El numero que Google no pudo optimizar

El 30 de junio Google publicó su undécimo informe ambiental anual y, por sus métricas, es un triunfo de ingeniería. Noveno año consecutivo cubriendo el 100 por cien de su electricidad con compras renovables. Doce gigavatios de nuevos acuerdos de energía limpia firmados solo en 2025, parte de unos 35 gigavatios contratados desde 2010 en más de 240 acuerdos. Un PUE de flota de 1,09, es decir, sus centros de datos queman un 83 por ciento menos de energía de overhead que la media del sector. Las emisiones operativas incluso cayeron un 2 por ciento.

Y luego el número que toda esa ingeniería no pudo tocar: el consumo eléctrico subió un 37 por ciento en 2025, el mayor incremento anual de la historia de la empresa, elevando la subida desde 2019 a más del 250 por ciento. Las emisiones de la cadena de suministro treparon un 25 por ciento, y solo la construcción de centros de datos añadió unos 2,3 millones de toneladas de CO2 equivalente, procedentes de proveedores de semiconductores en redes intensivas en carbono de Taiwán, Japón, Vietnam e India. La propia redacción de Google concede la carrera: su expansión de infraestructura de IA, dice el informe, se acelera más rápido de lo que la red se descarboniza.

Por que importa: la trampa de la eficiencia en el presupuesto de IA

Por qué importa: este informe es la demostración en vivo más limpia de un error de decisión que ahora mismo habita en miles de presupuestos de IA: convertir una tendencia por unidad en una previsión de coste total. Cuando un proveedor muestra que el coste por token cae, o un equipo promete que el despliegue se paga solo porque los modelos se abaratan, la conclusión intuitiva es que el gasto bajará. La tasa base apunta en dirección contraria. La eficiencia abarata cada unidad, la demanda de unidades explota y el total sube. El operador más obsesionado con la eficiencia del planeta acaba de registrar un aumento del 37 por ciento en un solo año operando con un 9 por ciento de overhead.

Los economistas tienen nombre para esto: la paradoja de Jevons, observada en 1865, cuando las máquinas de vapor más eficientes aumentaron, en vez de reducir, el consumo de carbón británico. El patrón sobrevive porque no es un fallo técnico sino una respuesta de mercado. Aplicada a su propia planificación, la regla es corta: trate cada cifra de eficiencia por unidad como una previsión de más uso, nunca como una previsión de menor gasto.

La conclusion: exija eficiencia, pronostique consumo

Sí, pero: la eficiencia sigue mereciendo exigirse. Google informa de que sus intervenciones de hardware y software evitaron 58 millones de toneladas de CO2 equivalente en 2025 y que su huella sería, sin ellas, unas cinco veces mayor. La lección no es que la eficiencia fracase; es que la eficiencia frena el coste unitario, nunca el apetito. Las dos afirmaciones viven en líneas distintas del presupuesto.

La conclusión: tres movimientos para un propietario. Limite el gasto en IA con líneas presupuestarias duras y alertas, no con supuestos de eficiencia. Incluya cláusulas de crecimiento de consumo en las renovaciones de nube, porque los descuentos por uso comprometido asumen en silencio que su uso seguirá subiendo. Y para las empresas europeas, meta la brecha de la red en la planificación: los precios eléctricos cerca de los polos de centros de datos como Fráncfort, Dublín o Ámsterdam, y las líneas de alcance 3 del reporte CSRD, heredan exactamente la curva que Google acaba de publicar.

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