IA que necesita megavatios: datos, agua y tarifas detrás de los servicios que usamos cada día

Introducción: la IA no solo vive de datos, también de energía

Usamos asistentes que resumen correos, aplicaciones que generan imágenes y buscadores que entienden preguntas difíciles. Todo eso parece “virtual”, pero tiene una huella física: megavatios para alimentar servidores, agua para mantenerlos fríos y kilómetros de red para llevar y traer información. La IA que usamos a diario se ha vuelto más capaz, y también más exigente. Es un cambio que no solo afecta a las grandes tecnológicas. Afecta a las ciudades que alojan centros de datos, a las empresas que pagan facturas de cómputo, y poco a poco, a cualquier persona que usa servicios con “modo IA”.

Este artículo explica, con lenguaje claro, cómo se está reorganizando la infraestructura que sostiene la IA. Veremos por qué el consumo de energía crece, qué se está haciendo para limitarlo, y cómo esas decisiones se traducen en precios, tiempos de espera y nuevas ideas de producto. No es un debate de laboratorio. Es el telón de fondo de las apps que abrimos cada mañana.

Cuánta energía hace falta para “pensar”: entrenamiento, inferencia y lo que ocurre entre medias

Cuando hablamos de IA solemos separar dos fases: entrenamiento e inferencia. Entrenar es “aprender”. Inferir es “responder”. El entrenamiento suele llevar semanas, con enormes lotes de datos, y requiere clusters de aceleradores (las GPU y otros chips de IA). La inferencia, en cambio, es la respuesta en tiempo real: tu solicitud entra en un modelo ya entrenado y te devuelve una salida en segundos.

Durante años, el foco estuvo en el entrenamiento. Ahora, la inferencia domina la conversación por una razón simple: hay millones de usuarios haciendo preguntas simultáneas. Una sola consulta puede no parecer costosa, pero millones al día sí lo son. A ese volumen se suman tareas más “pesadas”: generar videos, interpretar imágenes de alta resolución o analizar documentos largos. El resultado es un consumo sostenido que ya no es una “pico” esporádico, sino una carga constante.

Unidades para orientarnos sin perdernos en tecnicismos

Para entender la escala sin entrar en jerga, conviene retener tres ideas:

Fatiga de cómputo: cuanto más compleja la tarea (por ejemplo, generar video), más energía y tiempo por solicitud.
Concurrencia: no importa solo qué tan cara es una respuesta, sino cuántas se piden a la vez.
Eficiencia del centro: dos centros de datos que dan el mismo servicio pueden tener consumos muy distintos por la forma en que se enfrían y gestionan la energía.

Los ingenieros usan siglas como PUE (eficiencia energética del centro) o WUE (uso de agua). No hace falta memorizarlas para entender lo esencial: cada punto de mejora en esas métricas se traduce en menos coste y menor huella ambiental por cada minuto de IA ofrecido a los usuarios.

La factura en la nube y en el bolsillo: cómo se forman los precios de la IA

¿Por qué algunas funciones de IA son “ilimitadas” y otras se cobran por uso? Porque, a diferencia de funciones clásicas de software, la IA depende de cómputo intensivo en vivo. Hay dos grandes modelos de costes: lo que se ejecuta en la nube (servidores remotos) y lo que se ejecuta en tu dispositivo (teléfono, portátil, consola). La mayoría de las experiencias más avanzadas hoy viven en la nube, pero el equilibrio está cambiando.

Lo que paga la empresa por cada consulta en la nube

Una empresa que ofrece IA en la nube paga por capacidad de aceleradores, electricidad, refrigeración y red. Suele firmar contratos de reserva (para asegurarse máquinas) y complementa con capacidad flexible para picos. En la práctica, cada consulta de usuario se “traduce” a unos céntimos o milésimas de céntimo, según el tipo de tarea. Cuando se multiplican por millones, aparece el dilema: ¿cómo equilibrar calidad, velocidad y coste?

