La carrera por liderar el campo de la inteligencia artificial generativa se ha convertido en una contienda que trasciende las fronteras del software. Las empresas tecnológicas están trasladando sus esfuerzos al ámbito físico, sumergiéndose en un mar de gigavatios, semiconductores y plantas industriales. Un claro ejemplo de esta tendencia lo encarna OpenAI, que, de acuerdo con información revelada por el medio Truthdig, se ha propuesto alcanzar para 2033 una capacidad de cómputo de 250 gigavatios (GW). Este ambicioso objetivo eclipsa el consumo eléctrico actual de India, un país con 1.500 millones de habitantes.
Si OpenAI materializa sus planes, las implicaciones ambientales serían significativas. Este aumento en la demanda energética podría duplicar la huella de carbono de ExxonMobil, actualmente el mayor emisor privado de CO₂ del mundo. Los retos no se limitan al ámbito energético. La infraestructura necesaria para soportar semejante carga dista mucho de la configuración actual de las redes eléctricas y de refrigeración, lo que plantea un desafío colosal para la adecuación de instalaciones.
Para alimentar esta titánica demanda de computación, sería imprescindible disponer de al menos 60 millones de GPUs Nvidia GB300 operando en granjas de servidores. Con una vida útil aproximada de dos años, estas unidades deben renovarse constantemente, implicando la manufactura de 30 millones de GPUs anuales. TSMC, en Taiwán, con su mega-fábrica Fab 25, sería capaz de producir 3 millones de GPUs al año, lo que significaría la necesidad de al menos diez instalaciones similares dedicadas a proporcionar estos chips a OpenAI.
El procesamiento de tal magnitud de semiconductores conlleva un alto consumo de recursos. Ilustración de ello es la Fab 25, que requiere alrededor de 100.000 toneladas de agua diarias, equiparando el 7% del consumo municipal de Taichung, una ciudad taiwanesa de 2,8 millones de habitantes. En un contexto de sequías recurrentes atribuidas al calentamiento global, esta demanda adicional podría desencadenar conflictos con sectores agrícolas, ya afectados en episodios anteriores.
Siguiendo esta tendencia, Corea del Sur también alberga megaproyectos industriales como el mega-clúster de Samsung en Yongin. Este complejo promete superar en magnitud a los proyectos de TSMC, ubicándose al sur de Seúl, y podría llegar a consumir más de la mitad del agua que hoy utiliza la capital surcoreana. Además, su demanda energética equivaldría a una sexta parte del consumo nacional.
Por otro lado, Estados Unidos, bajo el CHIPS Act, busca establecer su independencia del suministro asiático, promoviendo la creación de nuevas plantas de semiconductores. Estas instalaciones, como Fab 21 en Arizona, se yerguen en zonas ya afectadas por escasez hídrica, agregando una carga adicional al consumo de agua y energía en dichas regiones.
La producción no para en las fábricas. La demanda de minerales críticos como el cobre y las tierras raras está aumentando, lo que a menudo significa la apertura de nuevas minas en territorios frágiles. Según la Agencia Internacional de la Energía, el consumo de estos minerales podría cuadruplicarse para el año 2040, en parte impulsado por la IA y la digitalización.
Las visiones de sostenibilidad, en las que las tecnológicas prometieron un «cero neto», ahora enfrentan presiones tras el auge del entusiasmo por la IA generativa. La pregunta que surge no es si tecnológicamente es posible, sino cuánto de este crecimiento es viable para nuestro planeta. Con un cambio hacia el cómputo masivo, cabe preguntarse si está el mundo —incluyendo gobiernos y comunidades— dispuesto a asumir los costos ecológicos, sociales y de salud de esta evolución tecnológica. Las respuestas no están en los informes de las empresas, sino en las decisiones colectivas sobre el uso de nuestros recursos finitos.
