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La IA suele presentarse como un motor de eficiencia y progreso. Sin embargo, también presenta un profundo desafío para la sostenibilidad. Si bien la computación de alto rendimiento (HPC) permite avances cruciales en la modelización climática, el descubrimiento de fármacos y el desarrollo de energías renovables, consume cantidades asombrosas de energía.
El sector tecnológico ya representa más del 3 por ciento de las emisiones mundiales de gases de efecto invernadero, y el rápido auge de la IA generativa está a punto de ampliar su huella de carbono y llevar las redes eléctricas al límite. Se dice que solo el entrenamiento de Grok-4 requirió 310 gigavatios-hora de electricidad, suficiente para abastecer a una ciudad de 4,000 habitantes. Y la IA de Google podría llegar a consumir tanta electricidad como toda Irlanda.
En respuesta al aumento de la demanda energética, la industria ha favorecido en gran medida medidas graduales, como la recuperación de calor de los sistemas de refrigeración de HPC, la experimentación con enfoques tempranos de «IA frugal» o el fomento de la expansión de la capacidad nuclear. Si bien son útiles, estos esfuerzos no abordan los problemas subyacentes.
El reto es doble: reducir la huella ambiental de la industria mediante la reducción de las cargas de trabajo de IA de bajo valor y desarrollar arquitecturas computacionales que impulsen los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de las Naciones Unidas. Un enfoque prometedor, conocido como IA Cuántica Sostenible (IAQ), busca aprovechar las tecnologías cuánticas para reducir el consumo energético de la HPC.
A pesar de su ubicuidad, las tecnologías cuánticas no han alcanzado su máximo potencial. Por ejemplo, la síntesis de amoníaco —un triunfo de la química cuántica que ayudó a alimentar a miles de millones de personas— necesita ahora una reinvención urgente para impulsar una agricultura verdaderamente regenerativa.
La ciencia cuántica podría impulsar la sostenibilidad transformando no solo los sistemas agrícolas, alimentarios y sanitarios, sino también tecnologías de vanguardia como la IA. Las computadoras cuánticas se basan en unidades de información conocidas como cúbits, que les permiten realizar ciertos cálculos con mucha mayor eficiencia que los sistemas HPC convencionales, lo que ha demostrado tener un efecto directo en el consumo energético.
Un enfoque central de estos esfuerzos es el desarrollo de unidades de procesamiento cuántico (QPU) que consumen mucha menos energía que el hardware de supercomputación convencional. Operando esencialmente a temperatura ambiente, las QPU de átomo neutron pueden eliminar la necesidad de refrigeración que consume mucha energía.
Como el sistema Orion, desarrollado por Pasqal (uno de nosotros es director ejecutivo), no consumen más de 3.5 kilovatios de energía eléctrica, mientras que una sola supercomputadora clásica como Frontier requiere aproximadamente 22 megavatios. Si bien el tiempo necesario para resolver algunos problemas aún varía, y muchas aplicaciones dependerán de una combinación de procesadores cuánticos y convencionales, el consumo de energía aún podría reducirse a una pequeña fracción de los niveles actuales.
El contraste es más claro cuando se observa a través del análisis del ciclo de vida (ACV), una herramienta esencial para la transparencia y la rendición de cuentas. Dado que una evaluación completa debe incluir las emisiones de la fabricación de hardware que puede representar hasta el 80 por ciento de la huella de carbono de las tecnologías digitales, la comparación es sorprendente.
