Inteligencia artificial y su impacto en recursos: análisis de consumo eléctrico y de agua 2024-2030

Los cálculos difundidos acerca del gasto energético que demanda una única petición a un sistema de inteligencia artificial oscilan enormemente, abarcando desde 0,24 vatios-hora hasta prácticamente 30, lo cual abarca más de tres órdenes de magnitud. Esto no ocurre porque existan falsedades o certezas absolutas, sino debido a que los parámetros evaluados varían por completo. Este texto analiza minuciosamente, apoyándose en investigaciones originales y validadas por la comunidad científica, el impacto real de la inteligencia artificial tanto en recursos hídricos como eléctricos, explicando además el motivo de la contradicción entre las estadísticas habituales y enseñando a interpretar críticamente cualquier noticia al respecto. Se incorporan las estadísticas globales aportadas por la Agencia Internacional de la Energía junto con el Lawrence Berkeley National Laboratory, los registros operativos obtenidos directamente de Google, la primera evaluación integral sobre el ciclo de vida de un sistema comercial como Mistral, y diversos estudios académicos dedicados a medir la huella de agua. Como cierre, se proporciona un repertorio bibliográfico dotado de DOI para facilitar la comprobación independiente de cada información.

Resumen en 30 segundos: las ocho cifras que importan

Si únicamente vas a ojear un fragmento de este artículo, asegúrate de que sea esta tabla. Cada una de las filas detalla la procedencia junto al año, puesto que, careciendo de dichos datos, la cifra carece de sentido por completo.

Esto es lo que vas a descubrir en el artículo

• Por qué las cifras públicas no son comparables entre sí, y los cinco parámetros que hay que fijar antes de comparar nada.

• Los datos consolidados de uso eléctrico, junto con sus contextos y márgenes de duda.

• El consumo por consulta: todas las mediciones disponibles puestas en la misma tabla, con su metodología.

• El agua: los tres «grifos» distintos que casi nadie distingue y que explican la mayor parte de las discrepancias.

• Entrenamiento frente a inferencia: dónde se sitúa actualmente el gasto real.

• Por qué el inconveniente no resulta global sino local, analizando las situaciones de Virginia del Norte, Irlanda, Oregón y São Paulo.

• Qué palancas reducen el impacto de verdad, cuantificadas.

• Una lista de comprobación de seis preguntas para auditar cualquier titular sobre consumo de IA.

Por qué las cuentas no encajan: cinco parámetros que nadie establece

En julio de 2025 se produjo un acontecimiento revelador. Sam Altman, consejero delegado de OpenAI, dio a conocer que una petición promedio dirigida a ChatGPT requiere 0,34 Wh y cerca de 0,32 mililitros de agua. Poco después, Mistral AI dio a conocer el primer análisis de ciclo de vida integral sobre un modelo lingüístico comercial y cifró el agua de una respuesta de 400 tokens en 45 mililitros. Dos compañías del mismo ámbito, durante el mismo mes, con una disparidad superior a cien veces en idéntica métrica.

Ninguna de las dos opciones resulta forzosamente errónea. Ambas evalúan métricas distintas, y en ello radica la complejidad real de esta discusión. Una revisión sistemática compuesta por 88 investigaciones con arbitraje científico, difundida a través de Renewable and Sustainable Energy Reviews, concluyó que la energía requerida por cada operación de inferencia presenta una variabilidad que supera los tres órdenes de magnitud dentro de la bibliografía académica; por ejemplo, crear imágenes demanda aproximadamente 1.450 veces más recursos que ejecutar una clasificación textual sencilla [3].

Antes de comparar dos cifras sobre consumo de IA hay que comprobar que coinciden en estos cinco parámetros:

A esto se añade un problema estructural de transparencia. Un trabajo publicado en Patterns en 2025 lo expone sin rodeos: los informes medioambientales de los operadores de centros de datos no distinguen entre cargas de IA y cargas que no lo son, de modo que la huella de la IA solo puede aproximarse a partir de métricas generales del centro de datos; y en muchos casos la información publicada no permite ni determinar el total de la compañía [1].

