El coste de la inteligencia artificial: ¿cuánta energía consume preguntar a Google Gemini?

Cada vez que un usuario hace una consulta al modelo de inteligencia artificial Gemini de Google, el sistema consume en promedio 0,24 vatios-hora de energía, genera 0,03 gramos de CO₂ equivalente y utiliza 0,26 mililitros de agua para su refrigeración.

Son apenas cinco gotas de agua y una cantidad de energía similar a la que consume una bombilla LED durante unos segundos pero, multiplicado por millones de consultas diarias, estas cifras revelan una realidad compleja: el auge de la inteligencia artificial está transformando el panorama energético global.

Google ha decidido hacer públicos estos datos como parte de una nueva metodología de medición que busca aportar transparencia a un debate que hasta ahora se basaba en estimaciones imprecisas.

Sin embargo, estas cifras aparentemente modestas contrastan con una realidad más amplia: la compañía estadounidense se enfrenta al mayor desafío energético de su historia, con emisiones de carbono que no dejan de crecer pese a sus ambiciosas metas climáticas.

El dilema energético de Google: cuando la eficiencia no basta

El Informe Ambiental 2025 de Google presenta una paradoja que define el momento actual de la industria tecnológica.

Por un lado, la empresa ha logrado avances notables en eficiencia energética: sus nuevos chips TPU Ironwood son hasta 30 veces más eficientes que su primera generación de 2018, y la compañía ofrece ahora seis veces más capacidad de cómputo por vatio que hace cinco años.

Por otro, sus emisiones totales de carbono siguen una trayectoria ascendente que choca frontalmente con sus compromisos climáticos. En 2024, Google reportó 11,5 millones de toneladas métricas de CO₂, un aumento del 11% respecto al año anterior y del 51% en comparación con 2019. Esta cifra equivale a las emisiones anuales de aproximadamente 40 plantas térmicas de gas natural.

El principal culpable de este incremento es el crecimiento acelerado de la inteligencia artificial. Durante 2024, el consumo eléctrico de Google aumentó un 27%, impulsado por el entrenamiento y operación de modelos como Gemini.

Aunque la empresa logró reducir un 12% las emisiones directas de sus centros de datos gracias a mejoras en eficiencia, el volumen absoluto de operaciones creció a un ritmo mucho mayor.

"Está lejos de donde debe estar", reconoce la propia compañía en su informe, una admisión poco habitual en el sector tecnológico que subraya la magnitud del desafío.

Las cifras: contratos millonarios y consumo creciente

Para intentar compensar este crecimiento exponencial del consumo, Google firmó en 2024 contratos por más de 8 gigavatios de energía limpia, el mayor volumen anual en su historia.

Estos acuerdos incluyen proyectos innovadores como el primer contrato con energía nuclear de reactores modulares pequeños (SMRs), así como iniciativas de geotermia avanzada y energía eólica marina.

Sin embargo, la compañía reconoce limitaciones geográficas significativas. En regiones clave como Asia-Pacífico resulta difícil acceder a energía libre de carbono, lo que compromete su compromiso de operar con electricidad 100% limpia en todo momento y lugar para 2030.

El impacto no se limita a las emisiones de carbono. En el ámbito hídrico, Google asegura haber reabastecido 17.000 millones de litros de agua durante 2024, elevando su tasa de restitución hídrica del 18% al 64%.

No obstante, organizaciones como Kairos Fellowship estiman que el volumen real de agua extraída por la empresa alcanzó los 41.000 millones de litros, suficiente para abastecer toda la ciudad de Boston durante casi dos meses.

La metodología de Google

Para abordar las críticas sobre falta de transparencia, Google ha publicado una metodología detallada para medir el impacto ambiental de sus modelos de IA, en varios artículos firmados por Ben Gomes (VP de Ingeniería), Jeff Dean (Jefe científico, Google DeepMind y Google Research) y Amin Vahdat (VP/GM, ML, Systems & Cloud AI), por otro

Esta metodología, denominada full-stack, va más allá del consumo aislado de los chips de procesamiento. Incluye factores habitualmente omitidos como el tiempo de inactividad de las máquinas, el uso energético de CPU y RAM auxiliares, los sistemas de refrigeración de centros de datos y el consumo hídrico necesario para el enfriamiento.

Los resultados revelan que, en los últimos 12 meses, Google ha reducido el consumo energético por cada petición en un factor de 33 y las emisiones en un factor de 44, mientras mejoraba la calidad de las respuestas.

Estas mejoras se basan en una combinación de chips personalizados más eficientes, arquitecturas de modelos como Mixture-of-Experts y técnicas de inferencia optimizadas como Speculative Decoding.

Los centros de datos de Google lograron en 2024 una media de eficiencia energética (PUE) de 1,09, una de las más bajas del sector. Este indicador mide la relación entre la energía total consumida por un centro de datos y la energía utilizada específicamente para computación.

Las voces críticas

Pese a la transparencia de Google, las críticas no se hicieron esperar. Expertos en sostenibilidad cuestionan la forma en que la compañía calcula el impacto ambiental de sus modelos de IA.

El dato de "cinco gotas de agua por consulta" puede resultar engañoso si no se toma en cuenta la escala masiva del uso, incluso si el consumo individual es aparentemente bajo.

Organizaciones especializadas acusan a Google de subestimar tanto sus emisiones como el consumo hídrico real de su infraestructura. Las estimaciones independientes sobre el uso del agua duplican prácticamente las cifras oficiales de la empresa.

Además, las emisiones de su cadena de suministro aumentaron un 11% en un solo año, un dato que refleja el impacto indirecto pero significativo de la expansión de la IA en sectores como la fabricación de semiconductores y la construcción de centros de datos.

La apuesta por la IA verde: ¿solución o problema?

Google intenta situar la inteligencia artificial no solo como parte del problema, sino como herramienta de solución.

En 2024, cinco productos impulsados por IA (incluyendo Google Maps, Nest y Solar API) permitieron evitar 26 millones de toneladas de CO₂ equivalente, un volumen similar al consumo energético anual de 3,5 millones de hogares estadounidenses.

La compañía se ha fijado la meta de habilitar una reducción de un gigatón de emisiones para 2030 mediante soluciones tecnológicas y alianzas estratégicas.

Sin embargo, esta estrategia plantea una pregunta fundamental: ¿puede la inteligencia artificial generar suficientes ahorros energéticos en otros sectores como para compensar su propio consumo creciente?

"Sabemos que la demanda de IA seguirá creciendo", reconocen los directivos de Google. "Por eso estamos invirtiendo intensamente en reducir el consumo energético y de agua por petición. La eficiencia no es solo una meta técnica: es una condición necesaria para desarrollar la IA de forma sostenible".

El desafío para Google es el mismo al que se enfrentan todas las grandes tecnológicas: mantener el crecimiento exponencial de los servicios digitales mientras cumplen compromisos climáticos cada vez más exigentes.

La respuesta determinará no solo el futuro de la inteligencia artificial, sino también la credibilidad de sus promesas de sostenibilidad.