La inteligencia artificial necesita cada vez más energía para continuar madurando. El problema es que ese apetito eléctrico podría arrojar millones de toneladas adicionales de CO₂. Un nuevo análisis plantea que la solución podría encontrarse bajo tierra.
Periodista especializado en cine, ciencia y pensamiento crítico.
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Durante años, la conversación sobre inteligencia artificial se ha fijado en sus aptitudes y su rendimiento. Modelos cada vez más sofisticados prometen transformar sectores enteros, desde la medicina hasta la investigación científica. Sin embargo, a medida que estas herramientas evolucionan, emerge una realidad mucho menos visible: la enorme cantidad de electricidad precisa para sostener su funcionamiento.
Un trabajo publicado en Energy and Fuels concluye que los requerimientos energéticos asociados a los centros de datos podrían aumentar a un ritmo extraordinario durante esta década. Aunque el estudio se ha enfocado en Estados Unidos, describe una dinámica que ya empieza a reproducirse en otras regiones inmersas en la carrera por ampliar su capacidad computacional.
La cuestión trasciende la factura de la luz. Si el suministro imprescindible para acompañar el auge de la IA depende en gran medida de combustibles fósiles, las emisiones podrían subir de forma significativa. El equipo cree, sin embargo, que existe una vía para reducir buena parte de ese impacto: capturar el dióxido de carbono antes de que alcance la atmósfera y almacenarlo en formaciones geológicas profundas.
Cada diálogo con un chatbot, cada imagen generada mediante algoritmos y cada nuevo modelo entrenado por las grandes tecnológicas dependen de enormes complejos repletos de servidores. Aunque solemos hablar de “la nube”, detrás de ella existe una red física cuyo consumo eléctrico no deja de crecer.
Según el análisis, la potencia requerida por estos complejos pasará de 40 a 169 gigavatios entre 2025 y 2030, un incremento superior al 320 por ciento. En términos relativos, eso supone pasar de representar el 3,3 por ciento del sistema eléctrico estadounidense a cerca del 12,3 al final de la década.
Las cifras pertenecen a Estados Unidos, pero el fenómeno dista mucho de ser exclusivo del país. Europa, Oriente Medio y Asia también están acelerando la construcción de nuevas instalaciones tecnológicas para albergar servicios basados en IA, computación en la nube y tratamiento masivo de información. Lo que hoy ocurre en territorio estadounidense podría reproducirse mañana en buena parte del planeta.
Durante las últimas décadas, Estados Unidos había conseguido reducir progresivamente sus emisiones de dióxido de carbono. Sin embargo, la expansión de la infraestructura digital amenaza con convertirse en un nuevo foco de presión climática.
La expansión de la infraestructura digital para la inteligencia artificial amenaza con convertirse en un nuevo foco de presión climática.
Los autores indican que los gases de efecto invernadero vinculados al abastecimiento de estos complejos pasarían de 90 a 404 millones de toneladas anuales entre 2025 y 2030 si la nueva demanda se cubre principalmente mediante combustibles fósiles. En otras palabras, el volumen de CO₂ se multiplicaría por más de cuatro en apenas cinco años.
La magnitud del cambio también se aprecia sobre el mapa. La investigación asume que para 2030 existirán 14 áreas metropolitanas con más de diez millones de toneladas anuales relacionadas con esta actividad: Columbus, Delta, Chicago, Austin y Phoenix figuran entre las regiones con mayores incrementos proyectados.
A primera vista, puede parecer que la inteligencia artificial es responsable directa de esas emisiones. Pero el factor decisivo se halla en el origen de la energía utilizada para alimentar los centros de datos. Los algoritmos no generan CO₂ por sí mismos, sino que el impacto aparece cuando la corriente que abastece los servidores procede de centrales impulsadas por combustibles fósiles. Por eso, el auténtico debate gira alrededor de cómo producir grandes cantidades de electricidad sin comprometer los objetivos climáticos.
Las renovables siguen ganando terreno, pero presentan limitaciones asociadas con la intermitencia. La energía nuclear ofrece una producción estable, aunque requiere largos plazos de desarrollo. En ese contexto, muchas compañías consideran que el gas natural constituye una de las alternativas más rápidas para responder al aumento de la demanda.
Ahí surge la paradoja, pues la misma red de suministro que podría acelerar el despliegue de la inteligencia artificial corre el riesgo de elevar la huella de carbono si no incorpora mecanismos capaces de contenerla.
Para evitar ese escenario, los especialistas plantean recurrir a una técnica conocida desde hace décadas: la captura y confinamiento de carbono, habitualmente denominada CCS por sus siglas en inglés.
