Los data centers de Google usan IA para reducir 40% el consumo energético de refrigeración
La compañía aplica algoritmos de DeepMind y Gemini para optimizar la refrigeración de sus centros de datos, logrando ahorros energéticos y reduciendo emisiones y uso de agua
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Google ha logrado reducir en un 40% el consumo energético destinado a la refrigeración de sus centros de datos gracias al uso de inteligencia artificial. La iniciativa comenzó en 2018, cuando la compañía empezó a aplicar los algoritmos de DeepMind para analizar en tiempo real miles de sensores y ajustar la operación de ventiladores y sistemas de enfriamiento.
El sistema, basado en aprendizaje por refuerzo, pasó de sugerir medidas al personal técnico a tomar decisiones autónomas en la gestión energética. Mustafa Suleyman, jefe de IA aplicada en DeepMind, señaló entonces que era la primera vez que se implementaba un control industrial autónomo de esta escala en todo el mundo.
La estrategia ha tenido un impacto relevante en el sector. En Estados Unidos, solo en 2014, los centros de datos consumieron cerca de 70.000 millones de kWh, el 1,8% de la electricidad nacional, según el Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley. Reducir la carga de refrigeración supone un ahorro significativo no solo en costos, sino también en emisiones.
En 2025, Google presentó un informe técnico actualizado que detalla el consumo energético de sus sistemas de IA. La mediana de las peticiones de texto en aplicaciones Gemini utiliza apenas 0,24 Wh de energía, emite 0,03 gramos de CO₂ equivalente y consume 0,26 mililitros de agua, cifras inferiores a muchas estimaciones públicas.
Estas mejoras se deben a innovaciones tanto en hardware como en software. Las TPU de última generación, diseñadas específicamente por Google, son 30 veces más eficientes que los primeros modelos. Además, técnicas como el modelo Mixture-of-Experts y el decodificado especulativo permiten reducir cálculos sin sacrificar calidad en las respuestas.
La compañía también ha optimizado la gestión de la infraestructura. Sus centros de datos operan con un índice PUE promedio de 1,09, uno de los más bajos de la industria, y han implementado políticas de reposición de agua con el objetivo de devolver el 120% del agua consumida. Todo esto forma parte de su meta de operar con energía libre de carbono las 24 horas del día.
Los avances muestran cómo la IA puede convertirse en una herramienta clave para la sostenibilidad tecnológica. Google no solo busca reducir su propia huella ambiental, sino también establecer un modelo replicable para una industria que continúa en expansión y que demanda cada vez más eficiencia energética.
Fuentes utilizadas en la investigación:
❓ Preguntas frecuentes
Lo consigue usando inteligencia artificial de DeepMind, que analiza en tiempo real miles de datos y ajusta automáticamente los sistemas de ventilación y enfriamiento.
La iniciativa arrancó en 2018, cuando Google empezó a aplicar algoritmos de DeepMind en la gestión de la refrigeración.
Además de la reducción del 40% en refrigeración, ha disminuido el consumo de energía, agua y emisiones, logrando cifras muy por debajo de las estimaciones públicas.
La compañía integra Gemini, TPUs de última generación, técnicas de modelos eficientes como Mixture-of-Experts y sistemas de refrigeración avanzados con PUE de 1,09.
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