La Inteligencia Artificial Dispara el Consumo Energético de Google y Amazon, Poniendo en Jaque Sus Metas de Cero Emisiones El rápido avance y la adopción masiva de la Inteligencia Artificial (IA) están generando una demanda energética sin precedentes que amenaza con desbaratar los ambiciosos compromisos de sostenibilidad de los gigantes tecnológicos. Un reciente informe de TechCrunch, publicado el 2 de julio de 2026, ha encendido las alarmas, revelando cómo compañías como Google y Amazon están viendo cómo sus huellas de carbono se disparan, dificultando cada vez más el cumplimiento de sus promesas de cero emisiones netas. Las divulgaciones de sostenibilidad de ambas empresas para 2025 muestran un incremento significativo en sus emisiones, directamente atribuible a la expansión y operación de su infraestructura de IA. Los datos son contundentes y preocupantes. Google informó un aumento del 25% en sus emisiones totales interanual, y un 18% solo en 2025. Desde 2019, la huella de carbono de la empresa ha crecido un alarmante 82%, alcanzando aproximadamente 18.8 millones de toneladas de CO2 equivalente el año pasado. El consumo de electricidad de Google se disparó un 37% en 2025, habiéndose duplicado en apenas tres años, una cifra que casi iguala el consumo energético anual de un país como Grecia. Amazon no se queda atrás, reportando un aumento del 16% en sus emisiones en 2025, llegando a casi 80.9 millones de toneladas métricas de CO2 equivalente, una cantidad comparable a las emisiones de 19 millones de automóviles de gasolina. La compra de electricidad de Amazon subió un 34%, y lo que es más crítico, las emisiones relacionadas con la construcción de nuevos centros de datos se dispararon más del 40% en un solo año, reflejando la frenética carrera por construir la infraestructura necesaria para la IA. Este patrón de crecimiento no es exclusivo de unos pocos jugadores. El consumo global de electricidad de los centros de datos (CCD) es un indicador clave de esta tendencia. Se estima que los CCD mundiales consumieron 448 TWh en 2025, y se espera que esta cifra se duplique en solo cuatro años. Para 2030, la Agencia Internacional de la Energía (AIE) proyecta que el consumo global de electricidad de los CCD alcanzará los 945 TWh, con la IA como el principal motor de este crecimiento. Gartner, por su parte, pronostica que el consumo de electricidad de los CCD a nivel mundial crecerá un 26% en 2026, llegando a los 565 TWh, de los cuales los servidores optimizados para IA representarán un significativo 31%. El impacto no es solo energético; el consumo de agua de los hiperescaladores también aumentó entre un 25% y un 40% interanual entre 2024 y 2025, una preocupación creciente en regiones ya afectadas por la escasez hídrica. La magnitud del consumo de recursos de la IA es ilustrativa. El entrenamiento de un modelo tan avanzado como GPT-4, por ejemplo, consumió aproximadamente 50 GWh de electricidad, generando unas 15,000 toneladas de CO2 equivalente. Pero no es solo el entrenamiento; la inferencia, es decir, el uso diario y constante de estos modelos por millones de usuarios, puede representar hasta el 60% del consumo total de energía de la IA, lo que subraya un desafío operativo continuo y creciente. ## Contexto y Antecedentes: Una Promesa Verde Amenazada por el Progreso Desenfrenado La preocupación por el impacto ambiental de la IA no es un tema nuevo, pero la velocidad y escala del problema están superando las expectativas. Las grandes empresas tecnológicas han invertido miles de millones en energías renovables y programas de eficiencia energética, estableciendo ambiciosas metas de descarbonización. Sin embargo, el informe de TechCrunch y otras fuentes como Briefs Finance, Los Angeles Times, Latitude Media, The Star y ET CIO, confirman que la euforia por la IA está chocando frontalmente con estas promesas. El Los Angeles Times tituló su artículo "El auge de la IA hace explotar las promesas climáticas de las Big Tech", una frase que encapsula la frustración creciente. Latitude Media ha señalado lo que denominan el "lavado de eficiencia" (efficiency washing) de los hiperescaladores: mientras estas empresas comunican mejoras en la eficiencia de sus operaciones, su consumo total de energía y sus emisiones continúan disparándose debido al crecimiento exponencial de la demanda. Sasha Luccioni, del Sustainable AI Group, ha sido directa al afirmar que "en una crisis climática, no debería haber crecimiento de emisiones", lamentando que los centros de datos "van en la dirección opuesta". Sytske Wijnsma, de UC Berkeley, complementa esta visión, destacando la necesidad de una regulación efectiva, ya que "las empresas siempre buscarán ganancias". Desde las propias filas de Google, Kate Brandt, su Directora de Sostenibilidad, ha reconocido públicamente que la construcción de infraestructura de IA está "acelerando más rápido de lo que la red se descarboniza", lo que hace que el camino hacia el cero neto "no sea lineal". Esta admisión subraya la complejidad del desafío. La comunidad internacional también ha reaccionado. Antonio Guterres, Secretario General de la ONU, ha instado a las empresas de IA a "ser transparentes" sobre su impacto ambiental y a comprometerse con el uso de energías renovables en sus centros de datos para 2030, lanzando una Iniciativa de Transparencia Ambiental de la IA. Incluso Sam Altman, CEO de OpenAI, ha advertido que la IA está empujando a la humanidad hacia una "crisis energética