¿Qué Inteligencia artificial consume menos batería en el móvil?

La llegada de la inteligencia artificial a móviles, centros de datos y servicios en la nube no solo ha cambiado cómo usamos la tecnología: también ha disparado el consumo de energía. Cada vez que chateas con un modelo tipo ChatGPT, usas un asistente avanzado o activas un modo inteligente en tu móvil, hay una infraestructura enorme trabajando detrás… y eso tiene un coste en batería y electricidad.

En paralelo, fabricantes como Apple y empresas que entrenan grandes modelos, como OpenAI o DeepSeek, están buscando cómo reducir el gasto energético y hacer la IA más eficiente y sostenible. Desde modos de ahorro de batería basados en IA en el iPhone hasta centros de datos alimentados con renovables o, incluso, energía nuclear, el objetivo es claro: que la inteligencia artificial consuma lo mínimo posible sin perder rendimiento.

Qué entendemos por “qué inteligencia artificial consume menos batería”

Cuando alguien se pregunta qué inteligencia artificial consume menos batería, en realidad se están mezclando dos niveles distintos de consumo energético que conviene separar bien:

• Consumo en el dispositivo: lo que gasta tu móvil, tablet u ordenador cuando usas funciones con IA (como el modo de ahorro de batería de Apple).
• Consumo en la nube o centro de datos: la energía que se utiliza para entrenar y ejecutar grandes modelos como GPT-4 o DeepSeek en servidores remotos.

En el día a día, tú notas sobre todo el impacto directo en la batería de tu móvil o portátil, pero detrás hay un consumo mucho mayor en los centros de datos donde se entrenan y ejecutan los modelos de IA generativa. Por eso hoy se habla tanto de sostenibilidad, huella de carbono digital y de qué modelos son más eficientes para hacer lo mismo gastando menos.

Una parte de la respuesta tiene que ver con cómo se implementa la IA en el dispositivo (como hace Apple con Apple Intelligence y sus modos inteligentes de batería), y otra con qué modelo concreto se utiliza en los servidores (por ejemplo, comparar GPT-4 con DeepSeek en términos de consumo energético durante su entrenamiento y uso).

Modo de ahorro de batería por IA en iPhone: cómo funciona realmente

Apple ha dado un paso curioso: usar su propia inteligencia artificial Apple Intelligence para alargar la batería del iPhone mediante un modo de ahorro adaptativo. No se trata del clásico “modo de bajo consumo” que conocemos desde hace años, sino de una función nueva, más lista y mucho más dinámica.

Este modo de ahorro, disponible a partir de iOS 26 en adelante en modelos compatibles, analiza mediante IA tus patrones de uso del teléfono. Es decir, observa cómo, cuándo y para qué utilizas el iPhone: a qué horas juegas más, cuándo sueles ver vídeo, si pasas mucho tiempo en redes sociales con la pantalla a tope de brillo, etc.

Cuando el sistema detecta que en ese momento estás usando el móvil de forma especialmente intensa, algo que provoca un pico de consumo de batería por encima de lo habitual, el modo de ahorro por IA entra en juego. Lo hace sin montar un drama: actúa en segundo plano, intentando que apenas notes cambios importantes mientras recorta gasto energético donde puede.

Entre las acciones que puede llevar a cabo este modo, se encuentran varios ajustes automáticos bastante claros:

• Cierre inteligente de aplicaciones en segundo plano que no estás aprovechando y que, sin darte cuenta, están chupando recursos.
• Reducción automática del brillo de la pantalla hasta un nivel más eficiente, aunque esto sí es algo que notarás enseguida si estabas con la pantalla al máximo.
• Disminución de la tasa de refresco de la pantalla, lo que reduce el consumo del panel cuando no necesitas tanta fluidez.
• Priorización de redes 4G frente a 5G en determinadas situaciones, porque la conexión 5G, aunque rápida, consume más energía en muchos escenarios.

La idea de todas estas medidas es sencilla: compensar los momentos en los que tú le estás exigiendo mucho al móvil con ajustes que hagan que la autonomía dure algo más de lo normal. Sí, puede resultar un poco molesto notar que el brillo baja o que ciertas apps parecen “desaparecer” del segundo plano, pero el objetivo es que la batería no se evapore en unas horas.

