La IA consume más electricidad que Bitcoin

Según una investigación de Alex de Vries-Gao, algunos modelos de IA tienen un consumo eléctrico equivalente al de un país. Foto: TheVerge .

La inteligencia artificial (IA) podría pronto superar a la minería de Bitcoin en consumo energético, según un nuevo análisis. El estudio concluye que la IA podría consumir casi la mitad de la electricidad total consumida por los centros de datos a nivel mundial para finales de 2025.

Estas estimaciones provienen de Alex de Vries-Gao, estudiante de doctorado del Instituto de Investigación Ambiental de la Universidad Libre de Ámsterdam, quien ha estado analizando el consumo eléctrico y el impacto ambiental de las criptomonedas. Su último comentario sobre la creciente demanda de electricidad de la IA se publicó en la revista Joule la semana pasada.

“Cuanto más grande, mejor”

Actualmente se estima que la IA representa hasta el 20% de la electricidad utilizada por los centros de datos, y el análisis de De Vries-Gao, basado en pronósticos de la cadena de suministro de chips de IA especializados (debido a la falta de datos específicos de las empresas tecnológicas), muestra que el consumo está aumentando rápidamente, a pesar de las mejoras en la eficiencia.

De Vries-Gao creía que la investigación sobre tecnologías de alto consumo energético podría concluir con Ethereum The Merge. Sin embargo, la aparición de ChatGPT le ha dado un nuevo enfoque. El analista observa sorprendentes similitudes entre el desarrollo de la IA y las demandas energéticas de los mercados de criptomonedas.

“Cuando salió ChatGPT, pensé: ‘Dios mío, otra vez no’. Es una tecnología inusual que consume mucha energía, especialmente en mercados altamente competitivos”, declaró a The Verge .

La industria de la IA consumirá cada vez más energía debido a la competencia. Foto: SciTechDaily.

Un punto en común importante es la mentalidad de "cuanto más grande, mejor" que prevalece en ambas industrias. "Vemos que las empresas tecnológicas amplían continuamente el tamaño de sus modelos para crear la mejor aplicación. Sin embargo, esto también aumenta la demanda de recursos", explica De Vries-Gao.

La búsqueda de esta tendencia ha impulsado un auge de nuevos centros de datos de IA, especialmente en EE. UU., lo que ha llevado a planes para construir nuevas centrales eléctricas a gas y reactores nucleares para satisfacer la creciente demanda de electricidad.

Estos picos en la demanda eléctrica pueden sobrecargar la red y dificultar la transición a fuentes de energía más limpias, de forma similar a los desafíos que plantea la minería de criptomonedas. Otra similitud es la dificultad para evaluar con precisión el consumo energético y el impacto ambiental de estas tecnologías. Si bien las grandes tecnológicas informan sobre sus emisiones de carbono, rara vez proporcionan datos específicos solo sobre la IA.

Para resolver este problema, De Vries-Gao empleó una técnica llamada «triangulación». Utilizó información pública de los dispositivos, estimaciones de analistas e informes de ganancias de las empresas para predecir la cantidad de hardware que se produciría y su consumo energético.

También señaló que Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), un importante fabricante de chips de IA, ha más que duplicado su capacidad de producción de chips de IA de 2023 a 2024.

Pronóstico e incógnitas por delante

De Vries-Gao estima que, en 2024, la IA consumirá tanta electricidad como todo el territorio de los Países Bajos. Para finales de 2025, esta cifra podría alcanzar el nivel del Reino Unido, con una demanda de electricidad de la IA de 23 gigavatios (GW).

Un informe independiente de la consultora ICF también predice que la demanda de electricidad en EE. UU. aumentará un 25% para 2030. Este aumento se debe principalmente a la IA, los centros de datos y la minería de Bitcoin.

A pesar de estas proyecciones, determinar con exactitud el consumo energético de la IA sigue siendo complejo. El impacto ambiental varía significativamente en función de factores como el tipo de procesamiento requerido, el tamaño del modelo de IA y la energía suministrada a la red eléctrica local.

Cuando el consumo eléctrico de Ethereum se redujo en un 99,988 % tras adoptar un método de validación de transacciones más eficiente energéticamente que Bitcoin. Foto: SCMP.

Por ejemplo, el uso de herramientas de IA procesadas en centros de datos en Virginia Occidental puede generar casi el doble de emisiones de carbono que en California, debido a las diferencias en el uso de energía renovable entre los dos estados.

De Vries-Gao cree que las empresas tecnológicas deben ser más transparentes. «Es realmente ridículo tener que seguir tantos pasos complicados para elaborar una estimación. No debería ser tan difícil, pero lamentablemente lo es», afirmó.

De cara al futuro, aún está por verse si la eficiencia energética aumentará. Si bien algunos modelos de IA, como el de DeepSeek, afirman consumir mucha menos electricidad que otros, la pregunta es si las empresas priorizarán la eficiencia por encima de la tendencia de "cuanto más grande, mejor".

También existe el riesgo de una paradoja de Jevons (en la que una mayor eficiencia conduce a un mayor consumo general debido a un mayor uso) y, sin una mejor medición y transparencia, gestionar la energía consumida por la IA será un gran desafío.

Fuente: https://znews.vn/ai-co-the-tieu-thu-dien-nhieu-hon-bitcoin-vao-cuoi-nam-2025-post1556958.html