¿Cuánto gasta la IA?
En una cena con unos amigos, uno de ellos me preguntó por qué la Inteligencia Artificial consumía tanto, si eso ya estaba creado. «Eso», el agente que interpreta lo que el humano le proporciona, no deja de ser un programa que ejecuta instrucciones.
Quien mejor que un ingeniero eléctrico, con 40 años de experiencia desarrollando (y destruyendo) aplicaciones, especializado en Ciberseguridad e Inteligencia Artificial, es el adecuado para responder a esa pregunta. Por supuesto que no hace falta llegar a tanto, pero soy yo quien escribe esta entrada del blog.
El equipo donde se realizan estas pruebas es un PC con Windows y las siguientes características:
| Componentes | Modelo |
| Placa base | ASUS Prime Z-590M-Plus |
| Procesador | i7-11700 a 2.5 Ghz |
| Memoria RAM | KF2666C16D4/32GX x 4 = 128 Gb de RAM |
| Gráfica 1 | NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, con 16 Gb de VRAM |
| Gráfica 2 | Intel(R) UHD Graphics 750 – VRAM compartida |
| Almacenamiento | SSD NVMe KINGSTON SNV3S1000G (1 Tb) |
(Tengo 2 gráficas instaladas en el equipo, la pequeña es para usarla con los monitores, la NVidia está dedicada exclusivamente a la IA. Y más almacenamiento, pero no es necesaria dicha información)
Volvamos al principio.
Desde tu móvil, abres la app o visitas la página de tu IA favorita. Hasta aquí el consumo que generas en la máquina es mínimo.
Dependiendo de lo que quieras hacer, el proceso tendrá un gasto energético diferente. Como tenéis la suerte que tengo monitorizado el consumo de mi equipo de trabajo y sin estar haciendo nada (equipo en reposo, encendido pero sin ejecutar tareas) que consuma se encuentra de base en 97 W. Un usuario normal lo tendrá en unos 80 W, y un servidor de IA, según Gemini de Google, puede que ande por 2 kW (2000 W).
Caso 1: Transmisión de conocimientos.
Necesitamos que nos explique la diferencia entre las cámarsa Canon R7 y la Canon R8, incluyendo sus precios. Por supuesto que esto, si lo buscamos nosotros, tardaríamos unos 2 minutos en leer las especificaciones de la R7 y otros tantos, las de la R8. Luego, en unos 5 minutos, si eres ágil con tablas, copias el contenido, le das formato y lo dejas bonito. Hemos consumido 9 minutos de vida. El consumo eléctrico de todo este tiempo, ronda los 125 W. La energía real consumida rondará los 18.75 Wh, unos 0.1878 kWh que, aplicando el precio medio de la luz en España, 0.1329 €/KWh sale en 0.02 euros.
Ahora lanzamos un agente especializado en consultas, que lo tengo bajo LMStudio, con el modelo qwen3.5-9b-uncensored-hauhaucs-aggressive. Durante 1 segundo alcanza los 138 W pero luego baja a los 97 W habituales.
Le escribo la siguiente entrada (prompt):
“hazme una comparativa entre la Canon R7 y la Canon R8, incluyendo precios actuales”.
Durante unos 29.09 segundos, procesa toda la información y de media hace un consumo de 308 W, con picos de 296 W y 319 W. Me devuelve la información, ya formateada, que podéis ver en el documento adjunto ComparativaR7yR8_2026, que lo he pasado a formato PDF para tenerlo “cerquita”. Ni que decir tiene que lo único que hago es “copiar y pegar” a un documento y luego imprimirlo a PDF.
Procesemos los datos: La energía consumida son 2.4888 Wh, y el gasto económico es de 0.00034 euros
En resumen, el consumo eléctrico de hacerlo con mi agente es 58 veces más barato que hacerlo yo; en tiempo, tardo 18 veces más que si lo hace la máquina.
Si es Gemini, según datos de su propio chatbot, ronda entre 1.2 Wh y 1.8 Wh
Caso 2. Generación de imágenes.
Uno de los grandes avances que hoy día la Inteligencia Artificial nos brinda, es la de generación de imágenes. En mi caso, utilizo ComfyUI, que es un entorno amigable donde puedo introducir un prompt de texto y pedirle que me genere una imagen al respecto.
Al lanzar el entorno, tarda unos 10 segundos más que el anterior, a 125 W.
