Los centros de datos globales que impulsan la inteligencia artificial consumirán 945 teravatios-hora de electricidad para 2030, según el informe "Costo ambiental del uso de energía de la IA: huella de carbono, agua y suelo", elaborado por el Instituto de Agua, Medio Ambiente y Salud de la Universidad de las Naciones Unidas (UNU-INWEH). Esta cifra representa casi el triple del consumo anual combinado de electricidad de Pakistán, Bangladesh y Nigeria, países que juntos albergan más de 650 millones de personas, según el documento.

La huella hídrica asociada a estos centros de datos equivaldrá a las necesidades básicas anuales de agua potable de los 1.300 millones de habitantes del África subsahariana, mientras que su huella territorial superará los 14.500 kilómetros cuadrados, casi el doble del área metropolitana de Yakarta, que actualmente alberga a más de 32 millones de personas, según el informe.

El estudio revela que el costo 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, según UNU-INWEH.

"Lo que más nos sorprendió es con qué frecuencia las opciones que parecen más ecológicas desde una perspectiva de carbono terminan siendo peores para el agua o para la tierra", dijo Miriam Aczel, investigadora de UNU-INWEH y autora principal del informe, según un comunicado de prensa. "Si seguimos juzgando la sostenibilidad de la IA solo por el carbono, podríamos pensar que las energías renovables hacen que la infraestructura de IA sea limpia, pero eso es resolver un problema mientras se crean otros problemas, a menudo en lugares que no lo pidieron", añadió.

El informe documenta que 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, según el estudio. El documento 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.

CONSUMO ACTUAL Y PROYECCIONES

Se estima que los centros de datos globales consumieron 448 teravatios-hora de electricidad en 2025, según el informe. Si se consideraran como un solo país, serían el undécimo mayor consumidor de electricidad del mundo, detrás de Francia y por delante de Arabia Saudita, según UNU-INWEH. Esta cifra representa más electricidad que la consumida por todo el país de Arabia Saudita, según el documento.

El consumo energético por consulta varía considerablemente según la tarea. La generación de un texto corto consume unos 0,047 vatios-hora, aunque puede alcanzar los 1,9 vatios-hora si la respuesta es extensa, según el informe. Por generar una imagen se consumen 2,9 vatios-hora, que equivale a mantener encendida una bombilla LED de 10 vatios durante 17 minutos y a dos cucharadas de agua, aunque si es en alta resolución llega a los 4,08 vatios-hora, según el estudio.

Un solo vídeo corto de alta complejidad puede superar los 415 vatios-hora, lo que equivale a mantener encendida esa misma bombilla LED de 10 vatios durante 42 horas seguidas y a una huella de agua de 4,1 litros, lo que representa casi el agua necesaria para el consumo humano de una persona durante dos días, según el informe.

Una consulta típica de chat es aproximadamente 200 veces más intensiva en energía que una clasificación de texto básica, según UNU-INWEH. Generar una sola imagen mediante IA puede requerir alrededor de 1.450 veces esa cantidad. Un solo vídeo corto generado por IA puede consumir tanta electricidad como 200.000 clasificaciones de spam, según el documento.

El informe también compara el impacto de migrar las búsquedas de internet hacia modelos asistidos por inteligencia artificial. Una búsqueda en una web convencional en Google sin IA consume aproximadamente 0,3 vatios-hora, según el estudio. Si los 5 billones de búsquedas anuales globales se actualizaran a un modo mejorado con IA generativa que gaste 3 vatios-hora por consulta —10 veces más—, la demanda energética anual del sector saltaría a 15 teravatios-hora, según el informe. Esto equivaldría al consumo eléctrico de 115 millones de personas en África Subsahariana y requeriría una huella de agua equivalente a las necesidades anuales de 20 millones de personas en dicha región, según UNU-INWEH.

IMPACTO LOCAL Y CASOS DOCUMENTADOS

Para varias comunidades alrededor del mundo, la IA ya está consumiendo recursos energéticos significativos. En Irlanda, los centros de datos representaron el 21% del total de la electricidad medida en 2023, superando el consumo de electricidad de todos los hogares urbanos, según el informe. El operador de la red eléctrica nacional del país ha suspendido las nuevas autorizaciones en los alrededores de Dublín hasta 2028, según el documento.

Los grandes centros de datos pueden consumir hasta 5 millones de galones por día para mantener los servidores fríos, según el informe. En comunidades que ya enfrentan escasez de agua, esto amenaza con ejercer presión sobre recursos ya escasos, según UNU-INWEH.

En Querétaro, México, los planes para centros de datos de vía rápida amenazan con poner en peligro los suministros de agua en medio de sequías prolongadas, según el informe. Uruguay experimentó una batalla similar después de que se anunciaran planes para construir un centro de datos de uso intensivo de agua durante una sequía en 2023 que agotó las reservas de agua dulce en la ciudad más grande del país, haciendo que el agua del grifo no fuera segura para beber, lo que provocó protestas sobre la priorización de las demandas industriales sobre las necesidades humanas, según el documento.

"Si se compara la ubicación de los centros de datos con las zonas más afectadas por la escasez de agua, se observa que en algunos casos se producen las mismas regiones", dijo el doctor Mir Matin, director del Programa de Análisis Geoespacial, Climático y de Infraestructuras de UNU-INWEH y coautor del informe, según un comunicado. "Además, las comunidades que viven cerca de estos centros no son necesariamente las que utilizan la IA que se ejecuta allí. Esa asimetría es el problema. Si no la solucionamos, seguiremos repitiendo patrones antiguos, donde algunos lugares asumen los costos y otros se benefician", añadió.

