ACV
El impacto ambiental de la IA: energía, carbono y agua en la era de ChatGPT
Puntos clave
La IA está impulsando un crecimiento explosivo en la demanda de electricidad y agua de los centros de datos, con cargas de inferencia multiplicándose más rápido que el tráfico web.
Una única consulta de IA ahora usa aproximadamente la misma electricidad que una búsqueda clásica de Google, pero el impacto ambiental depende en gran medida de la red y el sistema de enfriamiento.
Las sesiones de TikTok o Netflix todavía tienen huellas de carbono por minuto más pesadas que la mayoría de los comandos de IA, pero la escala importa: miles de millones de consultas por día reformulan la base.
Los cuatro grandes hiperescalares (Microsoft, AWS, Google, Meta) lideran en métricas de sostenibilidad, pero divergen en transparencia, uso de agua y prácticas de compensación de carbono.
Los procesos de IA bien diseñados pueden reducir drásticamente el impacto ambiental en comparación con los métodos tradicionales, como lo demuestra la huella de carbono 50 veces menor de Devera por ACV.
Las cargas de trabajo de IA convierten el agua en la nueva frontera: varios proveedores ahora apuntan a ser positivos en agua para 2030, con el enfriamiento sin agua emergiendo como un principio clave de diseño.
Los sistemas de IA están convirtiéndose rápidamente en uno de los mayores nuevos consumidores de energía y agua en la infraestructura digital. Mientras que el impacto del streaming de video y las redes sociales ha sido estudiado durante más de una década, el reciente aumento de los modelos de lenguaje extendidos (LLM) y la IA generativa introduce una nueva clase de cargas de trabajo persistentes y de alta intensidad. En este artículo, desglosamos la huella medible de la IA desde el entrenamiento del modelo hasta la inferencia y la comparamos con otras actividades digitales cotidianas.
También echaremos un vistazo detallado a las estrategias de los centros de datos detrás de las mayores plataformas de IA del mundo, examinando cómo Microsoft, AWS, Google y Meta están abordando la creciente tensión entre rendimiento, sostenibilidad y transparencia.
¿Cuánta energía usa realmente la IA?
Se espera que el uso global de electricidad de los centros de datos alcance 945 TWh para 2030, frente a 415 TWh en 2024. Gran parte de este crecimiento proviene de la creciente demanda de inferencia de IA, especialmente de modelos generativos. Las estimaciones sugieren que solo la IA podría representar 652 TWh (69%) para 2030, casi un salto de 80 veces desde los niveles de 2024.
Tabla 1: Uso estimado de electricidad por la IA (global)
Año | Uso estimado de electricidad de IA | Fuente |
2022 | 23 TWh | IDC |
2030 | 652 TWh (proyectado) | Pronóstico de servicios públicos |
Este crecimiento está siendo impulsado por el lanzamiento de GPUs intensivas en energía. Un solo Nvidia H100 consume hasta 700 vatios, y un nodo de ocho GPUs puede alcanzar 5.6 kW. Los racks completos de cómputo de IA pueden exceder 240 kW, forzando el rediseño de la infraestructura de enfriamiento y provisión de energía en los modernos salones de datos.
¿Cuánta energía y huella de carbono usa una consulta de IA?
Esta tabla destaca la marcada variabilidad en la intensidad energética y de carbono de los modelos líderes de IA en 2025, revelando cuánta optimización y divergencia existe detrás de cada API. GPT-4o de OpenAI ahora opera con un 0.30 Wh por solicitud, traduciendo a solo 0.13 gramos de CO₂ en una red promedio global, una mejora dramática sobre las estimaciones anteriores de GPT-4 de 2.90 Wh. Mientras tanto, Claude 3 Opus, el modelo premium de Anthropic, todavía registra 4.05 Wh por consulta, lo que lo convierte en uno de los modelos públicos más pesados en uso activo. Google avanzó en una medición integral del impacto de Gemini 2.5, estimado en 0.24 Wh. Llama-3-70B de Meta muestra un perfil sólido de rango medio en 1.70 Wh. Estas diferencias no solo afectan los costos de la nube, sino que también remodelan la ecuación ambiental, especialmente cuando se escala a miles de millones de solicitudes. El impacto de carbono por requerimiento ya no es una constante fija, sino una elección de diseño ligada a la arquitectura del modelo, la eficiencia del chip y la infraestructura.
