¿Cómo afecta la IA al consumo energético? La paradoja de 2026

Imagínate que cada vez que le pides a una inteligencia artificial que redacte un correo, analice una imagen o te sugiera una receta, se enciende una maquinaria colosal en algún lugar del mundo. No estamos hablando de un simple interruptor; estamos hablando de infraestructuras masivas que devoran electricidad y agua a un ritmo que empieza a poner en jaque nuestras proyecciones de sostenibilidad. La pregunta sobre cómo afecta la IA al consumo energético ya no es una cuestión teórica para expertos en infraestructuras, sino una realidad palpable en nuestras facturas y en el estado de nuestro planeta.

Existe una contradicción fascinante, casi poética, en este fenómeno. Por un lado, la IA es una “devoradora” de recursos sin precedentes en sus fases de creación y ejecución. Por otro, es la herramienta más potente que tenemos para optimizar redes eléctricas, reducir el desperdicio de energía en hogares y hacer que las plantas generadoras sean más eficientes. Es una paradoja energética: estamos consumiendo más para construir la tecnología que, en teoría, nos ayudará a consumir menos en el futuro. ¿Logrará la eficiencia de la IA compensar su propia huella de carbono? Esa es la gran incógnita de 2026.

Para entender este equilibrio, hay que diseccionar dónde se gasta realmente la energía. No todo es igual. No es lo mismo el esfuerzo que requiere “enseñar” a una máquina a entender el lenguaje humano que el esfuerzo de que esa máquina nos responda una pregunta cotidiana. Comprender esta distinción es clave para entender la magnitud del impacto actual en los centros de datos y en la red eléctrica global.

Las dos caras de la moneda: entrenamiento frente a inferencia

Cuando hablamos de la huella energética de la inteligencia artificial, es un error común pensar que todo el proceso consume lo mismo. El impacto energético se divide en dos etapas operativas claramente diferenciadas. La primera es la fase de entrenamiento. Aquí, los modelos se someten a un ajuste de parámetros mediante computación masiva. Es un proceso de fuerza bruta donde se requieren cantidades ingentes de potencia eléctrica para procesar datos y “moldear” el comportamiento de la IA. Es, en esencia, la fase de construcción del cerebro digital.

Luego está la fase de inferencia. Es la ejecución práctica: cuando tú haces una consulta y la IA te devuelve una respuesta. A primera vista, la inferencia parece mucho más “ligera”. Efectivamente, el consumo de energía por cada tarea individual en la fase de inferencia es menor que en el entrenamiento. Sin embargo, aquí es donde reside la trampa estadística. Debido a que millones de usuarios realizan consultas constantemente, el volumen acumulado de la inferencia representa el mayor gasto energético total de la IA a gran escala. Es la diferencia entre construir un edificio (alto consumo puntual) y mantener la calefacción de un barrio entero durante años (consumo constante y masivo).

Cuesta creer que la repetición constante de pequeñas tareas pueda sumar una cifra tan astronómica, pero los datos son claros. La IA no descansa, y cada interacción, por pequeña que sea, suma una gota al océano del consumo eléctrico mundial. Es esta acumulación la que obliga a las empresas tecnológicas a repensar la eficiencia de sus arquitecturas de software.

Cifras que descolocan: el crecimiento de los centros de datos

La Agencia Internacional de la Energía (IEA) ha lanzado alertas que deberían hacernos detenernos a reflexionar. La demanda de electricidad para alimentar centros de datos está en una trayectoria de crecimiento exponencial. Según sus proyecciones, la generación eléctrica destinada a estas infraestructuras pasará de los 460 TWh en 2024 a superar los 1 000 TWh en 2030 en su escenario base. Si la tendencia continúa sin frenos, estas cifras podrían alcanzar los 1 300 TWh para el año 2035.

Pero, ¿qué hay de la discrepancia en las proyecciones? Aquí es donde la precisión de los datos se vuelve compleja. En abril de 2025, la IEA estimaba que la demanda de electricidad de los centros de datos dedicados específicamente a la IA se cuadriplicaría para 2030. No obstante, en su actualización de abril de 2026, la agencia ha ajustado esa visión, señalando que el uso de energía en estos centros se triplicará para la misma fecha. Esta falta de consenso exacto refleja la dificultad de predecir la velocidad de adopción de la IA y la eficiencia de las nuevas tecnologías de hardware.