Un sistema HPC como la supercomputadora francesa Joliot-Curie Emite aproximadamente 0.2 toneladas métricas de CO₂ equivalente por hora, incluyendo la amortización del hardware y el consumo de electricidad, incluso con el suministro eléctrico francés de bajas emisiones de carbono. En cambio, el sistema Orión, basado en átomos neutros, produce alrededor de 2.1 kilogramos de CO₂ equivalente por hora. En conjunto, estas cifras sugieren que las emisiones relacionadas con la IA comenzarán a disminuir antes de la llegada de sistemas totalmente fiables y tolerantes a fallos. computadoras cuánticas
Pero la eficiencia energética es solo una parte de la historia. Las arquitecturas de átomos neutros son especialmente adecuadas para abordar desafíos complejos de desarrollo sostenible que quedan fuera del alcance de los sistemas HPC convencionales, en especial problemas de optimización combinatoria a gran escala, como los asociados con el diseño molecular, los sistemas energéticos y la logística del transporte.
Para probar esta idea, Pasqal lanzó dos desafíos SQAI en 2023 y 2025. Cabe destacar que tanto la empresa como los desafíos recibieron el nombre del matemático francés del siglo XVII, Blaise Pascal, pionero de la teoría de la probabilidad e inventor de una de las primeras calculadoras mecánicas, la Pascalina. Menos conocido, pero no menos significativo, fue su último proyecto: la creación de las Carrosses à Cinq sols, uno de los primeros sistemas de transporte público.
Con ese legado en mente, los desafíos de SQAI exigieron a cada solicitante demostrar un caso práctico concreto relacionado con la sostenibilidad y una huella energética menor que la de un enfoque de HPC convencional, utilizando las tecnologías disponibles actualmente. La respuesta fue notable, con más de 2,000 participantes de más de 60 países.
Los primeros resultados apuntan a un progreso significativo en múltiples ODS. La energía limpia y asequible surgió como un enfoque natural, ya que los equipos participantes utilizaron métodos híbridos de IA cuántica para optimizar las redes eléctricas y la distribución de los parques eólicos. Algunos equipos exploraron enfoques basados en la cuántica para la gestión de incendios forestales y el modelado de tifones, mientras que otros trabajaron en métodos para acelerar el descubrimiento de antimicrobianos y mejorar la sostenibilidad de la producción de alimentos.
Sin duda, las computadoras cuánticas actuales aún no son capaces de abordar problemas complejos del mundo real. Optimizar las redes de transporte público o simular la dinámica molecular requiere gestionar miles de variables interconectadas, mucho más allá de la capacidad de codificación de las QPU actuales. Aun así, el rápido crecimiento de la capacidad de cúbits pone de relieve el potencial, en gran medida desaprovechado, de la computación cuántica.
Para que SQAI cumpla su promesa, la industria debe comprometerse con criterios claros, métricas transparentes y metodologías rigurosas de ACV que consideren las emisiones a lo largo de todo el ciclo de vida, desde el diseño y la fabricación hasta la operación y la eliminación. Una mayor colaboración entre empresas, investigadores e instituciones, especialmente cuando la promueven organismos independientes, es crucial para garantizar que los recursos se destinen a aplicaciones que aporten beneficios de sostenibilidad genuinos y mensurables.
La SQAI representa una oportunidad para alejar la IA de su trayectoria insostenible, desafiando a científicos y emprendedores a desarrollar y escalar soluciones cuánticas energéticamente eficientes. A medida que la confianza en los compromisos de neutralidad de carbono siguen erosionándose y la sostenibilidad podría estar impulsada menos por las promesas corporativas que por las ambiciones de una nueva generación de innovadores y las enormes facturas de electricidad que pronto afectarán a los centros de datos de todo el mundo.
Los autores, Bertrand Badré es exdirector gerente del Banco Mundial, preside el Consejo Asesor de Project Syndicate, director ejecutivo y fundador de Blue like an Orange Sustainable Capital y autor de “¿Pueden las finanzas salvar al mundo?” (Berrett-Koehler, 2018); Loïc Henriet es director ejecutivo de Pasqal; y Etienne de Rocquigny es cofundador de Sustainable Quantum AI World Challenge y Rerum Novairum .
Derechos de autor: Project Syndicate , 2026.
www.project-syndicate.org
