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Detrás de un chatbot en cualquier plataforma o sitio web existe una infraestructura de servidores, microprocesadores y de redes. Las industrias de semiconductores e inteligencia artificial (IA), demandan altos flujos de electricidad para su desempeño.
Lizandro Brenes, asesor en energía de la Cámara de Industrias de Costa Rica (CICR), mencinó que el uso de ChatGPT consume 2,9 watts/hora, que es equivalente a 10 veces más del consumo de una búsqueda por Google.
Pero, entrenar a ChatGPT mediante inteligencia artificial regenerativa implica un consumo de 1.200 megavatios/hora (MWh), lo suficiente para abastecer 120 hogares en un año, explicó Brenes.
De generarse esos 1.200 MWh con combustibles fósiles, se emitirían más de 550 toneladas de CO², advirtió Brenes, por lo que consideró que este contexto es una oportunidad para Costa Rica, dada su matriz eléctrica con fuentes renovables.
Por su parte, César Oviedo, líder de Estrategia del capítulo de Inteligencia Artificial de la Cámara de Tecnologías de Información y Comunicación (Camtic), refirió que el pico de consumo de un centro de datos ronda 1 gigawatt (GW), mientras que la demanda de electricidad de Costa Rica se calcula en 3 GW.
En el caso de los semiconductores, Oviedo explicó que se usa muchísima energía para mantener hornos, vacío, limpieza y control extremo de temperatura durante la fabricación de chips.
Oviedo añadió que en los centros de datos de IA, el consumo viene de millones de semiconductores funcionando al mismo tiempo, más los sistemas de enfriamiento que evitan que se sobrecalienten. Refirió que un alto porcentaje de los centros de datos en el mundo se alimentan de energía atómica.
Por su parte, el asesor de energía de la Cámara de Industrias reveló que los semiconductores son dispositivos que en dependencia de la temperatura conducen o no la electricidad, y para la regulación de esas temperaturas es requerida mucha energía.
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El sitio Data Center Map, registra 11.152 centros de datos a nivel global, el 37,7% en Estados Unidos. Para Costa Rica se indican 12.
Por otro lado, la IA deja una alta huella hídrica (volumen de agua para producir bienes y servicios) para enfriar los centros de datos y sus procesadores. “Un centro de datos puede utilizar entre uno y cinco millones de litros de agua por día”, apuntó Brenes. A eso se suman los residuos minerales de alto impacto que deben gestionarse.
Brenes indicó que el consumo global de energía eléctrica para data centers, según datos de universidades norteamericanas en 2022, es de 240 y 340 teravatios/hora (TWh). Para el 2026 se estiman en 1.050 TWh, que es el equivalente al consumo de Japón.
El Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA), que evalúa a 19 países, destaca que la mejor alternativa para mitigar el impacto de la IA en el medioambiente es aumentar la proporción de energías limpias en la matriz energética, abordando así los problemas derivados de su consumo.
En este sentido, Costa Rica se ubica en los primeros lugares de la región con un puntaje de 94 puntos en una escala de 100, superado solo por Paraguay (100) y Uruguay (94,6), según el informe elaborado en conjunto por la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (Cepal) y el Centro Nacional de Inteligencia Artificial (Cenia) de Chile.
El ILIA 2025 también resalta que la participación de las Energías Renovables No Convencionales (ERNC) es clave para ver qué tanto un país puede compensar el gasto energético de la IA. Pero tener una matriz limpia no siempre significa que satisface la demanda; puede haber limitaciones en el proceso de transmisión o una capacidad de generación menor para atenderla.