A pesar de estas variaciones, una cosa es innegable: el crecimiento es vertiginoso. En 2025, el consumo eléctrico de los centros de datos aumentó un 17%, una cifra que supera con creces el crecimiento de la demanda eléctrica global, que apenas rozó el 3%. La IA está acelerando el reloj de la infraestructura eléctrica mundial.

¿Qué hay dentro de un centro de datos moderno?

Para entender cómo afecta la IA al consumo energético, debemos mirar dentro de las “cajas negras” donde viven estos modelos. No es solo un servidor encendido; es un ecosistema de equipos con funciones muy específicas. Según datos de la IEA de 2024, la distribución del consumo eléctrico interno en un centro de datos moderno se reparte de la siguiente manera:

    >
        Componente del Centro de Datos
        Porcentaje de Consumo Promedio
    


    
        Servidores (CPU y procesadores aceleradores/GPU)
        60%
    
    
        Sistemas de almacenamiento
        5%
    
    
        Equipos de red
        5%
    
    

Como vemos, los servidores —donde reside la potencia de cómputo para la IA— absorben la gran mayoría de la electricidad. Esto significa que cualquier mejora en la eficiencia de las GPU o de los procesadores de aceleración tiene un impacto directo y masivo en la sostenibilidad del sistema. Si logramos reducir el consumo de los servidores en un solo punto porcentual, el ahorro en términos de TWh sería monumental.

El mix energético: ¿De dónde viene la electricidad?

No basta con saber cuánta energía se consume; es vital saber de dónde proviene. La huella de la IA está ligada estrechamente a la matriz energética global. Según la IEA, el mix que abastece físicamente a los centros de datos a nivel mundial presenta una composición muy diversa, pero con matices preocupantes para el medio ambiente.

Actualmente, el carbón sigue siendo la principal fuente de energía, representando el 30% del mix. Esta concentración es especialmente notable en China, un nodo crítico para la producción de hardware y el alojamiento de servicios de IA. Por otro lado, las energías renovables (eólica, solar fotovoltaica e hidráulica) aportan un 27%. El gas natural completa con un 26%, y la energía nuclear aporta el 15% restante.

Esta distribución nos muestra un desafío claro: para que la IA sea realmente sostenible, la transición hacia las fuentes renovables en las regiones donde se ubican los centros de datos debe ser acelerada. No podemos permitir que el progreso digital se construya sobre una base de emisiones de carbono que anule sus beneficios potenciales.

El impacto dual: consumo masivo frente a optimización inteligente

Aquí llegamos al núcleo de la “paradoja energética”. La IA no es solo un problema; es también una parte de la solución. El impacto es dual. Por una parte, la IA genera un aumento notable de la demanda eléctrica y de agua de refrigeración en las infraestructuras informáticas. La necesidad de enfriar miles de procesadores trabajando a máxima capacidad requiere volúmenes de agua que ya están empezando a llamar la atención de los reguladores y la opinión pública.

Sin embargo, la IA actúa como una herramienta de optimización sin precedentes. Se está utilizando para gestionar redes eléctricas inteligentes (smart grids), permitiendo un reparto de carga más eficiente y una integración más fluida de las energías renovables. Además, se emplea en plantas generadoras para mejorar su rendimiento y en sistemas domésticos para reducir el desperdicio de energía. Es un círculo de retroalimentación: usamos energía para crear una IA que, a su vez, nos ayuda a gestionar mejor la energía.

Por ejemplo, en el ámbito doméstico, el uso de la IA puede transformar radicalmente cómo interactuamos con nuestra propia casa. No se trata solo de “encender la luz”, sino de sistemas que aprenden nuestros hábitos y ajustan el consumo de forma autónoma.