Cuánta electricidad consumen los centros de datos

Aquí las cifras resultan más firmes, ya que se apoyan en fuentes institucionales con metodologías transparentes. La Agencia Internacional de la Energía (AIE) encabeza estas estimaciones: en su reporte Energy and AI, publicado en abril de 2025, calculó una demanda mundial de los centros de datos de aproximadamente 945 TWh en 2030, una cantidad equivalente al gasto eléctrico anual de Japón. Por su parte, la edición de Electricity 2026 ubica la base de 2025 cerca de los 485 TWh, lo que equivale al 1,5 % de la energía global, de los cuales unos 155 TWh se destinan exclusivamente a infraestructuras de IA.

Se pueden extraer dos lecturas compatibles de esta tabla. Por un lado, a escala global, la inteligencia artificial representa todavía un porcentaje reducido de la red eléctrica global —aproximadamente el 0,5 % en la actualidad, con proyección de alcanzar entre el 1 % y el 1,2 % hacia 2030, basándose en la previsión más prudente [10]—. Por otro lado, la velocidad de expansión carece de antecedentes recientes dentro del sector eléctrico, dándose la circunstancia de que las redes de suministro requieren márgenes de siete a diez años para su planificación, al tiempo que un centro de datos se levanta en un período de dos.

Un dato que refleja dicha discrepancia: una simulación de dinámica de sistemas dada a conocer en Sustainable Futures centrada en Virginia del Norte —el núcleo mundial de centros de datos, donde estos ya absorben cerca del 25 % de la energía eléctrica local— revela que la reserva proyectada descenderá por debajo del umbral aconsejado del 17,7 % en un plazo de tres a cinco años, y que la proporción destinada a estas instalaciones llegará al 36 %-40 % del gasto energético de la zona para 2031 [17].

Cuánto consume una sola consulta

Esta es la cifra que más circula y la menos fiable. Durante años las estimaciones se construyeron desde fuera, con supuestos sobre hardware y utilización. En agosto de 2025 se publicó la primera medición en un entorno de producción real: Google instrumentó la infraestructura que sirve a Gemini y cifró la consulta de texto mediana en 0,24 Wh de energía y 0,26 ml de agua, el equivalente a ver nueve segundos de televisión y a cinco gotas de agua [23].

Ese cometido cobra relevancia por un par de motivos que van más allá de la simple cifra. Por un lado, el perímetro del sistema abarca tanto la energía del acelerador activo y el equipo principal como la potencia ociosa de los equipos y el gasto energético adicional del centro de datos; en otras palabras, se trata de una medición exhaustiva y no de una estimación favorable de GPU. Por otro lado, registra un descenso de 33 veces en energía y 44 veces en huella de carbono por consulta mediana en un solo año, logro derivado de la optimización del software y la adquisición de electricidad limpia. Por consiguiente, cualquier dato sobre el consumo por consulta previo a 2024 queda desfasado por múltiplos considerables.

La moraleja práctica no aboga por el consumo escaso ni por el desmedido. Más bien, se deduce que la selección del modelo y su modalidad de servicio influyen mucho más que la mera decisión de implementar IA o prescindir de ella. Una investigación empírica centrada en H100 reveló que organizar temporalmente el flujo de solicitudes disminuye la energía requerida por cada consulta hasta cien veces, constatando además que el beneficio derivado de emplear precisión reducida surge únicamente en escenarios condicionados por la capacidad de cálculo [20]. Por otro lado, un análisis enfocado en 14 arquitecturas abiertas que oscilan entre 6.000 y 34.000 millones de parámetros determinó que escalar el tamaño incrementa notablemente el gasto energético sin aportar ganancias de exactitud equivalentes, evidenciando que, para numerosas labores, las opciones intermedias alcanzan o rebasan el rendimiento de las mayores con un coste energético notablemente inferior [21].

