¿Cómo funciona la generación de imágenes con Inteligencia Artificial y por qué consume agua?

Muchos usuarios no saben que detrás de estas imágenes hay un alto coste energético e hídrico.

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La generación de imágenes mediante inteligencia artificial (IA) se had popularizado por su inmediatez, creatividad y accesibilidad. Herramientas como DALL·E, Midjourney o Stable Diffusion permiten crear ilustraciones realistas, artísticas o abstractas simplemente escribiendo una descripción.

Pero lo que muchos usuarios no saben es que detrás de esa imagen aparentemente “gratis” hay un alto coste energético e hídrico.

¿Qué pasa cuando pedimos una imagen a la IA?

Cuando introduces una descripción en un generador de imágenes con IA, lo que ocurre es una “inferencia”: el modelo ya entrenado interpreta tu texto y genera una imagen en base a sus parámetros. Este proceso, aunque parece instantáneo, implica el uso intensivo de servidores y centros de datos, que necesitan grandes cantidades de electricidad y sistemas de refrigeración.

Según un estudio publicado en 2023, generar una sola imagen puede consumir la misma energía que cargar por completo un teléfono móvil. Y si bien esa cifra puede parecer pequeña, se multiplica exponencialmente si se tiene en cuenta el uso global de estas herramientas.

¿Cuánta energía y agua se gasta al generar imágenes con IA?

Los modelos de IA para imágenes son especialmente exigentes. El análisis de 88 modelos reveló que crear mil imágenes puede requerir hasta 2,9 kilovatios hora (kWh), frente a los apenas 0,047 kWh que consume una cantidad equivalente de texto. En términos cotidianos, cada imagen implica el mismo gasto energético que una carga de smartphone completa.

Pero no solo se trata de electricidad. Para enfriar los servidores que ejecutan estos procesos, se utilizan grandes volúmenes de agua, lo que supone un impacto medioambiental adicional. Estimaciones recientes señalan que crear una sola imagen con IA puede requerir entre 0,018 y 3,45 litros de agua, dependiendo del modelo y la infraestructura empleada. Es decir, una imagen puede consumir más agua que 17 vasos de los que usas en casa.

¿Por qué es tan alto el consumo?

El alto consumo de recursos tiene dos causas principales:

1. Entrenamiento de modelos: Antes de generar imágenes, los modelos de IA deben ser entrenados con millones de ejemplos. Esta fase consume miles de megavatios hora de electricidad. Por ejemplo, el entrenamiento del modelo GPT-3, aunque textual, requirió unos 1.300 MWh, equivalente al consumo anual de 130 hogares.
2. Refrigeración de centros de datos: Empresas como Microsoft operan centros que requieren cantidades masivas de agua para refrigeración. Solo en Iowa, uno de sus centros aumentó su uso de agua en un 37% en un año, alcanzando los 6.436 millones de litros anuales.

¿Es posible hacer más sostenible la creación de imágenes con IA?

Algunas compañías afirman estar trabajando para reducir su huella ambiental, invirtiendo en energías renovables o tecnologías más eficientes. Sin embargo, expertos como Sasha Luccioni (Hugging Face) y Alex de Vries (Universidad de Ámsterdam) advierten que la opacidad del sector y la carrera por modelos cada vez más grandes pueden contrarrestar cualquier mejora en eficiencia.

Se estima que el sector de la IA podría llegar a consumir hasta 134 teravatios hora (TWh) anuales en 2027, lo mismo que un país como los Países Bajos.