Esto explica por qué muchas apps imponen límites diarios o introducen modos de IA (rápido, estándar, alta calidad). No es un capricho. Es contabilidad de cómputo. También explica por qué ciertas funciones se lanzan primero a clientes de pago: su uso puede reservarse para quienes ayudan a sostener la infraestructura.

Lo que paga tu dispositivo cuando la IA está “a bordo”

Tu móvil o tu portátil ya incluyen unidades de IA especializadas. Cuando procesan una foto o transcriben audio sin conexión, consumen energía de la batería, pero no generan coste en la nube. Eso permite respuestas privadas y más rápidas, y reduce la factura en servidores. La contrapartida es que los modelos deben ser más ligeros, o la batería se agotaría antes de tiempo. El reto es encontrar la combinación adecuada: qué tareas hacer localmente y cuáles enviar a la nube.

El modelo híbrido que se está imponiendo

Muchas aplicaciones ya adoptan un enfoque híbrido:

Preprocesado local: el dispositivo resume, recorta o comprime la solicitud.
Consulta a la nube bajo demanda: solo para la parte que requiere modelos grandes.
Postprocesado local: el dispositivo ordena el resultado, lo presenta y lo guarda de forma eficiente.

Este patrón reduce costes y latencia, y permite modos “eco” que activan modelos locales cuando la conexión es mala, la batería está baja o el usuario prefiere privacidad. Notarás más apps que te dejan elegir entre “respuesta rápida y ligera” o “respuesta profunda y más lenta”. Es el lenguaje simple de una gestión de cómputo más sofisticada por detrás.

Agua, calor y espacio: la ecología (y la logística) de la IA

La energía no es el único recurso. Muchos centros de datos usan agua para refrigeración. En climas fríos o con aire seco se enfrían con aire. En otros, el agua ofrece eficiencia, pero plantea preguntas sobre su disponibilidad. Por eso ves titulares sobre centros que aprovechan agua no potable, que reciclan o que instalan sistemas cerrados de enfriamiento.

¿Por qué el calor desperdiciado empieza a ser valioso?

Una sala llena de servidores es una “máquina de calor”. Ese calor antes se dispersaba. Ahora, cada vez más, se reutiliza: calentar edificios cercanos, piscinas municipales o redes de calefacción urbana. Las ciudades nórdicas llevan ventaja por sus redes de calor, pero otras regiones están copiando el modelo. En la práctica, un chat con IA puede estar contribuyendo discretamente a calentar una biblioteca en invierno.

La carrera por mejores sistemas de refrigeración

La densidad de computación sube, y con ella el reto de disipar calor en poco espacio. Hay tres grandes soluciones que verás repetirse:

Aire optimizado: pasillos fríos y calientes, y mejoras de contención para que el aire haga el trabajo con menos desperdicio.
Refrigeración líquida directa: líquido pasando por placas junto a los chips para extraer calor de forma eficiente.
Inmersión: los servidores se sumergen en fluidos dieléctricos especiales. Es complejo, pero reduce ruido y puede ahorrar energía.

Estas técnicas no son simples modas. Permiten que un centro tenga más potencia por metro cuadrado, con menos consumo adicional. A medida que las cargas de IA crecen, la refrigeración es tan estratégica como los chips.

Dónde se construye la próxima ola: la nueva geografía del cómputo

Los centros de datos se ubican donde convergen tres cosas: energía disponible, conectividad y permisos. Antes bastaba con estar cerca de un nodo de red importante. Ahora, la clave es la disponibilidad eléctrica y la posibilidad de ampliar capacidad sin colapsar la red local.

Regiones que despuntan

Clústeres consolidados: zonas con muchas redes troncales y proveedores, como ciertos corredores en América del Norte y Europa Occidental, siguen creciendo por su interconexión.
Países con energía renovable abundante: regiones con solar y eólica competitivas atraen nuevos campus de IA para contratos a 10-15 años.
Climas fríos y acceso a agua no potable: facilitan refrigeración eficiente y proyectos de reutilización de calor.