Ejecutando el modelo: energía y carbono por solicitud del usuario
Modelo (nivel API público, 2025) | Energía por consulta* (Wh) | CO₂, red global † (g) |
GPT-4o (OpenAI) | 0.30 | 0.13 |
GPT-4 (estimación anterior) | 2.90 | 1.29 |
Claude 3 Opus (Anthropic) | 4.05 | 1.80 |
Claude 3 Haiku | 0.22 | 0.10 |
Gemini 2.5 (Google) | 0.24 | 0.03 |
Llama-3-70B (Meta, código abierto) | 1.70 | 0.76 |
* Las cifras provienen de divulgaciones de laboratorios o proveedores y asumen un intercambio “típico” de 400 tokens.
† Intensidad de carbono de la red promedio global 445 g CO₂/kWh en 2024 iea.org.
¿Cómo se comparan las consultas de IA con otros hábitos digitales?
Para la inferencia, OpenAI divulgó recientemente que una consulta típica de ChatGPT consume ~0.34 Wh. Esto alinea los comandos de IA más con las búsquedas de Google (~0.3 Wh), pero muy por debajo de los videos cortos o el streaming.
Huella de electricidad y CO2 de acciones digitales comunes (10 unidades)
Actividad | Energía (Wh) | CO2 (g) [promedio global] |
ChatGPT x10 consultas | 3.4 Wh | 1.5 g |
TikTok x10 min | 66 Wh | 29.2 g |
Búsqueda de Google x10 consultas | 3 Wh | 1.3 g |
Netflix x10 min | 12.8 Wh | 5.7 g |
Si bien una sola consulta de IA puede consumir relativamente poca energía, la historia cambia a escala, y miles de millones de solicitudes diarias rápidamente elevan la demanda de energía. Por eso es crucial comparar las cargas de trabajo de IA con hábitos digitales familiares. Compararlas con actividades como las búsquedas de Google, el streaming de videos o el uso de redes sociales ayuda a contextualizar su impacto ambiental y hace que la discusión sea más tangible para los usuarios, los legisladores y los planificadores de infraestructura por igual.
¿Qué pasa con el entrenamiento? El gran impacto antes del despliegue
Entrenar modelos de base grande como GPT-3 o GPT-4 sigue siendo la fase más intensiva en recursos.
Impacto del entrenamiento de LLMs seleccionados
Modelo | Energía de entrenamiento | CO2 estimado | Agua de enfriamiento |
GPT-3 | 1.287 GWh | ~552 t CO2e | 5.4 millones L |
GPT-4 | ~52–62 GWh (est.) | ~12–15 kt CO2e | Desconocido |
Aunque el entrenamiento ocurre con menos frecuencia, su uso de energía y agua por ejecución puede rivalizar o incluso exceder el uso semanal de algunos países pequeños.
Agua: el costo oculto de la IA generativa
Las cargas de trabajo de inferencia también requieren una cantidad significativa de agua, principalmente para enfriamiento. Las estimaciones muestran que cada consulta de ChatGPT usa 0.32 mL de agua, una cantidad pequeña individualmente, pero enorme a escala. El campus de Microsoft en West Des Moines, por ejemplo, consume ~43 millones de L/mes en verano, representando el 6% del total de la ciudad.
Los investigadores proyectan que los centros de datos impulsados por IA podrían retirar hasta 6.6 mil millones de m³ de agua dulce para 2027, más de cuatro veces el uso anual de Dinamarca.
