Así se recoge en el informe ‘Coste ambiental del uso de energía de la IA: huella de carbono, agua y tierra’, elaborado por el Instituto de Agua, Medio Ambiente y Salud de la Universidad de las Naciones Unidas (UNU-INWEH), y difundido este miércoles.

Ese informe ofrece la visión más completa hasta la fecha de los costes medioambientales de la inteligencia artificial, no solo su creciente consumo de electricidad y emisiones de carbono, sino también su huella hídrica y terrestre, las consecuencias de sus residuos electrónicos, así como la distribución injusta de los beneficios y las cargas de la IA en todo el mundo.

“Una de las dimensiones más importantes de la IA que aún no se ha examinado en profundidad es su huella ambiental y las implicaciones de justicia que conllevan. Su expansión implica infraestructura física y cadenas de suministro, incluyendo centros de datos, chips, generación de electricidad, sistemas de refrigeración, extracción de agua, ocupación de tierras, minerales críticos y, finalmente, residuos electrónicos”, apunta el informe.

Este trabajo supone un avance para subsanar la actual deficiencia en la gobernanza ambiental de la IA al evaluar su impacto ambiental y subraya que “bajo el carbono” no implica automáticamente “bajo consumo de agua” ni “bajo uso del suelo”.

Por ejemplo, la red hidroeléctrica de Brasil produce electricidad un 77% por debajo del promedio mundial de emisiones de carbono, pero su huella hídrica y terrestre es casi el triple de la media planetaria.

CONSUMO ENERGÉTICO

Según el informe, se prevé que el gasto en IA supere los 2,5 billones de dólares este año y que el mercado global crezca de 189.000 millones de dólares en 2023 a casi cinco billones de dólares en 2033, lo que supone un aumento de 25 veces en menos de una década.

Este aumento se refleja en estadísticas sobre el consumo de energía. Por ejemplo, si los centros de datos fueran un país, su consumo estimado de electricidad de 448 teravatios-hora (TWh) en 2025 los situaría en el 11º puesto mundial, al mismo nivel que Francia.

Las cargas de trabajo relacionadas con la IA representaron un 20% del consumo total de electricidad de los centros de datos en 2025. Si esa proporción aumenta al 40% previsto para 2030, el consumo de electricidad relacionado con la inteligencia artificial podría alcanzar los 374 TWh.

De mantenerse la tendencia actual, esa cifra podría duplicarse hasta los 945 TWh para 2030, lo que representaría casi un 3% del consumo mundial de electricidad proyectado, suficiente para abastecer de energía a los 1.300 millones de habitantes del África subsahariana durante más de cinco años.

El informe pone Irlanda como ejemplo de advertencia. Los centros de datos representan ahora un 21% del total de la electricidad medida en ese país, frente a un 5% en 2015, con lo que han superado el consumo combinado de todos los hogares urbanos.

El operador de la red eléctrica nacional ha suspendido las nuevas autorizaciones en los alrededores de Dublín hasta 2028. Se trata de un ejemplo concreto y documentado de lo que ocurre cuando el crecimiento de la infraestructura de IA supera la planificación energética, y un anticipo de hacia dónde se dirigen otros países.

HUELLA TERRESTRE E HÍDRICA

Dependiendo de cómo se genere esa electricidad, las emisiones asociadas podrían alcanzar los 400 millones de toneladas de CO2 equivalente, una cifra comparable a las emisiones de Reino Unido procedentes de todos los sectores en 2025.

La superficie terrestre necesaria para generar esa electricidad en 2030 superaría los 14.000 kilómetros cuadrados, aproximadamente la de Irlanda del Norte.

Mientras tanto, los 9,3 billones de litros de agua que utilizan los centros de datos cubrirían las necesidades de agua potable de los 8.100 millones de habitantes de la Tierra durante 1,6 años.

El informe señala que, incluso cuando se devuelve parte del agua extraída, "las extracciones a gran escala pueden ejercer presión sobre los acuíferos y los sistemas fluviales, especialmente en regiones áridas o con escasez de agua subterránea".

