Computación ecológica: cómo las empresas reducen el impacto ambiental de los centros de datos y la IA

Computación verde Ya no es sólo un bonito eslogan incluido en los informes de sostenibilidad.

Es un intento real, a veces incómodo, de impedir que la infraestructura que sustenta la IA crezca más rápido que la capacidad del planeta para absorber el daño.

Los centros de datos se han convertido en ciudades invisibles que consumen energía y agua como si no hubiera un mañana, y la explosión de la inteligencia artificial no ha hecho más que acelerar este fenómeno.

Este texto profundiza en lo que las empresas están haciendo concretamente para frenar el impacto (o al menos intentarlo).

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Resumen de los temas tratados

1. Qué significa Computación verde ¿En el contexto de los centros de datos y la IA hoy en día?
2. ¿Cómo optimizan las empresas el consumo energético en sus centros de datos?
3. ¿Qué avances en refrigeración están realmente marcando la diferencia?
4. ¿Por qué la energía renovable se ha convertido en una obligación? Computación verde?
5. ¿Cuáles son los principales obstáculos (y las soluciones que están funcionando)?
6. Preguntas frecuentes

Qué significa Computación verde ¿En el contexto de los centros de datos y la IA hoy en día?

Computación verde Es un esfuerzo por hacer que la informática sea menos depredadora: menos electricidad desperdiciada, menos agua evaporada, menos emisiones indirectas.

No se trata sólo de apagar luces innecesarias; se trata de repensar todo, desde el propio chip hasta la programación de tareas, para que el crecimiento de la IA no se convierta en un coste medioambiental impagable.

La Agencia Internacional de Energía (AIE) estima que los centros de datos consumieron alrededor de 415 TWh en 2024 y proyecta algo cercano a 945 TWh para 2030, casi duplicándose en seis años, impulsada casi en su totalidad por la demanda de entrenamiento e inferencia de modelos de IA.

Esto ya representa 1,51 TP3T del consumo mundial de electricidad hoy y podría llegar a 31 TP3T en 2030.

En regiones como el interior de São Paulo o Silicon Valley, donde surgen rápidamente nuevos campus, el impacto local (presión sobre la red, aumento de las tarifas residenciales) empieza a sentirse.

Hay una contradicción incómoda en todo esto. La IA se presenta como una solución a las crisis climáticas, pero en su forma actual es uno de los impulsores más poderosos de nuevas emisiones.

Computación verde Es precisamente el espacio donde se resuelve –o no– esta tensión.

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¿Cómo optimizan las empresas el consumo energético en sus centros de datos?

Google ha pasado de ser sólo un buscador a convertirse en un referente en eficiencia energética.

Su sistema de IA, DeepMind, ha aprendido a gestionar plantas de refrigeración mejor que cualquier ingeniero humano, reduciendo el gasto de energía de refrigeración en un 40% en los centros de datos donde funciona.

No es magia: es previsión de carga, clima y patrones de uso utilizados para ajustar bombas y válvulas en tiempo real.

Microsoft fue más allá del software y ajustó el hardware. Los chips Azure Maia y Cobalt están diseñados desde cero para cargas de trabajo de IA, lo que reduce significativamente el consumo de vatios por operación.

Combinados con una programación inteligente (pausando el entrenamiento durante los momentos de mayor emisión de carbono en la red), están empezando a disociar el crecimiento de la computación del crecimiento de las emisiones.

Esto no es caridad corporativa. Es cuestión de supervivencia: quienes no optimicen la energía ahora lo pagarán caro en facturas de electricidad y en su reputación mañana.

Hay algo inquietante en ver que la solución al problema creado por la IA proviene de... más IA.

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¿Qué avances en refrigeración están realmente marcando la diferencia?

El aire acondicionado tradicional dejó de ser suficiente hace mucho tiempo. La nueva tendencia es la refrigeración directa en el chip o la inmersión total en fluidos dieléctricos no conductores.

Intel está ejecutando programas piloto comerciales con inmersión y ya está mostrando reducciones de 30 a 45% en el consumo total de energía de las instalaciones en comparación con las configuraciones CRAC tradicionales.

Amazon apuesta por circuitos cerrados de agua caliente que rechazan el calor para enfriadores secos, evitando las torres de enfriamiento evaporativo.

En regiones secas, esto preserva enormes volúmenes de agua, a veces entre un 80 y un 90 % menos que con los sistemas más antiguos.

El impacto social es significativo: los centros de datos en zonas con escasez de agua compiten directamente con la agricultura y el consumo humano.

¿No resulta irónico que una de las formas más efectivas de hacer que la IA sea más ecológica sea literalmente ahogarla en petróleo artificial?

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¿Por qué la energía renovable se ha convertido en una obligación? Computación verde?