Hay además un descubrimiento contraintuitivo que resulta útil tener presente: durante un análisis multilingüe enfocado en NVIDIA H200 que superó las 5.100 ejecuciones, el consumo energético experimentó variaciones de hasta tres veces entre opciones con idénticas cargas de trabajo, la vinculación entre gasto de energía y desempeño lógico demostró ser escasa (ρ de Spearman = 0,109; p = 0,386), y el idioma de la consulta se comportó como un parámetro medible de despliegue: las lenguas romances requirieron en promedio un menor gasto energético que el inglés en diversos modelos [5].

El agua: tres grifos distintos

El agua representa el ámbito donde más se confunde la discusión pública, debido a un motivo elemental: existen tres corrientes diferentes y casi nunca se especifica a cuál se alude.

1. Agua directa (alcance 1). La que se evapora en las torres de refrigeración del propio centro de datos. Es la que suele aparecer en los titulares y la única que el operador controla directamente.

2. Agua indirecta (alcance 2). Aquella empleada en producir la electricidad que abastece las instalaciones informáticas: refrigeración en plantas térmicas y atómicas, además de la evaporación en pantanos hidroeléctricos. Habitualmente supera a la directa. Dentro del clúster de São Paulo, el cual cuenta con una capacidad de cálculo cercana a los 550 MW y un gasto hídrico anual calculado en 16,1 millones de m³, más del 46 % corresponde a «agua virtual» gastada durante la producción hidroeléctrica[7].

3. Agua incorporada (alcance 3). La de la fabricación de semiconductores y del resto de la cadena de suministro del hardware.

Esta distinción explica por qué una red eléctrica baja en carbono no es automáticamente baja en agua, un punto que el informe de Aczel et al. subraya expresamente [14]. Y explica también una paradoja geográfica: la hidroelectricidad, bandera de la descarbonización, genera un bucle de realimentación en el que la demanda del centro de datos presiona sistemas de agua y energía ya comprometidos por el cambio climático [7].

Nótese la diferencia entre la primera y la segunda fila: un orden de magnitud. No se trata de un fallo en ninguna de las dos labores, sino de que la primera calcula la retirada y la segunda la huella atribuida a cargas de IA. Todo texto que equipare ambas como si fueran idénticas magnitudes carece de rigor.

El emplazamiento pesa más que la cantidad total sumada. El sesenta y seis por ciento de las nuevas instalaciones de servidores en territorio estadounidense se ubican en regiones con escasez de agua [18], mientras que un estudio publicado en PLOS Water señala cuatro inquietudes registradas en procesos judiciales y documentos oficiales en Estados Unidos: el debilitamiento de la gestión democrática del recurso hídrico, la explotación desmedida acompañada de alzas en las facturas, la disminución de la capacidad de adaptación en la gestión del agua, y el crecimiento en el consumo hídrico impulsado por una mayor exigencia de energía eléctrica [13].

Entrenamiento frente a inferencia: dónde está el coste real

Durante años el relato se centró en el entrenamiento: las cifras espectaculares de un modelo frontera entrenándose durante semanas. Ese marco está desfasado. Los informes del sector indican que la inferencia, no el entrenamiento, concentra más del 90 % del consumo total de energía de un servicio de IA en explotación [19], y una síntesis en Open Praxis recoge un estudio que estima la huella de carbono de la fase de uso en 25 veces la del entrenamiento inicial [18].

Esto tiene tres consecuencias que cambian la conversación:

• El precio depende del uso, no de la fase de creación. Un sistema optimizado que se ejecute mil millones de veces a diario tiene un impacto mayor que uno ineficaz entrenado en una única ocasión.

• El cuello de botella se desplaza a la ingeniería de servicio. Cuantización, tamaño de lote, planificación de peticiones y elección del motor de inferencia pueden reducir la energía total hasta un 73 % respecto a una configuración sin optimizar [4].

• Se manifiesta el efecto rebote. Dentro de esta literatura se documenta de forma explícita la paradoja de Jevons: las optimizaciones en la eficiencia abaratan el servicio y elevan la demanda global [18]. Jegham et al. lo plantean como «una paradoja en expansión: conforme la inteligencia artificial se vuelve más veloz y económica, su masiva adopción desencadena un gasto desmedido de recursos» [11].

