La inteligencia artificial (IA) está teniendo un impacto ambiental cada vez mayor, y según un nuevo estudio, su huella de carbono para 2025 podría llegar a igualar la de una ciudad como Nueva York o la de un pequeño país europeo como Noruega.
El informe estima que los sistemas de IA que operan en centros de datos podrían ser responsables de entre 32,6 y 79,7 millones de toneladas de dióxido de carbono en 2025, cifras similares al total de emisiones de la ciudad de Nueva York, que el informe sitúa en 52,2 millones de toneladas de CO en 2023.
En el extremo inferior, estas emisiones serían comparables al total de emisiones de Noruega en 2023, estimado en unos 31,5 millones de toneladas, según datos de 2025 de la Agencia Europea de Medio Ambiente.
Además, el estudio también estima que la huella hídrica de la IA podría equivaler al consumo anual mundial de agua embotellada, entre 312,5 y 764,6 mil millones de litros en 2025. Esto incluye tanto el uso directo para refrigerar los centros de datos como el consumo indirecto en la generación de electricidad.
"Como el impacto ambiental de los centros de datos crece con rapidez, también aumenta la urgencia de transparencia en el sector tecnológico", afirmó el autor del estudio.
El informe señala que Europa se beneficia de una generación eléctrica sustancialmente más limpia que otras regiones, lo que implica que los centros de datos ubicados en Europa tienen una huella de carbono considerablemente menor por unidad de electricidad consumida.
Sin embargo, el estudio también detectó fallos sistemáticos de transparencia en las empresas tecnológicas, ya que ninguna publica métricas ambientales específicas de la IA, a pesar de que varias reconocen que es un motor clave del aumento del consumo energético.
El autor subrayó que "existe una incertidumbre significativa en torno a estas cifras", ya que las publicaciones de las empresas rara vez distinguen entre actividades de computación de IA y no IA. Por lo tanto, se requieren con urgencia más datos por parte de los operadores de centros de datos para mejorar la precisión de estas estimaciones y gestionar de forma responsable el creciente impacto ambiental de los sistemas de IA.