Perspectiva global
La IA podría retirar 4.2 – 6.6 mil millones m³ de agua dulce en 2027, evaporando 0.38 – 0.60 mil millones m³ completamente. Eso es más que el retiro de agua dulce anual de cuatro a seis Dinamarcas.
Estudio de caso: Microsoft en West Des Moines
El campus de la compañía en Iowa alcanza un máximo de 11.5 millones de galones/mes (~43 millones L) durante el verano, alrededor del 6% del uso total de la ciudad.
Respuesta corporativa
Para abordar esto, Microsoft ahora implementa un sistema de enfriamiento de circuito cerrado que elimina las pérdidas por evaporación, ahorrando >125 millones L por centro de datos al año.
Centros de datos: las guerras en la nube se vuelven verdes
Los cuatro principales hiperescalares Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS), Google Cloud y Meta presentan las estrategias de sostenibilidad más completas y medibles en el mercado. Otros proveedores (Oracle Cloud, IBM Cloud, etc.) comparten objetivos similares pero actualmente publican menos métricas operativas o han establecido objetivos climáticos menos ambiciosos. mediados de 2025.
Comparemos a los principales hiperescalares por métricas de sostenibilidad.
Instantánea de sostenibilidad de los principales proveedores de IA/nube (2025)
Proveedor | Meta de Carbono | Energía Renovable | Eficiencia de Uso de Energía (PUE) | Meta de Agua | Eficiencia de Uso de Agua (WUE) |
Microsoft | Negativo en carbono 2030 | 90% (objetivo: 100% 2025) | 1.125 | Positivo en agua 2030 | ND (sin agua en nuevos diseños) |
AWS | Cero neto 2040 | 100% desde 2023 | 1.15 | Positivo en agua 2030 (53% progreso) | 0.15 L/kWh |
Cero neto 2030 | 100% anualmente, 64% CFE 24/7 | 1.10 | Reponer 120% del agua | ~1 L/kWh | |
Meta | Cero neto 2030 | 100% desde 2020 | 1.08 | Reponer 200% en áreas de alta presión | 0.20 L/kWh |
Microsoft Azure
Hoja de ruta climática: Negativo en carbono, positivo en agua y cero residuos para 2030; 100% electricidad renovable para 2025.
Eficiencia operativa: PUE promedio de 1.125 en centros de datos de nueva generación, superando el promedio de la industria de 1.4–1.6.
Innovaciones:
– Sistemas de enfriamiento sin agua e inmersión líquida que reducen las emisiones de GEI en un 15–21% y reducen el uso de agua en un 31–52%.
– Celdas de combustible de hidrógeno para una potencia de respaldo de cero emisiones de 3 MW.
Desafíos: A pesar de los diseños de ahorro de agua, el aumento en el consumo de agua en Texas ha generado oposición local.
Amazon Web Services (AWS)
Energía: Alcanzó la coincidencia total de electricidad renovable en 2023; objetivo de cero neto para 2040.
Eficiencia: PUE global de 1.15 (mejor sitio en 1.04).
Agua: Iniciativa Positiva en Agua para 2030; WUE global de 0.15 L/kWh (reducción del 40% desde 2021).
Innovaciones:
– Uso de agua reciclada y proyectos de recarga de agua comunitaria; alcanzó el 53% de la meta de agua 2030 para 2024.
– Inversión en reactores nucleares modulares para descarbonizar la electricidad en regiones con baja energía renovable.
Desafíos: La fuerte dependencia de los Certificados de Energía Renovable (RECs) y el aumento de las cargas de trabajo de IA complican las reducciones reales de emisiones.
Google Cloud
Estrategia de “Energía Libre de Carbono 24/7 (CFE)”: Operar cada centro de datos con energía libre de carbono por hora para 2030; alcanzó el 64% a nivel global en 2024 (10 regiones en ≥90%).
Eficiencia: PUE promedio de 1.10; publica datos detallados a nivel de campus.
Agua: Compromiso para reponer el 120% del agua dulce consumida y mejorar las cuencas hidrográficas locales.