Adicionalmente, existe un aspecto de ingeniería eléctrica poco divulgado que resulta clave para la organización de la red: la demanda energética durante la fase de entrenamiento no es constante. A través de un monitoreo exhaustivo basado en series temporales, se detectaron fluctuaciones que van desde el 15 % hasta el 85 % de la capacidad máxima de los equipos, lo cual genera repercusiones desfavorables para la estructuración a gran escala [22].

El inconveniente no es general, sino local

Si uno contempla exclusivamente las cifras macroscópicas, las consecuencias de la IA aparentan ser controlables. La dificultad radica en que los recursos materiales no se distribuyen equitativamente: Norteamérica, Europa Occidental y Asia-Pacífico concentran más del 90 % de la capacidad de cómputo proyectada[10], y al interior de dichos territorios el almacenamiento se vuelve a agrupar en unos cuantos enclaves.

Conviene prestar atención al último renglón debido a que desafía el sentido común. El rastro de una petición idéntica cambia notablemente dependiendo del territorio en que se realice, y no siempre en el sentido previsible. El emplazamiento del centro de datos y la arquitectura de su climatización condicionan la huella ecológica tanto como la eficiencia del hardware[25].

Qué mitiga el impacto realmente

Esta faceta literaria recibe escasas menciones en los medios, a pesar de ser la más práctica. Sus proporciones se encuentran medidas:

El trabajo sobre simbiosis entre centros de datos y depuradoras merece mención aparte por su escala: construye una geobase de más de 4.775 centros de datos y 57.547 depuradoras municipales en 98 países, y halla una fuerte coocurrencia espacial entre ambos tipos de instalación que permitiría emparejamientos optimizados a escala nacional [9]. Hablamos de una clase de solución que prescinde de cualquier avance tecnológico futuro, basándose exclusivamente en una correcta planificación.

El contrapunto es igual de importante: el análisis de Nature Sustainability concluye que, aun aplicando las mejores prácticas, el sector de servidores de IA difícilmente alcanzará sus objetivos de cero neto en 2030 sin recurrir a mecanismos de compensación de carbono y de restauración hídrica de efectividad muy incierta[6].

Cómo auditar cualquier titular sobre consumo de IA

Seis preguntas. Si un titular o un informe no permite responderlas, el dato no es utilizable:

1. ¿De qué año es la medición? Google documentó una mejora de 33 veces en energía por consulta en doce meses. Una cifra de 2023 no describe 2026.

2. ¿Qué incluye la frontera del sistema? ¿Acaso abarca únicamente la GPU, o también engloba el servidor, el margen de capacidad ociosa, el coeficiente PUE de las instalaciones y la propia producción del hardware?

3. En agua, ¿retirada o consumo? ¿Y de qué alcance: refrigeración, generación eléctrica o fabricación de chips?

4. ¿Qué tarea concreta se midió? Una consulta corta de texto y la generación de un vídeo no son la misma unidad de análisis.

5. ¿Es medición, estimación o declaración? Hay tres niveles de evidencia muy distintos: medición instrumentada en producción, inferencia estadística desde datos públicos de API, y declaración corporativa sin metodología.

6. ¿Está normalizada por utilidad? Evaluar la energía por consulta sin considerar la calidad de la respuesta obtenida impide realizar comparaciones justas. Por esta razón, se sugiere el uso de indicadores compuestos como el AI Energy Score, los cuales miden el nivel de razonamiento alcanzado por cada unidad de energía empleada [5].

Lo que todavía no sabemos

Un artículo honesto tiene que decir dónde se acaba la evidencia. En este campo, las lagunas son grandes y están documentadas:

• No existen evaluaciones integrales y revisadas por pares acerca de los modelos de razonamiento o de la inteligencia artificial agéntica. Así lo destaca de manera explícita un análisis metódico sobre 88 investigaciones: nos encontramos ante una tipología novedosa carente de mediciones exhaustivas divulgadas [3]. Teniendo en cuenta que estas tecnologías producen una cantidad muy superior de tokens por cada labor, esta carencia constituye con probabilidad el vacío más significativo en la actualidad.