El mapa cambia con rapidez. Aparecen zonas de cómputo en antiguas áreas industriales por su infraestructura eléctrica. Se recuperan terrenos con buena evacuación de energía y acceso a fibra. En paralelo, los centros más pequeños, llamados edge, se acercan a las ciudades para recortar latencias en experiencias sensibles al tiempo, como juegos en la nube o análisis industrial en planta.

Nuevas alianzas: de firmar servidores a firmar energía

En IA no basta con reservar máquinas; hay que asegurar la energía que las alimenta. Por eso vemos a empresas tecnológicas firmando acuerdos de compra de energía (PPAs) con parques eólicos o solares. También emergen acuerdos con cogeneración, geotermia y, en algunos casos, exploraciones para combinarse con pequeñas unidades nucleares en el largo plazo. Todo con un objetivo muy simple: previsibilidad.

La ingeniería del “cómputo consciente de la red”

No es solo contratar energía renovable. Es aprender a mover cargas a horas o lugares con mejor disponibilidad energética. Si el viento sopla de noche, quizá conviene programar tareas intensivas de entrenamiento en esas horas. Ese enfoque se llama “programación consciente del carbono”. Para el usuario final, esto puede traducirse en que el modelo que usas por la mañana aprendió una técnica nueva la noche anterior, cuando la energía era más barata y limpia.

Chips que se adaptan al presupuesto energético

Los chips de IA más recientes permiten limitar el consumo máximo o reorganizar el trabajo para encajar en ventanas energéticas. Junto a ellos, nuevas técnicas de software reducen los cálculos sin perder precisión perceptible (“poda”, “cuantización” o arquitectura de modelos más eficientes). No necesitas conocer los nombres para entender el resultado: igual o mejor calidad, con menos energía.

Diseñar productos con la energía en mente: lo que notarás como usuario

Todo este contexto se traduce en decisiones visibles. Cada vez más apps de IA ofrecen opciones como: “respuesta rápida”, “respuesta profunda”, “modo offline” o “modo eficiencia”. No es solo una cuestión de gusto. Es una forma clara de gestionar el presupuesto de cómputo y de ajustar expectativas.

Patrones que se convierten en estándar

Multimodalidad selectiva: la app solo procesa video si realmente aporta, y baja a texto o audio si basta con eso.
Contexto comprimido: los documentos previos se resumen antes de enviarlos al modelo para ahorrar cómputo.
Respuesta escalonada: primero llega una síntesis; luego, si lo pides, una ampliación que sí consume más recursos.
Preferencias persistentes: eliges un perfil de uso (privacidad, rapidez, profundidad) y la app lo respeta.

También verás más funciones personalizadas por contexto: si estás en movilidad con batería baja, la app prioriza modelos locales y difiere tareas pesadas. Si estás en casa conectado a la red, puede ofrecer contenido más elaborado.

Buenas prácticas para empresas: la “cartera de cómputo”

Para quienes desarrollan productos, la IA obliga a pensar en una cartera de cómputo. Igual que una empresa gestiona su presupuesto de marketing o de inventario, ahora gestiona su presupuesto de inferencia por usuario, por país o por franja horaria.

Pasos prácticos que están aplicando los equipos

Definir SLOs comprensibles: objetivos de calidad y velocidad que el usuario entiende, y asociarlos a un techo de coste.
Observabilidad de cómputo: instrumentar qué partes del flujo consumen más y dónde se puede ahorrar sin degradar la experiencia.
Escaleras de modelos: usar modelos pequeños por defecto y escalar a modelos mayores solo cuando el beneficio es claro.
Tests A/B de valor por token: medir si más “detalle” realmente aumenta la satisfacción o solo encarece la respuesta.
Política de caché y reuso: si dos usuarios piden lo mismo, no recalcular todo; almacenar fragmentos útiles con cuidado de privacidad.

Estas prácticas funcionan mejor cuando se comunican al usuario. Un mensaje breve que explica que la app ha elegido el “modo rápido” por batería baja genera confianza y reduce frustraciones.

