Desmontando mitos: cuánto consume realmente (de agua, de energía) cada prompt que nos resuelve la inteligencia artificial (números de Gemini de Google)

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un motor de innovación global: impulsa avances científicos, optimiza la educación, mejora la atención sanitaria y entre otros. Pero, mientras crece su presencia en nuestra vida cotidiana, también aumenta la curiosidad, y la preocupación, sobre su impacto ambiental. 

¿Cuánta energía, agua y emisiones de carbono consume realmente cada pregunta que le hacemos a un modelo como Gemini de Google? Según datos recién publicados por la compañía, la huella por interacción es mucho menor a lo que se suele imaginar. En promedio, una consulta de texto a Gemini utiliza 0,24 vatios-hora de energía, emite 0,03 gramos de dióxido de carbono equivalente (gCO₂e) y requiere 0,26 mililitros de agua (unas cinco gotas). Para ponerlo en perspectiva, esto equivale a mirar televisión durante menos de nueve segundos.

Eficiencia en aumento (y mitos por desmontar)

Los números actuales son el resultado de una estrategia de eficiencia “full-stack” que Google implementó  desde sus chips hasta sus modelos. En el último año, la energía y la huella de carbono de cada mensaje de Gemini se redujeron 33 y 44 veces respectivamente, sin sacrificar la calidad de las respuestas.

Pero ¿por qué existe tanta confusión sobre este consumo? En gran parte porque muchas estimaciones públicas se basan solo en el consumo activo de las máquinas (TPU y GPU), dejando afuera factores clave como la capacidad inactiva necesaria para asegurar el servicio, el consumo de CPU y RAM, o los gastos generales de los centros de datos (refrigeración, distribución de energía, etc.). Con esa visión parcial, el consumo parecería ser apenas de 0,10 Wh, 0,02 gCO₂e y 0,12 mL de agua por mensaje, pero la realidad operativa es más compleja.

Un enfoque integral (y replicable)

Google busca estandarizar la forma en que la industria mide esta huella. Su metodología considera desde la arquitectura de modelos más eficientes (como Gemini Flash y Flash-Lite, diseñados para gastar menos sin perder precisión), hasta la optimización del hardware (TPU de última generación Ironwood, 30 veces más eficiente que la primera versión pública) y el uso responsable de agua y energía limpia en sus centros de datos.

La compañía asegura operar con un PUE (Power Usage Effectiveness) promedio de 1,09, uno de los más bajos de la industria, y tiene la meta de reponer el 120 % del agua dulce que utiliza en oficinas y centros de datos, además de avanzar hacia un modelo energético libre de carbono las 24 horas, los 7 días de la semana.

¿Y qué sigue?

Si bien estos datos son alentadores, Google reconoce que la demanda de IA sigue creciendo a ritmo acelerado. Por eso, continúa invirtiendo en reducir aún más la energía y el agua consumidas por cada prompt, buscando que la IA sea no solo poderosa y útil, sino también responsable con el planeta.

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