El despegue de la IA abre un agujero climático que amenaza el objetivo de 1,5 °C

La inteligencia artificial (IA) promete ayudar al clima, pero de momento le pasa factura. Un estudio publicado este lunes en la revista Communications Earth & Environment ⁽¹⁾ –del grupo Nature– ha calculado que, si los centros de datos crecen al ritmo más acelerado previsto por la Agencia Internacional de la Energía (AIE), la IA acumulará una deuda de carbono de 2.850 millones de toneladas de CO2 antes de que sus ahorros anuales superen a sus emisiones, algo que no sucederá hasta finales de 2031.

El trabajo, firmado por Yassine Charabi, investigador del Departamento de Geografía de la Universidad de Kuwait, advierte de que esa factura anticipada estrecha el ya menguante presupuesto de carbono disponible para limitar el calentamiento global a 1,5 °C.

La razón es un desajuste de tiempos: construir y alimentar la infraestructura digital emite CO2 desde el primer día, mientras que los ahorros que la IA puede facilitar –en redes eléctricas, industria o transporte– tardan años en materializarse.

Un ‘valle de carbono’ hasta 2031

En el escenario de expansión más rápida, las emisiones anuales de la inteligencia artificial superan a sus ahorros durante todo el periodo anterior a 2030

En el escenario de expansión más rápida, las emisiones anuales de la inteligencia artificial superan a sus ahorros durante todo el periodo anterior a 2030, señala el estudio. Es la trayectoria que la AIE bautiza como Lift-Off –despegue– y que el trabajo toma como caso de referencia: en ella, el punto de equilibrio no llega hasta finales de 2031, con una deuda mediana acumulada de 2.850 millones de toneladas de CO2. El desequilibrio aparece en los cuatro escenarios analizados, aunque resulta menos profundo en los de crecimiento contenido o de alta eficiencia.

Para llegar a esa cifra, el autor ha construido un modelo probabilístico de contabilidad de carbono acumulado, calibrado con los escenarios del informe Energy and AI de la AIE hasta 2035 y ejecutado en 10.000 simulaciones de tipo Monte Carlo. El cálculo suma las emisiones de operación y fabricación de la infraestructura digital y les resta los ahorros que la IA puede facilitar en otros sectores. Al periodo en el que ese balance sigue siendo desfavorable para el clima lo denomina “valle de carbono”.

El estudio desmenuza esa factura. La mayor parte, 1.960 millones de toneladas (en torno al 69%), corresponde al consumo eléctrico ordinario de unos centros de datos que ya demandaron 460 teravatios hora en 2024. Otros 870 a 910 millones de toneladas proceden de un efecto menos conocido: al funcionar casi sin pausa, estas instalaciones se abastecen a menudo de las centrales marginales de la red, más contaminantes que la media. La fabricación del hardware, renovado cada tres años, añade pulsos periódicos de unos 20 millones de toneladas.

La física del clima hace que ese adelanto importe. El calentamiento depende de las emisiones acumuladas, no del balance de un año concreto, de modo que el CO2 liberado ahora no se borra con los ahorros posteriores. Compensarlo exigiría recurrir a tecnologías de captura de carbono aún no probadas a gran escala, señala el trabajo.

La paradoja de la eficiencia

Las mejoras de eficiencia no garantizan por sí solas que la demanda eléctrica de la inteligencia artificial deje de crecer

Las mejoras de eficiencia no garantizan por sí solas que la demanda eléctrica de la inteligencia artificial deje de crecer, advierte el trabajo, que detecta un clásico efecto rebote –la llamada paradoja de Jevons–. Según las proyecciones de la AIE para 2030, las mejoras técnicas ahorrarán 154 teravatios hora de electricidad, pero la expansión acelerada de la IA añadirá 318, más del doble: cuanto más barato resulta cada cálculo, más se calcula.

A ese límite se suma una brecha geográfica: refrigerar un centro de datos en climas cálidos exige mucha más energía. Las instalaciones de África y Oriente Medio consumen entre un 37% y un 45% más que las norteamericanas para una misma carga de trabajo, porque el calor ambiental obliga a gastar más electricidad en disipar el que generan los servidores.

Hay un matiz adicional. No toda la IA sirve para recortar emisiones: buena parte de los nuevos centros de datos alimenta aplicaciones generales o generativas sin relación directa con el clima. Si solo entre el 10% y el 50% del crecimiento de la infraestructura se vincula a usos climáticos –optimizar redes eléctricas, procesos industriales o logística–, la deuda aumenta y el punto de equilibrio podría no alcanzarse dentro del horizonte analizado, advierte el estudio.

El precio de la duda

Cada año de retraso en la adopción climática de la inteligencia artificial añade unos 450 millones de toneladas de CO2 a la deuda acumulada

Cada año de retraso en la adopción climática de la inteligencia artificial añade unos 450 millones de toneladas de CO2 a la deuda acumulada, calcula el autor, que bautiza esa penalización como el “precio de la vacilación”. La relación es casi lineal: con un aplazamiento de tres años en aplicar la IA a la energía, la industria o el transporte, la factura subiría de 2.850 a unos 4.200 millones de toneladas; con cinco, rozaría los 5.100 millones.

No todo son malas noticias. Los propios centros de datos pueden convertirse en un activo de flexibilidad para la red eléctrica: desplazar las tareas de cálculo a las horas de mayor producción renovable o limitar su potencia de forma dinámica reduce su exposición a la generación más contaminante y acorta el valle de carbono.

En un mundo de presupuestos de carbono menguantes, la secuencia del despliegue importa

YASSINE CHARABI, Universidad de Kuwait

“En un mundo de presupuestos de carbono menguantes, la secuencia del despliegue importa”, resume Charabi en un comentario publicado junto al estudio ⁽²⁾. El investigador subraya que su trabajo no es un alegato contra la IA, sino a favor de un despliegue alineado con el clima –electricidad limpia más rápida, más eficiencia y una contabilidad de emisiones transparente–: la cuestión ya no es si la tecnología acabará ayudando, sino cuándo, porque sus trayectorias en esta década determinarán si ese potencial se convierte en un beneficio real o en una hipoteca añadida sobre el presupuesto de carbono del 1,5 °C.