La gran diferencia respecto al modo de bajo consumo clásico es que este modo por IA no es fijo ni permanente. No se limita a aplicar siempre los mismos recortes. En lugar de eso:

• Solo se activa en momentos concretos, cuando detecta consumos inusualmente altos.
• Adapta los cambios al contexto, no hace siempre lo mismo, sino que decide qué tocar según lo que estés haciendo con el móvil.

Los modos clásicos de ahorro de energía son muy predecibles: bloquean procesos en segundo plano, reducen rendimiento y brillo, y ahí se quedan mientras están activos. Este nuevo enfoque intenta ser más “inteligente”: actuar lo justo y cuando realmente hace falta.

iPhone compatibles con el modo de ahorro de batería por IA

Este modo de ahorro avanzado no llega a todos los iPhone que puedan instalar iOS 26. Para poder usarlo hace falta cumplir requisitos mínimos de procesador y memoria, porque Apple Intelligence y sus funciones asociadas requieren bastante potencia y recursos.

En la práctica, esto significa que solo los iPhone compatibles con Apple Intelligence pueden disfrutar del modo de ahorro de batería por IA. La lista incluye los modelos más recientes de la gama, entre ellos:

• iPhone 15 Pro y iPhone 15 Pro Max.
• iPhone 16, iPhone 16 Plus, iPhone 16 Pro e iPhone 16 Pro Max.
• iPhone 16e y otros modelos de la misma generación que soportan Apple Intelligence.
• iPhone Air, un modelo de gama avanzada diseñado para sacar partido a estas funciones.
• iPhone 17, iPhone 17 Pro y iPhone 17 Pro Max, donde toda esta capa de IA está plenamente integrada.

Apple limita el acceso a esta función porque, en modelos antiguos, la experiencia no sería ni fluida ni eficiente. Aunque algunos iPhone anteriores puedan instalar iOS 26, sus chips y su memoria no están pensados para mover Apple Intelligence con garantías, así que se quedan fuera del modo de ahorro por IA.

De hecho, en los modelos más recientes (como iPhone Air y la familia iPhone 17) este modo de ahorro energético por IA puede venir activado por defecto, precisamente porque el hardware está preparado para aprovecharlo al máximo sin sacrificar rendimiento.

Cómo activar el modo de ahorro de batería con IA en iOS

En algunos modelos recientes, este modo ya viene encendido desde el primer arranque, pero no siempre es así. Lo recomendable es comprobar manualmente la configuración en los ajustes del iPhone para asegurarte de que lo estás aprovechando.

El proceso para revisarlo y activarlo es bastante directo, aunque conviene seguirlo al detalle para no liarse con otros modos de batería:

1. Abre la app Ajustes de tu iPhone.
2. Desplázate hacia abajo y entra en la sección “Batería”, donde se agrupan todas las opciones de consumo energético.
3. Dentro de “Batería”, busca y pulsa en “Modo de consumo” o el apartado equivalente en tu versión de iOS.
4. En esa pantalla verás varias opciones relacionadas con el ahorro de energía; localiza la opción “Consumo adaptativo”.
5. Activa el interruptor de Consumo adaptativo para que empiece a funcionar el modo de ahorro de batería por IA.
6. Si quieres estar al tanto, también puedes encender la opción de recibir una notificación cuando el modo se active, aunque su filosofía es trabajar en segundo plano sin molestarte demasiado.

Una vez hecho esto, tu iPhone empezará a aprender de tus hábitos de uso y activará este modo de forma automática cuando detecte situaciones de gasto elevado. No tienes que ir tú manualmente cada vez: la gracia está precisamente en que la IA tome decisiones por ti para alargar la batería sin que tengas que andar pendiente de la barra de porcentaje.

ChatGPT vs DeepSeek: qué modelo de IA gasta menos energía

Más allá de la batería de tu móvil, una de las grandes dudas hoy es qué modelos de IA son más eficientes energéticamente a gran escala. Aquí entran en juego gigantes como ChatGPT-4 de OpenAI y alternativas como DeepSeek, un modelo desarrollado en China que ha llamado mucho la atención por sus resultados… y por su supuesta eficiencia.

