Metodología: cómo calculamos el consumo y las emisiones de la IA
Para evitar estimaciones genéricas sin respaldo físico, esta calculadora modela tres factores que determinan la huella real de cualquier despliegue de inteligencia artificial en producción:
- Potencia efectiva por tramo de modelo (TDP + sistema): un modelo de 7B–9B cuantizado (como
Qwen3.5 9Ben nuestro caso de inferencia solar en el edge) opera en tarjetas o nodos de bajo consumo, mientras que los modelos de 70B o 175B requieren múltiples aceleradores dedicados funcionando en paralelo. - Sobrecoste de infraestructura (PUE): los centros de datos convencionales añaden entre un 25 % y un 35 % de energía adicional en climatización industrial y conversión eléctrica. Los nodos distribuidos y el aprovechamiento de modelos ajustados a la tarea reducen este sobrecoste.
- Intensidad de carbono de la electricidad (gCO₂eq/kWh): ejecutar cargas en horarios y nodos con generación fotovoltaica local reduce las emisiones por kilovatio-hora en más de un 80 % frente al mix fósil-renovable medio. Puedes ver los vatios reales ahora mismo en nuestra Sala de Máquinas en directo.
Cómo combinar ahorro ambiental y reducción de factura
Reducir kilovatios-hora no solo disminuye las emisiones de alcance 2 y 3: también recorta directamente el coste por tarea resuelta. Consulta nuestra guía sobre cómo reducir costes de infraestructura de IA y el análisis de ahorro en service desks con IA para diseñar un piloto paso a paso.
Preguntas frecuentes sobre la calculadora de huella de IA
¿Cómo se calcula el consumo energético de un modelo de IA?
El consumo energético mensual (kWh) se obtiene multiplicando la potencia efectiva del acelerador o clúster asignado al modelo (incluyendo el factor PUE de refrigeración) por las horas activas de inferencia o procesamiento por lotes.
¿Por qué un modelo de 7B a 9B parámetros reduce tanto las emisiones frente a uno de 70B o 175B?
Porque cabe en una sola GPU eficiente de bajo consumo o en un nodo edge alimentado por energía solar, evitando la comunicación entre múltiples GPUs de alto TDP y reduciendo hasta un 85 % los vatios-hora por respuesta en tareas acotadas.