Un simple “Buenos días ☀️” puede parecer una interacción insignificante cuando aparece en la pantalla del móvil, pero detrás de una respuesta generada por inteligencia artificial existe una infraestructura formada por servidores, aceleradores, redes, almacenamiento y sistemas de refrigeración. El coste de una petición individual puede ser pequeño, aunque el uso masivo de la IA está convirtiendo esas pequeñas interacciones en una cuestión energética de escala global.
Las claves del consumo de IA en 30 segundos
- Una petición de texto a un modelo de IA requiere electricidad para ejecutar la inferencia.
- Google estima en 0,24 Wh el consumo mediano de una petición de texto de Gemini.
- Esa cifra no sirve para calcular el consumo de todos los modelos o servicios de IA.
- El problema aparece al multiplicar millones o miles de millones de consultas.
- La Agencia Internacional de la Energía prevé que el consumo eléctrico de los centros de datos casi se duplique hasta 2030.
La próxima vez que alguien pida a una IA que escriba un mensaje cariñoso para empezar el día, no hay que imaginar que un ejército de servidores se enciende exclusivamente para esa frase. La realidad es más compleja: los centros de datos procesan simultáneamente enormes cantidades de peticiones y utilizan recursos compartidos.
Pero la escala importa.
Google publicó en agosto de 2025 una metodología para calcular la huella de las peticiones de texto de Gemini. Según sus estimaciones, la petición mediana consume 0,24 vatios-hora (Wh) de electricidad, genera 0,03 gramos de dióxido de carbono equivalente y utiliza 0,26 mililitros de agua, aproximadamente cinco gotas. Son cifras calculadas por Google para sus aplicaciones Gemini y no pueden trasladarse automáticamente a cualquier modelo de inteligencia artificial.
El dato permite hacerse una idea de la paradoja. Una petición individual puede tener un consumo reducido y, al mismo tiempo, formar parte de una infraestructura que necesita cantidades enormes de electricidad cuando millones de personas utilizan estos sistemas continuamente.
El problema no es un “buenos días”, sino la escala
Si se tomara únicamente como referencia la estimación de Google, 1 millón de peticiones de texto equivaldrían a unos 240 kWh. Diez millones serían 2.400 kWh y 100 millones alcanzarían 24 MWh.
Es una simple extrapolación matemática de la cifra comunicada por Google, no una medición del consumo real de esos volúmenes ni una estimación aplicable a todos los servicios de IA.
Además, una consulta de texto sencilla no representa todo lo que puede hacer actualmente un modelo. Generar una respuesta corta y generar una imagen, procesar vídeo, utilizar razonamiento intensivo o ejecutar tareas mediante agentes pueden tener perfiles de consumo muy diferentes.
La Agencia Internacional de la Energía (IEA) señala precisamente esta diferencia. Su análisis publicado en abril de 2026 concluye que el consumo energético por tarea de IA está cayendo con rapidez gracias a las mejoras de hardware y software, pero también advierte de que las aplicaciones más intensivas, como determinadas tareas de razonamiento, generación de vídeo y sistemas agénticos, pueden consumir cientos o miles de veces más energía que una generación de texto sencilla.
Eso cambia bastante la conversación.
No todas las interacciones con IA cuestan lo mismo y tampoco todos los modelos tienen la misma eficiencia. Por eso resulta poco útil asignar una cifra universal a “cada pregunta a la IA”.
Detrás de cada respuesta hay mucho más que un servidor
Cuando un usuario envía una petición, el modelo tiene que procesarla en infraestructura especializada. Los centros de datos reúnen servidores, aceleradores, almacenamiento, redes, sistemas de alimentación eléctrica y refrigeración.
La IEA calcula que los centros de datos consumieron alrededor de 415 teravatios-hora (TWh) de electricidad en 2024, cerca del 1,5 % del consumo eléctrico mundial. Su previsión publicada en 2026 sitúa el consumo de los centros de datos en aproximadamente 950 TWh en 2030, casi el doble del nivel registrado en 2025. Los centros específicamente orientados a IA crecerían todavía más rápido.
Ese crecimiento no procede únicamente de personas preguntando cosas a ChatGPT, Gemini u otros asistentes. Los centros de datos también ejecutan servicios tradicionales de Internet, almacenamiento, bases de datos, videojuegos, aplicaciones empresariales y muchas otras cargas.
La IA, sin embargo, está modificando la infraestructura necesaria. Los aceleradores utilizados para ejecutar modelos avanzados requieren mucha potencia y generan calor, lo que obliga a diseñar sistemas de alimentación y refrigeración capaces de trabajar con densidades cada vez mayores.
La IEA estima que la electricidad consumida por centros de datos dedicados a IA creció un 50 % durante 2025, mientras que el consumo total de los centros de datos aumentó un 17 %.
