Las emisiones de dióxido de carbono de Microsoft crecieron un 25% en un solo año. El informe anual de sostenibilidad de la compañía, publicado recientemente, señala como causa directa la construcción masiva de centros de datos destinados a entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial en todo Estados Unidos.
El 25% de aumento que convierte a Microsoft en uno de los mayores emisores tecnológicos del momento
Microsoft, fundada en 1975 y con sede en Redmond, Washington, es hoy una de las empresas más valiosas del mundo, con una capitalización de mercado que supera habitualmente el billón y medio de dólares. Su negocio en la nube, bajo la marca Azure, y su apuesta masiva por la inteligencia artificial la han convertido en protagonista del sector tecnológico global durante los últimos años.
Esa misma apuesta tiene ahora un coste medible y publicado. El informe de sostenibilidad de la compañía no deja margen para lecturas alternativas: las emisiones de carbono subieron un 25% en doce meses. No es una estimación ni una proyección. Es el dato que la propia Microsoft ha certificado ante sus accionistas e inversores.
La causa es estructural. Para sostener la demanda de inteligencia artificial, Microsoft necesita infraestructura de computación a una escala sin precedente en su historia corporativa. Esa infraestructura se construye rápido, y no siempre con energía limpia.
Virginia Occidental y el acuerdo de 1,35 gigavatios alimentado por gas natural
El caso más revelador del informe es el acuerdo firmado por Microsoft en Virginia Occidental. La compañía comprometió hasta 1,35 gigavatios de capacidad de computación en el denominado Monarch Compute Campus, una instalación que funciona exclusivamente con generadores de gas natural.
Para entender la magnitud: 1,35 gigavatios equivalen aproximadamente a la potencia de una central eléctrica convencional de tamaño medio. No es una instalación auxiliar ni un proyecto piloto. Es una apuesta de largo plazo por combustibles fósiles en plena era de compromisos climáticos corporativos.
Este tipo de acuerdos ilustra la tensión real del sector. Las empresas tecnológicas necesitan energía firme, disponible las veinticuatro horas, los siete días de la semana, para mantener los centros de datos operativos. Las fuentes renovables como la solar o la eólica no garantizan ese suministro constante sin grandes sistemas de almacenamiento, que todavía no existen a la escala requerida.
Alistair Speirs llama «objetivo lunar» a la promesa de carbono negativo en 2030
Microsoft lleva años comprometida públicamente con un objetivo ambicioso: ser carbono negativo en 2030. Eso significa no solo compensar todas sus emisiones, sino retirar de la atmósfera más carbono del que genera. Es una meta que pocas empresas del sector se han atrevido a fijar con fecha concreta.
Alistair Speirs, director general de infraestructura Azure, calificó ese objetivo como un «objetivo lunar». La expresión no es casual. En el lenguaje corporativo anglosajón, un moonshot es una aspiración que desafía las leyes de lo posible tal como se conocen hoy. Speirs no desmintió el compromiso, pero reconoció implícitamente que la distancia entre la promesa y la realidad se amplía.
El problema es matemático. Si las emisiones crecen un 25% en un año, el punto de partida para alcanzar el carbono negativo en 2030 se eleva. Cada gigavatio adicional de computación alimentado por gas natural aleja la meta. Y la demanda de inteligencia artificial no da señales de desaceleración.
Por qué los centros de datos de IA consumen más energía que los tradicionales
Un centro de datos convencional aloja servidores que almacenan y transfieren información. Un centro de datos diseñado para inteligencia artificial hace algo cualitativamente distinto: ejecuta cálculos matriciales masivos de forma continua, especialmente durante el entrenamiento de modelos de lenguaje de gran tamaño.
Los chips especializados para IA, como las unidades de procesamiento gráfico de alta gama que dominan el mercado, consumen entre tres y cinco veces más energía por unidad de cómputo que los procesadores convencionales. Además, generan más calor, lo que obliga a sistemas de refrigeración más potentes, que a su vez consumen más electricidad.
El resultado es una espiral energética. Más modelos de IA implican más chips. Más chips implican más calor. Más calor implica más refrigeración. Y todo ello implica más energía, que en muchos casos proviene de fuentes fósiles porque es la única disponible a la velocidad que el mercado exige.
El sector tecnológico ante una contradicción que los informes de sostenibilidad ya no pueden ocultar
Microsoft no es la única empresa en esta situación. Google, Amazon y Meta han publicado en los últimos años informes de sostenibilidad que muestran tendencias similares: las emisiones asociadas a sus operaciones de inteligencia artificial crecen más rápido que su capacidad para compensarlas con energía renovable o créditos de carbono.
El sector lleva una década construyendo una narrativa de responsabilidad ambiental basada en compromisos de neutralidad climática. Esa narrativa choca ahora con los datos que las propias empresas publican. Los informes anuales de sostenibilidad, diseñados originalmente para demostrar progreso, se han convertido en documentos que certifican el retroceso.
La diferencia con ciclos anteriores es que ahora los números son más grandes y más rápidos. El salto del 25% en un solo año no es una anomalía estadística. Es el reflejo de una decisión estratégica: crecer en inteligencia artificial a cualquier coste energético, con la esperanza de que la tecnología de energía limpia alcance el ritmo de la demanda antes de que los plazos climáticos venzan.
Qué significa el acuerdo de Monarch Compute Campus para los usuarios de herramientas de IA
Cuando un usuario accede a Copilot, el asistente de inteligencia artificial integrado en los productos de Microsoft, o cuando una empresa utiliza los modelos de lenguaje disponibles a través de Azure OpenAI Service, esa consulta genera una demanda de cómputo que se procesa en centros de datos como el de Virginia Occidental.
Cada pregunta formulada a un modelo de lenguaje consume significativamente más energía que una búsqueda web convencional. Las estimaciones del sector sitúan el consumo de una consulta a un modelo de lenguaje grande entre diez y cincuenta veces por encima de una búsqueda en Google, aunque las cifras varían según el modelo y la longitud de la respuesta.
El Monarch Compute Campus, alimentado por gas natural, es la infraestructura física que hace posible esa capacidad de respuesta. El usuario no ve los generadores. Ve una interfaz limpia y una respuesta en segundos. La huella de carbono queda en el informe de sostenibilidad.
El calendario de Microsoft hacia 2030 y los próximos pasos verificables
Microsoft tiene hasta 2030 para cumplir su compromiso de carbono negativo. Faltan menos de seis años. En ese periodo, la empresa deberá no solo detener el crecimiento de sus emisiones, sino revertirlo y alcanzar valores negativos netos. Con el aumento del 25% registrado en el último ejercicio, la curva va en dirección contraria.
La compañía ha invertido en contratos de energía renovable a largo plazo y en proyectos de captura de carbono. También ha anunciado acuerdos con proveedores de energía nuclear de nueva generación, incluidos reactores de pequeño módulo, como alternativa a los combustibles fósiles para suministro continuo. Esos proyectos, sin embargo, no estarán operativos antes de finales de esta década en el mejor de los escenarios.
El dato accionable para el mercado es este: los inversores y reguladores que siguen los criterios ESG, que evalúan el desempeño ambiental, social y de gobernanza de las empresas, tienen ahora en el informe de Microsoft un caso de estudio sobre la brecha entre compromisos públicos y resultados medibles.
Lo que viene
El próximo informe anual de sostenibilidad, previsto para 2025, dirá si la tendencia se mantiene o si los acuerdos de energía limpia empiezan a compensar la expansión de los centros de datos de inteligencia artificial.
Imagen ilustrativa generada con inteligencia artificial.
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