La IA consume más electricidad que Bitcoin.

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) pronto podría superar a la minería de Bitcoin en consumo energético. El estudio concluye que la IA podría utilizar casi la mitad del consumo total de electricidad de los centros de datos a nivel mundial para finales de 2025.

Estas estimaciones provienen de Alex de Vries-Gao, investigador del Instituto Libre de Estudios Ambientales de la Universidad de Ámsterdam, donde ha estado analizando el consumo eléctrico y el impacto ambiental de las criptomonedas. Su último comentario sobre la creciente demanda eléctrica 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. Según el análisis de De Vries-Gao, basado en las previsiones de la cadena de suministro de chips especializados en IA (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 pensó en un principio que la investigación en 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 la demanda energética 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 punto en común clave es la mentalidad predominante de "cuanto más grande, mejor" en ambas industrias. "Vemos que las empresas tecnológicas amplían 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 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 de la demanda eléctrica pueden ejercer una presión significativa sobre 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 eléctrico 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 IA.

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 más que duplicado su capacidad de producción de chips de IA de 2023 a 2024.

Previsiones e incertidumbres futuras

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

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

A pesar de estas predicciones, proporcionar una cifra precisa del consumo energético de la IA sigue siendo complejo. El impacto ambiental varía considerablemente en función de diversos factores, como el tipo de procesamiento requerido, el tamaño del modelo de IA y el suministro eléctrico a la red eléctrica 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 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 cree 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», compartió.

De cara al futuro, si la eficiencia energética aumentará sigue siendo una incógnita. Si bien algunos modelos de IA, como DeepSeek, afirman un consumo energético significativamente menor 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 la paradoja de Jevons, donde una mayor eficiencia conlleva un mayor consumo general debido al mayor uso. Sin mejores métricas 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