Innovaciones y desafíos:
– Aseguró contratos de geotermia, batería y nuclear para apoyar las metas CFE 24/7.
– El crecimiento impulsado por la IA elevó la huella de agua en un 17% en 2023, generando preocupaciones de transparencia.
Meta (Facebook)
Energía: 100% renovable desde 2020; cero neto en toda la cadena de valor para 2030.
Eficiencia: PUE de 1.08 y WUE de 0.20 L/kWh; todas las instalaciones con certificación LEED Gold.
Agua: Devolver el 200% del agua en regiones de alta presión, 100% en regiones de presión media.
Innovaciones: Acuerdo geotérmico de 150 MW en New Mexico; exploración de micro-nuclear para cargas de trabajo de IA.
Desafíos: La discrepancia entre las emisiones basadas en ubicación y las basadas en el mercado plantea preguntas sobre el impacto real de los RECs.
Otros proveedores
Proveedor | Aspectos destacados de sostenibilidad clave |
Oracle Cloud Infrastructure (OCI) | 100% renovables para 2025; cero neto para 2050; PUE de 1.30 en la región más eficiente. Utiliza captura de lluvia y xeriscaping para reducir la necesidad de agua. |
IBM Cloud | 75% renovables para 2025 (90% para 2030), cero neto para 2030. Promueve energía solar en el sitio y gestión del agua a través de su Acelerador de Sostenibilidad. |
Hiperescala/emergentes de colocación | El Pacto de Centros de Datos Climáticamente Neutrales de la UE apunta a PUE ≤ 1.3 y uso de agua < 2.5 L/kWh para 2025. Proveedores como Switch y CyrusOne ya despliegan sistemas de enfriamiento sin agua. |
Atributos clave de sostenibilidad de los Centros de Datos:
Microsoft y Google lideran con las hojas de ruta climáticas más agresivas (carbono negativo / CFE 24/7) e innovaciones en enfriamiento sin agua y energía de respaldo libre de carbono.
AWS destaca en despliegue rápido de renovables y fue el primero en lanzar un objetivo positivo en agua, aunque su meta de cero neto está fijada una década después (2040).
Meta ofrece las mejores relaciones operativas PUE-WUE y funciona completamente con renovables, pero su expansión explosiva de IA afecta el rendimiento de sostenibilidad.
Oracle, IBM y otros están progresando pero muestran menos transparencia y tienen objetivos a más largo plazo.
Impacto ambiental del ACV impulsado por IA con Devera
Cada huella de producto calculada con Devera evita horas de consultoría manual, reuniones innecesarias y viajes carbonosos intensivos. Pero también desencadena:
Un rango de 0.03M a 0.4M tokens procesados para cada ACV.
Varios segundos de computación de alta intensidad.
Y un pico breve pero significativo en el uso de energía dentro de un centro de datos, típicamente alimentado por AWS o Microsoft Azure.
Para ser claros, la huella de Devera es pequeña en comparación con los grandes laboratorios de IA, pero la dirección importa. Si no tenemos cuidado, podríamos terminar resolviendo problemas ambientales mientras contribuimos silenciosamente a otro.
Primeras estimaciones para comparar el proceso de ACV tradicional con el proceso de ACV de Devera (para mejorar)*
Según nuestras suposiciones, un ACV de un consultor tradicional requiere más de 50 veces más energía que un ACV basado en IA con Devera.
Conclusión: la IA está reformulando la ecuación de sostenibilidad
La huella ambiental de la IA es compleja, dinámica y aún está evolucionando. Mientras que los impactos por consulta están tendiendo a la baja gracias a chips más eficientes e infraestructuras más inteligentes, la mera escala de la demanda plantea serios riesgos a largo plazo. Líderes como Microsoft y Google están innovando en el enfriamiento sin agua y el seguimiento del carbono por hora, pero el camino hacia una IA cero neto requerirá más transparencia, regulación más estricta y un diseño de cargas de trabajo mejorado.
Si la IA va a ser la nueva electricidad, entonces también debe seguir las mismas reglas: medida, monitoreada y descarbonizada en origen.