catastrófica". La solución, según Fengqi You de Cornell Engineering, radica en "acelerar la transición a energías limpias donde se expande la computación de IA", mientras que Kaveh Madani, científico del agua de la ONU, proyecta que para 2030, solo la electricidad utilizada por los centros de datos requerirá casi 2.5 billones de galones de agua, enfatizando la magnitud del problema. ## Implicaciones Técnicas: Desafíos y Oportunidades para Desarrolladores e Ingenieros Para los profesionales de la tecnología –desarrolladores, ingenieros de datos, arquitectos de soluciones y gerentes de producto– las implicaciones de este panorama son profundas y exigen una reorientación estratégica. Ya no basta con construir soluciones de IA potentes; es imperativo construirlas de manera sostenible. Primero, la optimización de modelos se convierte en una prioridad máxima. Esto implica investigar y aplicar técnicas de "IA verde" o "IA sostenible", como la cuantificación (reducir la precisión de los números para ahorrar memoria y computación), la poda (eliminar conexiones neuronales redundantes) y el uso de arquitecturas de modelos más eficientes. El objetivo es lograr el mismo rendimiento con menos recursos computacionales. Segundo, la infraestructura de centros de datos debe evolucionar drásticamente. Los ingenieros y arquitectos deben priorizar el diseño y la operación de centros de datos altamente eficientes. Esto incluye la adopción masiva de energías renovables, ya sea a través de contratos de compraventa de energía (PPAs) o la generación in situ. Las soluciones de refrigeración avanzadas, como la refrigeración líquida directa al chip, que es mucho más eficiente que la refrigeración por aire, se volverán estándar. Además, la reutilización del calor residual de los servidores para calefacción urbana o procesos industriales es una estrategia prometedora que debe explorarse. Tercero, es crucial el desarrollo y la implementación de herramientas de monitoreo sofisticadas que permitan medir con precisión la huella de carbono y el consumo de energía de los modelos de IA y la infraestructura subyacente. Los desarrolladores necesitan métricas claras para tomar decisiones informadas sobre la eficiencia de sus algoritmos y sistemas. Cuarto, la consideración del ciclo de vida completo de la IA es esencial, desde la fase de entrenamiento, pasando por la inferencia, hasta el desmantelamiento de la infraestructura. Cada etapa tiene un impacto y debe ser evaluada para identificar oportunidades de reducción. Quinto, la selección estratégica de proveedores de nube y regiones se vuelve crítica. Los equipos deben investigar y elegir aquellos proveedores y ubicaciones geográficas que operen con un mayor porcentaje de energías renovables en su mix energético. Esto no solo es una decisión técnica, sino también ética. Finalmente, la innovación en hardware es un motor clave. La investigación y el desarrollo de chips más eficientes energéticamente, como los procesadores neuromórficos que emulan el cerebro humano, prometen reducir drásticamente el consumo de energía para tareas de IA, abriendo un camino hacia una computación más sostenible. ## Impacto en Latinoamérica: Oportunidades, Desafíos y la Urgencia Regulatoria Para América Latina, la rápida expansión de la IA representa un arma de doble filo. Por un lado, la región tiene la oportunidad de impulsar significativamente su desarrollo económico. Se proyecta que la IA podría aportar entre el 3.6% y el 6.7% al PIB regional para 2030, lo que se traduce en hasta 242 mil millones de dólares anuales. Países como México (con un 69%), Brasil (61%) y Argentina (58%) muestran un alto optimismo hacia la adopción de esta tecnología. Sin embargo, el impacto ambiental local es una preocupación creciente. La expansión de centros de datos en América Latina, considerada estratégicamente importante para reducir la latencia y fomentar la economía digital, está generando tensiones sociales y ambientales. Un ejemplo claro es Querétaro, México, que se ha convertido en un hub de centros de datos pero sufre un alto riesgo de sequía. Las protestas por el acceso al agua se han vuelto comunes en esta región, donde el consumo hídrico de los data centers compite con las necesidades de la población. Conflictos similares se han reportado en Chile y Uruguay, poniendo de manifiesto la delicada balanza entre desarrollo tecnológico y gestión de recursos naturales. Un informe del PNUD es alarmante: la demanda energética de los centros de datos en Latinoamérica para 2026 podría ser equivalente al consumo eléctrico combinado de Brasil, Chile, México y Uruguay. En el ámbito regulatorio, aunque países como Brasil, Chile y México han lanzado iniciativas para fomentar la IA, el progreso en la creación de marcos legales que aborden específicamente su impacto ambiental ha sido lento en comparación con naciones desarrolladas. La Declaración de Santiago, adoptada en octubre de 2023 por 20 países de la región, promovió una IA ética y centrada en los derechos humanos, lo cual es un paso importante. No obstante, ParlAmericas ha enfatizado la necesidad urgente de legislación y supervisión para abordar de manera efectiva el impacto ambiental de la IA, buscando un equilibrio entre la regulación y la promoción de la innovación. Es crucial que los gobiernos y las empresas en la región colaboren para desarrollar estrategias que permitan capitalizar los beneficios de la IA sin comprometer la sostenibilidad ambiental y social.
