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¿Ayudará o obstaculizará la IA la transición hacia una economía más verde?

junio 23, 2025 - 4 min

La IA promete hacer contribuciones significativas para acelerar la transición hacia una economía más verde. Pero esta revolución tecnológica aún está en sus primeras etapas y ya representa un riesgo inmediato significativo para los recursos de la Tierra. A medida que la demanda de IA continúa creciendo, la intensidad energética y la huella de carbono de los centros de datos que respaldan esta tecnología también aumentan. Ante estos desafíos, ¿cómo pueden los inversores sostenibles navegar y comprometerse de manera efectiva con el tema transformador de la IA mientras abordan su impacto ambiental?

Lea el capítulo 1 a continuación y acceda al informe completo aquí (En inglés):

 

La IA se adopta al ritmo más rápido de cualquier tecnología en la historia.

La IA está siendo adoptada por empresas e individuos al ritmo más rápido de cualquier tecnología en la historia. ChatGPT de OpenAI ha alcanzado los 100 millones de usuarios en un tiempo récord, solo 2 meses después de su lanzamiento en noviembre de 2022, y ahora cuenta con 180 millones de usuarios, con el 23% de los adultos1 en EE. UU. y el 92% de las empresas Fortune 500 utilizando supuestamente el servicio2. Las soluciones de IA y los modelos fundamentales que las impulsan han avanzado rápidamente en solo los últimos 18 meses. En los próximos 5 a 10 años, la IA debería transformar la economía global con significativas ganancias en eficiencia y productividad, así como en nuestras vidas.

 

ChatGPT ha sido adoptado por la mayoría en un tiempo récord

Tiempo necesario para que varias aplicaciones alcancen los 100 millones de utilizadores

ChatGPT reached mainstream adoption in record time
Fuente: Visual Capitalist, Bank of America

 

La IA ya permea prácticamente todos los aspectos de nuestras vidas, revolucionando industrias y transformando la manera en que trabajamos, vivimos e interactuamos. Aunque todavía estamos en las primeras etapas del desarrollo de soluciones de IA, ya está surgiendo una amplia variedad de casos de uso potencial en sectores como la salud (herramientas de diagnóstico impulsadas por IA), la fabricación (automatización, mantenimiento predictivo), el comercio minorista (cadenas de suministro optimizadas y compras personalizadas), las finanzas (detección de fraudes), el hogar (asistentes virtuales y dispositivos inteligentes), la educación (aprendizaje personalizado y automatización) y muchos otros. Las empresas de software están mejorando su oferta al crear aplicaciones de IA generativa para casos de uso empresariales y de consumidores, acelerando la adopción de la tecnología. El potencial de la IA agentiva3 y física solo ampliará los casos de uso y proliferará la IA4 en toda la sociedad.

 

El ecosistema de la IA es vasto y se está expandiendo rápidamente.

La capa de infraestructura de IA incluye el hardware y la infraestructura en la nube necesarios para almacenar y procesar grandes cantidades de datos para entrenar modelos de IA y ejecutar tareas de inferencia en tiempo real.

  • El hardware de IA forma la columna vertebral del cálculo de IA, proporcionando chips especializados diseñados con la potencia de procesamiento necesaria tanto para las tareas de entrenamiento como para las de inferencia: Nvidia es el líder indiscutible en este ámbito con sus GPUs Hooper y Blackwell.5 Varios competidores, como AMD y la mayoría de las grandes empresas tecnológicas, están ofreciendo o desarrollando sus propios chips de IA. TSMC, como la fundición de semiconductores líder y con su tecnología de empaquetado avanzado CoWoS6 , es fundamental para la fabricación de chips de IA. Este hardware se combina con una capa de software (como CUDA de Nvidia)7 que incluye bibliotecas preconstruidas para ayudar a los desarrolladores de modelos de IA.
  • Proveedores de Servicios en la Nube (CSPs): Los hiperescaladores (como Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft Azure) permiten a las empresas alquilar hardware y software para IA como servicio, lo que les permite almacenar datos y utilizar herramientas de IA sin invertir en sus propias GPUs, infraestructura y centros de datos.
  • Infraestructura: Los centros de datos de IA necesitan hardware especializado, equipos de red, sistemas de refrigeración e infraestructura energética robusta para manejar las crecientes demandas computacionales de la IA. Esto requiere inversiones significativas en infraestructura energética, incluyendo generación de energía, transmisión, distribución y soluciones de energía de respaldo. Además, las soluciones efectivas de gestión de la energía son esenciales para garantizar la disponibilidad y estabilidad del suministro eléctrico.

