Google calcula que una consulta en Gemini consume solo cinco gotas de agua, ¿podemos creerle?

Una consulta promedio en Gemini consume alrededor de cinco gotas de agua (0.26 mililitros) y requiere 0.24 vatios-hora de electricidad, lo que equivale a encender el televisor durante menos de nueve segundos. Estas son las cifras reveladas en un nuevo estudio de Google sobre el impacto ambiental de su asistente de inteligencia artificial (IA). Aunque algunos especialistas consideran que se trata de las estimaciones más concretas difundidas por la compañía hasta ahora, otros sostienen que no son completamente precisas.

En su informe, la empresa señala que, a medida que la adopción de la IA se acelera, resulta cada vez más necesario comprender y atender los efectos ambientales derivados de su uso. “Este documento aborda esta brecha al proponer y ejecutar una metodología integral para medir el consumo de energía, las emisiones de carbono y el gasto de agua de las cargas de trabajo de inferencia de IA en un entorno de producción a gran escala”, detalla el reporte.

Nadie quiere informar cuánta energía usa la IA

Cada vez son más los estudios que intentan cifrar el consumo de energía y la IA, incluso cuando las empresas que fabrican los modelos más populares mantienen en secreto sus emisiones de carbono.

Pese a que Google asegura que su método de medición es mucho más completo que otros utilizados previamente, aclara que en el caso de agua y energía solo se mide el consumo relacionado con la inferencia de Gemini. En otras palabras, se contemplan únicamente los recursos empleados por el sistema para generar respuestas, pero no los que corresponden al entrenamiento del modelo ni al almacenamiento de datos.

El análisis concluye que, de los 0.24 vatios-hora necesarios para responder a una consulta de texto promedio, el 58% corresponde al gasto de los chips especializados que permiten a la IA procesar las solicitudes y producir resultados. Otro 25% proviene del consumo del procesador (CPU) y la memoria central (DRAM) que soportan al algoritmo, mientras que un 10% adicional se vincula a las máquinas de respaldo, que solo se activan en caso de fallos. El resto se destina a los sistemas de refrigeración y conversión de energía de los centros de datos.

Según Google, el consumo total estimado resulta 2.4 veces mayor al calculado en estudios previos elaborados por terceros. La diferencia, explica la compañía, se debe a que su metodología incluye variables no consideradas en análisis anteriores, como los CPU, la DRAM y los equipos de respaldo. Además, asegura que la optimización de Gemini, así como del hardware y software que lo respaldan, permitió una reducción de 33 veces en el gasto energético por consulta entre mayo de 2024 y mayo de 2025.

Respecto al uso de agua, la firma calcula que Gemini emplea alrededor de 0.26 mililitros por mensaje de texto, cifra “muy inferior a las estimaciones anteriores”, que oscilaban entre 10 y 50 mililitros por consulta. La mayor parte de ese consumo se relaciona con el líquido necesario para mantener la temperatura adecuada de los centros de datos.

Jeff Dean, científico jefe de Google, declaró a MIT Technology Review que “la gente utiliza [herramientas de IA] para todo tipo de actividades, y no debería preocuparse demasiado por el consumo de energía o agua de los modelos Gemini, porque en nuestras mediciones reales demostramos que es equivalente a acciones cotidianas que ni siquiera notas, como mirar la televisión unos segundos o beber cinco gotas de agua”.

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Dudas sobre el consumo energético de Gemini

Sin embargo, algunos especialistas advierten que los cálculos de Google no abarcan todos los escenarios, lo que podría derivar en una subestimación. Además de omitir el gasto relacionado con el entrenamiento de los modelos y el almacenamiento de datos, el estudio tampoco mide los recursos que demanda la generación de imágenes o videos, limitándose únicamente a solicitudes de texto promedio. Este enfoque deja fuera usos más avanzados, como las búsquedas a profundidad, los resultados multimodales o los modos de uso que requieren niveles de razonamiento superiores.

Otro punto cuestionado es que Google no especifica cuántas solicitudes procesa Gemini a diario ni qué entiende por “consulta promedio”. El documento no detalla la extensión de esas peticiones, el número de tokens implicados ni su nivel de complejidad.