• No existen datos fiables de ciclo de vida de las GPU, ni factores de evaluación ampliamente disponibles, ni un estándar establecido de análisis de ciclo de vida para modelos de lenguaje. Lo reconoce la propia Mistral en su auditoría.

• Los operadores no desglosan cargas de IA frente a cargas convencionales en sus reportes ecológicos, obstaculizando la asignación precisa de los impactos [1].

• Los registros municipales sobre el uso del agua casi nunca se divulgan de forma abierta. Las administraciones municipales y las compañías suministradoras no siempre los ponen a disposición de la ciudadanía, por lo cual resulta indispensable pedirlos mediante los mecanismos de acceso a la información [13].

• La atribución transfronteriza está sin resolver. Se ha propuesto un marco híbrido que asigne la huella operativa a los Estados anfitriones y los impactos incorporados y de servicio a los Estados consumidores, pero no existe acuerdo [24].

Preguntas frecuentes

¿Cuánta energía consume una consulta a ChatGPT o a Gemini?

La única medición instrumentada en un entorno de producción disponible es la de Google para Gemini: 0,24 Wh de energía y 0,26 ml de agua para la consulta de texto mediana, con una frontera de sistema que incluye acelerador, servidor anfitrión, capacidad inactiva y sobrecoste del centro de datos [23]. OpenAI ha declarado 0,34 Wh y unos 0,32 ml para ChatGPT, sin publicar metodología. Para consultas largas y modelos intensivos, los estudios independientes miden hasta más de 29 Wh [11]. No existe una cifra única válida: depende del modelo, de la longitud de la respuesta y de cómo se sirva.

¿Es verdad que la IA consume mucha agua?

Dependiendo del enfoque adoptado, las estimaciones cambian notablemente. Para una solicitud individual, los registros oscilan entre los 0,26 ml reportados por Gemini en entornos reales y los 45 ml calculados por Le Chat mediante un análisis del ciclo de vida abarcando 400 tokens. Globalmente, las estimaciones para la inteligencia artificial a escala planetaria se sitúan entre 0,31 y 0,76 mil millones de metros cúbicos para 2025, tal como indica Patterns[1], mientras que Li et al. proyectan extracciones anuales de entre 4.200 y 6.600 millones de metros cúbicos para 2027 [2]. El contraste fundamental no radica tanto en la magnitud material como en los criterios conceptuales empleados: extracción versus consumo, además del alcance directo frente al indirecto.

¿Qué pesa más, entrenar un modelo o usarlo?

Usarlo. La inferencia concentra más del 90 % del consumo energético de un servicio en explotación[19], mientras que diversos cálculos documentados sitúan la huella de carbono de la fase operativa en veinticinco veces la generada durante el entrenamiento inicial [18]. Tomando como referencia el caso analizado de Mistral Large 2, tanto la fase de entrenamiento como la de inferencia aglutinan de forma conjunta el 91 % del consumo de agua y el 85,5 % de las emisiones de gases de efecto invernadero.

¿Qué porcentaje de la electricidad mundial consume la inteligencia artificial?

Globalmente, las infraestructuras de procesamiento de datos requirieron cerca de 485 TWh durante 2025, lo que representa aproximadamente el 1,5 % de la demanda energética global; de esta cifra, cerca de 155 TWh estuvieron vinculados a complejos dedicados a la inteligencia artificial. En otras palabras, la IA ronda el 0,5 % del consumo eléctrico mundial. Las estimaciones de la AIE apuntan a que el conjunto de estos centros alcanzará los 945 TWh hacia 2030, abarcando casi el 3 %, mientras la inteligencia artificial incrementa su protagonismo dentro de dicha cifra.

¿Las optimizaciones de eficiencia solucionan la dificultad?

Solo de manera parcial. Los análisis de escenarios reflejan que, a pesar de que el rendimiento operativo experimenta un progreso considerable, el requerimiento global asciende cerca de un orden de magnitud debido al incremento en la utilización [12]. Hablamos del efecto rebote o paradoja de Jevons, constatado de manera clara en dichos estudios [18]. Aquellas proyecciones que consiguen abatir más las emisiones integran una menor cantidad de arquitecturas junto con un cambio hacia fuentes eléctricas con baja huella de carbono, rebasando por encima de 20 puntos porcentuales el impacto que la sola eficiencia es capaz de alcanzar [12].

