Día de la Tierra 2026: cuánta energía gasta la IA que usas todos los días (y por qué México debería preocuparse)

El 22 de abril pasó el Día de la Tierra. Probablemente lo viste en Instagram entre historias de marcas vendiéndote termos “eco-friendly” y threads de “10 tips para cuidar el planeta”. Mientras tanto, millones de personas le preguntaron cosas a ChatGPT, Claude y Gemini sin pensar dos veces en lo que eso implica energéticamente. Y está bien, nadie te lo explicó con datos concretos. Hasta hoy.

Cuánta energía consume cada pregunta que le haces a la IA

Primero los números. Según datos publicados por Google en su reporte ambiental 2025, un prompt de texto típico en Gemini consume 0.24 Wh de energía, emite 0.03 gramos de CO2 y usa 0.26 mililitros de agua, el equivalente a unas cinco gotas. Suena poquito, ¿verdad?

Ahora el cuadro completo. Según el análisis comparativo de Devera AI:

Modelo	Energía por consulta	CO2 aprox.
Gemini 2.5	0.24 Wh	~0.10 g
ChatGPT (GPT-4o)	~0.34-0.42 Wh	~0.18 g
Claude 3.7 Sonnet	~0.84 Wh	~0.36 g
DeepSeek R1 (razonamiento)	~23.8 Wh	~10+ g

La diferencia entre un modelo estándar y uno de razonamiento como o1 de OpenAI o DeepSeek R1 es brutal: los modelos que “piensan en cadena” consumen entre 30 y 50 veces más energía que una consulta normal. Cuando le pides a la IA que resuelva un problema complejo o escriba código extenso, el costo se dispara.

Y ojo: esos datos son en la infraestructura de Google o Microsoft, que corren con redes eléctricas parcialmente renovables. En México, el número es peor.

El problema de México: 77% de electricidad fósil

Aquí está el punto que nadie en el debate de IA ambiental está poniendo sobre la mesa para México. En 2024, el 77% de la electricidad del país vino de combustibles fósiles, según datos de la industria recabados por reportes del sector de data centers. Eso significa que si un servidor está en Querétaro procesando tu consulta de ChatGPT en vez de en un data center en Iowa corriendo con energía solar o nuclear, el CO2 por esa misma consulta es significativamente mayor.

La intensidad promedio global de la red eléctrica es de 430 g CO2 por kWh según la IEA. México está por encima de ese promedio. No es catastrófico, pero tampoco es el escenario verde que necesitaríamos si la IA sigue creciendo al ritmo actual.

Lo que está pasando en los data centers de México

Y aquí es donde la cosa se pone interesante, o más bien preocupante.

México tiene actualmente 279 MW instalados en data centers (hasta 2026, según la Asociación Mexicana de Data Centers, MEXDC). Eso puede sonar modesto, pero el crecimiento es exponencial: en 2024 eran 115 MW, en 2025 llegaron a 235 MW. La meta para 2030 es 1,516 MW, un crecimiento de más del 500% en cinco años.

Querétaro concentra el 65% del consumo energético del sector. Y ya hay problemas concretos. El proyecto de CloudHQ anunciado para el estado requeriría 900 MW adicionales, el proyecto de data center más grande en la historia de México. Para contexto, eso equivale a casi toda la demanda eléctrica del estado de Querétaro actual. Microsoft ya tiene un centro operando con siete generadores de gas natural produciendo 10.5 MW mientras espera conectarse a la red eléctrica, cosa que no pasará antes de 2027.

El dato que reportó Expansión esta semana es clave: los centros de datos en México “están esperando ser energizados” y el sector no tiene “una política pública de alto impacto que permita visión a largo plazo”. O sea, la infraestructura crece pero la red eléctrica no puede seguirle el paso.