 

Capex trimestral por hiperescala en US$bn

Se espera un gasto récord en inversiones, sobre todo en Meta

Quartely capex by hyperscaler in US$bn
Fuente : Bank of America, entreprises - Données Microsoft ajustées pour la base CY
En los últimos años, la inversión en tecnologías de la información y la comunicación (TIC) ha crecido hasta situarse en torno al 5,5% del PIB estadounidense, un nivel superior al de cualquier otro momento desde la burbuja de las puntocom de 2000".
– Agenzia Internazionale dell'Energia (IEA) Creative Commons by 4.0

La infraestructura de IA está experimentando niveles sin precedentes de inversiones y desarrollos impulsados por gigantes tecnológicos como Alphabet, Meta, Microsoft y Amazon, que están ampliando rápidamente sus gastos de capital (cada uno estimado entre 40 y 75 mil millones de USD para 2024) en servidores y centros de datos para satisfacer la demanda de IA generativa, modelos de lenguaje de gran tamaño y servicios en la nube. En 2024, el gasto total de estos hiperescaladores podría alcanzar alrededor de 240 mil millones de USD (según Jefferies, más de una quinta parte del gasto de capital total del S&P 500), un aumento significativo con respecto a los 148 mil millones de USD en 2023. Se espera que estas inversiones continúen acelerándose a corto plazo, con el gasto combinado de los gigantes tecnológicos alcanzando alrededor de 300 mil millones de USD en 2025, centrándose en centros de datos equipados con GPUs de alto rendimiento (como los nuevos chips Blackwell de Nvidia), el desarrollo de su propio silicio personalizado y la infraestructura energética para soportar cargas de trabajo de IA. En 2025, Microsoft, por sí sola, está en camino de invertir aproximadamente 80 mil millones de USD para construir centros de datos habilitados para IA para entrenar modelos de IA y desplegar aplicaciones basadas en IA y en la nube en todo el mundo.

Fuente: Bank of America y sitios web de Alphabet, Meta, Microsoft y Amazon.

 

Inversión en activos e infraestructuras relacionados con las TIC en porcentaje del PIB

Estados Unidos 1995-2023

Investment in ICT-related assets and infrastructures as a share of GDP United States, 1995-2023
Fuente: Análisis de la AIE basado en datos de la Oficina de Análisis Económico de EE.UU. (2024)
 
  • Modelos fundamentales y servicios de IA generativa: La construcción, prueba y refinamiento de modelos de IA es fundamental para crear sistemas inteligentes preentrenados, como los modelos fundamentales (siendo el líder GPT de OpenAI), que luego pueden ser ajustados para diversas aplicaciones (procesamiento de lenguaje natural, IA generativa, etc.). El famoso ChatGPT es el líder en servicios de IA generativa en la actualidad8

1 Fuente: Pew Research Center

2 Fuente: OpenAI

3 La IA agentiva se refiere a sistemas de inteligencia artificial que poseen la capacidad de actuar de manera autónoma y tomar decisiones basadas en su comprensión del entorno, los objetivos y la información disponible.

4 La IA física se refiere a sistemas de inteligencia artificial que están integrados en formas físicas, como robots o dispositivos inteligentes, lo que les permite interactuar y manipular el mundo físico.

5 GPU significa Unidades de Procesamiento Gráfico. Las GPUs son circuitos electrónicos especializados diseñados para acelerar la creación de imágenes y vídeos. Según Jon Peddie Research, a partir del 5 de junio de 2025, Nvidia tiene una cuota de mercado del 92% en el mercado de tarjetas gráficas.

6 CoWoS significa Chip-on-Wafer-on-Substrate. Desarrollada por TSMC, la plataforma proporciona tecnología de empaquetado de primera clase para aplicaciones de computación de ultra alto rendimiento..

7 CUDA significa Compute Unified Device Architecture. Desarrollada por NVIDIA, la plataforma ofrece un entorno de desarrollo para crear aplicaciones de alto rendimiento aceleradas por GPU.

8 A partir del 5 de junio de 2025, ChatGPT tenía una cuota de mercado del 60% en la búsqueda de IA en EE. UU., lo que lo convierte en el chatbot de IA generativa líder.

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