El consumo eléctrico de la IA alcanzará los 1.050 TWh en 2026, cuatro veces la demanda de España entera

La carrera por liderar el desarrollo de la inteligencia artificial (IA) tiene un coste oculto que empieza a preocupar a los expertos: su insaciable apetito energético. Según un nuevo informe sobre sostenibilidad digital, la demanda eléctrica global de los centros de datos se disparará hasta los 1.050 TWh en 2026. Para poner esta cifra en perspectiva, ese volumen de energía equivale a multiplicar por cuatro el consumo eléctrico anual de toda España -247 TWh en 2024 según datos de AELEC-.

El crecimiento de estas infraestructuras es exponencial. Mientras la capacidad de cómputo avanza, también lo hace la presión sobre los sistemas energéticos nacionales. De hecho, existe una preocupación creciente sobre cómo la IA devora la red eléctrica y amenaza la factura de la luz, tensionando unas infraestructuras que no estaban diseñadas para soportar un aumento de demanda tan repentino y concentrado.

Crecimiento del 15% anual hasta 2030

El informe, elaborado por la consultora tecnológica NTT DATA bajo el título “IA sostenible para un futuro más verde”, advierte que la demanda eléctrica asociada a la IA no solo es alta, sino que se acelera. Actualmente crece a un ritmo del 12% anual, pero las proyecciones indican que entre 2024 y 2030 este incremento subirá al 15% cada año.

Este consumo masivo no proviene solo de las grandes operaciones de entrenamiento de modelos, sino del uso diario por parte de millones de usuarios. Al analizar el consumo real de la IA de Google y lo que gasta cada pregunta a Gemini, se hace evidente que cada interacción tiene un coste tangible. Un dato ilustrativo del informe señala que realizar entre 10 y 50 consultas simples a un modelo generativo consume aproximadamente 500 mililitros de agua destinados a la refrigeración de los servidores.

El punto de inflexión de 2028 y la huella de carbono

La Agencia Internacional de la Energía (AIE) respalda estas alertas y estima que, para 2028, la inteligencia artificial llegará a absorber más de la mitad de toda la electricidad utilizada mundialmente en centros de datos. Si no se toman medidas correctivas, la huella de carbono operativa de estas instalaciones podría duplicarse antes de 2030, alcanzando los 860 millones de toneladas de CO2, lo que representa cerca del 1% de todas las emisiones globales.

David Costa, responsable de Innovación en Sostenibilidad de la consultora autora del estudio, subraya la paradoja del sector tecnológico: “El paradigma es claro: para que la IA contribuya a la sostenibilidad, primero debe ser sostenible”. Costa insiste en que las capacidades de la IA son esenciales para gestionar redes eléctricas inteligentes, pero advierte que “es vital que las organizaciones reconozcan este desafío ahora y construyan la sostenibilidad en los sistemas de IA desde su origen”.

Hacia una “IA Verde” y nuevas métricas

El sector tecnológico busca soluciones a contrarreloj para evitar que el progreso digital comprometa los objetivos de descarbonización. Entre las propuestas destacan:

• Optimización espaciotemporal: programar las cargas de trabajo de la IA para que se ejecuten en lugares donde la energía sea más limpia o el clima más frío en ese momento, reduciendo la necesidad de refrigeración artificial.
• Nuevos estándares de medición: la adopción de métricas como el “AI Energy Score” para auditar el consumo real de los algoritmos.
• Modelos más eficientes: el uso de arquitecturas de lenguaje más ligeras (Small Language Models) que, a diferencia de los grandes modelos fundacionales, requieren mucha menos potencia de cálculo para tareas específicas.

La conclusión de los expertos es rotunda: la próxima década será crítica. Sin una gobernanza común y un cambio hacia el “Green Software”, el auge de la inteligencia artificial podría convertirse en un obstáculo insalvable para la transición ecológica global.