La inteligencia artificial ha dejado de ser un concepto etéreo para convertirse en una infraestructura física con una demanda energética sin precedentes. Según un reciente informe de la Universidad de las Naciones Unidas (UNU-INWEH), para el año 2030 los centros de datos que alimentan esta tecnología consumirán 945 teravatios-hora de electricidad.

Mistral AI ha publicado el primer análisis de ciclo de vida (LCA) de un modelo de lenguaje, en colaboración con Carbone 4, ADEME, Resilio y Hubblo. El estudio, que cumple con los estándares internacionales más exigentes, mide las emisiones de CO₂, el consumo de agua y el agotamiento de recursos del entrenamiento e inferencia de su modelo Mistral Large 2. La compañía propone indicadores clave para mejorar la transparencia ambiental en el sector y llama a establecer un marco común para que gobiernos, empresas y usuarios tomen decisiones informadas sobre el uso responsable de la IA.

Un estudio de la Universidad de Ciencias Aplicadas de Múnich ha evaluado por primera vez el coste ambiental de comunicarse con modelos de lenguaje como ChatGPT. Analizando 14 sistemas con entre 7 y 72 mil millones de parámetros, los investigadores calcularon cuántas emisiones de CO2 generan al responder preguntas. Aunque los modelos más grandes y sofisticados son más precisos, también contaminan mucho más. La investigación subraya la necesidad urgente de desarrollar estrategias de razonamiento más eficientes para reducir el impacto ambiental de la inteligencia artificial generativa.

Las Rozas pone en marcha un proyecto pionero que utiliza Inteligencia Artificial para reducir el desperdicio de alimentos en los comedores escolares. La iniciativa, llamada Plato Limpio, es fruto de la colaboración entre el Ayuntamiento, Las Rozas Innova y la startup Neto Positivo. Tres colegios participan en el piloto, que combina tecnología, sostenibilidad y educación, midiendo los residuos generados por más de 2.000 menús diarios.

Un estudio alerta que los residuos electrónicos generados por la inteligencia artificial (IA) generativa se multiplicarán por 1.000 hacia 2030 si no se adoptan medidas urgentes. Las tecnologías actuales, como los modelos de IA de gran escala, exigen renovaciones frecuentes de equipos, generando toneladas de desechos tóxicos. Los expertos proponen estrategias de economía circular, aunque advierten que la rápida expansión de la IA dificulta su implementación. Sin intervenciones, se estima que los desechos electrónicos derivados de esta tecnología llegarán a millones de toneladas en la próxima década.