Puntos clave
La IA está impulsando un crecimiento explosivo en la demanda de electricidad y agua de los centros de datos, con cargas de inferencia multiplicándose más rápido que el tráfico web.
Una única consulta de IA ahora usa aproximadamente la misma electricidad que una búsqueda clásica de Google, pero el impacto ambiental depende en gran medida de la red y el sistema de enfriamiento.
Las sesiones de TikTok o Netflix todavía tienen huellas de carbono por minuto más pesadas que la mayoría de los comandos de IA, pero la escala importa: miles de millones de consultas por día reformulan la base.
Los cuatro grandes hiperescalares (Microsoft, AWS, Google, Meta) lideran en métricas de sostenibilidad, pero divergen en transparencia, uso de agua y prácticas de compensación de carbono.
Los procesos de IA bien diseñados pueden reducir drásticamente el impacto ambiental en comparación con los métodos tradicionales, como lo demuestra la huella de carbono 50 veces menor de Devera por ACV.
Las cargas de trabajo de IA convierten el agua en la nueva frontera: varios proveedores ahora apuntan a ser positivos en agua para 2030, con el enfriamiento sin agua emergiendo como un principio clave de diseño.
Los sistemas de IA están convirtiéndose rápidamente en uno de los mayores nuevos consumidores de energía y agua en la infraestructura digital. Mientras que el impacto del streaming de video y las redes sociales ha sido estudiado durante más de una década, el reciente aumento de los modelos de lenguaje extendidos (LLM) y la IA generativa introduce una nueva clase de cargas de trabajo persistentes y de alta intensidad. En este artículo, desglosamos la huella medible de la IA desde el entrenamiento del modelo hasta la inferencia y la comparamos con otras actividades digitales cotidianas.
También echaremos un vistazo detallado a las estrategias de los centros de datos detrás de las mayores plataformas de IA del mundo, examinando cómo Microsoft, AWS, Google y Meta están abordando la creciente tensión entre rendimiento, sostenibilidad y transparencia.
¿Cuánta energía usa realmente la IA?
Se espera que el uso global de electricidad de los centros de datos alcance 945 TWh para 2030, frente a 415 TWh en 2024. Gran parte de este crecimiento proviene de la creciente demanda de inferencia de IA, especialmente de modelos generativos. Las estimaciones sugieren que solo la IA podría representar 652 TWh (69%) para 2030, casi un salto de 80 veces desde los niveles de 2024.
Tabla 1: Uso estimado de electricidad por la IA (global)
Año | Uso estimado de electricidad de IA | Fuente |
2022 | 23 TWh | IDC |
2030 | 652 TWh (proyectado) | Pronóstico de servicios públicos |
Este crecimiento está siendo impulsado por el lanzamiento de GPUs intensivas en energía. Un solo Nvidia H100 consume hasta 700 vatios, y un nodo de ocho GPUs puede alcanzar 5.6 kW. Los racks completos de cómputo de IA pueden exceder 240 kW, forzando el rediseño de la infraestructura de enfriamiento y provisión de energía en los modernos salones de datos.
¿Cuánta energía y huella de carbono usa una consulta de IA?
Esta tabla destaca la marcada variabilidad en la intensidad energética y de carbono de los modelos líderes de IA en 2025, revelando cuánta optimización y divergencia existe detrás de cada API. GPT-4o de OpenAI ahora opera con un 0.30 Wh por solicitud, traduciendo a solo 0.13 gramos de CO₂ en una red promedio global, una mejora dramática sobre las estimaciones anteriores de GPT-4 de 2.90 Wh. Mientras tanto, Claude 3 Opus, el modelo premium de Anthropic, todavía registra 4.05 Wh por consulta, lo que lo convierte en uno de los modelos públicos más pesados en uso activo. Google avanzó en una medición integral del impacto de Gemini 2.5, estimado en 0.24 Wh. Llama-3-70B de Meta muestra un perfil sólido de rango medio en 1.70 Wh. Estas diferencias no solo afectan los costos de la nube, sino que también remodelan la ecuación ambiental, especialmente cuando se escala a miles de millones de solicitudes. El impacto de carbono por requerimiento ya no es una constante fija, sino una elección de diseño ligada a la arquitectura del modelo, la eficiencia del chip y la infraestructura.
