Consumo energético de la IA: lo que dicen las fuentes oficiales y lo que puede hacer una empresa

En su informe Energy and AI, publicado en 2025, la Agencia Internacional de la Energía (AIE) estima que los centros de datos consumieron alrededor de 415 teravatios hora (TWh) de electricidad en 2024, es decir, en torno al 1,5 % del consumo mundial. En su escenario de referencia, este consumo se duplicaría con creces hasta alcanzar unos 945 TWh en 2030.

La AIE señala la inteligencia artificial como el factor más importante de este crecimiento, junto con la demanda de otros servicios digitales. Estas cifras se refieren al conjunto de los centros de datos, no solo a la IA.

La actualización del estudio de la ADEME (la agencia francesa para la transición ecológica) y la Arcep, publicada en enero de 2025 y referida al año 2022, cifra la huella de carbono del sector digital en el 4,4 % de la huella de carbono nacional francesa, es decir, 29,5 millones de toneladas equivalentes de CO2. Los servicios digitales representan en él el 11 % del consumo eléctrico francés, es decir, 51,5 TWh, y 65 TWh si se incluyen los centros de datos situados en el extranjero que alojan usos franceses.

En esta evaluación, los terminales suponen el 50 % de la huella de carbono del sector digital, los centros de datos el 46 % y las redes el 4 %, y la fabricación de los equipos concentra el 60 % de la huella. La propia ADEME señala una limitación importante: el estudio no tiene en cuenta el desarrollo de la IA generativa.

El entrenamiento de un modelo moviliza una gran potencia de cálculo durante un periodo determinado. Según el informe de la Arcep publicado en mayo de 2026 sobre los retos ambientales de la IA generativa, su impacto depende principalmente del número de parámetros del modelo, del mix eléctrico y del hardware utilizado, y tanto el número como el tamaño de los modelos no han dejado de crecer.

El uso, llamado inferencia, corresponde a cada consulta dirigida al modelo una vez entrenado. La Arcep señala que sus impactos están menos documentados, pero que podrían convertirse en un reto significativo debido al crecimiento de los usos. Las pruebas realizadas con el PEReN (Pôle d'expertise de la régulation numérique, el polo de expertos del Estado francés en regulación digital) muestran que los modelos más grandes son los que más consumen, pero que modelos de tamaños muy distintos pueden consumir lo mismo, y que algunos modelos menos exigentes ofrecen respuestas igual de pertinentes.

La Arcep subraya la falta de transparencia de los actores del sector. Cita un estudio de Luccioni et al. (2025): de 754 modelos de IA analizados, desplegados entre 2010 y el primer trimestre de 2025, el 84 % no contaba con ninguna información ambiental a fecha de mayo de 2025. Las estimaciones publicadas se basan, por tanto, en hipótesis, mediciones parciales o modelos abiertos, y pueden diferir de una fuente a otra.

El lugar de producción de la electricidad también cuenta. La Arcep indica que, de media en 2024, el mix eléctrico polaco tenía un contenido de carbono 17,6 veces superior al del mix francés. Una misma consulta no tiene, por tanto, el mismo efecto climático según el país en el que se encuentre el centro de datos. Desconfíe de las cifras citadas sin fecha, sin perímetro ni método.

La primera palanca es usar la IA solo donde presta un servicio real. Una herramienta que atiende llamadas que, de otro modo, se perderían u ocuparían a una persona tiene una justificación clara; generar contenidos que nadie leerá no la tiene. La segunda palanca es la elección del modelo: los trabajos del PEReN citados por la Arcep muestran que algunos modelos que consumen menos ofrecen respuestas tan pertinentes como los grandes modelos.

Pregunte también a sus proveedores: dónde se alojan los tratamientos, qué modelos se utilizan, qué información ambiental está disponible. Por último, no olvide los terminales, que representan la mitad de la huella de carbono del sector digital según la ADEME; para el conjunto del sector digital, la fase de fabricación concentra el 60 % de esa huella. Prolongar la vida útil de los equipos informáticos y los teléfonos actúa sobre esa parte, con o sin IA.

Alyas utiliza la IA para una tarea concreta: atender el teléfono de su empresa a partir de la información que usted le proporciona, transferir cuando es necesario y resumir cada llamada en su área de cliente. Sus datos se alojan en la Unión Europea. La prueba gratuita de diez días le permite comprobar si este servicio responde a una necesidad real de su actividad.