Ciudades y ciudadanía: qué cambia a nuestro alrededor

Aunque no lo veamos, muchas ciudades compiten por alojar nuevos centros de datos de IA. Traen inversión y empleo, pero también provocan debates sobre energía, agua, ruido y tráfico de obra. La clave no es un “sí” o “no” rotundo, sino acuerdos buenos que conecten la infraestructura con beneficios locales visibles.

Beneficios concretos si se diseñan bien

Reutilización de calor: apoyo a calefacción urbana, instalaciones deportivas o invernaderos.
Mejoras de red: fibra y enlaces que también sirven a vecinos y empresas.
Iniciativas de formación: programas técnicos para jóvenes y reconversión profesional en oficios vinculados.
Planes de agua: uso de agua no potable, recirculación y medición pública de consumos.

En paralelo, se extiende la idea de tarifas horarias que incentivan desplazar consumos a horas de menor demanda. Esto afecta a la propia ciudad y a cómo usamos servicios digitales. Quizá tu app favorita te ofrezca descargas pesadas o entrenamientos privados programados por la noche para ahorrar y reducir emisiones.

Mitos comunes y lo que dicen los datos

Hay frases que se repiten y conviene matizar:

“La IA siempre derrocha energía”. No siempre. En algunos procesos sustituye etapas largas por soluciones más rápidas y eficientes. El balance depende del caso concreto y de cómo se implemente.
“Todo debe ir a la nube”. Cada vez menos cierto. La combinación con cómputo local es clave para reducir latencia, preservar privacidad y ahorrar.
“La solución es solo más renovables”. Importantes, sí. Pero también hacen falta eficiencia, programación consciente de la red, nuevos sistemas de refrigeración y diseño de producto.
“Si el centro usa agua, es negativo por definición”. Depende del origen del agua, del recirculado y de si hay beneficios de calor útil que compensen. La gestión técnica marca la diferencia.

Casos reales que ayudan a entender el presente

Atención al cliente con IA y horarios escalonados

Una compañía de servicios reúne durante el día miles de consultas de clientes. En lugar de pedir a la IA que “reaprenda” en tiempo real, programa una actualización nocturna con energía más barata y limpia. Al día siguiente, el asistente responde mejor sin sobrecargar el sistema en las horas punta.

Hospital que equilibra privacidad y rendimiento

Un hospital digitaliza informes y usa IA para ayudar a resumirlos. Por privacidad y coste, gran parte del preprocesado se hace en servidores locales. Solo ciertos análisis complejos se envían a un proveedor externo con acuerdos claros de seguridad. Resultado: tiempos de respuesta aceptables y menor exposición de datos.

Comercio que aprovecha calor residual

En una ciudad con inviernos largos, un pequeño clúster de IA en el polígono industrial se integra en la red de calor del municipio. Las tiendas cercanas pagan menos calefacción y el centro de datos obtiene un incentivo por calor útil. Es un ejemplo de cómo la IA puede integrarse en la infraestructura urbana.

Cómo afectará a las apps que usamos cada día

A medida que la IA se vuelve cotidiana, veremos ajustes de diseño pensados para equilibrar experiencia y recursos. Algunos ya están aquí; otros llegan en meses.

Seis cambios que notarás

Botones con intención clara: “borrador rápido”, “detalle máximo” o “solo ideas” para adaptar el gasto de cómputo a lo que realmente quieres.
Modo sin conexión más capaz: mejores transcripciones y resúmenes locales cuando no hay red o si prefieres privacidad.
Precios por niveles sencillos: planes que explican qué cubre la cuota y qué funciones ajustan el coste por uso, sin letra pequeña.
Funciones temporizadas: tareas pesadas programadas de madrugada, con opción de adelanto si las necesitas ya.
Mejoras silenciosas: sin que lo notes, los modelos se vuelven más eficientes y responden igual con menos recursos.
Indicadores de “huella estimada”: para usuarios avanzados, una noción simple de la intensidad energética de una tarea.