Ejecutando el modelo: energía y carbono por solicitud del usuario
Modelo (nivel API público, 2025) | Energía por consulta* (Wh) | CO₂, red global † (g) |
GPT-4o (OpenAI) | 0.30 | 0.13 |
GPT-4 (estimación anterior) | 2.90 | 1.29 |
Claude 3 Opus (Anthropic) | 4.05 | 1.80 |
Claude 3 Haiku | 0.22 | 0.10 |
Gemini 2.5 (Google) | 0.24 | 0.03 |
Llama-3-70B (Meta, código abierto) | 1.70 | 0.76 |
* Las cifras provienen de divulgaciones de laboratorios o proveedores y asumen un intercambio “típico” de 400 tokens.
† Intensidad de carbono de la red promedio global 445 g CO₂/kWh en 2024 iea.org.
¿Cómo se comparan las consultas de IA con otros hábitos digitales?
Para la inferencia, OpenAI divulgó recientemente que una consulta típica de ChatGPT consume ~0.34 Wh. Esto alinea los comandos de IA más con las búsquedas de Google (~0.3 Wh), pero muy por debajo de los videos cortos o el streaming.
Huella de electricidad y CO2 de acciones digitales comunes (10 unidades)
Actividad | Energía (Wh) | CO2 (g) [promedio global] |
ChatGPT x10 consultas | 3.4 Wh | 1.5 g |
TikTok x10 min | 66 Wh | 29.2 g |
Búsqueda de Google x10 consultas | 3 Wh | 1.3 g |
Netflix x10 min | 12.8 Wh | 5.7 g |
Si bien una sola consulta de IA puede consumir relativamente poca energía, la historia cambia a escala, y miles de millones de solicitudes diarias rápidamente elevan la demanda de energía. Por eso es crucial comparar las cargas de trabajo de IA con hábitos digitales familiares. Compararlas con actividades como las búsquedas de Google, el streaming de videos o el uso de redes sociales ayuda a contextualizar su impacto ambiental y hace que la discusión sea más tangible para los usuarios, los legisladores y los planificadores de infraestructura por igual.
¿Qué pasa con el entrenamiento? El gran impacto antes del despliegue
Entrenar modelos de base grande como GPT-3 o GPT-4 sigue siendo la fase más intensiva en recursos.
Impacto del entrenamiento de LLMs seleccionados
Modelo | Energía de entrenamiento | CO2 estimado | Agua de enfriamiento |
GPT-3 | 1.287 GWh | ~552 t CO2e | 5.4 millones L |
GPT-4 | ~52–62 GWh (est.) | ~12–15 kt CO2e | Desconocido |
Aunque el entrenamiento ocurre con menos frecuencia, su uso de energía y agua por ejecución puede rivalizar o incluso exceder el uso semanal de algunos países pequeños.
Agua: el costo oculto de la IA generativa
Las cargas de trabajo de inferencia también requieren una cantidad significativa de agua, principalmente para enfriamiento. Las estimaciones muestran que cada consulta de ChatGPT usa 0.32 mL de agua, una cantidad pequeña individualmente, pero enorme a escala. El campus de Microsoft en West Des Moines, por ejemplo, consume ~43 millones de L/mes en verano, representando el 6% del total de la ciudad.
Los investigadores proyectan que los centros de datos impulsados por IA podrían retirar hasta 6.6 mil millones de m³ de agua dulce para 2027, más de cuatro veces el uso anual de Dinamarca.
Perspectiva global
La IA podría retirar 4.2 – 6.6 mil millones m³ de agua dulce en 2027, evaporando 0.38 – 0.60 mil millones m³ completamente. Eso es más que el retiro de agua dulce anual de cuatro a seis Dinamarcas.
