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Aunque la inteligencia artificial generativa ha sido calificada como un "monstruo" por su inmensa demanda energética, un reciente informe de Google ha proporcionado por primera vez cifras concretas que pintan un panorama muy distinto. Según el análisis técnico, una consulta de texto promedio a Gemini consume apenas 0,24 vatios-hora de electricidad. Esto es un consumo sorprendentemente bajo, comparable con el de ver solo nueve segundos de televisión.
Cifras Oficiales: Energía, Agua y Huella de Carbono
El informe, basado en datos de mayo de 2025, detalla el impacto ambiental de cada consulta de IA. Además de la energía, se reveló que el consumo de agua para refrigerar los servidores es de 0,26 mililitros por consulta, equivalente a unas cinco gotas. La huella de carbono de todo el proceso de inferencia se sitúa en unos insignificantes 0,03 gramos de CO₂ equivalente. Estas cifras contradicen las estimaciones de terceros de hace un año, que pronosticaban que una sola consulta de IA en el buscador de Google podría consumir 3 Wh, diez veces más que una búsqueda tradicional.
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Inferencia, no Entrenamiento: El Salto en Eficiencia
El informe aclara que estas cifras miden únicamente la inferencia—el proceso de generar una respuesta a la consulta de un usuario—y no el costoso proceso de entrenamiento del modelo, que sigue siendo un misterio. Sin embargo, Google justifica esta medición al señalar que la adopción masiva de la IA ha puesto el foco en la inferencia, donde las compañías tecnológicas están logrando los mayores avances. La compañía asegura que en los últimos 12 meses, ha reducido el consumo de energía de cada consulta a Gemini por un factor de 33 y la huella de carbono por 44. Este salto de eficiencia se debe a la optimización de sus modelos (como el paradigma Mixture-of-Experts) y a la mejora de su hardware, incluyendo las TPUs (Unidades de Procesamiento Tensor) que Google desarrolla internamente. En comparación con su rival, ChatGPT de OpenAI, una consulta promedio consume 0,34 Wh, una cifra ligeramente superior, lo que pone de relieve la competitividad en la carrera por la eficiencia de la IA.