«el uso adecuado de la inteligencia artificial en el hogar puede generar un ahorro de entre el 20% y el 30% de energía mensual, especialmente al instalar sistemas de climatización inteligente» Brunete (experto en tecnología, citado por BBVA)

Esta cifra es un ejemplo claro de cómo la IA puede mitigar su propia huella. Si un hogar puede ahorrar hasta un 30% de energía gracias a un sistema inteligente, el impacto neto de la IA en la sociedad podría ser positivo, siempre y cuando la infraestructura que sostiene esa IA sea lo suficientemente eficiente.

Inversiones en eficiencia y el futuro de la infraestructura

El sector tecnológico está respondiendo a esta presión con inversiones masivas. La apuesta es clara: hacer que la IA sea más “barata” en términos energéticos. Las inversiones en eficiencia energética respaldadas por IA —como ventanas inteligentes, iluminación eficiente y electrodomésticos conectados— tienen el potencial de reducir las facturas de energía de forma significativa. Según informes citados por BBVA, estas tecnologías podrían generar ahorros de entre el 10% y el 50% en las facturas de energía de los usuarios finales.

Pero para que esto ocurra, la infraestructura base debe dar el salto. Los centros de datos están siendo rediseñados para ser más eficientes desde su concepción. Es una carrera de ingenio donde cada milivatio cuenta. ¿Es posible que la eficiencia de la IA supere su demanda? Es una cuestión de escala.

A pesar de estos esfuerzos, el crecimiento sigue siendo una montaña difícil de escalar. En Estados Unidos, por ejemplo, se estima que los centros de datos impulsados por la IA representarán casi la mitad del crecimiento total de la demanda de electricidad entre 2025 y 2030. Es una cifra que pone de relieve la magnitud del desafío que tenemos por delante.

La paradoja del agua y la refrigeración

A menudo olvidamos que la electricidad no es el único recurso que la IA consume. El agua es un componente crítico en la ecuación de la sostenibilidad. Los centros de datos generan un calor inmenso que debe ser disipado para evitar que los componentes electrónicos se fundan o pierdan rendimiento. La refrigeración por agua es uno de los métodos más comunes y efectivos, pero también uno de los más costosos en términos de recursos naturales.

La expansión rápida de la IA ha comenzado a dejar huellas visibles en este aspecto. Se ha observado que la demanda de agua destinada a la refrigeración de estos centros de datos ha experimentado incrementos significativos. Esta es una realidad que las empresas tecnológicas están empezando a abordar con sistemas de refrigeración de circuito cerrado y tecnologías de enfriamiento por aire más avanzadas, pero la presión sobre los recursos hídricos locales sigue siendo un punto de fricción importante.

No es una cuestión de “si” la IA consume agua, sino de “cuánta” y “cómo”. La gestión responsable de este recurso será tan importante como la gestión de la electricidad en los próximos años. La tecnología debe ser capaz de enfriarse sin dejar a las comunidades locales sin agua para otros usos esenciales.

¿Cómo afecta la IA al consumo energético en el largo plazo?

Mirando hacia el futuro, la respuesta a cómo afecta la IA al consumo energético no es binaria. No es simplemente “consume mucho” o “ahorra mucho”. Es una transición compleja. Estamos en una fase de transición donde la demanda de energía para la computación masiva está creciendo a un ritmo que desafía nuestras infraestructuras actuales, mientras que las aplicaciones de la IA están madurando para ofrecer soluciones de eficiencia energética que antes eran impensables.

La clave reside en la eficiencia operativa. Si la IA puede ayudar a gestionar mejor las redes eléctricas, optimizar las plantas de energía y reducir el consumo en los hogares, su beneficio neto para la sostenibilidad podría ser positivo. No obstante, esto requiere que la infraestructura que la sostiene —los centros de datos, las GPU, las redes de transmisión— evolucione hacia un modelo de menor impacto ambiental.

¿Estamos preparados para este reto? La tecnología ya está aquí. El desafío ahora es asegurar que el cerebro digital que estamos construyendo no termine agotando los recursos físicos que sostienen nuestra civilización. La paradoja energética de la IA nos obliga a ser más creativos, más eficientes y, sobre todo, más conscientes del coste real de cada consulta que le hacemos a una máquina.