Estudio de caso: Microsoft en West Des Moines
El campus de la compañía en Iowa alcanza un máximo de 11.5 millones de galones/mes (~43 millones L) durante el verano, alrededor del 6% del uso total de la ciudad.
Respuesta corporativa
Para abordar esto, Microsoft ahora implementa un sistema de enfriamiento de circuito cerrado que elimina las pérdidas por evaporación, ahorrando >125 millones L por centro de datos al año.
Centros de datos: las guerras en la nube se vuelven verdes
Los cuatro principales hiperescalares Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS), Google Cloud y Meta presentan las estrategias de sostenibilidad más completas y medibles en el mercado. Otros proveedores (Oracle Cloud, IBM Cloud, etc.) comparten objetivos similares pero actualmente publican menos métricas operativas o han establecido objetivos climáticos menos ambiciosos. mediados de 2025.
Comparemos a los principales hiperescalares por métricas de sostenibilidad.
Instantánea de sostenibilidad de los principales proveedores de IA/nube (2025)
Proveedor | Meta de Carbono | Energía Renovable | Eficiencia de Uso de Energía (PUE) | Meta de Agua | Eficiencia de Uso de Agua (WUE) |
Microsoft | Negativo en carbono 2030 | 90% (objetivo: 100% 2025) | 1.125 | Positivo en agua 2030 | ND (sin agua en nuevos diseños) |
AWS | Cero neto 2040 | 100% desde 2023 | 1.15 | Positivo en agua 2030 (53% progreso) | 0.15 L/kWh |
Cero neto 2030 | 100% anualmente, 64% CFE 24/7 | 1.10 | Reponer 120% del agua | ~1 L/kWh | |
Meta | Cero neto 2030 | 100% desde 2020 | 1.08 | Reponer 200% en áreas de alta presión | 0.20 L/kWh |
Microsoft Azure
Hoja de ruta climática: Negativo en carbono, positivo en agua y cero residuos para 2030; 100% electricidad renovable para 2025.
Eficiencia operativa: PUE promedio de 1.125 en centros de datos de nueva generación, superando el promedio de la industria de 1.4–1.6.
Innovaciones:
– Sistemas de enfriamiento sin agua e inmersión líquida que reducen las emisiones de GEI en un 15–21% y reducen el uso de agua en un 31–52%.
– Celdas de combustible de hidrógeno para una potencia de respaldo de cero emisiones de 3 MW.
Desafíos: A pesar de los diseños de ahorro de agua, el aumento en el consumo de agua en Texas ha generado oposición local.
Amazon Web Services (AWS)
Energía: Alcanzó la coincidencia total de electricidad renovable en 2023; objetivo de cero neto para 2040.
Eficiencia: PUE global de 1.15 (mejor sitio en 1.04).
Agua: Iniciativa Positiva en Agua para 2030; WUE global de 0.15 L/kWh (reducción del 40% desde 2021).
Innovaciones:
– Uso de agua reciclada y proyectos de recarga de agua comunitaria; alcanzó el 53% de la meta de agua 2030 para 2024.
– Inversión en reactores nucleares modulares para descarbonizar la electricidad en regiones con baja energía renovable.
Desafíos: La fuerte dependencia de los Certificados de Energía Renovable (RECs) y el aumento de las cargas de trabajo de IA complican las reducciones reales de emisiones.
Google Cloud
Estrategia de “Energía Libre de Carbono 24/7 (CFE)”: Operar cada centro de datos con energía libre de carbono por hora para 2030; alcanzó el 64% a nivel global en 2024 (10 regiones en ≥90%).
Eficiencia: PUE promedio de 1.10; publica datos detallados a nivel de campus.
Agua: Compromiso para reponer el 120% del agua dulce consumida y mejorar las cuencas hidrográficas locales.
Innovaciones y desafíos:
– Aseguró contratos de geotermia, batería y nuclear para apoyar las metas CFE 24/7.
