La inteligencia artificial (IA) se convirtió en un nuevo actor dentro del mapa energético global. Aunque su consumo eléctrico todavía representa una porción relativamente pequeña frente a sectores como la industria, el transporte o los hogares, su crecimiento acelerado plantea interrogantes sobre el impacto que tendrá en los sistemas energéticos durante la próxima década. ¿Cuánta energía consume realmente la IA? ¿Cómo se compara con otras actividades económicas? Y, sobre todo, ¿por qué su demanda preocupa más por la velocidad de expansión que por su peso actual? Las cifras en perspectiva muestran el lugar que ocupa la inteligencia artificial en la competencia mundial por la energía.

El doble frente de la inteligencia artificial

El crecimiento de la inteligencia artificial ya no es un fenómeno limitado a laboratorios de investigación o grandes empresas tecnológicas. Su expansión está comenzando a transformar de manera significativa el panorama energético mundial, impulsando una demanda eléctrica que aumenta a un ritmo sin precedentes.

Para comprender el impacto energético de la inteligencia artificial resulta fundamental distinguir dos conceptos estrechamente vinculados, aunque diferentes: la energía, entendida como el consumo total acumulado y medida en vatios-hora (Wh), y la potencia, que expresa la demanda instantánea de electricidad y se mide en vatios (W).

A diferencia del transporte, las residencias o parte de la demanda industrial, los centros de datos constituyen una carga base: operan las 24 horas del día, los 365 días del año, sin picos estacionales ni interrupciones significativas.

Desde el punto de vista operativo, el consumo energético de la IA se distribuye en dos grandes etapas. La primera es el entrenamiento (training), proceso inicial mediante el cual el modelo adquiere capacidades a partir del análisis y procesamiento de volúmenes masivos de datos. Se trata de una actividad extraordinariamente intensiva en recursos computacionales y energéticos. A modo ilustrativo, diversas estimaciones señalan que el entrenamiento de un modelo de la magnitud de GPT-4 habría requerido alrededor de 56 GWh, una cantidad de energía comparable al consumo eléctrico anual de una pequeña ciudad.

La segunda etapa es la denominada inferencia (inference), que corresponde al uso cotidiano del modelo ya entrenado para generar respuestas, producir imágenes, realizar traducciones o efectuar predicciones. Si bien cada interacción individual demanda una cantidad de energía significativamente menor que la fase de entrenamiento, la enorme escala y continuidad de su utilización hacen que la inferencia concentre actualmente más del 80 % de la capacidad de procesamiento asociada a la inteligencia artificial y, en consecuencia, represente la mayor parte de su consumo energético total.

De este modo, el desafío energético de la IA no reside únicamente en el elevado costo inicial de crear modelos cada vez más sofisticados, sino también en la creciente demanda derivada de millones de consultas y aplicaciones que operan de manera permanente en todo el mundo.

La demanda real en cifras: energía y potencia

En el nivel más básico, cada interacción con un modelo de IA implica un consumo de energía. Se estima que una consulta realizada a ChatGPT puede requerir entre 0,34 Wh y 2,9 Wh, dependiendo de la complejidad de la tarea y del modelo utilizado. Aunque estas cantidades parecen reducidas de manera individual, representan un consumo que puede ser hasta diez veces superior al de una búsqueda convencional en Google. Multiplicado por cientos de millones de consultas diarias, el impacto energético agregado adquiere una escala considerable. No pensemos ya en “busqueda de google” sino en requerimientos automatizados de todo tipo de sistemas: comercio electrónico, sistemas bancarios, industrias, cálculos, plataformas etc.

La magnitud del fenómeno se vuelve aún más evidente al analizar la infraestructura que sostiene estos servicios. Mientras que un centro de datos tradicional suele demandar entre 10 y 25 MW de potencia, los grandes complejos de hiperescala diseñados específicamente para aplicaciones de inteligencia artificial ya superan los 100 MW. Una demanda de esta magnitud equivale aproximadamente al consumo eléctrico de 100.000 hogares funcionando de manera simultánea.

Las proyecciones futuras muestran una tendencia todavía más compleja. Los centros de datos de próxima generación actualmente en construcción contemplan requerimientos cercanos a los 2.000 MW (2 GW), mientras que algunos proyectos anunciados aspiran a alcanzar los 5.000 MW (5 GW) de potencia instalada. Para dimensionar estas cifras, basta señalar que el entrenamiento de los modelos de inteligencia artificial más avanzados del mundo —los denominados frontier models— ya requiere entre100 y 150 MW de potencia por cada proceso de entrenamiento.

Estos valores reflejan que el desarrollo de la inteligencia artificial no solo constituye una revolución tecnológica, sino también un desafío energético de escala industrial, capaz de modificar la planificación eléctrica y la infraestructura de numerosos países durante las próximas décadas.

