AI podría representar casi la mitad del uso de energía del centro de datos ‘al final del año’
Según el nuevo análisis, los sistemas de inteligencia artificial podrían abordar la mitad del consumo de energía del centro de datos para fines de este año.
Las estimaciones de Alex de Vries-Gao, el fundador del sitio web de sostenibilidad de Digiconomist Tech, se presentaron cuando el pronóstico de la Agencia Internacional de Energía (IEA) de que AI requeriría casi tanta energía Al final de esta década Como Japón usa hoy.
Los cálculos de de vries-gao, para ser Publicado en la revista de energía sostenible Joulese basan en la potencia consumida por los chips realizados por NVIDIA y dispositivos micro avanzados que se utilizan para entrenar y operar modelos de IA. El documento también tiene en cuenta el consumo de energía de los chips utilizados por otras compañías como Broadcom.
La AIE estima que todos los centros de datos, excluyendo la minería para las monedas criptográficas, consumieron 415 horas de Terawatt (TWH) de electricidad el año pasado. De Vries-Gao argumenta en su investigación que AI ya podría representar el 20% de ese total.
De Vries-Gao dijo que una serie de variables entraron en sus cálculos, como la eficiencia energética de un centro de datos y el consumo de electricidad relacionado con los sistemas de enfriamiento para los servidores que manejan las cargas de trabajo ocupadas de un sistema IA. Los centros de datos son el sistema nervioso central de la tecnología de IA, con sus altas demandas de energía, lo que hace que la sostenibilidad sea una preocupación clave en el desarrollo y el uso de sistemas de inteligencia artificial.
A finales de 2025, las estimaciones de De Vries-GAO, el consumo de energía por parte de los sistemas de IA podría abordar hasta el 49% del consumo total de energía del centro de datos, excluyendo nuevamente la minería criptográfica. El consumo de IA podría alcanzar 23 Gigawatts (GW), las estimaciones de la investigación, el doble del consumo total de energía de los Países Bajos.
Sin embargo, De Vries-Gao dijo que varios factores podrían conducir a una desaceleración en la demanda de hardware, como la demanda menguante de aplicaciones como ChatGPT. Otro problema podría ser las tensiones geopolíticas que resultan en limitaciones en la producción de hardware de IA, como los controles de exportación. De Vries-Gao cita el ejemplo de las barreras sobre el acceso chino a los chips, lo que contribuyó a la liberación del Deepseek r1 Modelo de IA que, según los informes, usó menos chips.
De Vries-Gao dijo: «Estas innovaciones pueden reducir los costos computacionales y de energía de la IA».
Pero dijo que cualquier ganancia de eficiencia podría fomentar aún más uso de IA. Múltiples países que intentan construir sus propios sistemas de IA, una tendencia conocida como «IA soberana», también podrían aumentar la demanda de hardware. De Vries-Gao también señaló una startup del centro de datos de EE. UU., Crusoe Energy, que obtiene 4.5gw de capacidad de energía con gasolina para su infraestructura, con el desarrollador de ChatGPT Openai entre los clientes potenciales a través de su empresa conjunta Stargate.
«Hay indicaciones tempranas de que estos centros de datos (Stargate) podrían exacerbar la dependencia de los combustibles fósiles», escribe De Vries-Gao.
El jueves, Openai anunció el lanzamiento de un proyecto Stargate en los Emiratos Árabes Unidos, el primero fuera de los Estados Unidos.
Microsoft y Google Admitido el año pasado que sus unidades de IA estaban poniendo en peligro su capacidad para cumplir con los objetivos ambientales internos.
De Vries-Gao dijo que la información sobre las demandas de poder de la IA se había vuelto cada vez más escasa, y el analista la describió como una «industria opaca». La Ley de AI de la UE requiere que las compañías de IA revelen el consumo de energía detrás de la capacitación de un modelo, pero no para su uso diario.
El profesor Adam Sobey, director de la misión de sostenibilidad en el Instituto Alan Turing del Reino Unido, un organismo de investigación de IA, dijo que se necesitaba más transparencia sobre la cantidad de energía que los sistemas de inteligencia artificiales y cuánto podrían ahorrar poder ayudar a que las industrias emisoras de carbono como el transporte y la energía sean más eficientes.
Sobey dijo: «Sospecho que no necesitamos muchos casos de uso muy buenos (de IA) para compensar la energía que se usa en la parte delantera».
