¿Qué es la huella de carbono de la IA? Definición y retos para la empresa

Es el conjunto de las emisiones de gases de efecto invernadero ligadas a su ciclo de vida: fabricación de los componentes, entrenamiento de los modelos, funcionamiento de los centros de datos e inferencia en uso. Se está convirtiendo en una partida de consumo significativa a escala mundial.

Cuatro. La fabricación del material (GPU, servidores, refrigeradores), cuya huella aguas arriba rara vez se contabiliza. El entrenamiento de los modelos: el de GPT-3 consumió unos 1 287 MWh y emitió 552 toneladas de CO2e. El funcionamiento de los centros de datos, partida continua y dominante en acumulado: según la IEA, los centros de datos mundiales consumieron 415 TWh en 2024. La inferencia en uso, baja por unidad pero multiplicada por miles de millones de llamadas diarias.

Para un asistente usado por 500 empleados a 20 consultas por día durante 220 días, es decir 2,2 millones de consultas al año, el consumo directo sería de unos 530 kWh, del orden de 100 kg de CO2e al año con el mix eléctrico medio de la UE en 2024. Es modesto, pero la ratio cambia mucho para los usos intensivos (vídeo, razonamiento multietapa, agentes), que pueden consumir cientos o incluso miles de veces más energía por consulta que una simple generación de texto.

Mediante la sobriedad de uso, que es un doble dividendo: reduce la factura (coste de inferencia proporcional a los tokens) y la huella (consumo energético proporcional). La elección del modelo debe integrar un criterio energético explícito, ya que a igual tarea un modelo pequeño consume mucho menos que uno puntero. Pida a los proveedores sus mediciones de consumo por consulta.

Sí. Desde el 2 de agosto de 2025, el AI Act europeo obliga a los proveedores de modelos de uso general a documentar el consumo de energía conocido o estimado de sus modelos (anexo XI). La Comisión puede sancionar estas obligaciones desde el 2 de agosto de 2026. Esta primera base prefigura informes más exigentes.