El director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, salió al cruce de las críticas por el impacto ambiental de la inteligencia artificial y aseguró que varias de las cifras que circulan sobre el consumo de agua y energía de sistemas como ChatGPT están desactualizadas o mal interpretadas.
En una conversación pública con Anant Goenka, Altman afirmó que el dato que sostiene que cada consulta al chatbot requiere 17 galones de agua no refleja la realidad actual. Explicó que esa estimación estaba vinculada a métodos antiguos de refrigeración en centros de datos, particularmente sistemas de enfriamiento por evaporación que, según indicó, ya no se utilizan en las mismas condiciones.
El ejecutivo admitió que el uso de electricidad por parte de la industria tecnológica es un asunto relevante, pero subrayó que el foco debería ponerse en el consumo por operación concreta y no en cálculos generales que dividen el gasto total entre millones de consultas sin matices técnicos.
Infraestructura energética bajo presión La expansión acelerada de la IA está elevando la demanda energética global. Organismos internacionales proyectan que el consumo eléctrico podría crecer de forma significativa en la próxima década, impulsado en parte por el aumento de centros de datos dedicados al procesamiento de modelos avanzados.
En Estados Unidos, la discusión también se traslada al plano estratégico: la capacidad de la red eléctrica en regiones tecnológicas empieza a ser tema de debate. Empresarios como Elon Musk promueven soluciones energéticas específicas para grandes infraestructuras digitales, mientras compañías como Microsoft trabajan en optimizar la eficiencia de sus instalaciones.
Para Altman, el análisis más preciso no es cuánto costó entrenar el modelo —un proceso intensivo en recursos— sino cuánta demanda cada interacción una vez que el sistema ya está en funcionamiento.
La analogía con el aprendizaje humano. Uno de los puntos que generó mayor controversia fue la comparación que hizo el CEO de OpenAI entre el entrenamiento de modelos de IA y la formación de una persona. Señaló que desarrollar inteligencia humana también implica décadas de inversión en alimentación, educación y recursos sociales acumulados durante generaciones.
Según su argumento, si se mide la energía necesaria para que un modelo ya entrenado responda una pregunta frente a la que requiere un humano para realizar la misma tarea, las diferencias no serán tan amplias como se suele suponer.
Mientras tanto, el debate económico también sigue abierto. Un informe de Goldman Sachs destacó que la inversión en inteligencia artificial tuvo un papel importante en el crecimiento reciente de la economía estadounidense. Sin embargo, persisten dudas sobre el impacto real en el empleo y la productividad, con proyecciones que indican que el reemplazo laboral podría ser más limitado de lo que se temía inicialmente.