Europa se enfrenta a un importante reto que combina la necesidad de innovación en Inteligencia Artificial con la urgencia de reducir su huella ambiental, como se persigue con la Agenda 2030. En 2025 hemos visto emerger modelos (como DeepSeek-V3) que consumen más de un 70% menos de energía que los grandes modelos de lenguaje “tradicionales”, demostrando que la eficiencia no está necesariamente reñida con el rendimiento. Al mismo tiempo, se están obteniendo mejoras sorprendentes en reducción de consumo en los centros de datos en empresas europeas, en las que la aplicación de Inteligencia Artificial para optimizar la gestión de los grandes centros mediante refrigeración líquida y energía renovables ha permitido disminuir el consumo energético hasta en un 30%.
Sin embargo, el aumento previsto del 165% en la demanda eléctrica de los centros de datos de cara a los próximos años nos obliga a adoptar enfoques híbridos que combinen modelos ligeros con infraestructuras verdes.
En este artículo buscamos analizar los criterios y las buenas prácticas a seguir para diseñar modelos de Inteligencia Artificial sostenibles, optimizar el uso de recursos y medir la huella de carbono asociada. Si estás interesado es conocer más detalles acerca de cómo reducir la huella en el planeta que conlleva el desarrollo y mantenimiento de la IA, te invitamos a seguir leyendo.
Estado actual de la IA sostenible
A lo largo de 2025, estamos viendo cómo Europa y España han comenzado a demostrar que la sostenibilidad y la Inteligencia Artificial pueden avanzar de la mano. Algunos de los modelos que han surgido durante este año han reducido hasta en un 75% respecto a modelos de años anteriores, implicando un ahorro económico considerable, y una menor huella de carbono durante las etapas de entrenamiento e inferencia. Al mismo tiempo, las iniciativas de Smart Cities y la proliferación de centros de datos “verdes” está cobrando un fuerte impulso. Estos avances responden al reto de triplicar la capacidad de procesamiento de la Unión Europea en los próximos siete años, sin disparar el gasto eléctrico, y marcan el camino hacia una Inteligencia Artificial que cumpla con los objetivos climáticos europeos.
Estrategias de optimización de consumo
En el desarrollo de Inteligencia Artificial existen algunas técnicas, como la quantización, poda y destilación que nos ayudan a reducir el tamaño final de los modelos hasta en un 90%, con caídas de energía necesaria para inferencia cercanas al 60%. Si se combinan estas técnicas con la implementación de refrigeración líquida y el uso de fuentes renovables para la alimentación de los centros de datos, se pueden lograr con efectividad los objetivos del PUE (Power Usage Effectiveness). A continuación, proporcionamos más detalles sobre estas estrategias.
Quantización y poda de modelos
La quantización convierte pesos y activaciones de precisión flotante a formatos de menor detalle (por ejemplo, INT8), lo que reduce el tamaño del modelo y acelera la inferencia, con ahorros energéticos de hasta un 50% en entornos de producción, todo ello sin apenas representar cambios perceptibles en el rendimiento final del modelo. La poda, por su parte, consiste en la eliminación de neuronas o conexiones de bajo impacto, generando redes más dispersas que consumen hasta un 40% menos de RAM y CPU durante la ejecución. Estudios recientes en Europa muestran que la combinación de ambas técnicas puede reducir el coste energético de servicios de IA en la nube hasta en un 70% sin sacrificar más allá de un 2% de precisión.
Hardware especializado y refrigeración líquida
Los chips de Inteligencia Artificial especializados, con arquitecturas de bajo consumo y tensor-cores optimizados, ofrecen mejoras de eficiencia energética de hasta cuatro veces superior frente a GPUs convencionales. En paralelo, la adopción de refrigeración líquida en centros de datos españoles, como la instalación de Azora en Villamayor de Gállego, ha logrado reducir el gasto energético de enfriamiento en un 30% y alcanzar valores óptimos de PUE gracias al uso de circuitos cerrados y fuentes 100% renovables.