¿Puede la energía renovable cubrir la demanda de la IA?

En esencia sí, aunque sujeto a condiciones. Tras analizar sistemáticamente 88 investigaciones, se determina que dicha meta resulta factible únicamente si se dinamiza la implantación, se transita del balance anual de energía limpia al emparejamiento por hora —conocido como energía libre de carbono 24/7— y se implementan normativas específicas para cada región. Los mecanismos de adquisición energética difieren notablemente: el abismo de la adicionalidad separa los certificados sueltos de la sincronización horaria auténtica [3].

¿De qué manera puede una compañía que emplea inteligencia artificial disminuir su impacto ambiental?

Cuatro decisiones con efecto medible, por orden de impacto: elegir el modelo más pequeño que resuelva la tarea en lugar del más capaz disponible[21]; agrupar peticiones en lotes y estructurar su llegada en lugar de enviarlas sueltas [20]; seleccionar proveedor y región por intensidad de carbono y por estrés hídrico de la cuenca, no solo por latencia y precio [25]; y exigir al proveedor datos de energía y agua por consulta con metodología publicada, no declaraciones agregadas.

Metodología y límites de este artículo

Este artículo se ha elaborado a partir de bibliografía evaluada por expertos hallada mediante exploración semántica en repositorios científicos (Semantic Scholar, OpenAlex y PubMed mediante Consensus), la cual se complementa con tres clases de datos primarios ajenos al ámbito académico: reportes de instituciones oficiales (Agencia Internacional de la Energía, Lawrence Berkeley National Laboratory por encomienda del Departamento de Energía de Estados Unidos), estudios de ciclo de vida difundidos por productores con auditoría externa (Mistral AI con Carbone 4, ADEME, Resilio y Hubblo), además de registros operativos en entornos reales compartidos por proveedores (Google).

Tres límites que el lector debe tener presentes:

• Los datos correspondientes a 2030 y años venideros representan escenarios hipotéticos, no predicciones absolutas. Si se mencionan horquillas extensas, se debe a que la volatilidad es innegable y viene reflejada de origen, descartando cualquier discrepancia analítica.

• Las declaraciones corporativas que carecen de una metodología publicada se señalan explícitamente y no se consideran equivalentes a las mediciones instrumentadas ni a los análisis de ciclo de vida verificados.

• El ámbito evoluciona vertiginosamente: el avance multiplicado por 33 que Google documentó en el transcurso de un año significa que cualquier métrica por solicitud requiere una datación exacta. Este texto refleja los datos accesibles a fecha de 3 de noviembre de 2026.

Referencias

1. The carbon and water footprints of data centers and what this could mean for artificial intelligence — Patterns, 2025. DOI: 10.1016/j.patter.2025.101430

2. Barnett-Itzhaki, Z. The water footprint of artificial intelligence: Emerging solutions and governance imperatives — Water Research, 2026. DOI: 10.1016/j.watres.2026.125866

3. Yoo, S. et al. Can renewable energy meet the surging power demand of artificial intelligence? A systematic review — Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2026. DOI: 10.1016/j.rser.2026.117213

4. Fernandez, J. et al. Energy Considerations of Large Language Model Inference and Efficiency Optimizations — 2025. DOI: 10.48550/arxiv.2504.17674

5. de Zarzà, I. et al. Energy-Aware Multilingual Evaluation of Large Language Models — Electronics, 2026. DOI: 10.3390/electronics15071395

6. Xiao, T. et al. Environmental impact and net-zero pathways for sustainable artificial intelligence servers in the USA — Nature Sustainability, 2025. DOI: 10.1038/s41893-025-01681-y

7. Liang, G.-D. The Cloud’s Thirst: Quantifying AI’s Water Footprint and its Impact on the Water-Energy Nexus in São Paulo, Brazil — Cambridge Prisms: Water, 2026. DOI: 10.1017/wat.2026.10020

