El crecimiento de la inteligencia artificial está aumentando la demanda energética de los centros de datos, mientras la industria tecnológica desarrolla procesadores capaces de entregar mayor rendimiento con un menor consumo de electricidad.
La expansión de la inteligencia artificial está transformando la manera en que las personas utilizan sus dispositivos, desde teléfonos celulares y computadores hasta plataformas empresariales. Sin embargo, este crecimiento también plantea un desafío: ¿cuánta energía requiere la tecnología para funcionar?
La preocupación no es menor. La Agencia Internacional de la Energía (IEA) estima que los centros de datos consumieron alrededor de 415 teravatios hora (TWh) de electricidad en 2024, equivalente al 1,5 % del consumo eléctrico mundial. En su escenario base, la demanda podría superar los 945 TWh en 2030, impulsada principalmente por la inteligencia artificial y otros servicios digitales.
La presión energética está llevando a fabricantes de chips y dispositivos a buscar una mayor eficiencia. El objetivo es que los equipos puedan realizar tareas más complejas, ejecutar modelos de inteligencia artificial y ofrecer mejores gráficos sin que el consumo de energía aumente en la misma proporción.
Más rendimiento con menos energía
Una de las estrategias está en el desarrollo de procesadores fabricados con tecnologías más avanzadas y en la incorporación de componentes especializados para determinadas tareas.
En lugar de utilizar únicamente la CPU para ejecutar todos los procesos, los dispositivos actuales distribuyen las cargas entre la CPU, la GPU y unidades especializadas de inteligencia artificial, conocidas como NPU. Esta arquitectura permite que cada componente se encargue de las operaciones para las que resulta más eficiente.
También ha cobrado importancia la IA en el propio dispositivo, conocida como inteligencia artificial ‘on-device’. Al ejecutar determinadas funciones directamente en el teléfono o computador, se puede reducir la necesidad de enviar constantemente información a centros de datos remotos.
Un ejemplo reciente es el MediaTek Dimensity 9600 Pro, presentado en septiembre de 2026. El fabricante señala que su procesador utiliza un proceso de fabricación de 2 nanómetros y alcanza una reducción de hasta 61 % en el consumo de energía de la CPU en cargas multinúcleo frente a la generación anterior. Además, su segunda generación de NPU está diseñada para reducir en 40 % el consumo energético en determinadas funciones de IA que permanecen activas.
Estas cifras corresponden a mediciones reportadas por el fabricante y deben entenderse en las condiciones específicas de sus pruebas; no significan necesariamente que un teléfono completo consuma 61 % menos energía durante todo su uso.
El crecimiento de los datos también puede ir acompañado de mayor eficiencia
El desafío energético no es exclusivo de los fabricantes de procesadores. Las redes de telecomunicaciones también han tenido que responder al crecimiento acelerado del tráfico de datos.
De acuerdo con la GSMA, entre 2019 y 2024 el tráfico mundial de datos móviles aumentó más de cuatro veces y las conexiones móviles crecieron 10 %. A pesar de ese incremento, las emisiones operacionales de los operadores móviles disminuyeron 13 % durante el mismo periodo. La organización atribuye parte de esta reducción a avances en eficiencia energética y al mayor uso de energías renovables.
El comportamiento muestra que un aumento en el uso de la tecnología no necesariamente tiene que traducirse en un incremento equivalente de su impacto energético. Para conseguirlo, sin embargo, se requiere mejorar de manera constante la eficiencia de equipos, redes y centros de datos.
La IA aumenta el reto energético
Aunque los avances en eficiencia ofrecen una oportunidad, la expansión de la inteligencia artificial también está aumentando la demanda de electricidad.
La IEA señala que los centros de datos enfocados en IA están impulsando la utilización de servidores de alto rendimiento y aumentando la densidad energética de estas instalaciones. En su escenario actualizado, el consumo eléctrico de los centros de datos pasaría de aproximadamente 485 TWh en 2025 a 950 TWh en 2030, mientras que el consumo de los centros dedicados específicamente a IA crecería a un ritmo todavía mayor.
Por esta razón, el desarrollo de chips más eficientes debe estar acompañado de avances en refrigeración, redes eléctricas, software, almacenamiento y generación de energía.
La IEA calcula además que las energías renovables podrían cubrir aproximadamente la mitad del crecimiento de la demanda eléctrica de los centros de datos hasta 2035, aunque también se requerirán otras fuentes de generación para atender el aumento previsto.
Una responsabilidad compartida
La transición hacia una tecnología más eficiente no depende únicamente de los fabricantes. Los operadores de telecomunicaciones, desarrolladores de software, empresas y usuarios también tienen un papel en la reducción del consumo y en el aprovechamiento de los equipos durante más tiempo.
Para la industria, el desafío consiste en diseñar dispositivos que puedan responder a las nuevas demandas de inteligencia artificial sin incrementar de manera proporcional su consumo energético.
El futuro de la tecnología, por tanto, no estará definido solamente por qué tan rápido puede funcionar un procesador o qué tan avanzada puede ser una inteligencia artificial, sino también por la cantidad de energía necesaria para conseguirlo.
La eficiencia energética se convierte así en uno de los principales retos de la próxima generación de dispositivos: hacer más, procesar más información y ofrecer nuevas funciones, pero utilizando cada vez mejor los recursos disponibles.