ChatGPT fue el primer modelo de lenguaje en hacerse realmente masivo, pero pronto surgieron rivales potentes: Gemini de Google, Grok de xAI, LLaMA de Meta y, más recientemente, DeepSeek. Esta última no alcanza todavía el nivel global de ChatGPT en muchos escenarios, pero ha logrado algo clave: reducir de manera drástica los costes energéticos y económicos de su entrenamiento.

Tal y como explican expertos en gestión de riesgos y sostenibilidad, a medida que los modelos de IA se hacen más grandes y sofisticados, la cantidad de energía necesaria para entrenarlos y hacerlos funcionar se dispara. Eso no solo se traduce en facturas millonarias para las empresas, sino en un impacto ambiental muy relevante.

En este contexto, DeepSeek se presenta como un modelo mucho más eficiente en términos de consumo energético que GPT-4, lo que ha alimentado el debate sobre si es posible crear una inteligencia artificial realmente sostenible sin renunciar a un rendimiento competitivo.

Si ponemos a comparar GPT-4 con DeepSeek, la balanza se inclina claramente hacia el segundo en lo que respecta a energía. De forma muy gráfica, algunos expertos comparan el entrenamiento de GPT-4 con un “SUV de alta gama” diésel o gasolina: potente, capaz, pero que necesita grandes cantidades de “combustible” para recorrer grandes distancias.

DeepSeek, por el contrario, sería más parecido a un coche compacto de bajo consumo: logra ir de A a B gastando bastante menos energía, aunque quizás no tenga la misma potencia bruta o la misma versatilidad que el modelo más grande y caro.

Cifras de consumo: cuánta energía usan GPT-4 y DeepSeek

Para entender mejor la diferencia, conviene bajar a números aproximados. Se estima que el entrenamiento de GPT-4, uno de los modelos de OpenAI, alcanza o incluso supera los 400 MWh (megavatio-hora). Es una barbaridad de energía concentrada en un solo proyecto de IA.

Para ponerlo en contexto, se ha comparado esta cifra con la electricidad que consumirían unos 40 hogares durante un año completo, tomando un consumo medio anual. Es decir, entrenar una sola versión avanzada de un modelo como GPT-4 puede equivaler al gasto anual de electricidad de un pequeño vecindario.

DeepSeek, en cambio, se mueve en cifras mucho más contenidas: su entrenamiento se ha estimado en torno a 100 MWh. Esto supone alrededor de un 75 % menos de energía que GPT-4 para completar la fase de aprendizaje principal del modelo.

Este ahorro del 75 % no es un detalle sin importancia. Implica que, para lograr resultados competitivos (aunque no siempre al mismo nivel que GPT-4), DeepSeek ha conseguido gastar solo una cuarta parte de la energía. Eso se traduce en menores costes, menor necesidad de infraestructura y, sobre todo, menor impacto ambiental directo.

Sin embargo, cuando hablamos de eficiencia ambiental no basta con fijarse en los MWh consumidos. Entra en juego otro factor clave: la procedencia de la energía utilizada. No es lo mismo que esos 100 o 400 MWh vengan de renovables que de combustibles fósiles.

Huella de carbono digital y tipo de energía usada por la IA

La llamada huella de carbono digital mide el impacto ambiental asociado al uso de tecnologías, incluyendo la inteligencia artificial. En el caso de modelos como ChatGPT o DeepSeek, no solo cuenta cuánta electricidad consumen, sino de dónde sale esa electricidad.

Si un modelo está entrenado y se ejecuta mayoritariamente con energía procedente de combustibles fósiles (carbón, gas, petróleo), sus emisiones de CO₂ asociadas serán muy altas, incluso si consume algo menos de electricidad en términos absolutos. En cambio, si la energía procede de fuentes renovables, la huella de carbono se reduce de forma notable.

Por eso muchos expertos insisten en que las compañías detrás de estos modelos deberían ofrecer datos transparentes sobre sus emisiones y el tipo de energía que utilizan. Sin esa información, es difícil valorar de forma honesta qué modelo es realmente más sostenible.

