El impacto ambiental de la IA: así se comparan OpenAI, DeepSeek y Anthropic

Las empresas que desarrollan modelos de Inteligencia Artificial (IA) están dispuestas a compartir datos detallados sobre su rendimiento en indicadores que demuestren su eficacia. Lo que no están tan dispuestas a revelar es información sobre su impacto ambiental.

Ante la falta de datos claros, han circulado diversas estimaciones. Sin embargo, un nuevo estudio publicado en arXiv, el servidor de preimpresiones de la Universidad de Cornell, ofrece una estimación más precisa de cómo el uso de la IA afecta al planeta.

El equipo de investigación, compuesto por científicos de la Universidad de Rhode Island, Providence College y la Universidad de Túnez, desarrolló lo que describen como el primer punto de referencia basado en la infraestructura para la inferencia o el uso de la IA.

Al combinar datos públicos de latencia de API con información sobre las GPU que operan en segundo plano y la composición de las redes eléctricas regionales, calcularon la huella ambiental por solicitud de 30 modelos de IA convencionales. Los datos de energía, agua y carbono se consolidaron posteriormente en una puntuación de “ecoeficiencia”.

“Comenzamos a pensar en comparar estos modelos en términos de recursos ambientales, agua, energía y huella de carbono”, dice Abdeltawab Hendawi, profesor asistente de la Universidad de Rhode Island.

La IA tiene un costo ambiental impactante

Los hallazgos son contundentes. El modelo o3 de OpenAI y el modelo de razonamiento principal de DeepSeek consumen más de 33 vatios-hora (Wh) para una respuesta larga, lo que equivale a más de 70 veces la energía requerida por el GPT-4.1 nano de OpenAI, un modelo más pequeño. Claude-3.7 Sonnet, desarrollado por Anthropic, es el más ecoeficiente, afirman los investigadores, señalando que el hardware desempeña un papel fundamental en el impacto ambiental de los modelos de IA: el GPT-4o mini, que utiliza GPU A100 más antiguas, consume más energía por consulta que el GPT-4o, de mayor tamaño y que funciona con los chips H100 más avanzados.

El estudio también reveló que cuanto más larga es la consulta, mayor es el impacto ambiental. Incluso las consultas cortas consumen una cantidad considerable de energía. Una sola solicitud breve de GPT-4o consume aproximadamente 0,43 Wh. Con las 700 millones de llamadas GPT-4o diarias estimadas por OpenAI, los investigadores afirman que el consumo total de energía podría alcanzar entre 392 y 463 gigavatios hora (GWh) anuales, suficiente para abastecer a 35,000 hogares.

La adopción de IA por parte de usuarios individuales puede generar rápidamente costos ambientales significativos. “Usar ChatGPT-4o consume anualmente tanta agua como las necesidades de bebida de 1.2 millones de personas”, afirma Nidhal Jegham, investigador de la Universidad de Rhode Island y autor principal del estudio. “A pequeña escala, a escala de mensajes o indicaciones, parece insignificante, pero al ampliarlo, especialmente considerando la expansión de la IA en los diferentes índices, se está convirtiendo en un problema creciente”.