Vals AI publicó el 3 de septiembre de 2026 una estimación de la energía, el agua y el carbono que consumen 16 modelos de IA de pesos abiertos en tareas largas de código, finanzas, salud y derecho.
Bloomberg reportó que una tarea agéntica puede tener un impacto ambiental hasta 10,000 veces mayor que una consulta simple. OpenAI y Anthropic no aparecen porque sus arquitecturas no son públicas y este método no puede estimar su huella.
Una tarea agéntica es un encargo de trabajo que una empresa delega a un agente de IA, como migrar código, cerrar un análisis financiero o redactar un documento legal. El estudio compara ese trabajo largo con una pregunta aislada.
Bloomberg, en un reporte firmado por Michelle Ma y Shirin Ghaffary, señala que construir una web app con algunos modelos requiere la energía que una casa estadounidense usa en dos horas y media.
La comparación parte de referencias mucho más pequeñas. Sam Altman escribió en 2025 que una consulta promedio a ChatGPT usa alrededor de un quinceavo de cucharadita de agua. Ese mismo año, las estimaciones de Altman y Google situaron la energía de una consulta de texto promedio entre 0.24 y 0.34 Wh.
Las empresas han dado muchos menos datos sobre tareas agénticas. Una investigación aparte de Microsoft encontró que las peticiones de razonamiento largo y las agénticas pueden elevar el consumo de energía en más de un orden de magnitud, en línea con el análisis de Vals.
