Desde mi perspectiva como divulgador con años de experiencia en el sector de la Inteligencia Artificial, el debate sobre la huella de carbono de los modelos de lenguaje a gran escala, como ChatGPT o Gemini, es uno de los más importantes y complejos que enfrentamos hoy en día. Si bien es cierto que la tecnología avanza a pasos agigantados, la preocupación por su impacto ambiental ha ido de la mano, y la presentación reciente de Google ha reavivado esta discusión.
Google ha intentado responder a estas preocupaciones con cifras que, a primera vista, parecen tranquilizadoras. La compañía, en un estudio interno publicado el 22 de agosto de 2025, ha afirmado que un solo prompt de texto en Gemini consume aproximadamente 0,26 ml de agua, 0,24 Wh de energía y emite 0,03 g de CO₂. Estas cifras, presentadas en el contexto del gran poder de la IA, parecen insignificantes. Sin embargo, detrás de estos números se esconde una metodología que, según expertos en el campo, no cuenta la historia completa.
¿Qué Dicen los Expertos y por Qué Desafían las Cifras de Google?
La controversia no radica en si Google ha mentido, sino en qué ha decidido medir y qué ha dejado fuera de la ecuación. La crítica principal de investigadores como Shaolei Ren y Alex de Vries-Gao se centra en que las métricas de Google son, en el mejor de los casos, incompletas y, en el peor, engañosas.
El Debate sobre el Consumo de Agua: Directo vs. Indirecto
Google basa su afirmación de «cinco gotas de agua» por prompt en el consumo directo de agua en sus centros de datos, es decir, la que se utiliza para la refrigeración. Esto es lo que entra y sale de las torres de enfriamiento. Sin embargo, un gran porcentaje del consumo de agua asociado a un centro de datos es indirecto, y está vinculado a la generación de la propia electricidad que los alimenta.
Para comprender el verdadero impacto ambiental de Gemini en términos de agua, es crucial considerar el ciclo completo. Las plantas de energía, especialmente las termoeléctricas (ya sean de carbón, gas o nucleares), utilizan enormes cantidades de agua para la refrigeración de sus sistemas o para generar vapor que mueva las turbinas. Cuando Google omite esta parte de la cadena, el resultado es una cifra que no refleja el impacto real. Este punto es especialmente crítico si se considera la ubicación de muchos de estos centros de datos en regiones con estrés hídrico, donde cada gota cuenta. Al no incluir el agua indirecta, la estimación de Google no solo subestima su consumo, sino que también desdibuja su responsabilidad en un problema global.
El Consumo de Energía y la Lógica del «Per-Prompt»
Google también ha reportado un consumo energético de 0,24 Wh por prompt, lo cual parece muy bajo. La empresa ha sido transparente al incluir el consumo de la infraestructura en reposo, lo cual es un punto a su favor. No obstante, los expertos argumentan que mirar el consumo «por prompt» es como analizar la eficiencia de un coche por kilómetro en lugar de considerar su consumo total anual.
Aunque un modelo de IA como Gemini sea más eficiente por unidad de uso, el aumento exponencial en la demanda y en la cantidad de usuarios puede llevar a un incremento general del consumo de energía de Google. Este fenómeno, conocido como el efecto Jevons, es la paradoja central de la eficiencia. Cuando un recurso se vuelve más fácil y económico de usar, su consumo total aumenta. El propio informe de sostenibilidad de Google, aunque muestra mejoras en la eficiencia, también revela que sus emisiones totales han crecido un 11 % en el último año, impulsadas principalmente por la Inteligencia Artificial. Esto indica que, a pesar de las optimizaciones, el problema a nivel macro no solo persiste, sino que se agrava.
Críticas a las Métricas de Carbono: Ubicación vs. Mercado
Otro punto de fricción es la metodología utilizada para medir las emisiones de carbono. Google ha optado por usar una métrica «basada en el mercado», que tiene en cuenta los compromisos de la empresa para invertir en energías renovables. Esta métrica es legítima, pero no refleja la realidad local de la red eléctrica que alimenta los servidores. La métrica recomendada por el Greenhouse Gas Protocol es la «basada en la ubicación», que mide la mezcla energética real del lugar donde se encuentra el centro de datos.
La crítica aquí es clara: una empresa puede comprar certificados de energía renovable en un lugar, mientras que sus servidores están consumiendo electricidad de una red dominada por combustibles fósiles. Al no usar la métrica basada en la ubicación, Google puede presentar una huella de carbono más baja de lo que realmente es, lo que genera dudas sobre la transparencia de sus esfuerzos. La decisión reciente de Google de eliminar ciertas categorías de emisiones de sus objetivos climáticos, catalogándolas como “periféricas”, no hace más que aumentar la desconfianza de los expertos.
¿Qué debemos Pedir para Entender el Verdadero Impacto?
Entender el verdadero impacto ambiental de Gemini y otros modelos de IA requiere una mirada crítica que vaya más allá de los titulares. Para evaluar de manera justa y precisa la huella de carbono de estas tecnologías, debemos exigir una mayor transparencia y una metodología estandarizada. Aquí hay algunos puntos clave que debemos buscar en cualquier informe futuro.
Peticiones para la Transparencia Futura
Los informes sobre el impacto ambiental de la IA deben incluir tanto el consumo de agua directo como el indirecto. Además, deben especificar las métricas de carbono basadas en la ubicación, que reflejan la mezcla energética real del lugar. Es crucial que se aclare la metodología utilizada para los cálculos, por ejemplo, si se usa una mediana o un promedio, y que se especifique la longitud de los prompts utilizados en los estudios.
La revisión por pares es un paso fundamental para validar cualquier investigación, y Google ha prometido someter su estudio a este proceso, algo que será clave para darle credibilidad. Pero más allá de eso, es necesario adoptar una perspectiva de sistema y no quedarse solo con la cifra por prompt. Es la evolución del consumo total de emisiones la que realmente cuenta la historia.
En conclusión, la presentación de Google sobre el impacto ambiental de Gemini ha sido un paso importante, pero incompleto, en el debate. La eficiencia por unidad de uso de la IA ha mejorado de manera notable, con Google afirmando una reducción de 33 veces en el consumo eléctrico y 44 veces en la huella de carbono entre mayo de 2024 y mayo de 2025. Sin embargo, estas mejoras se ven opacadas por el crecimiento del consumo total, lo que demuestra que la eficiencia por sí sola no es la solución. Los expertos nos recuerdan que la historia es más compleja de lo que parece, y que, para entenderla, debemos mirar más allá de los titulares y exigir la transparencia completa de las empresas tecnológicas.
Si quieres usar Gemini, simplemente tienes que acceder al siguiente enlace: GEMINI