{"id":3273,"date":"2025-10-06T16:09:46","date_gmt":"2025-10-06T14:09:46","guid":{"rendered":"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/lo-que-nos-espera-1-000-veces-mas-basura-electronica-por-la-ia\/"},"modified":"2025-10-14T10:50:20","modified_gmt":"2025-10-14T08:50:20","slug":"basura-electronica-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/en\/basura-electronica-inteligencia-artificial","title":{"rendered":"What awaits us: 1,000 times more e-waste by AI"},"content":{"rendered":"

The artificial intelligence<\/strong> ha llegado para revolucionar por completo nuestras vidas. Y es que no se trata de un componente tecnol\u00f3gico que nos trae nuevas funcionalidades. Para nada, de la IA se desprenden varias consecuencias, entre las que se encuentra el impacto medioambiental.<\/strong> Una reciente investigaci\u00f3n de la revista Nature Computational Science<\/a> se\u00f1ala que la basura electr\u00f3nica que genera se multiplicar\u00e1 por 1.000 en una d\u00e9cada.<\/strong><\/p>\n

La realidad es que grandes empresas tecnol\u00f3gicas como Google<\/strong>, Microsoft<\/strong> o Meta<\/strong> est\u00e1n dentro de una carrera por hacerse con el trono de la inteligencia artificial generativa, sacando nuevas herramientas a una gran velocidad, a la vez que mejoran las existentes. A esta carrera no se le prev\u00e9 un final, por lo que, si esta estimaci\u00f3n es cierta, tendremos un gran problema medioambiental<\/strong> que gestionar.<\/p>\n

\u00bfTe interesa este tema? \u00a1Vamos a verlo en profundidad!<\/p>\n

Entre 1,2 y 5 millones de toneladas de basura electr\u00f3nica<\/strong><\/h2>\n

Ya sabemos que la huella ambiental de la IA generativa<\/strong> encierra un alto consumo energ\u00e9tico<\/strong>, emisiones de carbono<\/strong> y un excesivo gasto de agua.<\/strong> A todas estas consecuencias se le une la gran cantidad de basura electr\u00f3nica que se prev\u00e9 genera la IA. Hay que tener en cuenta que los equipos que usan en los centros de datos hay que renovarlos continuamente. Esto produce residuos digitales<\/strong> con compuestos como plomo o cromo.<\/strong><\/p>\n

Por ello, la revista Nature Computational Science lo tiene claro: si no se hace nada para reducir la basura electr\u00f3nica, se multiplicar\u00e1 por 1.000 hasta 2030<\/strong>, llegando entre los 1,2 y 5 millones de toneladas.<\/strong> \u00bfC\u00f3mo podemos reducir toda la basura que generan los grandes modelos de lenguaje (LLM) como ChatGPT, Copilot,<\/a> Gemini, Claude<\/a> o Llama? Los investigadores se apoyan en los principios de la econom\u00eda circular.<\/strong><\/p>\n

\u00bfEn qu\u00e9 consist\u00eda este estudio sobre la basura electr\u00f3nica generada por la IA?<\/strong><\/h2>\n

Para este informe se tomaron como referencia para sus c\u00e1lculos el servidor de ocho unidades GPU Nvidia DGX H100,<\/strong> de 2023, el hardware m\u00e1s popular en el procesamiento de IA. As\u00ed, los investigadores construyeron cuatro escenarios de futuro para realizar estimaciones sobre el crecimiento de la IA y la demanda de procesamiento de datos entre 2020 y 2030. Vamos a verlos:<\/p>\n

    \n
  • En el primer escenario se considera que habr\u00e1 una expansi\u00f3n limitada de la industria de los chips, situ\u00e1ndolo en un 41 %.<\/strong> Para llegar a este porcentaje, se basaron en el crecimiento que ya tuvieron entre 2022 y 2023, llegando a la conclusi\u00f3n de que es imposible que se produzca un crecimiento menor.<\/li>\n
  • El segundo escenario nos traslada a un escenario conservador, en el que el crecimiento es de un 85 %.<\/strong> En este caso, se basan en las cifras de crecimiento que lograron los asistentes de voz tipo Alexa.<\/li>\n
  • El tercer escenario fue bautizado como \u201cmoderado\u201d, que se inspir\u00f3 en los n\u00fameros de TikTok. El crecimiento, en este caso, ascend\u00eda hasta un 115 %.<\/strong><\/li>\n
  • El cuarto escenario nos indica un crecimiento agresivo de un 136 %,<\/strong> considerando que la IA se va a convertir en un compa\u00f1ero de las personas en su vida diaria. Aqu\u00ed, se tom\u00f3 como referencia la tasa de crecimiento de Facebook.<\/li>\n<\/ul>\n

