2024 · Última revisión 2026-05-24
Índice de Huella de IA
Una consulta a la IA es invisible, pero consume electricidad real, evapora agua real para enfriar los servidores y emite CO₂ real. Este índice traduce el costo medido de las tareas de IA más comunes a unidades comparables y muestra a cuánto asciende el hábito de un usuario ligero, medio o intensivo a lo largo de un año. Todas las cifras corresponden únicamente a la inferencia (uso del modelo, no entrenamiento), el agua es de alcance 1 en el sitio, y los números son estimaciones basadas en las fuentes indicadas.
Tarea más ligera
Consulta a Gemini (medida)
0,24 Wh
de energía por uso
Tarea más pesada
Consulta de razonamiento ("thinking")
7,6 Wh
de energía por uso
Energía por tarea de IA
| Puesto | Tarea | Energía | Agua | Carbono |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Consulta a Gemini (medida) | 0,24 kWh | 0,4 L | 113 g |
| 2 | Chat de IA breve | 0,30 kWh | 0,5 L | 141 g |
| 3 | Consulta a GPT-4o | 0,42 kWh | 0,8 L | 198 g |
| 4 | Documento largo (~10k tokens) | 2,50 kWh | 4,5 L | 1178 g |
| 5 | Generación de imágenes con IA | 2,91 kWh | 5,2 L | 1369 g |
| 6 | Consulta de razonamiento ("thinking") | 7,60 kWh | 13,7 L | 3580 g |
Las cifras corresponden a 1.000 usos para facilitar la lectura. El agua utiliza el factor de enfriamiento estándar del sector de 1,8 L/kWh; el carbono emplea la intensidad promedio mundial de la red eléctrica (471 gCO₂/kWh, 2024).
A qué equivale un año de uso de IA
Tres perfiles de usuario estilizados, cada uno con una combinación fija mensual de tareas, proyectados a lo largo de un año y expresados en actividades cotidianas. La huella anual de IA de un usuario intensivo es real, aunque modesta comparada con un vuelo de larga distancia o un año conduciendo — el objetivo es la comparación, no la alarma.
| Usuario | Energía / año | Agua / año | Carbono / año | En términos cotidianos |
|---|---|---|---|---|
| Usuario ligero | 0,2 kWh | 0 L | 0,1 kg | ≈ 17 cargas de teléfono · 0 duchas · 0 km recorridos |
| Usuario medio | 2,8 kWh | 5 L | 1,3 kg | ≈ 230 cargas de teléfono · 0 duchas · 5 km recorridos |
| Usuario intensivo | 22,5 kWh | 41 L | 10,6 kg | ≈ 1878 cargas de teléfono · 1 duchas · 43 km recorridos |
Cómo se construye el índice
Cada tarea tiene asociada una cifra de energía por uso citada: un chat breve 0,30 Wh, una consulta medida a Gemini 0,24 Wh, una consulta a GPT-4o 0,42 Wh, un documento largo 2,5 Wh, una imagen 2,907 Wh y una consulta de razonamiento 7,6 Wh. La energía se convierte a agua multiplicando los kWh por un factor de efectividad en el uso del agua de 1,8 L/kWh (en el sitio, alcance 1), y a carbono multiplicando por la intensidad de red promedio mundial del ciclo de vida de 471 gCO₂/kWh. Los perfiles aplican una combinación fija mensual de tareas, multiplican por doce y expresan el resultado en cargas de teléfono, duchas y kilómetros recorridos usando referencias cotidianas citadas.
Notas y limitaciones
Estas son estimaciones. La energía por tarea varía considerablemente según el modelo, la longitud del prompt, el hardware y el centro de datos, y los límites de medición difieren (la energía del sistema completo es aproximadamente 2,4× la energía solo de GPU). Los modelos de frontera cerrados no se miden directamente. El agua mostrada corresponde únicamente al enfriamiento en el sitio y excluye el agua fuera del sitio (alcance 2) utilizada para generar la electricidad. El carbono depende de la red eléctrica local, que en algunas regiones es mucho más limpia que el promedio mundial utilizado aquí. Use las cifras como órdenes de magnitud para comparar, no como contabilidad precisa.
Fuentes
- Epoch AI — How much energy does ChatGPT use? (0.3 Wh chat, 2.5 Wh long input)
- Hugging Face / Luccioni — AI Energy Score v2 (reasoning ≈ 7.6 Wh/query)
- Luccioni, Jernite & Strubell — Power Hungry Processing (image ≈ 2.907 Wh)
- Google — Measuring the environmental impact of AI inference (Gemini 0.24 Wh)
- OWID — Carbon intensity of electricity (lifecycle, 2024)