Sam Altman defendió el impacto ambiental de la IA y lo comparó el consumo energético humano

El debate sobre el impacto ambiental de la inteligencia artificial (IA) ha cobrado fuerza a medida que el desarrollo de modelos avanzados y la expansión de centros de datos aumentan el consumo de energía y agua a nivel global.

En medio de esa coyuntura, Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, salió al cruce de las críticas y defendió la sostenibilidad de la IA, asegurando que las preocupaciones en torno al uso de agua son “falsas” y que el consumo energético de los sistemas de IA debe compararse con el de los humanos.

Las declaraciones de Altman, realizadas durante la cumbre India AI Impact 2026, llegan en un momento en el que gobiernos y empresas de todo el mundo invierten miles de millones en infraestructura para atender la demanda de la IA, mientras se intensifican las voces que advierten sobre los riesgos medioambientales y la presión sobre los recursos.

Cómo es el consumo de agua y energético requerido por la IA

Altman calificó como infundadas las afirmaciones que circulan en redes sociales sobre el uso excesivo de agua por parte de modelos como ChatGPT, argumentando que muchos centros de datos modernos ya no dependen del agua para refrigeración y que la información sobre el gasto por consulta es “descabellada”.

Sin embargo, reconoció que el consumo energético sigue siendo un desafío importante a medida que la IA se vuelve masiva y recomendó avanzar rápidamente hacia fuentes renovables y nucleares para afrontar el crecimiento.

Informes recientes, como el de Xylem y Global Water Intelligence, han proyectado que la demanda de agua para enfriamiento de centros de datos podría triplicarse en 25 años si la tendencia actual continúa, lo que pone presión sobre los sistemas hídricos.

A pesar de ello, Altman sostuvo que la industria está adoptando tecnologías más eficientes y que la prioridad debe ser la transición hacia energías limpias.

Consumo energético humano y de la inteligencia artificial

Al abordar la comparación con la eficiencia del cerebro humano, Altman argumentó que la formación de un modelo de IA requiere mucha energía, pero formar a un ser humano inteligente también es un proceso intensivo en recursos, involucrando años de vida y el consumo de alimentos.

Según el CEO de OpenAI, una comparación justa sería analizar la energía que consume una IA ya entrenada al responder una consulta frente a la que utiliza un humano para realizar la misma tarea. Bajo este parámetro, asegura que la IA ya se acerca a la eficiencia humana en términos de consumo energético durante la inferencia, es decir, al generar respuestas utilizando los modelos previamente entrenados.

La inferencia, que constituye el uso práctico de la IA tras el entrenamiento, suele requerir mucha menos energía y se estima que representa hasta el 80% del consumo total de la IA, frente al entrenamiento que, aunque costoso, es un proceso puntual.

Preocupación por el crecimiento de la infraestructura de IA

El crecimiento acelerado de la IA está impulsando la construcción de nuevos centros de datos a gran escala. Según el Fondo Monetario Internacional, el consumo eléctrico de estos centros ya es equiparable al de países como Alemania o Francia. Países como España avanzan en regulaciones para asegurar la sostenibilidad de estos centros, exigiendo mayor transparencia y promoviendo el uso de energías renovables.

Sin embargo, la expansión genera resistencias locales: algunas comunidades han frenado grandes proyectos de centros de datos por temor a la sobrecarga de las redes eléctricas y el aumento de costes energéticos. Gobiernos y empresas buscan equilibrar la innovación tecnológica con la necesidad de mitigar el impacto ambiental y alcanzar objetivos de cero emisiones netas.

La industria trabaja en múltiples frentes para reducir el consumo energético de la IA: desde el diseño de chips más eficientes y modelos de menor tamaño, hasta la adopción de computación en el borde y la integración de energías limpias en los centros de datos.

El desarrollo de técnicas de entrenamiento más inteligentes y el uso creciente de energías renovables, que en países como España ya superan el 56% de la generación, apuntan hacia un futuro donde la IA y la sostenibilidad puedan coexistir.

Sam Altman defendió que la IA puede ser tan eficiente como los humanos en términos energéticos y rechazó que el consumo de agua sea un problema generalizado en la industria. Sin embargo, reconoce la necesidad de acelerar la adopción de energías limpias y optimizar la infraestructura para que el avance de la inteligencia artificial no comprometa el equilibrio medioambiental.