Investigadores han descubierto un importante coste medioambiental asociado al creciente uso de sistemas de IA sofisticados. Un nuevo estudio, publicado el 19 de junio de 2025 en Frontiers in Communication, revela que los modelos de IA con capacidades de razonamiento pueden emitir hasta 50 veces más dióxido de carbono que sus equivalentes más simples al responder a las mismas preguntas.
El equipo de investigación, liderado por Maximilian Dauner de la Hochschule München University of Applied Sciences, evaluó 14 modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) con parámetros que oscilaban entre 7 y 72 mil millones. Estos modelos fueron sometidos a 1.000 preguntas de referencia sobre temas diversos, incluyendo matemáticas, historia, filosofía y álgebra abstracta.
El estudio halló que los modelos con razonamiento generaban una media de 543,5 'tokens de pensamiento' por pregunta, frente a solo 37,7 tokens en los modelos concisos. Estos pasos computacionales adicionales se traducen directamente en un mayor consumo energético y emisiones de carbono. El modelo más preciso probado fue el Cogito habilitado para razonamiento, con 70 mil millones de parámetros, que alcanzó una precisión del 84,9% pero produjo tres veces más CO2 que otros modelos de tamaño similar que generaban respuestas más concisas.
"Actualmente, observamos una clara relación entre precisión y sostenibilidad inherente a las tecnologías LLM", explicó Dauner. "Ninguno de los modelos que mantuvo las emisiones por debajo de 500 gramos de CO2 equivalente superó el 80% de precisión".
La temática de las preguntas también tuvo un impacto significativo en las emisiones. Las cuestiones que requerían razonamiento complejo, como álgebra abstracta o filosofía, generaron hasta seis veces más emisiones que temas más sencillos como historia de secundaria.
Los investigadores subrayaron que los usuarios pueden controlar su huella de carbono de IA mediante elecciones conscientes. Por ejemplo, el modelo R1 de DeepSeek (70 mil millones de parámetros) al responder a 600.000 preguntas generaría emisiones de CO2 equivalentes a un vuelo de ida y vuelta de Londres a Nueva York. Mientras tanto, el modelo Qwen 2.5 de Alibaba (72 mil millones de parámetros) podría responder a unas 1,9 millones de preguntas con precisión similar y generar las mismas emisiones.
"Si los usuarios conocen el coste exacto en CO2 de sus resultados generados por IA, podrían ser más selectivos sobre cuándo y cómo utilizan estas tecnologías", concluyó Dauner. Los investigadores esperan que su trabajo fomente un uso más informado y consciente del medio ambiente a medida que estas tecnologías se integran cada vez más en nuestra vida diaria.