Medición y gestión de la huella de carbono
Europa ha establecido desde el 1 de enero de 2025 la obligación de medir y reportar el PUE en todos los centros de datos de la Unión Europea, con objetivos de PUE con límite superior de 1,3 puntos para climas fríos y con límite superior de 1,4 puntos para climas cálidos en nuevas instalaciones. De manera complementaria, el estándar CUE (Carbon Usage Effectiveness) cuantifica las emisiones de CO? relativas a la energía consumida, ofreciendo una visión directa de la huella de carbono operativa de los centros de datos.
Herramientas y métricas
Power Usage Effectiveness (PUE)
El PUE se define como la razón entre la energía total consumida por el centro de datos y la energía entregada a los equipos IT. Un PUE cercano a 1,0 indica que casi toda la energía suministrada se dedica a cómputo, con mínima sobrecarga de refrigeración o iluminación.
A partir de enero de 2025, la nueva Directiva de Eficiencia Energética de la Unión Europea exige a todos los centros con un consumo mayor de 50 kW la necesidad de medir su PUE y certificarlo anualmente, con objetivos diferenciados por zona climática.
Carbon Usage Effectiveness (CUE)
El CUE se calcula como las emisiones de CO? equivalente generadas por unidad de energía (kg CO?/kWh), fusionando el PUE con el factor de emisiones de la electricidad empleada. Un CUE reducido refleja eficiencia energética y uso de fuentes renovables o compensaciones de carbono.
Este indicador es reconocido por iniciativas como el Climate Neutral Data Centre Pact, que fija metas de CUE y PUE para 2025 y 2030.
Seguimiento de emisiones y reporting ESG
La Directiva CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive) obliga a las grandes empresas de la Unión Europea a informar sus impactos ambientales, incluyendo PUE, CUE y WUE (Water Usage Effectiveness), en línea con las mediciones de la Taxonomía Verde. Forética, en su reciente informe “Tendencias ESG 2025”, señala la necesidad de integración de métricas de consumo energético y emisiones relacionadas a la Inteligencia Artificial en los informes de sostenibilidad para garantizar la transparencia ante inversores y stakeholders.
Futuro de la IA verde y recomendaciones
En los próximos años, la Unión Europea reforzará su compromiso con la Inteligencia Artificial sostenible a través de instrumentos financieros y políticas regulatorias que fomentan la eficiencia energética y la reducción de la huella de carbono. El lanzamiento de InvestAI movilizará en los próximos años 200.000 millones de euros para impulsar el desarrollo de grandes centros de datos dedicados a la Inteligencia Artificial con criterios de bajo consumo, mientras que la nueva Ley de Desarrollo de la Nube y la IA establecerá estándares de sostenibilidad para centros de datos y servicios cloud. Siguiendo la misma línea, los planes de transición hacia energías renovables y la exigencias del PUE servirán de incentivo para la adopción de refrigeración líquida y el uso de fuentes limpias, contribuyendo a un modelo de Inteligencia Artificial que cumpla las metas climáticas europeas.
Buenas prácticas de gobernanza y colaboración público-privada
El desarrollo de entornos regulatorios de ensayo (“sandboxes”) liderados por agencias nacionales facilita la validación de modelos verdes en condiciones controladas, tal como promueve la Estrategia Digital de España 2025 mediante convocatorias de la SETT, y garantizan el cumplimiento del Reglamento AI Act europeo. Las alianzas entre universidades, centros tecnológicos y empresas, siguiendo el marco de la Declaración de la ONU sobre IA sostenible, potencian este cambio en el desarrollo de nuevos proyectos públicos.
En el terreno empresarial, tenemos iniciativas como el Climate Neutral Data Centre Pact, que establecen compromisos voluntarios de reducir el CUE y mejorar la trazabilidad de emisiones. Es la coordinación de fondos InvestAI con el programa InvestEU la que crea un mecanismo de cofinanciación que impulsará los próximos proyectos de IA verde con requisitos de gobernanza clara, garantizando revisiones anuales de cumplimiento y auditorías de sesgo.
