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

Las estimaciones publicadas sobre el consumo de una sola consulta a un modelo de lenguaje se mueven en un rango de más de tres órdenes de magnitud: desde 0,24 vatios-hora hasta casi 30. No es que unos mientan y otros digan la verdad: es que miden cosas distintas. Este artículo reconstruye, con fuentes primarias y revisadas por pares, qué consume la inteligencia artificial en electricidad y en agua, por qué las cifras que circulan son incompatibles entre sí, y cómo leer cualquier titular sobre el tema sin equivocarse. Incluye las cifras agregadas de la Agencia Internacional de la Energía y del Lawrence Berkeley National Laboratory, las mediciones en producción de Google, la primera auditoría de ciclo de vida completo de un modelo comercial (Mistral), y los trabajos académicos que cuantifican la huella hídrica. Al final hay una lista de referencias con DOI para que cualquiera pueda verificar cada dato.

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 resultan comparables entre sí, además de los cinco parámetros que conviene definir antes de contrastar cualquier dato.

• Los datos consolidados de gasto energético, acompañados de sus respectivos contextos y márgenes de variación.

• 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 la dificultad no es global sino local, analizando las situaciones de Virginia del Norte, Irlanda, Oregón y São Paulo.

• Qué palancas disminuyen el impacto de manera real, cuantificadas.

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

Por qué las cuentas no cuadran: cinco parámetros que nadie fija

En julio de 2025 se produjo un acontecimiento revelador. Sam Altman, el máximo responsable de OpenAI, dio a conocer que una petición promedio en ChatGPT gasta 0,34 Wh y aproximadamente 0,32 mililitros de agua. Poco después, Mistral AI dio a conocer el primer análisis sobre el ciclo de vida global de un modelo de lenguaje comercial y cifró el agua de una respuesta de 400 tokens en 45 mililitros. Dos compañías de un mismo ámbito, durante el transcurso del mismo mes, con una brecha superior a cien veces en idéntica variable.

Ninguna de las dos está necesariamente equivocada. Están midiendo cosas distintas, y ahí está el verdadero problema de este debate. Una revisión sistemática de 88 estudios revisados por pares publicada en Renewable and Sustainable Energy Reviews encontró que la energía por tarea en inferencia abarca más de tres órdenes de magnitud en la literatura científica, con la generación de imágenes consumiendo alrededor de 1.450 veces más que una tarea básica de clasificación de texto [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 los datos resultan más fiables, dado 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 que la demanda mundial de los centros de datos rondará los 945 TWh en 2030, una cifra semejante al gasto eléctrico de todo Japón en un año. Asimismo, su publicación Electricity 2026 fija el arranque de 2025 cerca de los 485 TWh, lo que equivale al 1,5 % de la demanda global de electricidad, de los cuales aproximadamente 155 TWh se destinan a infraestructuras centradas en la 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 demanda una única petición

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 trabajo es importante por dos razones más allá del número. La primera es que su frontera del sistema incluye la energía del acelerador activo, el sistema anfitrión, la capacidad inactiva de las máquinas y el sobrecoste energético del centro de datos: es decir, es una contabilidad amplia, no un cálculo optimista de GPU. La segunda es que documenta una reducción de 33 veces en energía y 44 veces en huella de carbono por consulta mediana en un solo año, atribuida a mejoras de software y a la compra de energía limpia. Cualquier cifra sobre consumo por consulta anterior a 2024 está, por tanto, obsoleta por un factor de decenas.

La conclusión práctica no es «consume poco» ni «consume mucho». Es que la elección de modelo y la forma de servirlo pesan más que el hecho de usar IA o no usarla. Un estudio empírico sobre H100 encontró que la estructuración temporal de la llegada de peticiones puede reducir la energía por petición hasta cien veces, y que la mejora por usar precisión reducida solo aparece en regímenes limitados por cómputo [20]. Otro trabajo sobre 14 modelos abiertos de 6.000 a 34.000 millones de parámetros concluyó que aumentar el tamaño del modelo eleva mucho el consumo sin mejoras proporcionales de precisión, y que en bastantes tareas los modelos medianos igualan o superan a los grandes con mucha menos energía [21].