El caso de Estados Unidos resulta particularmente ilustrativo. Allí, la potencia requerida por las aplicaciones de inteligencia artificial podría multiplicarse por diez en apenas un lustro, pasando de aproximadamente 5 GW en la actualidad a más de 50 GW en 2030. Una expansión de tal magnitud plantea importantes desafíos para la infraestructura eléctrica, la planificación energética y la seguridad del suministro.

No obstante, es importante poner estas cifras en contexto. A pesar de su rápido crecimiento, el consumo energético asociado específicamente a la inteligencia artificial continúa representando una fracción relativamente pequeña de la demanda energética mundial total, estimada en menos del 0,2 % de la energía final consumida a escala global.

El contexto global: el consumo eléctrico mundial en 2024

Para dimensionar adecuadamente el impacto energético de la inteligencia artificial resulta necesario situarlo dentro del contexto más amplio de la demanda eléctrica global. En 2024, el consumo mundial de electricidad superó por primera vez el umbral de los 30.000 TWh anuales, alcanzando aproximadamente 30.856 TWh. Esta cifra representa el volumen total de electricidad utilizado por hogares, industrias, servicios, sistemas de transporte e infraestructuras digitales en todo el planeta.

Para realizar comparaciones rigurosas es fundamental distinguir entre dos conceptos que suelen confundirse: el consumo de electricidad y el consumo total de energía. Mientras que el primero se refiere exclusivamente a la energía eléctrica utilizada por los distintos sectores, el segundo incluye además otras fuentes energéticas, como los combustibles líquidos, el gas natural, el carbón y diversos derivados energéticos empleados en transporte, calefacción o procesos industriales.

Dado que la infraestructura de la inteligencia artificial depende esencialmente de la electricidad que consumen los centros de datos, los servidores y las redes de comunicación, la comparación más adecuada es aquella basada exclusivamente en el consumo eléctrico. Bajo este enfoque, es posible analizar con mayor claridad qué participación ocupa actualmente la IA dentro de la demanda mundial de electricidad y cómo se compara con otros grandes consumidores de energía eléctrica a escala global.

La siguiente tabla presenta una comparación de los principales sectores consumidores de electricidad durante 2024, ofreciendo una referencia útil para dimensionar el lugar que ocupa la inteligencia artificial dentro del sistema energético mundial.

La industria: el gran consumidor de electricidad

La industria continúa siendo, con amplia diferencia, el mayor consumidor de electricidad del planeta. En conjunto, este sector concentra más del 40 % de la demanda eléctrica mundial, impulsado principalmente por actividades de alta intensidad energética como la siderurgia, la producción de cemento, la industria química y la minería.

El estudio más citado sobre el consumo energético de la minería mineral a nivel global, publicado en 2023 en la revista Global Environmental Change, ofrece una cifra de referencia brutal: La industria minera es responsable de aproximadamente el 1.7% del consumo final de energía a nivel mundial.

La minería del cobre en Chile, por ejemplo, demandó alrededor de 26,9 TWhde electricidad durante 2024, una cifra que por sí sola supera ampliamente el consumo eléctrico anual atribuido directamente a los procesadores de inteligencia artificial a escala global.

Esta comparación resulta relevante para poner en perspectiva el debate actual. Aunque la IA registra una expansión acelerada y concentra una creciente atención pública, su consumo energético sigue siendo, por el momento, una fracción muy reducida frente a la enorme demanda de la industria mundial.

Edificios: hogares y actividades comerciales

Los sectores residencial y comercial constituyen conjuntamente otro de los grandes pilares de la demanda eléctrica global. En 2024, los hogares representaron aproximadamente el 27 % del consumo mundial de electricidad, mientras que los edificios comerciales aportaron cerca del 21 %, sumando entre ambos casi la mitad de toda la electricidad utilizada en el mundo.

Durante ese año, el consumo eléctrico en edificios experimentó un incremento superior a los 600 TWh, equivalente a un crecimiento cercano al 5 %. Buena parte de este aumento estuvo vinculada a la expansión del uso de sistemas de climatización, especialmente aire acondicionado, como respuesta a las intensas olas de calor registradas en numerosas regiones del planeta.

Este fenómeno refleja cómo factores climáticos y demográficos continúan ejerciendo una influencia decisiva sobre la evolución de la demanda eléctrica mundial.

Transporte: el sector que más acelera

Aunque todavía representa una porción relativamente pequeña del consumo eléctrico global —alrededor del 2 %—, el transporte es actualmente uno de los sectores con mayor dinamismo.

La principal fuerza impulsora detrás de este crecimiento es la electrificación de la movilidad. Las ventas mundiales de vehículos eléctricos superaron los 17 millones de unidades en 2024, contribuyendo a que el consumo de electricidad del sector aumentara más de un 8 % respecto del año anterior.

