En 2025, los centros de datos de Google consumieron 42 millones de megavatios-hora de electricidad. Para poner ese número en perspectiva: es más que el consumo eléctrico anual de Nigeria, un país de 220 millones de habitantes. Y fue un 37% más que en 2024, el mayor salto anual en la historia de la compañía según datos publicados en su reporte ambiental y reportados por Jeremy Hsu en Ars Technica.
La aritmética del apetito de la IA
El incremento del 37% en 2025 siguió a un crecimiento del 27% en 2024, y en total el consumo eléctrico de Google subió más del 250% desde 2019, el año en que la empresa empezó a escalar seriamente su apuesta por la inteligencia artificial. El motor de este crecimiento es casi enteramente la construcción de nuevos centros de datos para entrenar y servir modelos de IA: Gemini, las APIs de Google Cloud y toda la infraestructura que los sostiene demandan cómputo de una escala que hace una década era inimaginable.
Al mismo tiempo, Google firmó acuerdos de compra de energía limpia por 12 gigavatios durante 2025 —un récord propio para un solo año— y lleva nueve años consecutivos compensando el 100% de su consumo con renovables. Pero hay una diferencia importante que vale la pena entender: compensar no es lo mismo que consumir energía renovable directamente. Los certificados de energía renovable son un instrumento financiero; no garantizan que la electricidad que entra al servidor venga de un panel solar o una turbina eólica. Es un debate que la industria tech prefiere no tener muy en voz alta.
Gas natural en Texas y la promesa que se complica
La contradicción se vuelve más concreta cuando se mira el pipeline de infraestructura. Google planea invertir 40.000 millones de dólares en centros de datos en Texas, un estado con una red eléctrica mixta, y está evaluando asociarse a una planta de gas natural de 933 megavatios para garantizar suministro estable. Mientras tanto, las emisiones de su cadena de suministro —chips, cables, hardware de servidor— subieron un 25% en 2025, y las emisiones totales bajo su propia métrica de 'ambición' crecieron un 18%. La huella de carbono operacional de la empresa alcanzó 14,5 millones de toneladas de CO2 equivalente el año pasado.
Google no está sola en este problema. Microsoft, Amazon y Meta muestran trayectorias similares o peores. Es el dilema estructural de la industria tech en este momento: los modelos de IA más potentes exigen más cómputo, el cómputo exige más electricidad, y la expansión de energía renovable escala más lento que la demanda. Nadie tiene todavía una respuesta que cierre esa ecuación.
Lo que esto significa para quienes usan herramientas de IA
Para las empresas argentinas que incorporaron herramientas de IA —desde asistentes de texto hasta APIs de procesamiento o análisis de datos—, este dato tiene una lectura práctica que conviene no ignorar: el costo energético de la IA no es abstracto, y eventualmente se traslada a precios. Ya varios proveedores cloud subieron tarifas en los últimos meses citando el costo creciente de la infraestructura. Entender cuánto y cómo usar estas herramientas no es solo una decisión de productividad; también es una decisión de eficiencia de costos cuyas implicancias se van a volver más visibles a medida que la escala del sector siga subiendo.
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