La inteligencia artificial suele presentarse como una máquina de eficiencia. Sin embargo, detrás de cada consulta, cada imagen generada y cada modelo entrenado hay una infraestructura física que consume electricidad, agua y suelo a una velocidad que ya obliga a mirar más allá del brillo del software.
Un informe del Instituto de las Naciones Unidas para el Agua, el Medio Ambiente y la Salud dibuja esa escala con cifras difíciles de ignorar. Para 2030, las cargas de trabajo de la inteligencia artificial representarán el 40 % del consumo eléctrico de los centros de datos.
En 2030 los centros de datos gastarán más electricidad que muchos países
La proyección va más lejos. El documento calcula que en 2030 el consumo eléctrico de los centros de datos superará los 945 teravatios hora, un volumen que los situaría en el sexto puesto mundial si funcionaran como un país.
El salto no parte de cero. El año pasado, los centros de datos consumieron 448 teravatios hora de electricidad y generaron 189 millones de toneladas de dióxido de carbono equivalente.
Ahí aparece una paradoja conocida en tecnología, pero poco visible para el usuario común. Cuanto más eficientes y asequibles son los sistemas, más crece su uso, y el balance total puede empeorar en lugar de mejorar.
"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." - profesor Madani, coautor del informe y galardonado con el Premio del Agua de Estocolmo 2026
La lógica se parece a lo que ocurre cuando un coche consume menos combustible y, aun así, termina recorriendo más kilómetros porque resulta más barato usarlo. En la inteligencia artificial, esa multiplicación del uso ya tiene una traducción directa en consumo material.
"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." - profesor Madani, coautor del informe y galardonado con el Premio del Agua de Estocolmo 2026
Generar una imagen exige mucho más que hacer una consulta simple
No todas las tareas pesan lo mismo. Una consulta típica de chat consume aproximadamente 200 veces más energía que una clasificación de texto básica, y generar una sola imagen mediante inteligencia artificial requiere entre 1.450 y 2.000 veces esa cantidad.
Ese dato ayuda a entender la dimensión cotidiana del fenómeno. ChatGPT procesa actualmente 2.500 millones de consultas al día, después de haber alcanzado 100 millones de usuarios en menos de dos meses desde su lanzamiento en 2022.
Cuando una herramienta entra así en la rutina diaria, el coste deja de ser una cuestión abstracta de laboratorio. Pasa a depender de millones de gestos pequeños, repetidos una y otra vez, desde pedir un resumen hasta crear una ilustración.
El agua ya dibuja otro límite físico para la expansión de la IA
La electricidad no es la única presión. En 2025, la huella hídrica de los centros de datos fue de 4,5 billones de litros, suficiente para cubrir la demanda doméstica de 600 millones de habitantes en el África subsahariana.
Para 2030, esa huella alcanzará 9,3 billones de litros. Esa cantidad equivale al consumo anual de agua de 1.300 millones de personas, una comparación que sitúa el debate fuera del lenguaje técnico y lo lleva al terreno de los recursos básicos.
Tampoco el espacio es un detalle menor. La huella territorial de los centros de datos en 2025 fue de 6.900 kilómetros cuadrados y la previsión apunta a que superará los 14.500 kilómetros cuadrados en 2030.
La infraestructura de IA se concentra en muy pocos países
Además del impacto ambiental, el informe describe una concentración geográfica marcada. El 90 % de la capacidad de centros de datos especializados en inteligencia artificial se encuentra en Estados Unidos y China, y solo 32 países albergan este tipo de infraestructuras.
Esa distribución no solo reparte poder de cómputo. También concentra agua, suelo, redes eléctricas y capacidad de decisión sobre una tecnología cuyo mercado mundial pasará de 189.000 millones de dólares en 2023 a casi 5 billones de dólares en 2033.
Mientras tanto, la inversión empresarial en inteligencia artificial superó los 580.000 millones de dólares en 2025. La inteligencia artificial generativa, por su parte, atrajo casi 34.000 millones de dólares en inversión privada.
"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. 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." - profesor Tshilidzi Marwala, rector de la Universidad de las Naciones Unidas y subsecretario general de las Naciones Unidas
La regulación ya intenta seguir el ritmo de un despliegue acelerado
El crecimiento de la industria también empieza a empujar respuestas políticas. El Gobierno ha aprobado una ley para regular la inteligencia artificial que establece sanciones de hasta 35 millones de euros.
El informe de la ONU sitúa la discusión en otro plano complementario. Su conclusión sostiene que la inteligencia artificial cabe dentro de los límites planetarios si hay medición, transparencia y responsabilidad compartida en toda la cadena.
La tensión de fondo queda resumida en dos cifras que conviven mal entre sí. Para 2030, los centros de datos superarán los 945 teravatios hora de consumo eléctrico y su huella hídrica llegará a 9,3 billones de litros, justo cuando la expansión comercial de la IA avanza hacia casi 5 billones de dólares.