Checklist para equipos de producto: de idea a servicio sostenible

Si trabajas diseñando o gestionando productos con IA, esta lista ayuda a revisar decisiones clave:

Definir el valor mínimo: qué aporta la IA frente a una regla simple; si el valor es pequeño, quizá no hace falta invocarla.
Especificar límites: máximo de tokens, tiempo y coste por petición; que sean revisables por entorno.
Separar capas: qué va en el dispositivo, qué en un edge cercano, qué en la nube central.
Medir utilidad: encuestas y métricas de adopción para no sobredimensionar por si acaso.
Plan de degradación elegante: si la IA no está disponible, una experiencia alternativa clara.
Transparencia al usuario: explicar por qué hay límites o colas en lenguaje no técnico.

¿Y los chips? Menos márketing y más equilibrio

Se habla mucho de “llegaron nuevos chips y todo se arregla”. La realidad es más matizada. Los chips mejoran, sí, pero el cuello de botella se mueve: a veces es la memoria, a veces la red, a veces la propia electricidad disponible. Por eso, los avances más interesantes están en la co-optimización: hardware, software, refrigeración y diseño de tareas se ajustan entre sí.

Qué esperar del hardware sin perderse en detalles

Más rendimiento por vatio: mejoras sostenidas que permiten igual o más capacidad con menos energía.
Mejor comunicación entre chips: menos tiempo perdido moviendo datos.
Compatibilidad con límites de potencia: operar en “modos” que priorizan eficiencia cuando conviene.

Estos avances no son mágicos, pero se suman. Al combinarse con mejores algoritmos y nuevas prácticas operativas, hacen que la IA sea más asequible sin sacrificar calidad.

Agua: preguntas correctas que conviene plantear

El uso de agua genera dudas legítimas. La clave es preguntar:

Origen del agua: ¿es potable, no potable, reciclada?
Tipo de refrigeración: ¿hay circuito cerrado? ¿qué porcentaje se pierde?
Plan de mitigación: ¿se reutiliza el calor? ¿se publican datos de consumo?

Las respuestas varían por región y por estación del año. Lo importante es que ya existe tecnología para reducir el estrés hídrico y que la presión social y regulatoria empuja en esa dirección. No es resolver en un día, pero sí avanzar trimestre a trimestre.

El papel de la regulación y los estándares técnicos

Sin entrar en debates políticos, hay un consenso en algo: necesitamos métricas comparables. Igual que los coches indican consumo, los centros de datos deben reportar eficiencia, agua y calor útil de forma comprensible. Los estándares de la industria avanzan y ayudan a separar promesas de hechos.

Para los usuarios y clientes de servicios, lo que importa es que puedan elegir proveedores con prácticas claras, y que esas prácticas se reflejen en acuerdos medibles. Cuando eso ocurre, la innovación se acelera en la dirección correcta.

¿Qué pueden hacer las pymes que quieren sumar IA sin disparar costes?

Una pyme no necesita un equipo de investigación para sacar partido a la IA. Estos pasos prácticos funcionan:

Empezar por un problema acotado: atención al cliente, control de calidad de textos, extracción de datos.
Establecer un presupuesto de cómputo mensual: tan claro como el de publicidad; revisar semanalmente.
Usar modelos locales cuando sea posible: para tareas repetitivas y privadas.
Crear una política de caché: no recalcular resúmenes idénticos; revisar caducidades.
Negociar con proveedores: pedir precios por escalón y saber qué pasa en picos de uso.

Con eso, muchas pymes obtienen mejoras tangibles sin encontrarse con facturas inesperadas ni depender por completo de un único proveedor.

Cómo se mide el éxito: más allá de la precisión

Durante años, los modelos se comparaban con pruebas de precisión. Ahora, en producción, el éxito también se mide en tiempo, coste y sostenibilidad. Tres indicadores sencillos ayudan:

Tiempo a primera respuesta: cuánto tarda la app en ofrecer algo útil.
Coste por tarea resuelta: no por consulta, sino por problema realmente solucionado.
Eficiencia percibida: puntuación de los usuarios sobre si la respuesta les ahorra tiempo o no.

