La ONU alerta de que la Inteligencia Artificial tendrá un coste ambiental irreversible
- En 2030 necesitará el 40 % de la energía de los centros de datos y el agua que consumen 1.300 millones de personas al año
- El 90% de la IA se concentra en dos países: Estados Unidos y China
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A medida que se acelera la adopción de la Inteligencia Artificial (IA), también aumenta su huella energética. En 2025 las cargas de trabajo de la IA representaron el 20 % del consumo eléctrico de los centros de datos, mientras que en 2030 se calcula que aumenten hasta el 40 %, según los datos del informe del Instituto de las Naciones Unidas para el Agua, el Medio Ambiente y la Salud (UNU-INWEH) publicado este miércoles.
El informe calcula el ritmo de crecimiento de la huella de ahora a 2030 y prevé que para entonces el consumo eléctrico de los centros de datos podría superar los 945 TWh, con lo que ocuparía el sexto lugar mundial si fueran un país. La huella hídrica prevista es de 9,3 billones de litros y la huella territorial superaría los 14.500 km2 (diez veces lo que Ciudad de México).
El agua, el gran afectado
En 2025 los centros de datos dejaron una huella hídrica de 4,5 billones de litros de agua, suficientes para llenar 1,8 millones de piscinas olímpicas. Esta cantidad de agua satisfaría la demanda doméstica de 600 millones de habitantes en el África subsahariana. Para finales de la década su consumo de agua anual será similar al de 1.300 millones de personas
El documento señala que el año pasado los centros de datos consumieron 448 teravatios hora (TWh) de electricidad; si esos centros fueran un país, ocuparían el noveno lugar del mundo por consumo eléctrico.
Además, su huella de carbono ascendió a 189 millones de toneladas de CO₂ equivalente. Para compensarla, harían falta 3.200 millones de plantones (el número aproximado que hay en el Reino Unido) cultivados a lo largo de 10 años.
La huella territorial de los centros (superficie necesaria para su producción y sus residuos) fue en 2025 de 6.900 km cuadrados, unas 4,5 veces el área metropolitana de Londres.
Error al medir su huella ambiental
El informe revela que el coste ambiental de la IA se está midiendo erróneamente de forma sistemática. La mayoría de las evaluaciones existentes se centran en las emisiones de carbono asociadas al entrenamiento de modelos complejos. Sin embargo, cada kilovatio-hora de electricidad utilizado para entrenar o ejecutar un sistema de IA también conlleva una huella hídrica, derivada de la refrigeración y la generación de energía, y una huella terrestre, derivada de la infraestructura energética y las cadenas de suministro.
Estas tres huellas no se mueven en la misma dirección. Por ejemplo, el cambio del carbón a la bioenergía puede reducir, en promedio, la huella de carbono de la electricidad en un 70%, al tiempo que aumenta su huella hídrica en más de treinta veces y su huella terrestre en cien veces.
El informe concluye que 'bajo en carbono' no implica automáticamente 'bajo en agua' ni 'bajo en tierra', y advierte que evaluar la sostenibilidad de la IA mediante una única métrica puede ocultar las compensaciones y trasladar las cargas ambientales a regiones que ya sufren estrés hídrico o terrestre.
2.500 millones de consultas al día en ChatGPT
El consumo energético por consulta varía considerablemente según la tarea. Una consulta típica de chat es aproximadamente 200 veces más intensiva en energía que una clasificación de texto básica, como el filtrado de spam. Generar una sola imagen mediante IA es mucho más exigente, ya que puede requerir alrededor de 1450 y 2.000 veces esa cantidad. Por lo que el vídeo generado por IA, lo destacan como "la nueva frontera energética", puesto que puede consumir tanta electricidad como 200.000 clasificaciones de spam o cientos de imágenes generadas por IA.
Tras su lanzamiento en 2022, ChatGPT superó el millón de usuarios en 5 días y los 100 millones en menos de 2 meses. Actualmente, procesa unos 2.500 millones de consultas al día, dice el informe.
La elección del modelo, la longitud de la solicitud, el formato de salida y la resolución influyen significativamente en el consumo energético. Sin embargo, la mayoría de estas decisiones se toman de forma invisible, mediante configuraciones predeterminadas del producto que el usuario nunca ve.
El informe hace referencia al efecto rebote, advirtiendo que, a medida que los modelos se vuelven más eficientes, también se abaratan y se utilizan con mayor frecuencia. Sin límites explícitos en los tokens, la resolución o la longitud de salida predeterminada, las mejoras a nivel de consulta individual se ven fácilmente anuladas por el simple aumento del volumen de datos.
"Mucha gente piensa que la huella ambiental de la IA se reduce a medida que la tecnología mejora y los procesos se vuelven más eficientes. Pero esa es solo una visión parcial del problema general", reflexiona el profesor Madani, coautor del informe y recientemente galardonado con el Premio del Agua de Estocolmo 2026. "Una IA y una energía más eficientes y asequibles implican un mayor consumo de IA, lo que hace que la huella ambiental total sea mucho mayor que el ahorro que obtenemos gracias a las mejoras en la eficiencia", ha explicado.
Un mercado en manos de unos pocos
Solo 32 países en el mundo albergan centros de datos especializados en IA, y el 90% de esa capacidad se concentra en dos países: Estados Unidos y China. Casi la mitad de los centros de datos del mundo se encuentran en territorio estadounidense.
Toda esa infraestructura de IA conlleva costos ambientales. "Detrás de cada chatbot, imagen generada o motor de recomendación, reside una red global de hardware, centros de datos, redes de transmisión y cadenas de suministro impulsadas por electricidad, agua, minerales y tierra. Estos sistemas son materiales y sus impactos son teóricamente medibles", señala el informe.
No obstante, su construcción también ofrece importantes ventajas económicas, de seguridad y de soberanía que incentivan a los países más ricos a construir más centros de datos. Por lo que el informe plantea esta situación no solo como una brecha económica, sino también como un problema de justicia ambiental: los países excluidos soportan la carga de la extracción de minerales críticos y los residuos electrónicos, mientras que los beneficios estratégicos se destinan a otros lugares.
"El desarrollo concentrado de la infraestructura de IA en las zonas privilegiadas del mundo está creando una gran brecha digital que plantea profundos desafíos para el desarrollo equitativo de la IA. La IA sin duda puede impulsar la prosperidad y el bienestar humano. Si lo hace de forma equitativa es ahora una cuestión de gobernanza, no técnica", sentencia el profesor Tshilidzi Marwala, rector de la Universidad de las Naciones Unidas y subsecretario general de las Naciones Unidas.
El informe calcula que el mercado mundial de la IA se multiplicará aproximadamente por 25 en una década, desde los 189.000 millones de dólares de 2023 a los casi 5 billones de 2033. La inversión empresarial en IA superó los 580.000 millones de dólares en 2025, mientras que la IA generativa por sí sola atrajo casi 34.000 millones en inversión privada.
Así, el informe concluye que la IA, dentro de los límites planetarios, es factible. El argumento central del informe es constructivo. La capacidad y la gestión pueden desarrollarse conjuntamente, pero solo con medición, transparencia y responsabilidad compartida en todo el ecosistema.
