---
title: "La búsqueda desesperada del algoritmo «verde»: la IA busca en el software la forma de reducir sus enormes costes — Observatorio de IA de Marsanne Studio"
description: "Ante la explosión de los costes energéticos de la IA, investigadoras y empresas apuestan por la optimización del software más que la del hardware."
url: "https://marsanne.studio/es/observatorio-ia/la-busqueda-desesperada-del-algoritmo-verde-la-ia-busca-en-el-software-57b97d/"
lang: "es"
---

[Marsanne Studio](https://marsanne.studio/es/)

[← Volver al inicio](https://marsanne.studio/es/observatorio-ia)

[← El observatorio de IA](https://marsanne.studio/es/observatorio-ia)

Análisis · 3 de octubre de 2026

# 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](https://www.xataka.com/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 →](https://www.xataka.com/robotica-e-ia/busqueda-desesperada-algoritmo-verde-ia-esta-buscando-software-abaratar-sus-descomunales-costes)

## Cifras citadas

-   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
    
-   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
    
-   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
    
-   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
    
-   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
    
-   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.