Por eso la imagen de una persona enviando un mensaje desde el teléfono hacia una enorme sala llena de servidores tiene algo de exageración visual, pero representa una relación real: cada interacción forma parte de una infraestructura física que necesita electricidad y refrigeración para funcionar.
La eficiencia está mejorando, pero el uso también crece
Hay una segunda parte de la historia que suele perderse cuando se habla del consumo de IA.
Los modelos y los centros de datos son cada vez más eficientes. Google afirma que durante un periodo de 12 meses redujo 33 veces el consumo energético asociado a una interacción de texto promedio de Gemini y 44 veces su huella de carbono, según sus propias mediciones y metodología.
La IEA también observa una caída muy rápida del consumo energético por tarea. En su análisis de 2026 señala que la eficiencia energética por tarea de IA ha mejorado a un ritmo excepcional durante los últimos años.
El problema es que la eficiencia de cada consulta no determina por sí sola el consumo total.
Si cada interacción requiere menos electricidad pero el número de interacciones aumenta mucho, el consumo agregado puede seguir creciendo. Y la expansión no se limita a las conversaciones de texto. Los agentes capaces de ejecutar varias acciones, los sistemas de razonamiento y la generación multimedia pueden aumentar considerablemente la cantidad de computación necesaria.
Es la misma razón por la que una imagen como esta puede resultar engañosa si se interpreta literalmente. No hay una relación directa entre un mensaje de buenos días y una cantidad fija de servidores. Tampoco existe una cifra universal que permita afirmar que cada mensaje consume exactamente determinada cantidad de electricidad o agua.
Lo que sí existe es una infraestructura que se está haciendo cada vez más grande para atender una demanda creciente.
La verdadera factura de la IA se mide a escala
La discusión sobre la huella de la inteligencia artificial está pasando poco a poco de la pregunta “¿cuánto consume una consulta?” a otra más relevante: ¿cuánto consume todo el sistema cuando la IA se utiliza millones de veces al día?
Ahí aparecen cuestiones que van mucho más allá del mensaje individual. Importan la eficiencia de los chips, el tipo de modelo utilizado, la duración de cada inferencia, el sistema de refrigeración, la utilización de los servidores, la fuente de electricidad y la ubicación del centro de datos.
También importa qué tarea se está realizando.
Una respuesta de unas pocas líneas puede requerir relativamente poca computación frente a una generación de vídeo o una cadena de acciones ejecutadas por un agente. La IEA señala que precisamente estas aplicaciones más intensivas pueden cambiar de forma importante las previsiones de demanda energética.
Por eso, el mensaje de buenos días de la imagen funciona mejor como metáfora que como contador energético.
La persona ve una frase amable en su teléfono. Detrás hay una cadena tecnológica que puede incluir centros de datos, redes, procesadores especializados y sistemas de refrigeración. Cada interacción es pequeña comparada con la infraestructura completa, pero la suma de millones de interacciones es la que empieza a importar para el sistema energético.
Y ahí está la paradoja de la IA: cada consulta puede ser más eficiente que hace unos años mientras el conjunto de todas las consultas necesita cada vez más infraestructura.
El reto para las compañías tecnológicas será conseguir que las mejoras de eficiencia sigan avanzando al menos tan rápido como el uso de sus modelos. Para los usuarios, mientras tanto, un “Buenos días 💖” seguirá pareciendo exactamente lo que es: un mensaje de unas pocas palabras.
Solo que ahora sabemos que, en algún lugar, hay bastante más tecnología detrás.
Preguntas frecuentes
¿Cuánta electricidad consume un mensaje de IA?
Google estima que una petición de texto mediana en Gemini consume 0,24 Wh. Esa cifra corresponde a la metodología de Google y no puede utilizarse como consumo universal de todas las inteligencias artificiales.
¿La IA consume agua?
Sí. Los centros de datos utilizan agua en determinados sistemas de refrigeración y otros procesos. Google estima 0,26 mililitros de agua para una petición de texto mediana de Gemini, aunque la cifra depende de la infraestructura y de la metodología utilizada.
¿Por qué la IA necesita tantos centros de datos?
Los modelos de IA necesitan servidores y aceleradores especializados para procesar las peticiones. Esos equipos requieren electricidad, redes, almacenamiento, alimentación y sistemas de refrigeración.
¿El consumo de IA seguirá aumentando aunque los modelos sean más eficientes?
La eficiencia por tarea está mejorando, pero el uso de la IA también crece y aparecen aplicaciones que necesitan mucha más computación. La IEA prevé que el consumo eléctrico mundial de los centros de datos alcance unos 950 TWh en 2030, frente a unos 485 TWh en 2025.