ENTRENAMIENTO

Por otro lado, entrenar nuevos modelos de IA requiere una enorme cantidad de energía. Los 100 GWh de electricidad necesarios para entrenar a ChatGPT-5 equivalen aproximadamente al consumo anual de una vivienda de 770.000 personas en el África subsahariana, la huella hídrica asociada se estima en 1.000 millones de litros y la superficie terrestre en 1,5 kilómetros cuadrados, lo que equivale al tamaño de 215 campos de fútbol.

Se estima que ChatGPT procesa alrededor de 2.500 millones de mensajes al día. Con un consumo de 0,42 vatios-hora (Wh) por mensaje, esto equivale a 383 GWh de electricidad al año. La huella hídrica anual resultante equivaldría a las necesidades mínimas anuales de agua potable de unas 500.000 personas en el África subsahariana y la superficie ocupada supera los 800 campos de fútbol.

“Cada kilovatio-hora de electricidad utilizado para entrenar o ejecutar un modelo de IA genera una huella ambiental, que incluye una huella de carbono derivada de la combinación de fuentes de generación; una huella hídrica proveniente de la producción de electricidad y la refrigeración; y una huella terrestre derivada de la infraestructura energética, los embalses y la extracción de combustible. Estas tres huellas no siempre se desplazan en la misma dirección”, indica el informe.

RESIDUOS

Mientras tanto, un solo videoclip de IA de alta resolución puede requerir más de 415 Wh, lo que lo convierte en un proceso más intensivo en energía que la creación de cientos de imágenes de IA.

Si se tienen en cuenta la resolución y el número de fotogramas, los requisitos energéticos aumentan cuadráticamente (el doble de la producción cuadruplica el consumo de energía). Y a medida que el vídeo se integra en las plataformas más populares, esto se convierte rápidamente en un problema de infraestructura a gran escala.

Al final de su vida útil, los residuos electrónicos mal gestionados pueden exponer a las comunidades más vulnerables a sustancias peligrosas. Para 2030, la infraestructura de IA podría generar hasta 2,5 millones de toneladas de residuos electrónicos al año, lo que equivale a desechar 250 Torres Eiffel anualmente.

El informe aboga por un ecosistema de IA responsable basado en seis principios: transparencia, eficiencia desde el diseño, equidad y justicia ambiental, responsabilidad del ciclo de vida, cooperación global y uso sostenible.

“COSTES AMBIENTALES OCULTOS”

Kaveh Madani, director de UNU-INWEH e investigador principal del informe, apunta que "el futuro de la inteligencia artificial no debe medirse únicamente por lo que las máquinas pueden hacer, sino por si la humanidad puede desplegar esas capacidades dentro de los límites planetarios”.

Madani añade: “Aunque a menudo se la describe como ingrávida y virtual, la realidad de la IA es profundamente física. Detrás de cada mensaje, imagen o vídeo se esconde una creciente infraestructura de sistemas energéticos, consumo de agua, uso del suelo, extracción de minerales y residuos electrónicos. Este informe es un llamamiento para visibilizar esos costes ambientales ocultos antes de que se vuelvan inmanejables".

"El potencial de la IA es inmenso, especialmente en áreas como la salud, la educación, el descubrimiento científico y la resiliencia climática. Sin embargo, la innovación sin una gestión responsable conlleva el riesgo de agravar la desigualdad e intensificar la presión sobre sistemas planetarios ya de por sí vulnerables”, recalca Tshilidzi Marwala, subsecretario general de la ONU y rector de la Universidad de las Naciones Unidas.

Mir Matin, director del Programa de Análisis Geoespacial, Climático y de Infraestructura de UNU-INWEH, añade que “la huella ambiental de la IA no es solo consecuencia de la infraestructura física, es el resultado acumulativo de innumerables decisiones diarias”. “Cada sugerencia, configuración predeterminada, imagen, video y consulta generada se acumula al multiplicarse por miles de millones de usuarios y miles de operadores en todo el mundo”, apostilla.