Un informe de la Universidad de las Naciones Unidas (UNU-INWEH) advierte de que, de aquí a 2030, los centros de datos que sostienen la inteligencia artificial consumirán 945 teravatios-hora de electricidad anuales, casi el triple del consumo conjunto de Pakistán, Bangladesh y Nigeria, países que suman más de 650 millones de habitantes. Su huella hídrica equivaldrá a las necesidades domésticas anuales de los 1.300 millones de personas de África subsahariana, y la huella territorial superará los 14.500 kilómetros cuadrados, el doble del área metropolitana de Yakarta. Los científicos sostienen que el coste ambiental de la IA se mide mal cuando se reduce a las emisiones de carbono: cada kilovatio-hora lleva asociada una huella de agua, por la refrigeración y la generación eléctrica, y de suelo, por las infraestructuras energéticas y las cadenas de suministro. Pasar del carbón a la bioenergía puede recortar la huella de carbono un 70%, pero multiplica por más de 30 la hídrica y por 100 la territorial. El informe destaca que la inferencia —el uso cotidiano de los modelos— representa entre el 80% y el 90% del consumo energético total de la IA, y que una consulta de vídeo generada por IA puede gastar tanto como 200.000 clasificaciones de spam. Los autores invocan el efecto rebote (paradoja de Jevons): la eficiencia abarata el servicio y dispara el volumen. Como ejemplos locales citan el caso de Irlanda, donde los centros de datos suponían el 21% de la electricidad en 2023 y se han congelado nuevas conexiones en Dublín hasta 2028, y el de Querétaro (México) y Uruguay, donde la presión hídrica coincide con sequías prolongadas.
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