Según cifras de la International Energy Agency (IEA), los centros de datos que alojan los servidores de IA son responsables de cerca del 1 % del consumo eléctrico mundial, una cifra que va aumentando conforme la IA se integra en más servicios y empresas.

Como respuesta, gigantes tecnológicos como Google, Microsoft o AWS han apostado por centros de datos alimentados al 100 % con energía renovable o, al menos, con un porcentaje muy alto. Esto implica firmar acuerdos de compra de energía a largo plazo (PPA) o construir infraestructuras cerca de fuentes renovables abundantes.

Renovables, energía nuclear y el problema de la disponibilidad

Las principales fuentes renovables que se están utilizando para alimentar centros de datos y sistemas de IA incluyen la energía solar, eólica, geotérmica e hidroeléctrica. Por ejemplo, algunas instalaciones de Google y Microsoft ya operan con energía renovable en un porcentaje muy elevado, y empresas como AWS han hecho inversiones multimillonarias en países como España para desplegar centros de datos apoyados en estas fuentes.

El uso de renovables reduce de forma directa las emisiones de CO₂ asociadas al entrenamiento y uso continuo de los modelos de IA. Pero tiene una pega importante: la intermitencia. El sol no brilla siempre y el viento no sopla constantemente, lo que complica garantizar un suministro estable 24/7 solo con estas fuentes.

Para paliar ese problema, muchas compañías invierten en sistemas de almacenamiento de energía, como grandes baterías, que acumulan electricidad en momentos de baja demanda o alta producción renovable. Esto permite seguir alimentando los servidores cuando baja la generación, aunque también incrementa los costes y la complejidad técnica.

En Estados Unidos está ganando peso otra solución: el uso de energía nuclear como fuente “limpia” y estable para centros de datos. Aunque la nuclear genera debates intensos (por seguridad, residuos, etc.), sus emisiones de CO₂ a lo largo del ciclo de vida son muy bajas, comparables a algunas renovables.

A diferencia de la solar o la eólica, la nuclear ofrece un suministro constante e ininterrumpido, lo que la convierte en candidata ideal para centros de datos que necesitan estar funcionando 24 horas al día sin cortes. Esta continuidad es especialmente relevante en aplicaciones críticas basadas en IA, como diagnóstico médico o transporte autónomo, donde una caída del sistema podría tener consecuencias graves.

De hecho, algunos expertos apuntan que no basta con emplear renovables: las empresas de IA deben garantizar un suministro estable con sistemas de respaldo potentes, ya sea con baterías de gran capacidad o con combinaciones híbridas de energía (renovables + nuclear, por ejemplo).

Riesgos de cortes de energía en sistemas de IA críticos

La inteligencia artificial necesita un flujo constante de energía para entrenarse y operar. Un modelo grande no es algo que se encienda y apague como quien pulsa un botón: por detrás hay clústeres de servidores, sistemas de refrigeración y redes que tienen que permanecer estables.

Si se producen cortes de energía en los centros de datos, el impacto puede ir mucho más allá de “no puedo usar el chat un rato”. En sectores críticos donde la IA empieza a jugar un papel importante, las consecuencias de una caída pueden ser serias.

Imagina, por ejemplo, un sistema de diagnóstico médico basado en IA en un hospital. Si este sistema se apoya en servidores remotos que dejan de funcionar por un corte energético, se pueden retrasar diagnósticos o decisiones clínicas importantes. Del mismo modo, un sistema de transporte autónomo que dependa de una infraestructura de IA alojada en un centro de datos podría verse comprometido en caso de caída prolongada.

Por eso se insiste tanto en que, además de buscar fuentes de energía limpias, las empresas deben asegurar redundancia, sistemas de respaldo y planes de contingencia. La sostenibilidad energética está bien, pero no puede ir en contra de la fiabilidad cuando hablamos de servicios donde hay vidas o grandes infraestructuras en juego.

Computación cuántica: la gran promesa para recortar consumo de la IA

Una de las líneas de investigación que más ilusión genera en este campo es el uso de computación cuántica para reducir el consumo energético de la IA. Las computadoras tradicionales representan la información con bits que solo pueden estar en 0 o 1, mientras que los ordenadores cuánticos trabajan con qubits, que pueden representar múltiples estados al mismo tiempo.

