Sostenibilidad, coste y nuevos mercados
Las tecnologías digitales permiten ahorrar recursos y consumen recursos por sí mismas a una escala que ha dejado de ser despreciable. Para un desarrollador, la versión práctica de este debate es el coste por token: un LLM cobra por cantidad de texto, y diseñar una aplicación con IA sin pensar en eso produce facturas y consumos que nadie previó.
1Las dos caras de la sostenibilidad
Lo que las THD ahorran: redes eléctricas inteligentes, mantenimiento predictivo, optimización de rutas, riego de precisión, trabajo remoto, impresión 3D bajo demanda, desmaterialización (música, prensa, software).
Lo que las THD consumen (para no repetir eslóganes):
- Electricidad de los centros de datos: ~1,5 % de la electricidad mundial en 2024 (AIE), con previsión de duplicarse antes de 2030, impulsado por la IA. En Irlanda supera el 20 % del consumo nacional.
- Agua: la refrigeración evaporativa compite con agricultura y ciudades; conflictos documentados en España, Chile, Países Bajos, EE. UU.
- Inferencia de IA: el consumo acumulado de responder a millones de usuarios cada día supera al del entrenamiento con rapidez.
- Hardware: fabricar chips es intensivo en energía, agua y materiales; los residuos electrónicos son el flujo de residuos que más crece.
- Efecto rebote (paradoja de Jevons): abaratar un recurso hace que se consuma más de él. Un modelo diez veces más eficiente no garantiza que se consuma diez veces menos — puede garantizar que se usa cien veces más.
2La economía de los tokens
Qué es un token: fragmento de texto, entre un carácter y una palabra. En español cuesta más tokens que en inglés (~1,5-2 por palabra) porque los tokenizadores se entrenaron sobre todo con inglés.
Cómo se cobra: por millón de tokens, con precio distinto para entrada (instrucciones, contexto, historial) y salida (lo generado) — la salida es 3-5 veces más cara. Los precios varían más de dos órdenes de magnitud entre modelo pequeño y frontera.
Por qué una conversación cuesta cada vez más: el modelo no tiene memoria — en cada turno se reenvía la conversación entera. El turno 20 paga los 19 anteriores como entrada.
3Ejemplo de cálculo (precios hipotéticos: 3 €/M entrada, 15 €/M salida)
| Escenario | Entrada | Salida | Coste |
|---|---|---|---|
| Pregunta suelta (500 + 300 tokens) | 500 | 300 | 0,006 € |
| Chat de 30 turnos, contexto hasta 20 000 tokens | ~300 000 acum. | ~10 000 | ~1,05 € |
| Agente de código: 60 vueltas, contexto de 80 000 tokens | 4 800 000 | 30 000 | ~14,85 € |
| Clasificar 100 000 correos con modelo pequeño (0,1/0,4 €/M) | 40 000 000 | 5 000 000 | ~6 € |
4Mecanismos para controlar el coste (y la sostenibilidad)
| Mecanismo | Qué hace |
|---|---|
| Enrutado de modelos | Modelo pequeño para tareas fáciles, grande solo cuando hace falta |
| Caché de prompt | Mucho más barato por la parte del contexto que se repite (instrucciones, documentos) |
| Procesamiento por lotes | Tareas no urgentes a mitad de precio, entrega en horas |
| Contexto mínimo | Enviar lo relevante (RAG bien hecho) en vez de todo |
| Salida estructurada y corta | JSON con lo justo, no prosa |
| Límites y presupuestos | Tope de tokens por petición/usuario/día; alertas |
| Modelos locales | Coste marginal cero por token a cambio de hardware fijo y menos capacidad (04) |
FinOps (desde 2019): gestionar el coste de la nube como se gestiona el rendimiento — medir, atribuir a equipos, optimizar. Sorpresas típicas: tráfico de salida (egress), recursos olvidados encendidos, y desde 2023, facturas de API de LLM.
5Nuevos mercados generados por las THD
| Mercado | Qué se vende | Lo hizo posible |
|---|---|---|
| Nube y SaaS | Infraestructura y software por suscripción | Virtualización, Internet de alta capacidad |
| Economía de plataformas | Intermediación con comisión (Uber, Airbnb, Glovo) | Móvil, geolocalización, pagos digitales |
| IA como servicio | Acceso a modelos por API, agentes | LLM, nube con GPU |
| Infraestructura de IA | Chips, centros de datos, "neonubes" de GPU | Demanda de cómputo |
| Economía de datos | Datos, analítica, publicidad dirigida | Big Data, rastreo, IA |
| Gig economy | Tareas y servicios a demanda | Plataformas, móvil; regulación laboral en disputa |
Mercados transformados o destruidos: fotografía química (Kodak), videoclubs (Blockbuster), agencias de viajes físicas, enciclopedias impresas, prensa en papel; en curso: ilustración y traducción comerciales, atención al cliente de primer nivel.
6Para debatir en clase
- Un agente de código que cuesta 15 € por tarea frente a una hora de un desarrollador. ¿Cuándo compensa? ¿Y si hay que repetirla tres veces, o revisarla una hora?
- "La IA ayuda a reducir emisiones." Un caso en el que sea verdad, uno en el que sea falso, y qué los distingue.
- Una app con chat integrado gratis para los usuarios: ¿qué límites hay que poner para que un usuario no cueste más de lo que aporta?
- ¿Es la "economía de plataformas" un mercado nuevo o un intermediario nuevo en un mercado viejo?
✓Autoevaluación — puntos que debes dominar
Adaptado de 02-sostenibilidad-coste-y-mercados.md.