Los datos técnicos para generar la imagen son:
Modelo: Z-Image-Turbo (Text to Image)
Prompt: Playa soleada al atardecer con aguas cristalinas y arena dorada, con una sombrilla con los colores de España, bajo la cual hay una nevera de color naranja, una toalla verde y morada extendida sobre la arena y una bandeja plateada con una copa llena de espumosa cerveza y una vasija con aceitunas.
Dimensiones: 512 x 512 pixeles.
Me tarde 7 segundos, a 279 W y me genera la siguiente imagen:
Procesemos los datos:
La energía consumida por esa imagen es de 0.54Wh, por lo que el gasto económico es de 0.000072 euros.
Si es Gemini quien nos genera la imagen, puede consumir entre 1 y 3 Wh.
En resumen, generando 13870 imágenes gastaríamos 1 euro de electricidad.
Consideraciones:
Es cierto que si escribimos el prompt en español “tarda” un poco más que en la lengua de Shakespeare, pero quiero hacer este artículo más universal, pues lo estoy escribiendo en castellano.
Caso 3: Modificación de imágenes.
Una de las maravillas que nos permite la Inteligencia Artificial de estos tiempos es realizar cambios en las imágenes, y la que os voy a presentar, es la imagen anterior a la que le cambio la cerveza por un vaso con zumo exprimido de piña y una pajita para sorberlo. Cambiamos de modelo y comenzamos.
Modelo: Flux.2 Kelin 4B Distilled
Prompt: cambia la imagen de copa de cerveza de la reference_image1 por un vaso con zumo exprimido de piña y una pajita para sorberlo.
Tarda 15 segundos, consume 294 W. Redimensiona a 1024 x 1024 pixeles.
Me devuelve la siguiente imagen:
Procesamos los datos.
La energía consumida es de 0.001225 kWh y el importe económico, 0.00016 euros.
Como podemos apreciar, modificar una imagen es más barato que crearla.
Gemini, por su parte, haría este trabajo entre 2.5 a 4 Wh
Caso 4: Generación de vídeo desde imagen
Aunque también es muy atractivo generar vídeo desde texto, si ya tienes la imagen en la cabeza, bien porque la hayas tomado o porque la has generado y te ha gustado cómo ha quedado, lo siguiente es generar un vídeo, de 10 segundos, con dicha imagen.
Modelo: video_ltx_2.3_i2v
Prompt (éste sí va en inglés): Gentle ocean breeze blowing through the scene, calm sea waves rolling smoothly onto the sandy shore, soft rhythmic motion of the water, a vibrant Spanish flag colored parasol on the beach swaying slightly in the wind, cinematic lighting, photorealistic, 8k resolution, smooth motion.
El tiempo que ha tardado ha sido de 3 minutos con 24 segundos, y la potencia media que podemos estimar, 270 W: al principio, el primer minuto no llegaba a 200 W, pero luego en el segundo minuto superó los 300 W ampliamente y el tercer minuto, hasta el final, fue variable, entre 280 y 320 W. Haciendo una media en este último periodo, y dicho valor con los otros dos, nos sale aproximadamente esos 270W.
Con esta información, la energía consumida es de 0.0153 KWh y su coste, 0.002 euros. Es decir, que con 1 euro podríamos procesar 1 hora y 22 minutos.
El resultado os lo he subido a mi canal de Youtube (mis suscriptores pensarán que se me ha ido la pinza). No me deja incrustarlo, así que tendréis que hacer clic en el enlace.
https://youtube.com/shorts/-mQlGhxsE4Q
Gemini lo haría entre 0.030 y 0.3 kWh
Todos estos casos, y algunos más que se me ocurren, como:
- Generación y edición de texto
- Síntesis y clonación de voz
- Cambiar elementos de un video por otros
- Subtitular y traducción en tiempo real
- Detección de anomalías en red
- Análisis de malware
- Filtrado de spam y phishing
- Reconocimiento biométrico…
Como podemos apreciar, los modelos cargados en la nube necesitan electricidad (además de agua, porque con la gráfica funcionando el calorcito que hace en mi despacho no es despreciable. En invierno se estará bien pero en verano…). No entro a valorar si es mucho consumo o es poco, lo interesante es hacer estas mediciones.
Espero que os haya gustado este artículo y, si tienes interés en aparecer en este blog, puedes ayudarme a adquirir la Canon R7 con la que abría la publicación, con publicidad en este blog (pero sin demasiada intrusión).