Esta propiedad permite, en teoría, procesar enormes volúmenes de información con mucha más eficiencia en ciertos tipos de problemas. Aplicado a la inteligencia artificial, significaría entrenar y ejecutar modelos complejos gastando mucha menos energía que con la computación clásica.

Algunos estudios y expertos apuntan a que, si se consigue trasladar de forma efectiva el entrenamiento de modelos de IA al entorno cuántico, se podría reducir el consumo energético hasta en un 90 % comparado con los métodos tradicionales. Es decir, hacer lo mismo que ahora pero con una fracción de la energía.

Empresas como IBM ya han demostrado que sus plataformas cuánticas pueden realizar simulaciones de materiales y moléculas complejas de forma más rápida y eficiente que con sistemas clásicos. Si ese tipo de tecnología se adapta a los algoritmos de entrenamiento de IA, podríamos ver en el futuro modelos mucho más potentes y, a la vez, mucho más eficientes desde el punto de vista energético.

Eso sí, la computación cuántica todavía está en una fase relativamente temprana en términos comerciales. A corto plazo, los grandes avances en eficiencia de la IA vendrán más por optimizar los modelos actuales, usar hardware especializado y mejorar la gestión energética de los centros de datos que por el salto cuántico en sí.

Estrategias para una IA más eficiente: del móvil a los centros de datos

El reto del consumo energético de la IA no tiene una solución sencilla ni única. Los expertos coinciden en que es necesario un enfoque integral que combine diferentes frentes si de verdad queremos que la inteligencia artificial sea sostenible a largo plazo.

Entre las medidas más importantes que ya se están aplicando o explorando se encuentran varias líneas de trabajo complementarias:

• Optimización de los modelos de IA: arquitecturas más ligeras, algoritmos mejor diseñados, técnicas de compresión y “distillation” para reducir el tamaño sin perder demasiada calidad.
• Hardware más eficiente: chips especializados (como GPUs de última generación, TPUs o ASICs diseñados para IA) que ofrecen más rendimiento por vatio consumido.
• Uso inteligente en el dispositivo: modos como el ahorro de batería por IA de Apple, que ajustan dinámicamente recursos para alargar la autonomía sin que el usuario tenga que tocar nada.
• Cambio de matriz energética: migrar centros de datos hacia renovables, apoyarlos con nuclear y grandes sistemas de baterías para garantizar estabilidad.
• Transparencia y regulación: que las empresas comuniquen claramente su huella de carbono y se establezcan estándares para evaluar la eficiencia de los modelos.

DeepSeek se suele citar como un buen ejemplo de que, con una arquitectura y un enfoque de entrenamiento más eficientes, se puede reducir el uso de energía sin sacrificar por completo el rendimiento. No será siempre el modelo “más listo” en todos los benchmarks, pero demuestra que hay margen para recortar consumo sin renunciar a funcionalidades avanzadas.

En el lado del usuario, funciones como el modo de ahorro de batería por IA en los iPhone más nuevos muestran otra cara de la misma moneda: aplicar inteligencia artificial no solo para “hacer más cosas”, sino también para gestionar mejor los recursos y alargar la vida útil de la batería sin que tengamos que ir apagando cosas a mano.

En conjunto, la inteligencia artificial que “consume menos batería” no se limita a un único modelo o función concreta. Es el resultado de combinar modelos más eficientes, hardware optimizado y fuentes de energía más limpias, tanto en tu bolsillo como en los centros de datos que sostienen toda esta revolución tecnológica.

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Daniel Terrasa

Redactor especializado en temas de tecnología e internet con más de diez años de experiencia en diferentes medios digitales. He trabajado como editor y creador de contenidos para empresas de comercio electrónico, comunicación, marketing online y publicidad. También he escrito en webs de economía, finanzas y otros sectores. Mi trabajo es también mi pasión. Ahora, a través de mis artículos en Tecnobits, intento explorar todas las novedades y nuevas oportunidades que el mundo de la tecnología nos ofrece día a día para mejorar nuestras vidas.