– El crecimiento impulsado por la IA elevó la huella de agua en un 17% en 2023, generando preocupaciones de transparencia.
Meta (Facebook)
Energía: 100% renovable desde 2020; cero neto en toda la cadena de valor para 2030.
Eficiencia: PUE de 1.08 y WUE de 0.20 L/kWh; todas las instalaciones con certificación LEED Gold.
Agua: Devolver el 200% del agua en regiones de alta presión, 100% en regiones de presión media.
Innovaciones: Acuerdo geotérmico de 150 MW en New Mexico; exploración de micro-nuclear para cargas de trabajo de IA.
Desafíos: La discrepancia entre las emisiones basadas en ubicación y las basadas en el mercado plantea preguntas sobre el impacto real de los RECs.
Otros proveedores
Proveedor | Aspectos destacados de sostenibilidad clave |
Oracle Cloud Infrastructure (OCI) | 100% renovables para 2025; cero neto para 2050; PUE de 1.30 en la región más eficiente. Utiliza captura de lluvia y xeriscaping para reducir la necesidad de agua. |
IBM Cloud | 75% renovables para 2025 (90% para 2030), cero neto para 2030. Promueve energía solar en el sitio y gestión del agua a través de su Acelerador de Sostenibilidad. |
Hiperescala/emergentes de colocación | El Pacto de Centros de Datos Climáticamente Neutrales de la UE apunta a PUE ≤ 1.3 y uso de agua < 2.5 L/kWh para 2025. Proveedores como Switch y CyrusOne ya despliegan sistemas de enfriamiento sin agua. |
Atributos clave de sostenibilidad de los Centros de Datos:
Microsoft y Google lideran con las hojas de ruta climáticas más agresivas (carbono negativo / CFE 24/7) e innovaciones en enfriamiento sin agua y energía de respaldo libre de carbono.
AWS destaca en despliegue rápido de renovables y fue el primero en lanzar un objetivo positivo en agua, aunque su meta de cero neto está fijada una década después (2040).
Meta ofrece las mejores relaciones operativas PUE-WUE y funciona completamente con renovables, pero su expansión explosiva de IA afecta el rendimiento de sostenibilidad.
Oracle, IBM y otros están progresando pero muestran menos transparencia y tienen objetivos a más largo plazo.
Impacto ambiental del ACV impulsado por IA con Devera
Cada huella de producto calculada con Devera evita horas de consultoría manual, reuniones innecesarias y viajes carbonosos intensivos. Pero también desencadena:
Un rango de 0.03M a 0.4M tokens procesados para cada ACV.
Varios segundos de computación de alta intensidad.
Y un pico breve pero significativo en el uso de energía dentro de un centro de datos, típicamente alimentado por AWS o Microsoft Azure.
Para ser claros, la huella de Devera es pequeña en comparación con los grandes laboratorios de IA, pero la dirección importa. Si no tenemos cuidado, podríamos terminar resolviendo problemas ambientales mientras contribuimos silenciosamente a otro.
Primeras estimaciones para comparar el proceso de ACV tradicional con el proceso de ACV de Devera (para mejorar)*
Según nuestras suposiciones, un ACV de un consultor tradicional requiere más de 50 veces más energía que un ACV basado en IA con Devera.
Conclusión: la IA está reformulando la ecuación de sostenibilidad
La huella ambiental de la IA es compleja, dinámica y aún está evolucionando. Mientras que los impactos por consulta están tendiendo a la baja gracias a chips más eficientes e infraestructuras más inteligentes, la mera escala de la demanda plantea serios riesgos a largo plazo. Líderes como Microsoft y Google están innovando en el enfriamiento sin agua y el seguimiento del carbono por hora, pero el camino hacia una IA cero neto requerirá más transparencia, regulación más estricta y un diseño de cargas de trabajo mejorado.
Si la IA va a ser la nueva electricidad, entonces también debe seguir las mismas reglas: medida, monitoreada y descarbonizada en origen.