La mayor expansión de infraestructura para inteligencia artificial en la historia de Google ha disparado su consumo eléctrico anual a niveles inéditos. En 2025, el gigante de Mountain View consumió un 37% más de electricidad que el año anterior, el mayor salto jamás registrado, mientras la construcción de centros de datos para IA, Google Cloud y YouTube sigue acelerándose. El dato, recogido en su último informe de sostenibilidad, refleja la tensión entre las ambiciones de la IA y los compromisos climáticos de una empresa que aspira a operar con energía libre de carbono las 24 horas del día en 2030.
Claves de la operación
- El consumo eléctrico total de Google creció un 37% en 2025. Es la mayor subida anual de su historia y eleva el incremento acumulado desde 2019 hasta más del 250%, impulsado por la nube, YouTube y los nuevos centros de datos para IA.
- La compañía ha multiplicado sus compras de energía limpia para contener las emisiones. A pesar del fuerte aumento de la demanda, Google asegura haber mantenido sus emisiones operativas de carbono estables gracias a contratos de suministro renovable a gran escala.
- La descarbonización de la red no avanza al ritmo de su infraestructura. El informe reconoce que la construcción de centros de datos para IA se acelera más rápido que la capacidad de las redes eléctricas para incorporar fuentes limpias, lo que introduce un desafío estructural.
El pulso entre la ambición climática y la explosión de la IA
El aumento del 37% en un solo ejercicio no es un hecho aislado, sino la continuación de una tendencia al alza que ya había mostrado un incremento del 27% en 2024. Google atribuye esta aceleración a la demanda de sus servicios en la nube, el streaming de YouTube y, sobre todo, al despliegue masivo de infraestructura para soportar productos y servicios de inteligencia artificial.
Cada nuevo centro de datos consume tanta energía como una pequeña ciudad.
La compañía ha logrado sin embargo que sus emisiones operativas de carbono no se disparen en paralelo. La clave está en su programa de compra de energía renovable, el mayor del mundo corporativo, con acuerdos que suman miles de megavatios. En su informe de sostenibilidad, Google insiste en que seguirá escalando el acceso a electricidad limpia, aunque admite que la red eléctrica no se descarboniza al mismo ritmo que sus centros de datos.
De hecho, el documento incluye una advertencia inusual: “Si bien el camino hacia nuestras ambiciones climáticas no será lineal —dado que la construcción de infraestructura de IA se acelera más rápido de lo que la red se descarboniza— seguimos centrados en escalar energía limpia abundante y asequible a nivel mundial”. Es la primera vez que Google matiza con tal claridad la dificultad de compaginar el crecimiento exponencial de la IA con sus objetivos de carbono.
¿Puede la energía limpia seguir el ritmo de los hyperscalers?
El desafío no es exclusivo de Google. Amazon Web Services y Microsoft Azure afrontan las mismas tensiones, y los tres compiten por asegurarse contratos de energía renovable en ubicaciones estratégicas, desde Aragón hasta Virginia. En España, donde Google Cloud opera una región en Madrid y ha comprometido millonarias inversiones en eficiencia energética, la presión sobre la red eléctrica y los objetivos de descarbonización nacional es palpable.
El consumo energético de los centros de datos en en España podría triplicarse de aquí a 2030 según estimaciones del sector, y el Gobierno se enfrenta a la paradoja de atraer inversión tecnológica a la vez que cumple con los objetivos climáticos europeos. Google se sitúa en el centro de ese debate: su apuesta por la energía limpia es indiscutible, pero la velocidad a la que crece su demanda energética amenaza con superar la capacidad de las renovables en los mercados donde opera.
Google compra energía limpia a una escala sin precedentes, pero la red eléctrica no se descarboniza al ritmo que necesita la IA.
Más allá de las compras de electricidad verde, la compañía está invirtiendo en tecnologías de refrigeración avanzada y en el diseño de chips más eficientes, como sus TPUs. Son avances necesarios, pero el margen de mejora en la eficiencia energética de los centros de datos se estrecha a medida que los modelos de IA se vuelven más complejos y demandan más computación. La ecuación es conocida: cada nueva generación de modelos de lenguaje requiere un salto en capacidad de proceso, y eso se traduce directamente en un mayor gasto eléctrico.
El dilema energético que redefine la competencia en la nube
En el mercado español, la batalla por los grandes contratos de servicios cloud e IA tiene un trasfondo energético que cada vez pesa más en las cuentas de resultados. AWS, Azure y Google Cloud compiten por alojar los datos de la Administración y de las grandes empresas, y el acceso a electricidad renovable a precios estables puede convertirse en un factor diferencial. Google ha sido pionera en firmar acuerdos de compra de energía (PPA) a largo plazo en España, pero el apetito de sus centros de datos obliga a negociar contratos cada vez mayores en un mercado donde la capacidad de generación renovable no es infinita.
Telefónica, a través de su filial de infraestructuras, también gestiona centros de datos en la península y se enfrenta a la misma presión de costes energéticos, aunque con un perfil de consumo más estable que el de un hyperscaler. La diferencia es que Google puede trasladar con más facilidad ese coste a sus clientes globales, mientras que una teleco española compite en un mercado regulado y con márgenes más estrechos. La sostenibilidad ya no es solo cuestión de reputación: es un factor de coste operativo que puede inclinar la balanza entre proyectos de IA en Madrid o en Oregón.
El informe de Google deja claro que el crecimiento del consumo energético no es coyuntural. La compañía prevé que sus necesidades de electricidad sigan aumentando a tasas de doble dígito en los próximos años, a medida que la IA generativa se integre en todos sus productos. Para los inversores, el mensaje es doble: la oportunidad de negocio es enorme, pero el coste de alimentarla crece más rápido que la capacidad de la red para volverse verde. Esa brecha es, hoy por hoy, el mayor riesgo medioambiental —y financiero— de la revolución de la inteligencia artificial.
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