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Inteligencia Artificial: Estudio revela que consultas complejas pueden multiplicar por 50 su huella de carbono.
Una investigación liderada por Maximilian Dauner, de la Hochschule München University of Applied Sciences, analizó el impacto ambiental de diferentes tipos de consultas a modelos de lenguaje, destacando que las preguntas que requieren razonamiento profundo generan hasta 50 veces más emisiones de CO₂ que las respuestas directas.
La investigación, publicada el 19 de junio de 2025, evaluó 14 modelos de lenguaje con entre 7.000 y 72.000 millones de parámetros, utilizando mil preguntas estándar de matemáticas, historia y filosofía.
Los modelos con razonamiento complejo, como el Cogito de 70.000 millones de parámetros, alcanzaron un 84,9% de precisión, pero triplicaron las emisiones en comparación con modelos más simples, debido al uso de 543 tokens adicionales por consulta frente a los 37 tokens de respuestas directas.
Las preguntas filosóficas, matemáticas o lógicas generaron hasta seis veces más emisiones que consultas históricas simples.
Por ejemplo, el modelo DeepSeek R1 emite, al responder 600.000 preguntas, el equivalente a un vuelo Londres-Nueva York, mientras que el Qwen 2.5 responde 1,9 millones de preguntas con la misma huella de carbono.
El equipo sugiere que los usuarios opten por modelos más eficientes y formulen preguntas específicas para reducir el impacto ambiental. Los resultados, que varían según el hardware y la red eléctrica, subrayan la necesidad de un uso más consciente de la inteligencia artificial para equilibrar precisión y