Cuando estos indicadores mejoran a la vez, la IA no solo impresiona; funciona. Y cuando funciona, justifica su energía con valor real.

Lo que viene en los próximos 18-24 meses

Hay señales claras de hacia dónde se mueve el sector. Sin prometer fechas exactas, estas tendencias ganan fuerza:

Asistentes locales más útiles: transcripción y resumen offline de gran calidad en móviles y portátiles.
Programación consciente del carbono: más cargas pesadas ajustadas a ventanas energéticas favorables.
Reutilización de calor como requisito: proyectos nuevos con integración térmica desde el diseño.
Reportes de agua y energía estandarizados: comparaciones más claras entre proveedores.
Modelos “por pasos” en interfaces: respuesta incremental para que el usuario decida si necesita más detalle.

El resultado esperado: mejor experiencia a menor coste, con una huella ambiental que baja con el tiempo.

Preguntas para elegir proveedor de IA sin perderse

Si eres empresa y vas a contratar servicios de IA en la nube, incluye estas cuestiones en tu evaluación:

¿Qué opciones hay para ejecutar parte de la carga localmente o en edge?
¿Cómo se facturan picos y qué límites puedo establecer por usuario o por equipo?
¿Qué métricas de eficiencia y agua reporta el proveedor y con qué periodicidad?
¿Hay opciones de programar tareas por franja horaria o por intensidad de carbono?
¿Qué ocurre si el servicio no está disponible? ¿Qué degradación elegante ofrecen?

Roles emergentes en equipos de IA

Junto al ingeniero de machine learning aparecen perfiles nuevos que hablan tanto de producto como de energía:

Gestor de cómputo (FinOps de IA): traduce el uso en costes y ayuda a presupuestar.
Arquitecto híbrido: diseña qué va en dispositivo, edge y nube.
Especialista en eficiencia: mide, prueba y valida técnicas de ahorro sin degradar la calidad.
Responsable de sostenibilidad técnica: alinea métricas ambientales con objetivos de negocio.

No son etiquetas de moda, son funciones necesarias para sostener servicios con millones de usuarios sin romper la hucha ni la red eléctrica.

Una última idea: la IA útil es la que cuida los recursos

La fascinación por la IA es comprensible. Sorprende, crea posibilidades nuevas y resuelve problemas viejos con enfoques diferentes. Pero su futuro no depende solo de “modelos más grandes”. Depende de la suma de decisiones discretas: dónde se aloja, cuándo se ejecuta, cómo se enfría, qué parte se hace local y qué parte se difiere. En otras palabras, de tratar la energía y el agua como parte del diseño del producto, no como un detalle de operación.

Si esa cultura se extiende, la IA que uses cada día será más rápida, más privada, más asequible y, al mismo tiempo, más respetuosa con su entorno físico. No es un eslogan. Es el resultado lógico de hacer las preguntas correctas y medir lo que importa.

Resumen:

La IA moderna depende de energía, agua y red; su “mundo físico” condiciona precios y experiencia.
Entrenamiento e inferencia exigen recursos distintos; la inferencia masiva marca el coste sostenido.
El modelo híbrido (dispositivo + nube) gana terreno para ahorrar, reducir latencia y mejorar privacidad.
Refrigeración avanzada y reutilización de calor son claves para centros de datos eficientes.
La nueva geografía del cómputo sigue a la energía disponible, la conectividad y los permisos locales.
PPAs, programación consciente del carbono y chips ajustables mejoran la previsibilidad.
Las apps adoptan modos de uso (rápido, profundo, offline) como lenguaje de gestión de cómputo.
Empresas de cualquier tamaño pueden aplicar una “cartera de cómputo” y medir valor por tarea.
Estándares y reportes comparables de energía y agua ayudan a elegir proveedores con criterio.
La IA útil y sostenible surge de optimizar producto, hardware y operaciones al mismo tiempo.