Hay además un hallazgo contraintuitivo que conviene conocer: en una evaluación multilingüe sobre NVIDIA H200 con más de 5.100 ejecuciones, la energía varió hasta el triple entre modelos con cargas idénticas, la correlación entre gasto energético y rendimiento en razonamiento resultó débil (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 consumieron de media menos energía que el inglés en varios modelos [5].

El agua: tres grifos distintos

El agua representa el punto donde más se enreda la discusión pública, y el motivo resulta evidente: coexisten tres corrientes diferentes y casi nunca se especifica a cuál de ellas se hace referencia.

1. Agua directa (alcance 1). La que se evapora en el interior de las torres de refrigeración del centro de datos. Se trata del volumen que suele acaparar los titulares y el único sobre el cual el operador ejerce un control directo.

2. Agua indirecta (alcance 2). La que se consume generando la electricidad que alimenta el centro de datos: refrigeración de centrales térmicas y nucleares, evaporación en embalses hidroeléctricos. Suele ser mayor que la directa. En el clúster de São Paulo, con una carga informática de unos 550 MW y una huella hídrica anual estimada de 16,1 millones de m³, más del 46 % es «agua virtual» consumida en la generación hidroeléctrica[7].

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

Esta diferencia aclara por qué una infraestructura eléctrica de bajas emisiones no garantiza por sí misma un consumo reducido de agua, aspecto que el estudio de Aczel et al. recalca de manera explícita [14]. Asimismo, pone de manifiesto una contradicción territorial: la energía hidráulica, estandarte de la transición energética, desencadena un círculo vicioso donde las necesidades de los centros de procesamiento de datos tensionan redes hídricas y energéticas que ya se encuentran vulnerables debido a la crisis climática [7].

Nótese la diferencia entre la primera y la segunda fila: un orden de magnitud. No es un error de ninguno de los dos trabajos, es que la primera mide retirada y la segunda huella atribuida a cargas de IA. Cualquier artículo que presente ambas como la misma magnitud está mal construido.

La localización importa más que el volumen agregado. Dos tercios de los nuevos centros de datos estadounidenses se sitúan en zonas con estrés hídrico [18], y un análisis en PLOS Water identifica cuatro preocupaciones documentadas en litigios y expedientes públicos en Estados Unidos: erosión de la gobernanza democrática del agua, uso insostenible con subida de tarifas, pérdida de flexibilidad en la toma de decisiones hídricas, y aumento del uso de agua por la vía del incremento de la demanda 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 acarrea tres efectos que transforman por completo el debate:

• El coste es proporcional al uso, no al desarrollo. Un modelo eficiente usado mil millones de veces al día pesa más que un modelo ineficiente entrenado una vez.

• El cuello de botella se desplaza a la ingeniería de servicio. La cuantización, el volumen de lote, la programación de consultas y la selección del motor de inferencia consiguen recortar el gasto energético global hasta un 73 % en comparación con un ajuste sin optimizar [4].

• Surge 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]. Tal como lo plantean Jegham et al., se trata de «una paradoja en auge: conforme la inteligencia artificial resulta más económica y ágil, su implantación generalizada estimula un gasto desmedido de recursos» [11].

Además, existe un factor de ingeniería eléctrica poco conocido que resulta clave para estructurar la red: la demanda energética durante las fases de entrenamiento no es constante. Mediante un registro detallado basado en series temporales, se detectaron fluctuaciones que oscilan entre el 15 % y el 85 % de la capacidad máxima del hardware, lo cual genera complicaciones considerables para la proyección a gran escala de la red [22].