    \u00bfCu\u00e1nta basura electr\u00f3nica se est\u00e1 generando?<\/strong><\/h2>\n

    En la actualidad, tenemos el antecedente de 2023, a\u00f1o en el que se generaron un total de 2.600 toneladas de basura electr\u00f3nica.<\/strong> En 2030, seg\u00fan este estudio, esta cifra ascender\u00e1 a entre 0,4 y 2,5 millones de toneladas.<\/strong> La conclusi\u00f3n que se extrae es que habr\u00e1 1.000 veces m\u00e1s basura, lo que equivaldr\u00eda a desechar entre 2.100 y 12.300 millones de iPhones 15 Pro.<\/p>\n

    Aqu\u00ed estamos hablando de basura electr\u00f3nica generada por la IA generativa. Sin embargo, si todos los residuos tecnol\u00f3gicos de 2002 supusieron 4,6 millones de toneladas, incluyendo port\u00e1tiles o tabletas, en 2030 podr\u00edan ser 43,3 millones de toneladas. Obviamente, este estudio no cuenta con que durante la presente d\u00e9cada se ejecuten medias de reducci\u00f3n de la basura digital.<\/p>\n

    Este estudio tampoco incluy\u00f3 las restricciones a las importaciones de semiconductores,<\/strong> un producto clave. \u00bfPor qu\u00e9 es un elemento importante? Porque podr\u00eda conllevar un aumento del 14 % en la generaci\u00f3n de servidores de IA generativa que llegan al final de su vida \u00fatil, lo que nos dejar\u00eda 5,7 millones de toneladas adicionales de residuos,<\/p>\n

    Por \u00faltimo, es relevante resaltar que la basura digital se centrar\u00eda en Europa (14 %), Asia Oriental (25 %) y Norteam\u00e9rica (58%).<\/strong> A pesar de estos porcentajes, los residuos acabar\u00edan llev\u00e1ndose, pr\u00e1cticamente en su totalidad, a pa\u00edses de \u00c1frica y Asia.<\/p>\n

    \u00bfQu\u00e9 se puede hacer para reducir esta basura electr\u00f3nica?<\/strong><\/h2>\n

    Como hemos comentado al principio de este post, este estudio se apoya en la econom\u00eda circular para limitar la<\/strong> generaci\u00f3n de residuos.<\/strong> Por el momento, la m\u00e1s efectiva es la de aumentar la vida \u00fatil del hardware, y es que se estima que el 62 % de los servidores de IA que se tiran cada a\u00f1o se podr\u00edan mantener un a\u00f1o m\u00e1s. Por norma general, su vida \u00fatil de tres a\u00f1os, por lo que pasar\u00eda a cuatro.<\/p>\n

    Otro aspecto que podr\u00eda reducir la cantidad de basura electr\u00f3nica es la reutilizaci\u00f3n de algunas partes de los procesadores GPU<\/strong>, como los m\u00f3dulos de comunicaci\u00f3n, de memoria o de bater\u00eda. Este aspecto reducir\u00eda los residuos electr\u00f3nicos en un 42 %, aunque puede no ser del todo viable por la dificultad que supone reciclar estos tipos de elementos.<\/p>\n

    Otro aspecto relevante que se desprende de estudio es que, aunque los equipos cuentan con materiales t\u00f3xicos como el plomo, el cromo o el acrilonitrilo, tienen metales preciosos como oro, plata, platino, n\u00edquel o paladio. Si estos se reciclasen de forma adecuada podr\u00edan tener un valor de entre 14.000 y 28.000 millones de d\u00f3lares.<\/p>\n

    As\u00ed, \u00bfcu\u00e1l crees que ser\u00e1 el escenario en 2030? \u00a1Te leemos en nuestras redes sociales!<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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