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En resumen: por prompt, la IA de verdad se está volviendo mucho más eficiente: Google dice que el prompt de texto mediano de Gemini usó 33× menos energía en 12 meses. Aun así, la electricidad de los centros de datos va camino de más que duplicarse para 2030, y la IEA señala a la IA como el principal motor. Ese patrón tiene nombre y una prueba de hace 160 años. En la década de 1860, los altos hornos de Escocia redujeron el carbón por tonelada de hierro a menos de un tercio, y Escocia quemó diez veces más carbón. W. S. Jevons lo dejó por escrito en 1865; hoy se llama la paradoja de Jevons. "Más eficiente" no resuelve la cuestión energética: la resuelve cuánto usamos.
33× menos energía por prompt
En agosto de 2025, Google publicó cuánta energía usa su asistente Gemini para responder. El titular: "over a recent 12 month period, the energy and total carbon footprint of the median Gemini Apps text prompt dropped by 33x and 44x, respectively, all while delivering higher quality responses." (en un período reciente de 12 meses, la energía y la huella de carbono total del prompt de texto mediano de las apps de Gemini se redujeron 33 y 44 veces, respectivamente, al tiempo que ofrecían respuestas de mayor calidad).
En términos absolutos, Google estima que "the median Gemini Apps text prompt uses 0.24 watt-hours (Wh) of energy" (el prompt de texto mediano de las apps de Gemini usa 0.24 vatios-hora (Wh) de energía). En su propia comparación: "The per-prompt energy impact is equivalent to watching TV for less than nine seconds." (el impacto energético por prompt equivale a ver la televisión menos de nueve segundos).
Ese número se refiere al modelo de una sola empresa, Gemini, y a su prompt de texto mediano. No a "la IA" en su conjunto.
Y aun así, el total va camino de duplicarse
Ahora el otro número. La Agencia Internacional de la Energía (IEA) dice: "Data centres accounted for around 1.5% of the world's electricity consumption in 2024, or 415 terawatt-hours (TWh)." (los centros de datos representaron alrededor del 1.5% del consumo eléctrico mundial en 2024, es decir, 415 teravatios-hora (TWh)).
Y espera que crezca: "Data centre electricity consumption is set to more than double to around 945 TWh by 2030. This is slightly more than Japan's total electricity consumption today. AI is the most important driver of this growth, alongside growing demand for other digital services." (el consumo eléctrico de los centros de datos va camino de más que duplicarse, hasta unos 945 TWh para 2030. Es algo más que el consumo eléctrico total de Japón hoy. La IA es el motor más importante de este crecimiento, junto con la creciente demanda de otros servicios digitales).
Es decir: mucho menos por uso, mucho más en total. No es una contradicción si recuerdas que el total es la energía por prompt × el número de prompts, y el segundo número es el que se dispara.
Ya pasó antes, con el carbón
En 1865, W. S. Jevons publicó The Coal Question. En él hizo una afirmación que suena al revés: "It is wholly a confusion of ideas to suppose that the economical use of fuel is equivalent to a diminished consumption. The very contrary is the truth." (es una completa confusión de ideas suponer que el uso económico del combustible equivale a un menor consumo. La verdad es justo lo contrario).
Su prueba era la industria del hierro de Escocia. Los altos hornos de allí se habían vuelto mucho más eficientes y, sin embargo: "the reduction of the consumption of coal, per ton of iron, to less than one-third of its former amount, has been followed, in Scotland, by a ten-fold total consumption" (a la reducción del consumo de carbón por tonelada de hierro a menos de un tercio de lo que era le ha seguido, en Escocia, un consumo total diez veces mayor).
Menos de un tercio del carbón por tonelada. Diez veces el carbón en total. En sus palabras, "the greater number of furnaces will more than make up for the diminished consumption of each." (el mayor número de hornos compensará con creces el menor consumo de cada uno).
Su explicación es que el propio ahorro impulsa el uso: "It is the very economy of its use which leads to its extensive consumption. It has been so in the past, and it will be so in the future." (es precisamente la economía de su uso lo que conduce a su amplio consumo. Así ha sido en el pasado, y así será en el futuro).
