GPT-5 consume como un país y se ubica en el puesto 81 en uso global de electricidad

El modelo GPT-5, desarrollado por OpenAI, consume una cantidad de energía comparable a la de un país entero. Según un estudio del Laboratorio de Inteligencia Artificial de la Universidad de Rhode Island, su uso anual de electricidad rondaría los 16,4 teravatios-hora (TWh), lo que lo ubica en el puesto 81 del ranking global de consumo eléctrico, por encima de naciones como Eslovenia.

Aunque la empresa no ha divulgado cifras oficiales, investigadores estiman que cada respuesta de GPT-5 puede requerir hasta 40 vatios-hora, dependiendo de la longitud y complejidad del texto generado. En promedio, un intercambio de unas mil palabras equivale a 18 vatios-hora, varias veces más que el consumo de GPT-4o, su antecesor.

“Un modelo más complejo como GPT-5 consume más energía tanto durante su entrenamiento como en su uso cotidiano. Es seguro decir que gasta mucho más que GPT-4”, explicó Rakesh Kumar, profesor de la Universidad de Illinois.

De acuerdo con el investigador Nidhal Jegham, del equipo de Rhode Island, si se proyectan los 2.500 millones de consultas diarias que maneja ChatGPT, el consumo total sería equivalente a la demanda eléctrica de 1,5 millones de hogares en Estados Unidos por día.

El aumento del consumo se relaciona con la mayor escala y capacidad de razonamiento de GPT-5, que no solo trabaja con texto, sino también con imágenes y video. A su vez, su estructura interna —un sistema llamado mixture of experts— activa solo una parte de sus parámetros en cada consulta, lo que optimiza parcialmente el uso energético, aunque no compensa el aumento global de demanda.

Desde GPT-3, lanzado en 2020, OpenAI no publica datos sobre el consumo eléctrico de sus modelos. En junio, el CEO Sam Altman mencionó en su blog que ChatGPT gasta “0,34 vatios-hora y 0,000085 galones de agua por consulta”, sin especificar a qué versión se refería ni aportar documentación técnica.

Investigadores como Shaolei Ren, de la Universidad de California en Riverside, sostienen que el tamaño del modelo tiene una correlación directa con su gasto energético. “Los recursos usados por GPT-5 deberían ser órdenes de magnitud superiores a los de GPT-3”, indicó.

Un estudio reciente de la empresa francesa Mistral AI confirmó esa tendencia: un modelo diez veces más grande genera un impacto ambiental proporcionalmente mayor.

Pese a las mejoras de hardware y eficiencia, los especialistas advierten que el razonamiento multimodal —la capacidad de GPT-5 para procesar simultáneamente texto, imágenes y video— prolonga el tiempo de cálculo y multiplica el gasto eléctrico.

“Si se usa el modo de razonamiento, los recursos necesarios para obtener una respuesta pueden ser de cinco a diez veces mayores”, afirmó Ren.

Para estimar el consumo total, el grupo de Rhode Island multiplicó el tiempo promedio de respuesta del modelo por el consumo energético de los chips de los centros de datos. Sus cálculos coinciden con los valores preliminares publicados por Altman y con la tendencia observada en los modelos de nueva generación.

Los expertos insisten en que la industria necesita transparencia ambiental. “Es más urgente que nunca abordar el verdadero costo ecológico de la inteligencia artificial”, sostuvo Marwan Abdelatti, profesor de la Universidad de Rhode Island. “Pedimos a OpenAI y a otras compañías que publiquen datos completos sobre el impacto de sus modelos”.