La IA consume más electricidad que el Bitcoin.

Los investigadores predicen que la demanda de electricidad procedente de la IA se disparará a pesar de las mejoras en la eficiencia energética.

Según una investigación de Alex de Vries-Gao, algunos modelos de IA consumen tanta electricidad como un país entero. Foto: TheVerge .

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

Estas estimaciones provienen de Alex de Vries-Gao, investigador del Instituto Libre de Estudios Ambientales de la Universidad de Ámsterdam, donde ha estado monitoreando el consumo de electricidad y el impacto ambiental de las criptomonedas. Su último análisis sobre la creciente demanda de electricidad de la IA se publicó la semana pasada en la revista Joule .

"Cuanto más grande, mejor"

Actualmente, se estima que la IA representa hasta el 20 % de la electricidad utilizada por los centros de datos. Según 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), este consumo está aumentando rápidamente, a pesar de las mejoras en la eficiencia.

De Vries-Gao pensaba que la investigación sobre tecnologías de alto consumo energético podría terminar con Ethereum The Merge. Sin embargo, la aparición de ChatGPT ha reorientado su investigación. 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'. Esta es otra tecnología que consume mucha energía, especialmente en mercados altamente competitivos", compartió con The Verge .

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

Un rasgo común clave es la mentalidad predominante de que "cuanto más grande, mejor" en ambos sectores. "Vemos que las empresas tecnológicas escalan constantemente sus modelos para crear las mejores aplicaciones posibles. Sin embargo, esto también aumenta la demanda de recursos", explica De Vries-Gao.

La búsqueda de esta tendencia ha impulsado un auge en la construcción de nuevos centros de datos de IA, especialmente en Estados Unidos. Esto ha dado lugar a planes para construir más centrales eléctricas de gas y reactores nucleares para satisfacer la creciente demanda de electricidad.

Los aumentos repentinos en la demanda de electricidad pueden ejercer una presión considerable sobre la red eléctrica y dificultar la transición a fuentes de energía más limpias, de forma similar a los desafíos que plantea la minería de criptomonedas. Otra similitud radica en la dificultad de evaluar con precisión el consumo de electricidad y el impacto ambiental de estas tecnologías. Si bien las grandes empresas tecnológicas informan sobre sus emisiones de carbono, rara vez proporcionan datos específicos sobre su propia inteligencia artificial.

Para resolver este problema, De Vries-Gao empleó una técnica de "triangulación". Utilizó información pública sobre los dispositivos, estimaciones de analistas e informes de ingresos de las empresas para pronosticar la cantidad de unidades de hardware que se producirían y la cantidad de energía que podrían consumir.

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

Previsiones e incertidumbres futuras

De Vries-Gao estima que para 2024, la IA consumía el equivalente a la electricidad de toda la India. Para finales de 2025, esta cifra podría alcanzar la del Reino Unido, con una demanda de electricidad de la IA que llegaría a los 23 gigavatios (GW).

Un informe independiente de la consultora ICF también pronostica que la demanda de electricidad en Estados Unidos aumentará un 25 % para 2030. Este aumento se debe principalmente a la inteligencia artificial, los centros de datos y la minería de Bitcoin.

A pesar de estas predicciones, obtener una cifra precisa del consumo energético de la IA sigue siendo complejo. El impacto ambiental varía significativamente en función de muchos factores, como el tipo de procesamiento requerido, el tamaño del modelo de IA y el suministro eléctrico a la red local.

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

Por ejemplo, el uso de herramientas de IA procesadas por centros de datos en Virginia Occidental puede generar casi el doble de emisiones de carbono que en California. Esto se debe a las diferencias en el uso de energías renovables entre ambos estados.

De Vries-Gao opina que las empresas tecnológicas necesitan más transparencia. «Tener que seguir tantos pasos complicados para llegar a una estimación es realmente absurdo. No debería ser tan difícil, pero lamentablemente lo es», comentó.

De cara al futuro, la cuestión de si aumentará la eficiencia energética sigue abierta. Si bien algunos modelos de IA, como el de DeepSeek, afirman consumir mucha menos energía que otros, la pregunta es si las empresas priorizarán la eficiencia sobre la tendencia de que "cuanto más grande, mejor".

También existe el riesgo de la paradoja de Jevons, según la cual una mayor eficiencia conlleva un mayor consumo energético debido a un uso más intensivo. Sin mejores indicadores y mayor transparencia, gestionar la energía consumida por la IA será un reto importante.

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