Se llama Cuarta Revolución Industrial, o lo que ya muchos llaman la etapa cuarta de la Revolución Industrial para no poner nombres que han usado gente que nos causa tanto rechazo como Klaus Schwab (expresidente del Foro Económico Mundial), a la confluencia de una serie de tecnologías y la desintegración de las fronteras entre las esferas física, digital, y biológica.
En esa convergencia de ciencias aplicadas se encuentra en lugar destacada y como piedra angular la Inteligencia Artificial (IA). O dicho de otra manera, no hay avances significativos sin el uso de la IA. Incluso los buscadores de internet ya están cambiando a modo IA.
Pero hay un problema, entre muchos, que limitan este cambio, el consumo energético de la IA es significativamente más alto que el del software tradicional. Para entenderlo bien, hay que dividir este nuevo formato en dos fases: el «costo por uso» (cada vez que tú preguntas) y el «costo global» (la infraestructura mundial).
Voy a detallar los consumos para que se entienda mejor.
En primer lugar el Consumo por consulta, cuando interactúas con una IA como ChatGPT o Gemini, el consumo es mucho mayor que una búsqueda simple en Google. Se estima que una sola consulta a una IA generativa consume entre 10 y 30 veces más energía que una búsqueda tradicional en Google.Si lo ponemos en cifras:la búsqueda estándar consume 0.0003 kWh aproximadamente y Consulta a IA (ChatGPT/Gemini) de 0.003 a 0.01 kWh (dependiendo de la complejidad y longitud de la respuesta).
Queda más claro si hacemos equivalencias de consumo: una conversación breve con una IA gasta la misma energía que mantener una bombilla LED encendida durante 1 hora.Google ha publicado que una consulta promedio a Gemini consume unos 0.24 Wh, lo que equivale a ver la televisión durante unos 9 segundos.¿Parece poco? Multiplícalo por miles de millones de usuarios.
El verdadero impacto está en la suma total. Los centros de datos que alimentan estas IAs son gigantescos devoradores de electricidad. Se espera que el consumo de los centros de datos se duplique para 2030, alcanzando cerca de 1,000 TWh. Para que te hagas una idea, eso es equivalente al consumo eléctrico total de un país entero como Japón.
Crear un modelo como GPT-4 requiere meses de funcionamiento de miles de GPUs. Entrenar una sola vez un modelo grande consume la misma electricidad que 1.000 hogares estadounidenses durante un año.Pero aunque el entrenamiento es muy costoso, el uso diario por millones de personas consume aún más energía a largo plazo.
El costo oculto: El agua. Además de electricidad, la IA «bebe» mucha agua para enfriar los servidores que se sobrecalientan al «pensar». Se estima que una conversación típica de 20-50 preguntas con una IA «consume» (evapora) aproximadamente 500 ml de agua (una botella pequeña). «Data centers» masivos pueden llegar a consumir millones de litros al día solo en refrigeración.
¿Por qué consume tanto?A diferencia de una búsqueda en Google (que es como buscar un libro en una biblioteca y entregártelo), la IA genera la información desde cero palabra por palabra, esto requiere procesadores gráficos (GPUs) trabajando al máximo rendimiento, realizando miles de millones de cálculos matemáticos para predecir la siguiente palabra de tu respuesta.
En resumen: Aunque una pregunta individual no parece costosa, la escala masiva hace que la industria de la IA se esté convirtiendo en uno de los mayores consumidores de energía del mundo, razón por la cual se están implementando proyectos como el de Google + Energía Nuclear, entre otras cosas para evitar un desastre ambiental.
Google Gemini y su infraestructura nuclear
Gemini es el modelo de IA más avanzado de Google y que va evolucionando continuamente, habiendo lanzado en este mes de diciembre la nueva familia Gemini 3 y eso si hablamos solo de las versiones gratuitas.
Desarrollo futuro del «Proyecto»: Para poder dar respuesta a todos los inconvenientes que os he detallado en octubre de 2024 Google firmó un acuerdo histórico para desarrollar reactores nucleares en EEUU para alimentar a Gemini y sus centros de datos.
Está previsto que los primeros reactores empiecen a funcionar a principios del año 2030, mientras en este momento se están decidiendo las ubicaciones, para ello Google encargó a la empresa Kairos Power la construcción de una flota de pequeños reactores modulares (SMR) con el objetivo de obtener energía limpia 24/7 para entrenar y ejecutar modelos de IA, que consumen muchísima electricidad. Se espera que el primer reactor esté operativo en 2030 y el resto para 2035
Tecnología: Utilizan un sistema de refrigeración por sales fundidas (en lugar de agua), lo que permite que operen a baja presión, haciéndolos intrínsecamente más seguros.
Ubicación y Fechas: El primer sitio confirmado es en Oak Ridge (Tennessee) cerca de donde nació la energía nuclear original en el Proyecto Manhattan. Allí se está construyendo el reactor de demostración llamado «Hermes». Se espera que entre en funcionamiento en el año 2030, para el año 2035 el objetivo es tener múltiples reactores operativos generando un total de 500 Megavatios (MW).
¿Por qué energía nuclear?: Las energías renovables (solar/eólica) son intermitentes (no siempre hay sol o viento). Los servidores de IA necesitan energía las 24 horas, y siendo reactores nucleares le permiten a Google cumplir su promesa de ser carbono-neutral sin depender de combustibles fósiles cuando es de noche.
Además del proyecto de nuevos reactores con Kairos, recientemente (octubre 2025) se ha sabido de planes para reactivar viejas centrales nucleares (como la planta Duane Arnold en Iowa) exclusivamente para alimentar centros de datos. Esto confirma que la «estrategia nuclear de Gemini» tiene dos patas: construir tecnología nueva (SMRs en Tennessee) y revivir infraestructura antigua.
Por último deciros que no confundáis el proyecto Gemini de Google con otro proyecto Gemini de energía solar que se está construyendo cerca de Las Vegas y que va a ser una de las mayores plantas solares del mundo. Tampoco con el antiguo proyecto Gemini de la Nasa.
