Misma solicitud de IA genera 8,5 veces más contaminación en Texas que en Suecia

Qué podrías hacer con ello

• Un cliente que use la consola de Berget AI podría seguir sus propias emisiones solicitud por solicitud mientras usa el servicio ¹.
• Un comprador podría comparar diferentes proveedores de IA sobre cifras reales de carbono en lugar de afirmaciones de marketing ¹.
• Un investigador podría analizar cómo cambian las emisiones de una solicitud según el modelo usado, la hora del día y si el prompt está en caché ¹.

Según el anuncio: Una captura de pantalla del sitio web de Berget AI mostrando texto sobre un método de código abierto que revela que la misma solicitud de IA emite 8,5 veces más CO2 en Texas que en Suecia

Imagen: berget.ai

Por qué la ubicación lo cambia todo

Si ejecutas una pregunta normal a través del modelo abierto Kimi K3 con el mismo equipo, el dióxido de carbono emitido depende de dónde estén los servidores: Suecia genera 0,38 gramos, Irlanda 1,6 gramos, Alemania 2,5 gramos y Texas 3,2 gramos ¹. Esa es una diferencia de 8,5 veces.

La razón principal es la mezcla eléctrica. La red de Suecia funciona mayoritariamente con energía nuclear e hidroeléctrica, lo que le da una intensidad de emisiones de alrededor de 8 gramos de CO₂ por kilovatio-hora ¹. Texas, por el contrario, aún depende fuertemente del gas natural y el carbón, con una intensidad de aproximadamente 333 gramos por kilovatio-hora .

El método también tiene en cuenta el costo de carbono de fabricar el hardware. Aproximadamente el 89% de la huella de una solicitud en Suecia proviene de fabricar la GPU, mientras que en Texas el 90% proviene de la electricidad ¹. Durante siete días en un entorno de producción en vivo, un B300 que está inactivo aún consume 236 vatios .

Quién creó el método y por qué

La herramienta fue desarrollada por el proveedor sueco de IA Berget AI junto con investigadores del Instituto Medioambiental de Estocolmo, y las organizaciones sin fines de lucro WattTime y Klimatkollen ¹. Se publica libremente bajo una licencia abierta en GitHub .

Berget AI dice que la mayoría de las compañías que usan IA hoy no tienen forma de saber cuánto contaminación producen sus solicitudes. Con este método, los clientes pueden observar sus propias emisiones solicitud por solicitud dentro de la consola de Berget AI ¹. La compañía quiere que otros proveedores adopten informes similares para que los compradores puedan comparar números reales en lugar de afirmaciones de marketing .

"Sabemos que la mayoría de los compradores europeos elegirían diferente si pudieran ver los números", dijo Andreas Lundmark, director ejecutivo de Berget AI ¹.

Por qué esto es diferente de estimaciones anteriores

La mayoría de las cifras públicas sobre la huella de carbono de la IA se calculan multiplicando una tasa de emisión promedio por un volumen estimado de uso. Esos números no se pueden verificar ni comparar correctamente ¹.

El enfoque actualizado calcula las emisiones para cada solicitud individual, considerando qué modelo se está usando, a qué hora del día se ejecuta y si parte del prompt ya está en caché ¹. Sigue la especificación de la Fundación Green Software para medir emisiones de IA .

El asistente de IA Garbo de Klimatkollen, que funciona en la infraestructura de Berget AI, ya se está midiendo con este método ¹.

Cómo se verán los centros de datos en el futuro

La Agencia Internacional de Energía estima que el consumo eléctrico de los centros de datos se duplicará más de lo actual, llegando a aproximadamente 945 teravatios-hora para 2030, impulsado principalmente por la IA ¹. Los investigadores dicen que cualquier ganancia de eficiencia probablemente será superada por la mayor demanda, lo que significa que de dónde provenga la electricidad importará aún más .

Somya Joshi, directora de investigación en el Instituto Medioambiental de Estocolmo, dijo que metodologías como esta proporcionan una base transparente para decisiones informadas ¹.

Una versión actualizada de la calculadora también incluirá tasas de emisión marginales el próximo mes, que miden el impacto de añadir nueva carga a una red en lugar de solo usar promedios ¹. Eso podría cambiar significativamente las cifras reportadas para Suecia.

La versión actual aún no cubre la huella de agua y energía de la fabricación de chips, y las emisiones de entrenamiento se excluyen porque las cifras autodeclaradas varían demasiado ¹.

Esta historia informa sobre una tendencia solo con fines informativos. No es asesoramiento ni incentivo para hacer nada de ello.

Los datos clave

• Misma solicitud Kimi K3: 0,38g CO₂ en Suecia, 3,2g en Texas
• Red de Suecia: ~8g CO₂/kWh; red de Texas: ~333g CO₂/kWh
• Método de código abierto disponible en GitHub bajo licencia MIT
• El uso eléctrico de centros de datos podría duplicarse hasta 945 TWh para 2030
• El 29% de los tokens en la pasarela de IA de Vercel eran modelos de peso abierto en junio de 2026

Fuentes

1. New open-source method shows the same AI request emits 8.5 times more CO₂ in Texas than in Sweden - Berget AI