La carrera por la inteligencia artificial generativa no solo se libra en benchmarks y modelos cada vez más sofisticados. También se está trasladando, de forma acelerada, al terreno más físico posible: gigavatios de capacidad eléctrica, millones de chips y decenas de fábricas de semiconductores nuevas.
Según un reportaje de investigación publicado en Truthdig, OpenAI maneja un objetivo tan ambicioso como inquietante: alcanzar hasta 250 gigavatios (GW) de capacidad de cómputo instalada en 2033. La cifra aparece en un supuesto memorando interno fechado en septiembre de 2025 y firmado por el propio Sam Altman, CEO de la compañía.
Para entender la magnitud: esos 250 GW equivaldrían, aproximadamente, a toda la electricidad que consume hoy la India, un país de 1.500 millones de habitantes. Y, traducido a emisiones, el despliegue asociado podría duplicar la huella de carbono anual de ExxonMobil, considerada el mayor emisor privado de CO₂ del planeta.
250 GW de IA: una infraestructura de país
La capacidad de un gran centro de datos se mide en megavatios (MW) o, en los proyectos más extremos, en gigavatios. Durante años, hablar de un campus de 1 GW ya sonaba descomunal. El plan que se atribuye a OpenAI va mucho más allá: 250 gigavatios repartidos en menos de una década.
Detrás de esa cifra hay varias capas:
- Electricidad: 250 GW funcionando de forma continuada equivalen a una demanda de energía similar a la de economías enteras. No se trata de un pico puntual, sino de una carga casi constante, 24 horas al día, 365 días al año.
- Emisiones: en un mundo donde buena parte de la generación eléctrica sigue dependiendo de combustibles fósiles, un incremento así de demanda implicaría centenares de millones de toneladas adicionales de CO₂ si no se acompaña de un despliegue masivo de energías renovables y almacenamiento.
- Infraestructura: la red actual —subestaciones, líneas de alta tensión, sistemas de refrigeración y suministro de agua— no está pensada para absorber, de golpe, varios “países” digitales de este tipo.
El memo de Altman, citado en el reportaje, presenta ese objetivo como una “meta audaz” de largo plazo. Pero la escala sugiere algo más que ambición tecnológica: es un rediseño de la infraestructura energética global al servicio de la IA.
60 millones de GPUs y 10 fábricas “Fab 25” para alimentar el monstruo
Para sostener esos 250 GW, el autor del reportaje hace otro cálculo: serían necesarios, solo para OpenAI, al menos 60 millones de GPUs Nvidia GB300 trabajando en paralelo en grandes granjas de servidores.
Si se asume una vida útil de unos dos años —no tanto porque el hardware “muera” físicamente, sino porque pierde valor económico frente a generaciones nuevas—, la cifra implica fabricar y desplegar unas 30 millones de GPUs cada año solo para mantener el parque actualizado.
Esa demanda tendría un efecto inmediato en la cadena de suministro:
- Un único “mega-fab” como el Fab 25 de TSMC, en Taichung (Taiwán), podrá producir unos 3 millones de GPUs al año cuando esté a pleno rendimiento.
- Para abastecer únicamente el plan de OpenAI serían necesarios al menos 10 fabs de este tipo, dedicados por completo a chips de IA, además de las fábricas de memoria y las plantas de empaquetado que los acompañan.
Y OpenAI no está sola: otras grandes tecnológicas —al menos cinco más, según el reportaje— disponen también de capital y planes para levantar centros de datos multigigavatio para sus propios modelos de IA. La presión sobre la fabricación de semiconductores y sobre los recursos que consume va, por tanto, mucho más allá de una sola empresa.
Taichung y el caso Fab 25: 7 % del agua de una ciudad para chips de IA
Para ilustrar el impacto de esa cadena, el reportaje se detiene en Fab 25, la planta más avanzada de TSMC, cuya construcción comenzó en 2025 en las afueras de Taichung:
- Consumirá alrededor de 100.000 toneladas de agua al día, lo que supone aproximadamente el 7 % del consumo municipal de una ciudad de 2,8 millones de habitantes.
- En un país como Taiwán, que sufre sequías recurrentes y cambios en los patrones de lluvia atribuibles al calentamiento global, esta demanda extra abre conflictos directos con la agricultura.
Durante las últimas grandes sequías (2021 y 2023), las autoridades obligaron a reducir el consumo de agua de las fábricas de semiconductores entre un 10 y un 15 %. Aun así, miles de agricultores de arroz del sur del país se quedaron sin regar durante varias campañas, viéndose literalmente desplazados por la industria del chip.
A la cuestión del agua se suma la energética:
- Fab 25 necesitará en torno a 1 gigavatio de potencia, similar al consumo anual de 750.000 hogares urbanos.
- La mayor parte de la electricidad taiwanesa procede todavía de centrales de carbón y gas, con una alta huella de carbono.
- Muchas de las gases industriales utilizados en la litografía, como el hexafluoruro de azufre (SF₆), tienen un poder de calentamiento miles de veces superior al del CO₂.
