El rápido aumento de la inteligencia artificial (IA) está creando una carga de energía cada vez mayor, pero el consumo más intenso no proviene de chatbots como ChatGPT, sino de los generadores de vídeo de IA. Herramientas como Sora de OpenAI y Veo de Google se están convirtiendo en sensaciones virales, pero su costo computacional es drásticamente más alto que el de la IA basada en texto, una tendencia con implicaciones significativas para el consumo de energía y la infraestructura.
La brecha energética: vídeo versus texto
La IA generativa exige una potencia sustancial, pero la creación de vídeos eclipsa a otras aplicaciones. Un estudio reciente realizado por Hugging Face descubrió que generar un solo vídeo de IA de 10 segundos consume aproximadamente 90 vatios-hora. En comparación, la generación de imágenes requiere sólo 2,9 Wh, mientras que la generación de texto necesita apenas 0,047 Wh.
Esta disparidad es simple: el vídeo requiere generar múltiples imágenes de alta resolución por segundo. El proceso es computacionalmente intensivo e implica una compleja “eliminación de ruido” para crear un movimiento fluido. A modo de ejemplo, crear un vídeo de IA utiliza aproximadamente la misma energía que hacer funcionar un televisor moderno de 65 pulgadas durante más de media hora.
Por qué esto es importante: la magnitud del problema
La brecha energética no es sólo académica. Los vídeos con IA están ganando popularidad. Sora de OpenAI alcanzó más de un millón de descargas a los cinco días de su lanzamiento, y Gemini de Google ha generado más de 40 millones de vídeos en sus primeros meses. A medida que se expande el uso, las redes energéticas existentes pueden tener dificultades para mantenerse al día.
Esto ha provocado una inversión masiva en infraestructura de IA. Nvidia está inyectando 100 mil millones de dólares en OpenAI para construir centros de datos capaces de generar 10 gigavatios de energía. Aún más extremo, Microsoft está explorando la reapertura del sitio nuclear de Three Mile Island (lugar del peor desastre nuclear en la historia de Estados Unidos) para alimentar sus ambiciones de IA.
Transparencia y Mitigación
La falta de transparencia de la industria es una preocupación clave. Las empresas se muestran reacias a revelar la huella energética de sus modelos, lo que impide a los usuarios tomar decisiones informadas.
“Las empresas de IA deberían ser transparentes sobre sus impactos ambientales… Es inaceptable que no tengamos las cifras precisas de las herramientas que utilizamos todos los días”, dice Sasha Luccioni, líder de IA y clima de Hugging Face.
Los consumidores pueden mitigar su propio uso evaluando críticamente si las herramientas de IA son realmente necesarias. Pero la cuestión central sigue siendo: la generación de vídeos con IA es un proceso de gran energía y su crecimiento exige un debate serio y transparente sobre la sostenibilidad.
El futuro de la IA depende de encontrar soluciones a su huella energética, o correr el riesgo de crear un auge tecnológico insostenible.
