En la última década, dos tecnológicas revolucionarias han cambiado el panorama digital global, tanto el auge de las criptomonedas, encabezadas por Bitcoin, como el desarrollo acelerado de la inteligencia artificial. Ambas prometen transformar industrias completas, desde las finanzas hasta la salud, pasando por la educación, el arte y el entretenimiento.
Sin embargo, a medida que estas tecnologías avanzan, también lo hace la preocupación por su impacto ambiental, especialmente por su consumo energético. ¿Cuál de estas innovaciones demanda más recursos? ¿Podemos sostener su crecimiento sin comprometer el planeta? En este artículo exploramos las diferencias y similitudes en su consumo de energía, y qué se está implementando para hacerlo más sostenible.
¿Por qué estas tecnologías requieren tanta energía?
Tanto Bitcoin como la inteligencia artificial comparten un rasgo común, su necesidad de ejecutar enormes cantidades de cálculos en muy poco tiempo. Esta capacidad de procesamiento, aunque fundamental para su funcionamiento, implica un elevado consumo energético. Sin embargo, las razones detrás de este consumo varían significativamente en cada caso.
Bicoin utiliza un mecanismo de seguridad llamado Proof of Work , prueba de trabajo. Este sistema requiere que miles de computadoras en todo el mundo que compitan para resolver complejos algoritmos y enigmas matemáticos. El primero en resolver el problema valida un bloque de transacciones y recibe una recompensa en Bitcoin.
Este proceso consume enormes cantidades de electricidad porque requiere hardware especializado, como los ASICs, funcionando las 24 horas del día. Cuanto más valioso es el Bitcoin, más incentivos hay y más energía se gasta en la red.
Por su parte, la inteligencia artificial requiere grandes cantidades de energía en dos momentos clave del proceso. El primero es el entrenamiento de los modelos, especialmente aquellos de gran escala, como los modelos de lenguaje o los sistemas de visión artificial desarrollados por empresas como pueden ser Tesla o Meta. Este proceso puede durar semanas y demanda una enorme capacidad de cálculo, normalmente a través de supercomputadoras equipadas con GPUs o TPUs de alto rendimiento.
La segunda etapa es el uso cotidiano de estos modelos, también conocida como inferencia. Aunque esta fase consume menos energía que el entrenamiento, su impacto sigue siendo considerable, sobre todo cuando millones de personas acceden simultáneamente a sistemas de inteligencia artificial en aplicaciones, asistentes virtuales o servicios en la nube. Además, podemos sumarle el consumo energético asociado a los centros de datos donde se alojan estos modelos, los cuales requieren sofisticados sistemas de refrigeración, distribución eléctrica y gestión térmica para funcionar de manera segura y continua.
Comparativa del consumo energético
En términos globales, el consumo energético de la inteligencia artificial está creciendo rápidamente, pero su perfil es distinto. El entrenamiento de un modelo de lenguaje grande, como GPT-3, puede consumir entre 1 y 5 gigavatios-hora (GWh) en un solo proceso, suficiente para abastecer a más de mil hogares durante un año. Si bien este gasto no es constante como en Bitcoin, el uso masivo de modelos ya entrenados en la fase de inferencia, sumados a la expansión de centros de datos en todo el mundo, ha llevado a estimaciones que sitúan el consumo anual de la IA global en torno a los 85–100 TWh, una cifra que muy similar a la de Bitcoin.
Por otro lado, Bitcoin sigue siendo uno de los mayores consumidores de energía entre las tecnologías digitales. Según estimaciones del Cambridge Centre for Alternative Finance, la red de Bitcoin consume entre 100 y 150 teravatios hora (TWh) al año, lo que equivale aproximadamente al consumo eléctrico anual de algunos países. Esta cifra se mantiene relativamente estable debido a la naturaleza del sistema de Proof of Work, que requiere un gasto energético constante y descentralizado para asegurar y validar las transacciones.
¿De dónde proviene?
El problema no es solo cuánta energía se consume, si no de dónde proviene. Bitcoin, en sus primeros años, dependía en gran medida de energía fósil barata, como el carbón o el petróleo. Aunque algunos proyectos usan fuentes renovables, muchas operaciones aún están localizadas en países con energía no limpia, como China antes de las restricciones, Kazajistán o regiones de EE.UU. con un bajo precio del carbón.
La inteligencia artificial, especialmente en grandes empresas como Google, Microsoft o OpenAI, tiende a estar alojada en centros de datos con acceso a energías renovables. En este sentido, indicar que empresas como Amazon Web Services o Azure están migrando rápidamente hacia energía solar y eólica. Aun así, el crecimiento explosivo del uso de IA puede presionar la red eléctrica y requerir cada vez más capacidad de cómputo, lo que puede contrarrestar estos avances si no se gestiona adecuadamente.
¿Qué se está haciendo para reducir el impacto?
Bitcoin está adoptando diversas estrategias para reducir su impacto ambiental sin comprometer la seguridad de su red. Una parte cada vez mayor de la minería se realiza con fuentes de energía renovable, como la hidroeléctrica, solar o eólica, especialmente en regiones donde estas alternativas son abundantes, como Islandia, Canadá o en estados americanos como Texas. Además, algunas operaciones han comenzado a aprovechar energía que antes se desperdiciaba, como el gas natural residual que se quemaba sin uso en explotaciones petroleras. A su vez, se han desarrollado equipos de minería más eficientes, capaces de realizar más cálculos con un menor consumo eléctrico. Por otro lado, exiten soluciones complementarias como la red Lightning que permiten procesar transacciones fuera de la cadena principal, lo que reduce significativamente la carga energética de la red.
En el caso de la inteligencia artificial, los esfuerzos se centran en mejorar la eficiencia tanto a nivel algorítmico como de infraestructura. Asimismo, se están creando modelos más ligeros y optimizados que requieren menos recursos computacionales sin sacrificar demasiado su rendimiento. También, se utilizan chips especializados, como las TPUs o las nuevas generaciones de GPUs, que consumen menos energía por operación. Las grandes compañías tecnológicas han invertido en centros de datos sostenibles, alimentados por energías renovables y equipados con sistemas de refrigeración avanzados para minimizar el consumo. Además, algunas empresas han comenzado a publicar datos sobre el gasto energético de sus procesos de entrenamiento, promoviendo una mayor transparencia y conciencia sobre su huella ecológica.
Tanto el Bitcoin como la inteligencia artificial representan avances fascinantes y de vital importancia. No obstante, como toda tecnología disruptiva, no son neutros en su impacto, por lo que la clave es encontrar un equilibrio entre seguir innovando sin comprometer el planeta. Esten escenario, implica establecer inversiones en investigación sostenible, fomentar políticas energéticas responsables. No se trata de detener el progreso, sino de redireccionarlo con responsabilidad.
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