- Carlos Martínez Rojas
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Introducción
Los modelos fundacionales —aquellos grandes modelos de inteligencia artificial (IA) capaces de desempeñar múltiples tareas con mínima intervención humana— están revolucionando industrias: desde la salud y la educación hasta el marketing, desarrollo de software y atención al cliente. Sin embargo, detrás de su aparente magia tecnológica existe un coste real: su consumo energético y su impacto ambiental. En un contexto global donde la sostenibilidad es prioridad, es indispensable preguntarse: ¿cuál es la huella energética real de estos modelos fundacionales? Este artículo explora cómo se produce ese consumo, por qué preocupa y qué alternativas emergen para equilibrar innovación con responsabilidad ambiental.
Contexto histórico: evolución hacia modelos fundacionales
Los primeros sistemas de IA, desarrollados durante el siglo XX, eran modestos en alcance y consumo: algoritmos específicos, orientados a tareas delimitadas, con requerimientos computacionales modestos. Con el advenimiento del deep learning y el acceso a unidades de procesamiento gráfico (GPUs) de alto rendimiento, la década de 2010 marcó un punto de inflexión.
- Modelos como BERT (2018) ya usaban decenas o cientos de millones de parámetros, inaugurando un cambio de paradigma en procesamiento de lenguaje natural.
- En 2020, GPT‑3 alcanzó 175 mil millones de parámetros, con estimaciones de consumo energético considerables.
- A partir de 2023-2025, nuevas generaciones de modelos —más grandes, más potentes, más generalistas— han escalado en capacidad, alcance y uso. Pero este salto no ha sido gratis en términos energéticos.
Este recorrido histórico revela una clara tendencia: a mayor capacidad del modelo, mayor demanda computacional y, por ende, mayor consumo de recursos.
Análisis técnico: por qué los modelos fundacionales demandan tanta energía
Entrenamiento: fase intensiva
Entrenar un modelo fundacional implica: procesar enormes volúmenes de datos, utilizar miles o millones de horas-GPU, ejecutar ajustes, validaciones y pruebas — todo ello en centros de datos especializados.
Según estudios recientes, la “hambre energética” de estos modelos es considerable: algunos llegan a requerir cientos de megavatios-hora solo en entrenamiento.
Esto no incluye solo el consumo eléctrico, sino también el uso de agua y otros recursos para refrigeración, mantenimiento y operación de data centers.
Inferencia: consumo continuo y escalable
Una vez entrenado el modelo, cada petición (prompt, generación de texto, imagen, consulta, etc.) exige que el sistema ejecute cálculos intensivos: la fase de inferencia. Aunque cada ejecución individual puede consumir una fracción de energía comparada con el entrenamiento, la enorme escala de uso global (miles de millones de consultas diarias) convierte a la inferencia en el principal responsable de la huella energética general.
Un estudio de 2025 destaca que la fase de inferencia puede representar hasta el 90 % del uso energético total de un modelo durante su ciclo de vida.
Además, recientes investigaciones muestran que la arquitectura de los modelos —especialmente los bloques de attention en modelos transformadores— consume una proporción significativa de energía por operación, lo que implica que no basta con contar parámetros o FLOPs: hay que optimizar componentes específicos.
Impacto ambiental y social
Emisiones de carbono y recursos
El alto consumo eléctrico se traduce en emisiones de CO₂: el entrenamiento de algunos modelos ha sido comparado con las emisiones de varios automóviles durante un año de uso.
Además del CO₂, los data centers requieren gran cantidad de agua para refrigeración, lo que implica una presión adicional sobre recursos hídricos —un costo ambiental que muchas veces pasa desapercibido.
Contradicción entre beneficios y externalidades
La IA ofrece beneficios reales: en salud, permite diagnósticos más rápidos; en educación, tutoría personalizada; en transporte y energía, optimización de recursos; en negocios, automatización y eficiencia.
Sin embargo, ese progreso tiene una contrapartida: un impacto ambiental creciente, especialmente cuando el uso de IA se vuelve masivo e indiscriminado. Esa tensión despierta preguntas éticas y prácticas sobre sostenibilidad, equidad, accesibilidad y prioridades globales.
Hacia una IA más sostenible: alternativas y buenas prácticas
El panorama no es desencadenar un freno tecnológico, sino impulsar una evolución responsable. Algunas rutas promotoras de una “IA verde”:
- Modelos compactos o especializados (“small but efficient”): según un informe de 2025 de UNESCO y UCL, usar modelos más pequeños adaptados a tareas específicas puede reducir el consumo de energía hasta en un 90 % sin sacrificar desempeño.
- Optimización de inferencia: técnicas y arquitecturas orientadas a eficiencia (batching, optimizaciones de software, hardware especializado) pueden reducir hasta un 73 % del uso energético respecto a implementaciones poco eficientes.
- Uso de energías renovables e infraestructura sostenible: data centers alimentados por energía limpia, mejores prácticas de refrigeración, transparencia en huella ambiental.
- Selección consciente de modelos según la tarea: evitar “titanes de parámetros” cuando no son necesarios; priorizar eficiencia energética sobre capacidad excesiva.
Estas prácticas demuestran que sí es posible avanzar hacia una IA más sostenible, sin renunciar a los beneficios transformadores que ofrece la tecnología.
Consideraciones éticas y regulatorias
El crecimiento de la IA plantea dilemas importantes:
- ¿Es moral priorizar eficiencia, reducción de emisiones y consumo responsable sobre la obsesión por más parámetros y “mejor performance”?
- ¿Cómo garantizar transparencia ambiental cuando muchas empresas no publican datos reales de consumo o emisiones?
- ¿Debe regularse la huella energética de modelos fundacionales, especialmente cuando su uso escala globalmente?
Existen señales de que la regulación comienza a considerarlo: algunas propuestas de regulación en IA (en ciertos ámbitos) incluyen criterios de sostenibilidad o transparencia en consumo.
Además, como sociedad, debemos evaluar costos y beneficios: la IA puede mejorar salud, educación, eficiencia energética en redes, gestión urbana, entre otros —pero no a costa del planeta.
Conclusión
La huella energética de los modelos fundacionales ya no puede ignorarse. Más allá del hype tecnológico, su consumo masivo y continuo implica un impacto ambiental real, vinculando IA con cambio climático, consumo de recursos y desigualdades ecológicas. Sin embargo, hay caminos hacia una IA sostenible: modelos compactos, optimización de inferencia, infraestructura limpia, selección consciente, transparencia. El desafío de la próxima década no será solo lograr IA más inteligente, sino IA responsable con el planeta.
Como comunidad tecnológica, investigadores, empresas y reguladores debemos asumir la responsabilidad. Innovar no solo significa crear modelos potentes, sino también sostenibles.
Preguntas frecuentes sobre que son los modelos funcionales
¿Qué son modelos fundacionales?
Son grandes modelos de IA diseñados para aprender de enormes volúmenes de datos y realizar múltiples tareas (texto, imagen, análisis, etc.) sin necesidad de entrenamientos específicos para cada función.
¿Por qué consumen tanta energía?
Porque su entrenamiento y uso requieren centros de datos con GPUs/TPUs, procesamiento intensivo, refrigeración, y luego miles de inferencias diarias que representan consumo constante.
¿La IA tiene necesariamente una huella ambiental negativa?
No necesariamente: con buenas prácticas —modelos eficientes, energías renovables, optimización— es posible reducir considerablemente su impacto.
¿Qué estrategias existen para hacer la IA más sostenible?
Modelos compactos especializados, optimización de inferencia, uso de infraestructura renovable, selección consciente del modelo según tarea, transparencia en consumo y emisiones.