El inconveniente no es general, sino local

Si uno observa únicamente las cifras globales, las consecuencias de la IA aparentan ser controlables. El inconveniente radica en que los recursos no se distribuyen equitativamente: Norteamérica, Europa Occidental y Asia-Pacífico concentran más del 90 % de la capacidad de cómputo proyectada[10], al tiempo que, dentro de dichos territorios, la acumulación se repite en un número reducido de enclaves.

La última fila merece atención porque contradice la intuición habitual. La huella de una consulta idéntica puede variar de forma sustancial según el país donde se ejecute, y no siempre en la dirección que se supone. La ubicación del centro de datos y el diseño de su refrigeración influyen en el impacto ambiental tanto como la eficiencia del hardware[25].

Qué reduce el impacto de verdad

Esta es la parte de la literatura menos citada en prensa y la más útil. Las magnitudes están cuantificadas:

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 encuentra una fuerte coocurrencia espacial entre ambos tipos de instalación que permitiría emparejamientos optimizados a escala nacional [9]. Es el tipo de solución que no requiere ningún avance tecnológico pendiente, solo 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? Existen tres grados de evidencia bastante diferenciados: la medición instrumentada en producción, la inferencia estadística a partir de información pública de API, y la aseveración corporativa carente de 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 hay mediciones de extremo a extremo revisadas por pares de los modelos de razonamiento ni de la IA agéntica. La revisión sistemática de 88 estudios lo señala expresamente: son una modalidad emergente sin mediciones completas publicadas [3]. Dado que estos sistemas generan muchos más tokens por tarea, es probablemente la laguna más relevante hoy.

• 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, lo que obstaculiza la asignación precisa de los impactos [1].

• Los datos locales de consumo de agua rara vez son públicos. Los gobiernos locales y las empresas de servicios no siempre los facilitan, de modo que hace falta solicitarlos por vía de transparencia [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], y una estimación recogida en la literatura sitúa la huella de carbono de la fase de uso en 25 veces la del entrenamiento inicial [18]. En el caso documentado de Mistral Large 2, el 91 % del agua y el 85,5 % de los gases de efecto invernadero corresponden conjuntamente a entrenamiento e inferencia.

¿Cuál es la proporción de electricidad global que demanda la inteligencia artificial?

En conjunto, las instalaciones de servidores demandaron alrededor de 485 TWh durante 2025, lo que equivale más o menos al 1,5 % de la energía eléctrica a nivel global, y de esa cifra cerca de 155 TWh recayeron en centros enfocados en inteligencia artificial. Dicho de otro modo, la IA ronda el 0,5 % del consumo eléctrico mundial. Hacia 2030, la AIE prevé que el gasto energético total de estas infraestructuras alcance aproximadamente 945 TWh, lo que significará cerca del 3 %, con una mayor cuota de protagonismo por parte de la inteligencia artificial.

¿Las optimizaciones de eficiencia solucionan la dificultad?

Solo en parte. Los modelos de escenarios muestran que, aunque la eficiencia por operación mejora de forma sustancial, la demanda agregada crece aproximadamente un orden de magnitud por el aumento del uso [12]. Es el efecto rebote o paradoja de Jevons, documentado explícitamente en esta literatura [18]. Los escenarios que más reducen emisiones combinan consolidación en menos modelos y mayores con transición a electricidad baja en carbono, superando en más de 20 puntos porcentuales lo que logra la eficiencia por sí sola [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].

¿Qué puede hacer una empresa que usa IA para reducir su huella?

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:

• Las cifras de 2030 y posteriores son escenarios, no previsiones. Cuando se citan rangos amplios es porque la incertidumbre es real y está cuantificada en la fuente, no porque haya desacuerdo entre autores.

• 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 evaluados.

• 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.

Las cifras por consulta de los servicios comerciales de IA cambian con rapidez: cualquier dato de esta naturaleza debe comprobarse contra la medición más reciente del proveedor.