierto para el seguimiento de emisiones durante el entrenamiento y la inferencia
• Algoritmos verdes y PowerTop: otras herramientas de supervisión especializadas

¿Cómo se regula la IA Verde?

La UE tomó la delantera con laLey de IA de la UE, adoptada en junio de 2024, la primera normativa mundial sobre IA que será plenamente aplicable transcurridos 24 meses. Sin embargo, los expertos señalan lagunas en el discurso normativo para que la IA sea sostenible desde el punto de vista medioambiental.

¿Cuáles son las previsiones futuras de consumo de energía de la IA?

Las previsiones son alarmantes:

• El consumo mundial de centros de datos se duplicará entre 2023 y 2028 (CAGR 19,5%)
• Alcanzará los 857 TWh en 2028
• El consumo de energía específico de la IA crecerá a una TCAC del 44,7% y alcanzará los 146,2 TWh en 2027.

¿Cuál es la diferencia entre la IA Verde-en y la IA Verde-por?

Green-in AI: se centra en el diseño de algoritmos y modelos inherentemente más eficientes desde el punto de vista energético mediante la optimización del hardware y el software.

Green-by AI: Utiliza la IA para mejorar la sostenibilidad en otros ámbitos aprovechando la inteligencia artificial para optimizar la eficiencia energética en aplicaciones de exterior.

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¿Por qué 2025 se considera un año crucial para la IA Verde?

2025 representa un punto de inflexión en el que las decisiones que se tomen hoy determinarán si la IA será parte del problema climático o parte de su solución. El crecimiento de la demanda eléctrica de IA es una prueba de cómo responderá la sociedad a los retos de una electrificación más amplia. La IA ecológica ya no es una opción, sino una necesidad imperiosa para un futuro tecnológicamente avanzado y medioambientalmente sostenible.

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