Un megacentro de datos en Wyoming consumirá más energía que todos los hogares del estado. El proyecto, impulsado por Tallgrass y Crusoe, expone el costo ambiental de la IA.
La inteligencia artificial (IA) está dejando de ser una herramienta futurista para convertirse en una de las nuevas fuentes de presión sobre el medio ambiente. Según Associated Press, la IA ya consume anualmente 15,8 TWh, una cifra que supera—por más de cinco veces—el consumo eléctrico total de los hogares del estado de Wyoming, en los Estados Unidos.
Con su clima fresco —ideal para enfriar equipos informáticos— y la abundancia de energía barata proveniente de uno de los principales productores de energía del país, la capital del estado se está convirtiendo en un núcleo estratégico de capacidad informática. Desde 2012, Microsoft ya opera centros de datos en Cheyenne, y un centro anunciado por Meta Platforms (empresa matriz de Facebook) por 800 millones de dólares está próximo a finalizarse.
En su fase inicial, esa infraestructura ya representa el 91 % del uso combinado residencial, comercial e industrial del estado, y si alcanza su capacidad máxima de 10 gigavatios, podría duplicar la generación eléctrica anual de Wyoming, colocando en jaque los sistemas locales de abastecimiento.
Al poner el foco en el impacto ecológico, este fenómeno emerge como algo más que una cuestión técnica o económica: es una crisis ambiental latente. El consumo energético no solo implica mayores emisiones de carbono; también se traduce en una enorme huella hídrica. Según estimaciones de la IEA, para 2027 la IA podría utilizar entre 4,2 y 6,6 mil millones de metros cúbicos de agua —más de la mitad del total del Reino Unido— solo para enfriar los centros de datos que la soportan . Estas cifras reflejan un costo ambiental directo que excede cualquier cálculo de mercado.
Además, la huella de carbono generada por la IA es alarmante. Modelos de lenguaje como GPT-3 liberaron unas 552 toneladas de dióxido de carbono durante su entrenamiento, mientras que BERT requirió la energía equivalente a un vuelo transcontinental. Este uso exponencial de energía tiene consecuencias acumulativas: los costos energéticos globales de la IA podrían escalar entre 85 y 134 TWh para 2027, lo que equivale a casi el 0,5 % del consumo energético mundial actual.
Mientras tanto, los centros de datos están en plena expansión y se prevé que este crecimiento detone una transformación radical del sistema energético. La IEA proyecta que la energía demandada por estos centros podría casi duplicarse en apenas unos años, con un consumo global estimado de 945 TWh para 2030 —más que el total consumido hoy por Japón— . Además, en Estados Unidos, esos centros podrían llegar a necesitar más electricidad en 2030 que toda la producción del sector manufacturero intensivo, incluyendo industrias como el acero, el cemento o los productos químicos.
Frente a este escenario, adoptar una mirada exclusivamente tecnológica o empresarial ya no basta. La inteligencia artificial debe encarar su propia paradoja: con cada avance en eficiencia, su demanda energética podría escalar aún más (la llamada paradoja de Jevons). Para mitigar ese impacto ecológico, es indispensable orientar la expansión hacia fuentes limpias y diversificadas —como renovables, hidráulica o incluso nuclear— y presionar por una regulación energética justa y sostenible.