La compra de créditos de carbono renovable fue la fase 1. La fase 2 consiste en alcanzar el objetivo de carbono cero las 24 horas del día, los 7 días de la semana: garantizar que las partículas que alimentan los servidores a las 3 de la mañana en una noche sin viento estén realmente limpias.

Google se ha comprometido públicamente a operar sin carbono las 24 horas del día, los 7 días de la semana para 2030 y ya utiliza modelos de aprendizaje automático para trasladar cargas de entrenamiento flexibles a ventanas de alta disponibilidad solar y eólica.

Meta ha firmado algunos de los PPA corporativos de energía eólica y solar más grandes de la historia.

Amazon está explorando pequeños reactores modulares y microrredes en el mismo terreno que sus centros de datos para aislar las operaciones durante períodos de estrés en la red.

El mensaje es unánime: las compensaciones anuales son cosa del pasado; la coincidencia horaria y de ubicación física es el nuevo mínimo aceptable.

Las empresas más pequeñas también se están sumando al juego.

Una startup de inferencia de IA en São Paulo migró a una microrred solar + batería el año pasado: los costos de energía cayeron en 22% y las emisiones de alcance 2 se desplomaron en aproximadamente 38%.

No es necesario ser un hiperescalador para que los números cuadren.

Tabla rápida que muestra lo que realmente están ofreciendo las grandes empresas en energías renovables:

Empresa	Compromiso principal	Acciones concretas
Google	24/7 libre de carbono hasta 2030	Desplazamiento de carga mediante ML + cartera gigante de PPA
Microsoft	Carbono negativo para 2030	Exploración de SMR nucleares + chips mayas eficientes
Amazonas	Cero emisiones netas para 2040	Microrredes in situ + sistemas de agua cerrados
Meta	Operaciones con cero emisiones netas para 2030	Contratos récord de energía eólica y solar

¿Cuáles son los principales obstáculos (y las soluciones que están funcionando)?

La inversión inicial es abrumadora. Modernizar un centro de datos de 50 MW para la inmersión en líquidos puede costar decenas de millones. Quienes asumen el coste recuperan la inversión en 24 a 36 meses, solo por el ahorro energético.

Los incentivos fiscales (IRA en EE.UU., Green Deal en la UE, líneas de crédito del BNDES en Brasil) están ayudando a que la cifra sea menos aterradora.

La red eléctrica es el cuello de botella más importante. En muchos lugares, simplemente no hay suficientes líneas de transmisión para transportar gigavatios de energía renovable a plantas de hiperescala.

Solución: coubicación: instalar un parque solar o eólico junto al centro de datos, o incluso pequeños reactores modulares en el mismo terreno.

Es políticamente complicado y lleva años obtener la licencia, pero quienes tienen éxito obtienen una ventaja estructural en términos de costos y emisiones de carbono.

Los desechos electrónicos duermen en silencio. Los racks duran cuatro años y se convierten en chatarra.

Diseño de operadores más avanzados para la circularidad: componentes modulares, interfaces estandarizadas, programas de retorno.

El año pasado, un proveedor asiático recicló el modelo 82% de una masa de hardware obsoleto, transformando los residuos en materia prima para nuevos servidores.

Preguntas frecuentes

Preguntas que la gente realmente hace sobre informática verde En la era de la IA:

Pregunta	Respuesta directa
¿Cuánto CO₂ emite el entrenamiento de un modelo grande?	Una sola tirada larga puede equivaler a las emisiones de varios coches durante su vida útil. Un hardware eficiente y la sincronización renovable reducen drásticamente este porcentaje.
¿Están las empresas cumpliendo sus objetivos en materia de energía renovable?	Los líderes (Google, Microsoft) están monitoreando la sincronización horaria; otros aún dependen en gran medida de las compensaciones anuales. El progreso es desigual.
¿Pueden las empresas más pequeñas crear centros de datos ecológicos?	Sí, la coubicación con energías renovables, chips optimizados para la inferencia y precios spot ayudan mucho. La distancia se está acortando rápidamente.
¿La refrigeración líquida utiliza más agua que aire?	No. Los sistemas de circuito cerrado e inmersión consumen mucha menos energía que las torres de enfriamiento evaporativo tradicionales. La ubicación es fundamental.
¿Puede la IA ayudar a que los centros de datos sean más ecológicos?	Eso ya ayuda. El aprendizaje por refuerzo optimiza la refrigeración, el equilibrio de carga e incluso el diseño del chip.

¿Quieres profundizar más?

Consulte el último informe de la AIE sobre Energía e IA, lo más destacado desde el punto de vista técnico... El PNUMA y los centros de datos sostenibles y la página de sostenibilidad de Google Cloud.