Análisis ·
La búsqueda desesperada del algoritmo «verde»: la IA busca en el software la forma de reducir sus enormes costes
- Medio
- Xataka (España)
- Autor
- Pablo G. Bejerano
- Publicado el
- 3 de octubre de 2026 · leída en datos estructurados de la página
Resumen
El artículo explica cómo la optimización del software, y no solo la del hardware, permite reducir el consumo energético de la IA en la empresa. Según un informe de McKinsey, el 89 % de las empresas del mundo utiliza la IA, el 44 % está en fase de escalado, pero alrededor del 20 % restringe su uso por los elevados costes operativos. Las investigadoras españolas Coral Calero y Verónica Bolón Canedo detallan técnicas como la reducción de la precisión de los cálculos o la mezcla de expertos (MoE), popularizada por DeepSeek, para reducir los costes de entrenamiento y de inferencia. El artículo menciona también el auge de los modelos chinos más baratos, adoptados de forma masiva incluso por empresas estadounidenses, y cita las proyecciones de la Agencia Internacional de la Energía sobre el consumo eléctrico de los centros de datos.
Resumen elaborado a partir del texto completo del artículo.
Leer el artículo en Xataka →Cifras citadas
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89 %
porcentaje de empresas del mundo que utilizan la IA
empresas del mundo, 2026
« el 89% de las empresas a nivel global usan la IA »
Fuente: McKinsey, The State of AI in 2026: On the road to ROI
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44 %
porcentaje de empresas en fase de escalado de la IA
empresas del mundo, 2026
« un 44% se encuentra en fase de escalar la tecnología »
Fuente: McKinsey, The State of AI in 2026: On the road to ROI
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20 %
porcentaje de empresas que restringen el uso de la IA por los costes
empresas del mundo, 2026
« alrededor del 20% de las empresas encuestadas restringe el uso de la IA por sus elevados costes operativos »
Fuente: McKinsey, The State of AI in 2026: On the road to ROI
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415 TWh
consumo eléctrico mundial de los centros de datos en 2024
mundial, 2024
« En 2024 el consumo global de electricidad de los centros de datos se situaba en 415 TWh, según la Agencia Internacional de la Energía »
Fuente: Agence internationale de l'énergie
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945 TWh
consumo eléctrico mundial previsto de los centros de datos en 2030
mundial, proyección 2030
« las estimaciones de la entidad apuntan a los 945 TWh para 2030 »
Fuente: Agence internationale de l'énergie
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45,5 %
cuota de mercado de los modelos chinos en OpenRouter en agosto
plataforma OpenRouter, agosto
« las compañías chinas tuvieron un 45,5% de cuota y superaron la suma de Google, OpenAI, Anthropic y Meta »
Fuente: OpenRouter
Clasificación
- País
- Alcance mundial
- Tamaño de empresa
- Todos los tamaños
- Sectores
- Todos los sectores o sector no especificado · Editores de software, empresas de servicios digitales, telecomunicaciones · Energía, servicios públicos, medio ambiente
- Empresas
- DeepSeek (citada), Z.ai (citada), Meta (citada), McKinsey (autor del estudio), Moonshot (citada), Alibaba (citada), OpenAI (citada), Anthropic (citada), OpenRouter (citada), Google (citada)
- Palabras clave
- costes energéticos, eficiencia del software, mezcla de expertos, adopción de la ia, centros de datos, modelos chinos
Ficha redactada por Marsanne Studio a partir del artículo citado, con la ayuda de un modelo de IA (claude-sonnet-5). Los derechos sobre el artículo y sus ilustraciones pertenecen a Xataka y a su autor. Ficha traducida del francés por Claude Sonnet 5.5.