LA PARADOJA DE LA EFICIENCIA

El informe hace referencia al efecto rebote, conocido como la paradoja de Jevons, advirtiendo que, a medida que los modelos se vuelven más eficientes, también se abaratan y se utilizan con mayor frecuencia, según UNU-INWEH. 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, según el documento.

"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", dijo el profesor Kaveh Madani, director de UNU-INWEH y coautor del informe, recientemente galardonado con el Premio del Agua de Estocolmo 2026, según un comunicado. "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", explicó.

La elección del modelo, la longitud de la solicitud, el formato de salida y la resolución influyen significativamente en el consumo energético, según el informe. Sin embargo, la mayoría de estas decisiones se toman de forma invisible, mediante configuraciones predeterminadas del producto que el usuario nunca ve, según el documento.

DESIGUALDAD DIGITAL Y RESIDUOS ELECTRÓNICOS

Además del impacto sobre recursos y entornos locales, existe una desigualdad separada en juego, según el informe. A medida que los centros de datos continúan expandiéndose alrededor del mundo, los investigadores advierten de una creciente "brecha digital", en la cual los países más ricos pueden invertir en infraestructura de IA mientras que las naciones de menores ingresos luchan por acceder y participar en la economía de la IA, según UNU-INWEH.

En algunos aspectos, esta brecha ya es evidente. A partir de 2025, solo 32 países —el 16% de las naciones— albergan centros de datos especializados en IA, y el 90% de esa capacidad se concentra en dos países: Estados Unidos y China, según el informe. Más de 150 países actualmente tienen poco o ningún acceso a la computación soberana para IA, según el documento.

Además, la infraestructura de IA podría generar hasta 2,5 millones de toneladas métricas de residuos electrónicos cada año para 2030, según el informe. Gran parte de estos residuos se procesarían en economías de bajos ingresos con salvaguardias limitadas, lo que podría exponer a comunidades de primera línea —predominantemente en países de bajos ingresos donde muchos países exportan sus residuos— a sustancias tóxicas, según UNU-INWEH. Los minerales críticos se extraen en jurisdicciones con una supervisión ambiental débil, según el documento.

"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", dijo el profesor Tshilidzi Marwala, rector de la Universidad de las Naciones Unidas y subsecretario general de las Naciones Unidas, según un comunicado de prensa. "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", añadió.

REACCIONES DE EXPERTOS

"El informe refleja con claridad una realidad económica en la que el sector tecnológico ocupa una posición dominante", explicó Pablo Haya, investigador del Laboratorio de Lingüística Informática de la Universidad Autónoma de Madrid y director del área de Business & Language Analytics del Instituto de Ingeniería del Conocimiento, según declaraciones recogidas por medios españoles.

"Trata varias cuestiones que son muy relevante para el campo de la IA verde. No solo se centra en el aspecto de las emisiones de carbono de los modelos de IA, sino también en otros factores que a menudo se ignoran, como que quizás las emisiones de cierto centro de datos son más bajas, pero a costa de requerir más agua. Plantea que se deberían tener en cuenta todos estos factores a la hora de evaluar los distintos modelos o eficiencia de los centros de datos", añadió Verónica Bolón-Canedo, profesora titular en el departamento de Ciencias de la Computación y Tecnologías de la Información de la Universidade da Coruña e investigadora en el laboratorio de I+D en Inteligencia Artificial del Centro de Investigación TIC, según las mismas fuentes.

Para Alfonso Valencia, profesor ICREA y director de Ciencias de la Vida en el Centro Nacional de Supercomputación de Barcelona, el estudio aporta nuevos datos sobre las huellas de agua, suelo, carbono y residuos asociadas al auge de la IA, según declaraciones recogidas. "Es importante resaltar que el informe usa cifras reales para hacer proyecciones mediante unos modelos, por tanto, dependen de supuestos críticos sobre la cuota de IA en el consumo de centros de datos, los avances de eficiencia energética, la composición de la factura eléctrica regional y las técnicas de refrigeración aplicadas, entre otros; y pueden variar en función de posibles mejoras de eficiencia o adopción de modelos en dispositivos (en vez de data centers) o de cambios regulatorios o políticos. Por tanto, las cifras deben interpretarse en este contexto y no considerarlas como verdades absolutas", explicó Valencia, según las fuentes.

LLAMADO A LA ACCIÓN

Para asegurar que el desarrollo de centros de datos no llegue a costa de las comunidades, el informe llama a un "ecosistema de IA responsable", y señala que los permisos, la evaluación de impacto ambiental y la consulta comunitaria deben reflejar la realidad del uso de agua y tierra junto con el carbono, según UNU-INWEH.

Los gobiernos, inversores e instituciones financieras deben implementar las salvaguardias que minimizarán las consecuencias ambientales, dijo Madani, según el comunicado. "Tenemos una ventana estrecha para asegurar que la columna vertebral de la revolución tecnológica de nuestra era se desarrolle dentro de los límites planetarios, y que las comunidades que proporcionan los minerales críticos para el avance de la IA y las que albergan su infraestructura y residuos electrónicos también estén entre las que se benefician de ella", añadió.

El informe concluye que la IA dentro de los límites planetarios es factible. El argumento central del documento es constructivo: la capacidad y la gestión pueden desarrollarse conjuntamente, pero solo con medición, transparencia y responsabilidad compartida en todo el ecosistema, según UNU-INWEH.