8. Fan, Y. V. et al. Data Centre Energy Demand Projections within Shared Socioeconomic Pathways — Energy and Climate Change, 2026. DOI: 10.1016/j.egycc.2026.100253

9. Wang, A.-J. et al. Global data–water symbiosis reduces AI infrastructure’s carbon and water footprint — Environmental Science and Ecotechnology, 2026. DOI: 10.1016/j.ese.2026.100702

10. Chen, D.-B. et al. Artificial intelligence data centers could reach one percent of global electricity demand by 2030 — Communications Sustainability, 2026. DOI: 10.1038/s44458-026-00152-5

11. Jegham, N. et al. How Hungry is AI? Benchmarking Energy, Water, and Carbon Footprint of LLM Inference — 2025. DOI: 10.48550/arxiv.2505.09598

12. Turkay, B. M. et al. Scenario-based forecasting of the global energy demand and carbon footprint of artificial intelligence — PLOS One, 2026. DOI: 10.1371/journal.pone.0343056

13. Shah, S. H. Four water insecurity concerns about datacenters driving the AI revolution — PLOS Water, 2026. DOI: 10.1371/journal.pwat.0000500

14. Aczel, M. et al. The Environmental Cost of AI’s Energy Use: Carbon, Water and Land Footprints — 2026. DOI: 10.53328/inr26rma002

15. Lin, L. et al. Exploding AI Power Use: an Opportunity to Rethink Grid Planning and Management — ACM e-Energy, 2023. DOI: 10.1145/3632775.3661959

16. Shumba, N. et al. A Water Efficiency Dataset for African Data Centers — ACM COMPASS, 2024. DOI: 10.1145/3715335.3735483

17. Paccou, R. et al. Opening the black box of data center electricity consumption forecasting: An application of system dynamics modeling to Northern Virginia — Sustainable Futures, 2026. DOI: 10.1016/j.sftr.2026.102072

18. Bozkurt, A. AI’s Thirst, AI’s Heat, AI’s Waste: Exposing the Hidden Environmental Impact of Every Artificial Intelligence Interaction — Open Praxis, 2025. DOI: 10.55982/openpraxis.17.4.1058

19. Niu, C. et al. TokenPowerBench: Benchmarking the Power Consumption of LLM Inference — 2025. DOI: 10.48550/arxiv.2512.03024

20. Delavande, J. et al. Understanding Efficiency: Quantization, Batching, and Serving Strategies in LLM Energy Use — 2026. DOI: 10.48550/arxiv.2601.22362

21. Masthan Ali, S. B. et al. Assessing the Sustainability of LLM Inference through Energy–Accuracy Analysis — ACM e-Energy, 2026. DOI: 10.1145/3744255.3811741

22. Morrison, J. D. et al. Holistically Evaluating the Environmental Impact of Creating Language Models — 2025. DOI: 10.48550/arxiv.2503.05804

23. Elsworth, C. et al. Measuring the environmental impact of delivering AI at Google Scale — 2025. DOI: 10.48550/arxiv.2508.15734

24. Asghar, M. et al. AI’s Cross Border Energy and Water Footprints: State Duties, No Harm Thresholds, and Paris Agreement Compliance Frameworks — Social Science Review Archives, 2025. DOI: 10.70670/sra.v3i3.875

25. Patel, A. et al. The Environmental Impact of AI Servers and Sustainable Solutions — 2025. DOI: 10.48550/arxiv.2601.06063

Fuentes institucionales y corporativas

• Agencia Internacional de la Energía. Electricity 2026 — Demand y Executive summary.

• Lawrence Berkeley National Laboratory. 2024 United States Data Center Energy Usage Report, diciembre de 2024. Anuncio del Departamento de Energía de EE. UU.

• Mistral AI. Our contribution to a global environmental standard for AI, julio de 2025.

• Our World in Data. How much energy do data centers and artificial intelligence use? (conjunto informativo sustentado en cifras de la AIE).

• Carbon Brief. AI: Five charts that put data-centre energy use and emissions into context.

Los valores por consulta de las herramientas comerciales de IA varían velozmente: cualquier estadística de esta clase tiene que contrastarse con el reporte más actual de la compañía proveedora.