Investigadores han descubierto un costo ambiental significativo asociado con nuestra creciente dependencia de sistemas de inteligencia artificial sofisticados. Un nuevo estudio publicado el 19 de junio de 2025 en Frontiers in Communication revela que los modelos de IA habilitados para razonamiento pueden emitir hasta 50 veces más dióxido de carbono que sus contrapartes más simples al responder preguntas idénticas.
El equipo de investigación, liderado por Maximilian Dauner de la Hochschule München University of Applied Sciences, evaluó 14 modelos de lenguaje grande (LLMs) diferentes, con tamaños que van de 7 a 72 mil millones de parámetros. Estos modelos fueron probados con 1,000 preguntas de referencia en temas diversos como matemáticas, historia, filosofía y álgebra abstracta.
El estudio encontró que los modelos de razonamiento generaron un promedio de 543.5 'tokens de pensamiento' por pregunta, en comparación con solo 37.7 tokens para los modelos concisos. Estos pasos computacionales adicionales se traducen directamente en un mayor consumo de energía y emisiones de carbono. El modelo más preciso evaluado fue el modelo Cogito habilitado para razonamiento, con 70 mil millones de parámetros, que alcanzó una precisión del 84.9% pero produjo tres veces más CO2 que modelos de tamaño similar que generaban respuestas más concisas.
"Actualmente, vemos un claro equilibrio 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".
El tema de las preguntas también impactó significativamente en las emisiones. Las preguntas 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 destacaron 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 600,000 preguntas generaría emisiones de CO2 equivalentes a un vuelo redondo de Londres a Nueva York. Mientras tanto, el modelo Qwen 2.5 de Alibaba (72 mil millones de parámetros) podría responder aproximadamente 1.9 millones de preguntas con precisión similar y generar las mismas emisiones.
"Si los usuarios conocen el costo exacto de CO2 de sus resultados generados por IA, podrían ser más selectivos sobre cuándo y cómo usan 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.