Fab 25 es solo una pieza más de un mosaico en expansión: cada nueva generación de chips requiere más energía y más agua que la anterior, porque los procesos son más complejos y las tolerancias más estrictas.
Corea del Sur: mega-clúster de Samsung y fábricas que consumen media Seúl
El giro hacia la IA también está reconfigurando el mapa industrial en Corea del Sur. Samsung, que busca recortar distancias con TSMC, planea un mega-clúster de fábricas de chips en Yongin, al sur de Seúl, que el reportaje describe como todavía mayor que los proyectos de la empresa taiwanesa.
Las estimaciones de organizaciones locales apuntan a que:
- Solo ese complejo podría llegar a consumir más de la mitad del agua que usa hoy la ciudad de Seúl.
- Su demanda eléctrica rondaría los 16 gigavatios, alrededor de una sexta parte del consumo total del país.
El impacto no se limita a agua y energía. La industria surcoreana del semiconductor arrastra un historial de enfermedades laborales y exposición a sustancias carcinógenas, según asociaciones de trabajadores. El reportaje menciona casos documentados de leucemia, tumores cerebrales y otros cánceres entre empleados de las plantas, así como conflictos por la falta de transparencia en torno a los riesgos.
Estados Unidos y la “vuelta” de los residuos tóxicos
Con el CHIPS Act, Estados Unidos está impulsando la construcción de más de una veintena de nuevas fábricas de semiconductores para reducir su dependencia de Asia. Algunas de las más destacadas:
- Fab 21 de TSMC en Phoenix (Arizona).
- Una planta de empaquetado de chips de Amkor en Peoria, también en Arizona.
- Una proyectada fábrica de memoria de SK Hynix en West Lafayette, Indiana, clave para las memorias de alto ancho de banda usadas en GPU de IA.
En todas ellas surgen preocupaciones similares:
- Elevado consumo de agua en regiones ya tensionadas por la sequía.
- Uso extensivo de PFAS, los llamados “químicos eternos” que no se degradan y se acumulan en el medio ambiente.
- Aumento del tráfico pesado de camiones cargados de sustancias tóxicas y residuos industriales en zonas residenciales.
- Condiciones laborales que, según organizaciones sindicales, distan de la imagen de “empleos limpios y bien pagados” que suele proyectar el sector.
Bajo las nuevas plantas se esconde una historia que Silicon Valley conoce bien: el valle lleva décadas acumulando sitios contaminados de categoría Superfund por residuos de la primera era del chip, y la expansión actual amenaza con repetir el patrón en otros puntos del país.
Más minería, más residuos, más conflictos locales
El reportaje también recuerda que el problema no se queda en las vallas de cada complejo industrial. La IA y los chips de última generación requieren cada vez más:
- Minerales críticos como cobre, níquel y tierras raras.
- Nuevas minas en regiones remotas o ecosistemas frágiles, a menudo en territorios indígenas.
- Logística para transportar minerales, procesarlos, convertirlos en chips… y gestionar después los residuos electrónicos.
La Agencia Internacional de la Energía prevé que la demanda de minerales críticos pueda multiplicarse por cuatro de aquí a 2040 por el empuje combinado de la IA, la digitalización y las tecnologías renovables. Muchas de esas extracciones llegarán a zonas que hoy actúan como sumideros de carbono o refugios de biodiversidad.
Incluso cuando las grandes empresas del sector presentan informes de sostenibilidad, la información sobre agua, emisiones, vertidos, PFAS o condiciones laborales suele aparecer fragmentada, según las organizaciones consultadas en el reportaje. Eso dificulta evaluar el impacto real de extremo a extremo.
IA, energía y planeta: la pregunta incómoda
Desde 2020, muchas tecnológicas se llenaron la boca con objetivos de “cero neto” y compromisos de sostenibilidad. El giro acelerado hacia la IA generativa ha puesto esos planes bajo una presión enorme: los mismos directivos que prometían reducir su huella ahora compiten por ver quién construye el mayor centro de datos.
El supuesto objetivo de OpenAI de llegar a 250 GW en 2033 condensa esa tensión:
- Para alcanzarlo sería necesario reconfigurar grandes partes de la infraestructura eléctrica mundial y levantar decenas de nuevas mega-fábricas de chips, con su consumo asociado de agua, energía y químicos.
- Incluso con esfuerzos de eficiencia y reciclaje —como los que ya aplican TSMC o Samsung—, el ritmo de expansión hace que esas mejoras solo ralenticen el aumento de impactos, pero no lo detengan.
- Y OpenAI no es un caso aislado: otros gigantes de la IA persiguen objetivos similares de cómputo masivo.
Mientras los CEOs de Silicon Valley calculan cuántos gigavatios y GPUs necesitan para “propulsar” la próxima generación de modelos, la reflexión que plantea el reportaje es otra: ¿cuánta IA adicional puede permitirse realmente el planeta?
La respuesta, hoy por hoy, no está en ningún memo interno. Y es probable que no dependa solo de lo que la tecnología sea capaz de hacer, sino de lo que sociedades, reguladores y comunidades estén dispuestos a asumir en términos de agua, energía, salud y territorio.
Referencias: truthdig y tomshardware