A medida que la transición energética avance y se profundice la sustitución de combustibles fósiles por electricidad, se espera que la participación del transporte en la demanda eléctrica mundial continúe aumentando de forma sostenida durante las próximas décadas.

Centros de datos e inteligencia artificial: el nuevo protagonista

Como señalamos, los centros de datos constituyen la infraestructura física que hace posible el funcionamiento de la economía digital y de los sistemas de inteligencia artificial. En 2024, estas instalaciones consumieron aproximadamente 415 TWh, lo que equivale a alrededor del 1,5 % de toda la electricidad utilizada en el mundo.

Sin embargo, es importante diferenciar entre el consumo total de los centros de datos y el consumo estrictamente asociado a la inteligencia artificial. En 2023, la electricidad utilizada directamente por los procesadores especializados en IA fue significativamente menor, estimándose entre 7 y 11 TWh.

Mientras que la demanda eléctrica de la industria, los hogares o el comercio suele expandirse a tasas de un solo dígito, las proyecciones indican que el consumo de los centros de datos podría duplicarse hacia 2030, alcanzando alrededor de 945 TWh anuales.

Esta trayectoria de crecimiento exponencial explica por qué la inteligencia artificial pasó a ocupar un lugar central en el debate energético global. Más que por su peso actual en el consumo mundial, la preocupación de analistas, empresas y gobiernos radica en la rapidez con la que su demanda energética podría expandirse en los próximos años y en la necesidad de desarrollar infraestructuras capaces de sostener ese crecimiento de manera eficiente y sostenible.

La otra minería: el caso de las criptomonedas

Al analizar el consumo energético de las tecnologías digitales, es importante distinguir entre la minería tradicional de metales y minerales y la minería de criptomonedas. Esta última consiste en la utilización de equipos informáticos especializados para validar transacciones y garantizar la seguridad de redes blockchain.

Se trata de uno de los mayores consumidores de electricidad de la economía digital. Bitcoin, la principal criptomoneda del mundo, opera mediante un mecanismo denominado Proof of Work (Prueba de Trabajo), que requiere que miles de equipos compitan de forma permanente para resolver problemas matemáticos, demandando grandes cantidades de energía eléctrica.

Las estimaciones más recientes indican que el consumo anual de la red Bitcoin se ubicaba, a mediados de 2024, en torno a los 138,2 TWh, aunque distintas fuentes lo sitúan entre 138 y 175 TWh anuales. Para dimensionar su magnitud, basta señalar que su consumo eléctrico es comparable al de países enteros.

La comparación con la inteligencia artificial resulta particularmente interesante. Mientras que el debate energético sobre la IA suele centrarse en su rápido crecimiento futuro, Bitcoin ya representa una demanda eléctrica consolidada y de gran escala. De hecho, su consumo anual equivale aproximadamente a un tercio de toda la electricidad utilizada por los centros de datos del mundo en 2024 y es varias veces superior al consumo atribuible directamente a los procesadores de inteligencia artificial.

Sin embargo, existe una diferencia fundamental entre ambos fenómenos. La demanda energética de Bitcoin depende principalmente de la rentabilidad de la criptomoneda y de la evolución de su red, mientras que el crecimiento del consumo asociado a la inteligencia artificial está vinculado a la expansión de aplicaciones productivas, científicas y comerciales. Por ello, aunque ambas tecnologías compiten por recursos energéticos e infraestructura, la IA presenta un potencial de crecimiento y transformación económica considerablemente mayor.

En cualquier caso, tanto la minería de criptomonedas como la inteligencia artificial reflejan una tendencia común: la creciente importancia de la economía digital como nuevo actor dentro de la demanda energética mundial.

Fuentes:

International Energy Agency. (2025). Energy and AI. IEA. https://www.iea.org/reports/energy-and-ai

International Energy Agency. (2025). Energy demand from AI. In Energy and AI. IEA. https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/energy-demand-from-ai

International Energy Agency. (2026). Key Questions on Energy and AI. IEA. https://www.iea.org/reports/key-questions-on-energy-and-ai

International Energy Agency. (2026). Executive summary. In Key Questions on Energy and AI. IEA. https://www.iea.org/reports/key-questions-on-energy-and-ai/executive-summary

International Energy Agency. (n.d.). Artificial intelligence. IEA. https://www.iea.org/topics/artificial-intelligence

Anadolu Agency. (2025, November 19). AI and data centers emerge as new determinants of global energy demand. https://www.aa.com.tr/en/energy/general/ai-and-data-centers-emerge-as-new-determinants-of-global-energy-demand/53003

Energías Renovables. (2025, April 11). La demanda de electricidad de los centros de datos se duplicará en los próximos cinco años. https://www.energias-renovables.com/panorama/la-demanda-de-electricidad-de-los-centros-20250411