Y el agua. El mercado de consumo de agua en data centers en México está en 16.84 mil millones de litros anuales en 2025 y va camino a los 27.12 mil millones de litros para 2030. En un estado como Querétaro, que lleva más de cuatro años de sequía continua y donde los vecinos de zonas industriales ya reportan cortes frecuentes en el suministro, eso no es un dato abstracto: es una chimba de problema real que ya vive gente concreta.

Para colmo, actualmente no existe un estándar federal que exija reportes obligatorios de consumo energético, hídrico o de emisiones para centros de datos. Los permisos se fragmentan entre autoridades municipales y la CFE. Los operadores clasificados como “prestadores de servicio” en parques industriales ni siquiera tienen que presentar evaluaciones de impacto ambiental. Nadie sabe exactamente cuánto consumen porque nadie está obligado a decirlo.

Si quieres entender mejor el ecosistema que rodea estos centros, ya habíamos contado la historia de los perros robot de $300,000 dólares que custodian data centers de IA en EUA: la infraestructura física que rodea a la IA es cada vez más intensa, cara y demandante de recursos.

Qué están haciendo los países que van adelante

La IEA proyecta que la demanda eléctrica de data centers se duplicará de 485 TWh en 2025 a 945 TWh en 2030, impulsada principalmente por la IA. Las grandes tecnológicas gastaron más de 400 mil millones de dólares en infraestructura en 2025 y se espera que ese número crezca otro 75% en 2026.

Google redujo las emisiones de sus data centers en 12% en 2024 aunque su consumo eléctrico creció 27%, principalmente por mejoras de eficiencia en hardware: sus chips Ironwood TPU son casi 30 veces más eficientes que su primer TPU de 2018. La UE ya exige desde 2025 que los grandes data centers reporten su consumo. En EUA el debate legislativo existe aunque va lento.

México respondió en parte: la SENER abrió una convocatoria para 5,970 MW de nueva capacidad renovable con almacenamiento en seis regiones, con inversión estimada de 7,140 millones de dólares. Y el sector privado comprometió 340 millones de dólares para modernizar subestaciones e infraestructura eléctrica en el Bajío. Pasos en la dirección correcta, pero frente al volumen que se viene, son insuficientes sin regulación que los acompañe.

Qué puedes hacer tú (sin ponerte hippie)

La respuesta fácil sería “usa menos IA”. Pero eso no es realista ni necesario. Lo que sí puedes hacer:

Usa bien los modelos. Para consultas simples, no necesitas un modelo de razonamiento. GPT-4o o Gemini Flash están bien para el 80% de las cosas. Guardar los modelos pesados para cuando de verdad los necesitas reduce tu huella de forma real.

Corre modelos locales cuando puedas. Si ya hablamos de esto en nuestra guía de cómo correr tu propia IA local en 2026 con Ollama y LM Studio: para tareas de texto simples, un modelo local pequeño consume solo la electricidad de tu PC, sin pasar por servidores remotos. La eficiencia depende de tu GPU y fuente de energía, pero es una opción real.

Exige transparencia. Como ciudadano y usuario, tiene sentido pedir que las empresas de IA publiquen datos de emisiones, y que México implemente estándares de reporte como ya tienen en Europa.

El Día de la Tierra ya pasó. Pero el costo ambiental de la IA es un tema de 365 días, no de hashtag anual. Y en México, con nuestra red eléctrica fósil y nuestros data centers creciendo sin regulación ambiental clara, la conversación es urgente.

¿Ya sabías que Querétaro tenía cortes de agua por los data centers? ¿O pensabas que toda la infraestructura de IA estaba en algún server farm en Oregon?

Fuentes

• IEA: Energy demand from AI
• Google 2025 Environmental Report
• Devera AI: The Environmental Impact of AI (ChatGPT vs Claude vs Gemini 2026)
• Expansión: Data centers en México van en crecimiento pero enfrentan problema para lograr su meta en 2030
• Arte es Ética: Querétaro sin agua y sin luz por la IA
• Energía Estratégica: Los centros de datos en México demandarán 1.5 GW
• IEA: Data centre electricity use surged in 2025