Google dice que un mensaje de texto de IA típico solo usa 5 gotas de agua. Los expertos dicen que es engañoso

En medio de un feroz debate sobre el costo ambiental de la inteligencia artificial, Google lanzó un nuevo estudiar Eso dice que su asistente de IA de Géminis solo usa una cantidad mínima de agua y energía para cada mensaje de texto. Pero los expertos dicen que las afirmaciones del gigante tecnológico son engañosas.

Google estima que un mensaje de texto mediano de Géminis utiliza alrededor de cinco gotas de agua, o 0.26 mililitros, y aproximadamente tanta electricidad como la televisión por menos de nueve segundos, aproximadamente 0.24 vatios (WH), lo que produce alrededor de 0.03 gramos de emisiones de dióxido de carbono.

Las estimaciones de Google son más bajas que las investigaciones previas sobre los centros de datos intensivos en agua y de energía que sufren modelos de IA generativos. Eso se debe en parte a las mejoras en la eficiencia que la compañía ha realizado durante el año pasado. Pero Google también dejó los puntos de datos clave en su estudio, lo que lleva a una comprensión incompleta del impacto ambiental de Gemini, los expertos dicen El borde.

“Están ocultando la información crítica”, dice Shaolei Ren, profesora asociada de ingeniería eléctrica e informática en la Universidad de California, Riverside. “Esto realmente difunde el mensaje equivocado al mundo”. Ren ha estudiado el consumo de agua y contaminación del aire Asociado con IA, y es uno de los autores de un documento que Google menciona en su estudio de Géminis.

Un gran problema con los expertos marcados es que Google omite el uso indirecto del agua en sus estimaciones. Su estudio incluyó agua que usan los centros de datos en los sistemas de enfriamiento para evitar que los servidores se sobrecalienten. Esos sistemas de enfriamiento han provocado preocupaciones Durante años, sobre cómo los centros de datos podrían exacerbar la escasez de agua en las regiones propensas a la sequía. Ahora, la atención está cambiando a cuánto más Es posible que los centros de datos de electricidad puedan necesitar Para acomodar nuevos modelos de IA. La creciente demanda de electricidad ha provocado una serie de nuevos planes para construir gas y centrales nuclearesque también consumir agua en sus propios sistemas de enfriamiento y para girar turbinas usando vapor. De hecho, La mayoría del agua que consume un centro de datos proviene de su uso de electricidad – que Google pasa por alto en este estudio.

Como resultado, con la estimación de agua de Google, “solo ves la punta del iceberg, básicamente”, dice Alex de Vries-Gao, fundador del sitio web Digiconomista y un candidato a doctorado en el Instituto Vrije Universiteit Amsterdam para Estudios Ambientales que ha estudiado la demanda de energía de los centros de datos utilizados para la criptominación y la IA.

Google dejó otra métrica importante cuando se trata de consumo de energía y contaminación. El documento solo comparte un “basado en el mercado“Medida de emisiones de carbono, que tiene en cuenta los compromisos de una empresa para apoyar el crecimiento de las energías renovables en las redes eléctricas.

Un enfoque más holístico sería incluir también un “basado en la ubicación“Medida de emisiones de carbono, que considera el impacto que tiene un centro de datos donde sea que opera teniendo en cuenta la combinación actual de energía limpia y sucia de la red eléctrica local. Las emisiones basadas en la ubicación están típicamente más alto que las emisiones basadas en el mercado, y ofrecen más información sobre el impacto ambiental local de una empresa. “Esta es la estructura de tierra”, dice Ren. Tanto Ren como De Vries-Gao dicen que Google debería haber incluido la métrica basada en la ubicación, siguiendo a internacionalmente reconocida Estándares establecidos por el Protocolo de gases de efecto invernadero.

El artículo de Google cita investigaciones anteriores realizadas por Cenizar y De vries-gao y argumenta que puede proporcionar una representación más precisa del impacto ambiental que otros estudios basados ​​en el modelado que carecen de datos de primera parte. Pero Ren y De Vries-Gao dicen que Google está haciendo una comparación de manzanas a oranges. El trabajo anterior se basó en promedios en lugar de la mediana que usa Google, y Ren fallas en Google por no compartir números (recuento de palabras o tokens para indicaciones de texto) para cómo llegó a la mediana. La compañía escribe que basa sus estimaciones en un aviso medio para evitar valores atípicos que usan más energía de los resultados sesgados.

Cuando se trata de calcular el consumo de agua, Google dice que su hallazgo de .26 ml de agua por mensaje de texto es “órdenes de magnitud menores que las estimaciones anteriores” que alcanzaron hasta 50 ml en la investigación de Ren. Esa es una comparación engañosa, Ren sostiene, nuevamente porque el documento Ren es coautor de Ren tiene en cuenta el consumo de agua total directo e indirecto de un centro de datos.

Google aún no ha enviado su nuevo artículo para la revisión por pares, aunque la portavoz Mara Harris dijo en un correo electrónico que está abierto a hacerlo en el futuro. La compañía se negó a responder en el registro a una lista de otras preguntas de El borde. Pero el estudio y los blogs que acompañan dicen que Google quiere ser más transparente sobre el consumo de agua, el uso de energía y las emisiones de carbono de su chatbot de IA y ofrece parámetros más estandarizados sobre cómo medir el impacto ambiental. La compañía afirma que va más allá de los estudios anteriores al factorizar en la energía utilizada por las máquinas en ralentí y el soporte de la infraestructura en un centro de datos, como los sistemas de enfriamiento.

“Si bien estamos orgullosos de la innovación detrás de nuestras ganancias de eficiencia hasta ahora, estamos comprometidos a continuar mejoras sustanciales en los próximos años”, dice Amin Vahdat, vicepresidente/GM de IA e infraestructura para Google Cloud, y Jeff Dean, jefe científico de Google Deepmind y Google Research, en un blog.

Google afirma haber mejorado significativamente la eficiencia energética de un mensaje de texto de Géminis entre mayo de 2024 y mayo de 2025, logrando una reducción de 33x en el consumo de electricidad por aviso. La compañía dice que la huella de carbono de un aviso mediano cayó en 44 veces durante el mismo período de tiempo. Esas ganancias también explican por qué las estimaciones de Google son mucho más bajas ahora que los estudios de años anteriores.

Sin embargo, alejarte y la imagen real es más sombría. Las ganancias de eficiencia aún pueden conducir a una mayor contaminación y se utiliza más recursos en general, una desafortunada Fenómeno conocido como Jevons Paradox. Las llamadas “emisiones de carbono basadas en ambiciones” de Google crecieron un 11 por ciento el año pasado y un 51 por ciento desde 2019 a medida que la compañía continúa persiguiendo agresivamente la IA, según su último Informe de sostenibilidad. (El informe también señala que Google comenzó a excluir ciertas categorías de emisiones de gases de efecto invernadero de sus objetivos climáticos este año, lo que dice que son “periféricos” o fuera del control directo de la compañía).

“Si nos fijamos en los números totales que Google está publicando, en realidad es realmente malo”, dice De Vries-Gao. Cuando se trata de las estimaciones que se lanzó hoy en Géminis, “Esto no cuenta la historia completa”.