Se plantea recoger el CO₂ generado, comprimirlo y trasladarlo a emplazamientos adecuados para su retención permanente, donde el gas se inyecte a gran profundidad para impedir que vuelva a la superficie.
El procedimiento consiste en recoger el CO₂ generado por las centrales eléctricas, comprimirlo y trasladarlo hasta emplazamientos adecuados para su retención permanente. Una vez allí, el gas se inyecta a gran profundidad para impedir que vuelva a la superficie.
La pieza central de la estrategia son los acuíferos salinos profundos, formaciones geológicas compuestas por rocas porosas saturadas de agua con una elevada concentración de sales. Cuando el dióxido de carbono se introduce en ellas, queda atrapado bajo capas impermeables y puede estar aislado durante periodos extremadamente largos.
Tras comparar la ubicación de los centros de datos con la distribución de estos reservorios geológicos, el equipo científico concluye que 34 estados en el país de John McCarthy, padre de la inteligencia artificial, disponen de espacio suficiente para acumular CO₂ durante más de un siglo.
Cuando el dióxido de carbono se introduce en estos acuíferos, queda atrapado bajo capas impermeables y puede estar aislado durante periodos extremadamente largos.
Las estimaciones del trabajo apuntan a que el potencial de esta estrategia es considerable. Si las regiones con condiciones geológicas adecuadas comenzaran a inyectar el carbono recuperado, sería posible reducir aproximadamente tres cuartas partes de las emisiones asociadas a los centros de datos. Ese porcentaje se agranda cuando se contempla una red logística capaz de trasladar el CO₂ hacia zonas vecinas con mayores posibilidades de almacenamiento.
En ese escenario, los especialistas estiman que hasta el 90 por ciento de las emisiones llegaría a mantenerse fuera de la atmósfera. No obstante, conviene interpretar esta conclusión con cautela: no se trata de una infraestructura ya construida ni de una reducción garantizada, sino de una proyección basada en simulaciones energéticas y geológicas.
Aun así, pone de manifiesto que el principal cuello de botella quizá no sea la disponibilidad de espacio en el subsuelo, sino la posibilidad para rescatar y transportar el carbono a gran escala.
Aunque a menudo se presenta como una solución futurista, la captura y confinamiento de carbono lleva utilizándose en distintos sectores industriales, como decimos, bastante tiempo. Desde el punto de vista técnico, los elementos fundamentales ya existen.
La dificultad aparece cuando se intenta extender el sistema. Serían necesarias nuevas infraestructuras, inversiones multimillonarias y una estrecha coordinación entre empresas tecnológicas, compañías eléctricas, operadores logísticos y organismos reguladores.
Además, el estudio parte de un supuesto importante: que a la composición de la red eléctrica estadounidense se la verá relativamente estable hasta 2030. Si el avance de las renovables u otras fuentes bajas en carbono fuese más deprisa de lo previsto, las emisiones reales podrían resultar inferiores a las calculadas.
Más allá de los acuíferos salinos y de las tecnologías de captura de carbono, la investigación pone de relieve una circunstancia cada vez más evidente: la inteligencia artificial también se ha convertido en una cuestión energética.
Durante años, la discusión se orientó hacia lo que estas herramientas podían lograr. Ahora comienza a desplazarse a una cuestión mucho más básica: cuánta energía les hará falta para seguir prosperando y cómo podrá obtenerse sin agravar el calentamiento global.
Los autores estiman que, sin medidas de mitigación, el aumento de las emisiones vinculadas a los centros de datos podría ralentizar la trayectoria descendente en la que Estados Unidos había perseverado durante años, elevándolas en 2030 hasta niveles cercanos a los registrados en 2023. Aunque el análisis se limita a un país, la pregunta que plantea trasciende claramente sus fronteras.
La construcción de nuevas infraestructuras para IA se acelera en todo el mundo. Allí donde surjan nuevos complejos de procesamiento aparecerá el mismo reto: dar soporte a una capacidad computacional cada vez mayor sin incrementar la huella climática relacionada. Entonces, las renovables, la energía nuclear, las mejoras en eficiencia y la captura de carbono podrían desempeñar papeles complementarios en una transmutación que apenas ha comenzado.
La construcción de nuevas infraestructuras para IA se acelera en todo el mundo con el mismo reto: dar soporte una capacidad computacional cada vez mayor sin incrementar la huella climática relacionada.
El verdadero reto de la inteligencia artificial quizá no consista únicamente en desarrollar modelos más potentes, sino en hacer compatible su esplendor con los objetivos climáticos. Y, según sugiere este estudio, una parte de la solución podría encontrarse varios kilómetros bajo nuestros pies.
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