Costo energético y ambientalEnvironmental Cost

Lo que se gasta de golpe y lo que se acumula poco a poco

Entrenar un modelo significa repetir cálculos una cantidad enorme de veces. Miles de chips especializados funcionan sin parar durante semanas, así que en ese tramo se consume mucha electricidad de una sola vez. Ese gasto no vuelve a aparecer una vez terminado.

Usar un modelo ya entrenado es mucho más pequeño si se mira consulta por consulta. El problema es la cantidad de veces. Si un servicio genera cientos de millones de respuestas al día, ese gasto pequeño se va sumando sin parar. Cuanto más tiempo lleve funcionando el servicio, más crece esa suma, y en algún momento puede superar lo que costó entrenarlo.

Por eso no hay una respuesta única a cuál de los dos pesa más. Si un modelo lo usan solo unas pocas personas, casi todo el costo está en el entrenamiento. Si lo usa el mundo entero varias veces al día, el uso pesa mucho más.

No solo el cálculo gasta electricidad

Cuando un chip calcula, genera calor. Si ese calor no se saca, la máquina no aguanta, así que hay equipos de enfriamiento funcionando en paralelo. Una parte nada pequeña de lo que consume un centro de datos se va justo en eso.

Según el método de enfriamiento, a veces también entra agua en la ecuación. Los sistemas que hacen circular agua para mover el calor pierden una parte por evaporación. En una zona con agua de sobra no es gran cosa, pero donde escasea, el agua se vuelve un problema antes que la electricidad.

A esto se suma el gasto de fabricar y desechar las máquinas. Producir un chip especializado ya consume mucha energía, y al cabo de unos años, cuando queda atrás en rendimiento, se reemplaza. Si solo se cuenta la electricidad que se usa mientras funciona, todo ese gasto de antes y después queda fuera.

Por qué es difícil dar una cifra cerrada

Es fácil encontrar en algún lado un número tipo "esto cuesta una consulta", pero las fuentes difieren mucho entre sí. La primera razón es dónde se traza el límite. Si se cuenta solo la electricidad del cálculo, o también la del enfriamiento, o incluso la de fabricar la máquina, el resultado cambia varias veces.

La segunda razón son las condiciones. Si la pregunta es corta o larga, cuánto se extiende la respuesta, qué tamaño de modelo se usa, si se agrupan varias solicitudes juntas: todo eso puede hacer que el cálculo de una sola consulta varíe decenas de veces. La tercera razón es de dónde sale la electricidad. La misma cantidad de electricidad genera cantidades muy distintas de gases de efecto invernadero según cómo se haya producido.

La cuarta razón es que no todo se hace público. Quien tiene las cifras reales es la empresa que opera las instalaciones, y no siempre las revela por completo. Por fuera, entonces, se calculan estimaciones, y si cambian los supuestos, cambia el resultado. Al ver cualquier cifra conviene preguntarse hasta dónde llegó ese conteo. Última revisión: 2026-09

Dónde se puede reducir

La parte más grande suele venir de una sola pregunta: ¿hacía falta de verdad un modelo tan grande? Para clasificar algo simple u ordenar un formato fijo, un modelo pequeño alcanza de sobra, pero si por costumbre se llama siempre al modelo grande, el cálculo se dispara varias decenas de veces. Solo con elegir el tamaño según el uso ya se reduce bastante.

También hay margen del lado de quien construye el modelo. Trasladar lo aprendido por un modelo grande a uno más pequeño, tratar los números de forma más ligera para reducir el cálculo, o guardar respuestas frecuentes para no recalcularlas cada vez. Del lado de las instalaciones se usa también mover el trabajo a las horas y regiones donde la electricidad es más limpia.