La paradoja de Jevons
La idea lleva hoy su nombre. El proyecto Energy History de Yale: "His insight, often called Jevons' Paradox, is today used to explain why increased energy efficiency does not necessarily reduce present-day demand for electricity or gasoline." (su intuición, a menudo llamada paradoja de Jevons, se usa hoy para explicar por qué una mayor eficiencia energética no reduce necesariamente la demanda actual de electricidad o gasolina).
Aplicado a la IA: prompts más baratos significan más prompts. Y el uso ya es enorme. "ChatGPT receives 2.5 billion prompts from global users every day, OpenAI told Axios," (ChatGPT recibe 2500 millones de prompts de usuarios de todo el mundo cada día, según dijo OpenAI a Axios) informó TechCrunch en julio de 2025. Y eso es un solo producto.
El CEO de Microsoft lo dijo sobre la IA. En enero de 2025, según citó Fortune, Satya Nadella escribió: "Jevons paradox strikes again! As AI gets more efficient and accessible, we will see its use skyrocket, turning it into a commodity we just can't get enough of." (¡la paradoja de Jevons ataca de nuevo! A medida que la IA se vuelva más eficiente y accesible, veremos dispararse su uso, hasta convertirla en un bien del que nunca tendremos suficiente).
Los investigadores también lo han retomado. Un artículo de 2025 de Luccioni, Strubell y Crawford "examines how the problem of Jevons' Paradox applies to AI, whereby efficiency gains may paradoxically spur increased consumption." (examina cómo se aplica a la IA el problema de la paradoja de Jevons, según el cual las mejoras de eficiencia pueden, paradójicamente, impulsar un mayor consumo).
Una nota de cautela: nada de esto dice que el 33× de Gemini causara la duplicación. Jevons es el mecanismo que las fuentes señalan para explicar por qué la eficiencia y los totales en aumento van juntos, no una medición de este caso.
Para dar escala
Los centros de datos no son toda la historia de la electricidad mundial. De nuevo la IEA: "Data centres account for around one-tenth of global electricity demand growth to 2030, less than the share from industrial motors, air conditioning in homes and offices, or electric vehicles." (los centros de datos representan alrededor de una décima parte del crecimiento de la demanda eléctrica mundial hasta 2030, menos que la parte de los motores industriales, el aire acondicionado en hogares y oficinas o los vehículos eléctricos).
Conclusión
- Por prompt, la IA de verdad se está volviendo mucho más eficiente (Gemini: 33× en un año).
- El uso total sigue subiendo, porque un uso más barato significa mucho más uso. Jevons lo vio con el carbón en 1865.
- Así que "más eficiente" no resuelve la cuestión energética; la resuelve cuánto usamos. (Y los centros de datos siguen siendo alrededor de una décima parte del crecimiento de la demanda mundial).
Fuentes
- Google Cloud (Amin Vahdat, Jeff Dean), Measuring the environmental impact of AI inference, 21 ago 2025
- IEA, Energy and AI, executive summary, abr 2025
- W. S. Jevons, The Coal Question, 2.ª ed., Macmillan, 1866, cap. VII "Of the Economy of Fuel", págs. 123–125 y 134–135
- Yale University, Energy History, W. Stanley Jevons, The Coal Question (1865)
- TechCrunch, ChatGPT users send 2.5 billion prompts a day, 21 jul 2025
- Fortune, Microsoft CEO Satya Nadella on DeepSeek and the Jevons paradox, 27 ene 2025
- Luccioni, Strubell, Crawford, From Efficiency Gains to Rebound Effects: The Problem of Jevons' Paradox in AI's Polarized Environmental Debate, arXiv, ene 2025
El vídeo está animado con código y el guion se escribió con ayuda de IA; cada cifra de arriba está contrastada con las fuentes. Ilustrativo: el gráfico de dos líneas (sus curvas muestran la forma, no datos; los números con fuente están en las barras y los contadores), los altos hornos y los bloques de carbón, y la cuadrícula de burbujas de prompts. El vídeo está en inglés. Hecho con Shotloop, mi app gratis para Mac de explicativos hechos con código, corregidos plano a plano.