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Google ha revelado al fin cuánta electricidad y agua consume su IA. Las estimaciones no podían estar más erradas
Sabíamos que la inteligencia artificial generativa era un monstruo que estaba obligando a las compañías a hacer grandes inversiones en energía, pero el primer análisis detallado de Google ha puesto las cifras por primera vez sobre la mesa.
Vamos al grano. Según el informe técnico de Google, basado en datos de mayo de 2025, una consulta de texto promedio a Gemini consume 0,24 vatios-hora de electricidad. Por ponerlo en contexto, es algo así como ver nueve segundos de televisión con una TV convencional de 100 W.
El consumo de agua, que sigue siendo necesaria para refrigerar los servidores, es de 0,26 mililitros por consulta; el equivalente a cinco gotas de agua. La huella de carbono de todo el proceso de inferencia, según el informe, es de 0,03 gramos de CO₂ equivalente.
Estimaciones erradas. Hace apenas un año, los análisis de terceros estimaban que una sola consulta de IA en el buscador de Google, como las de AI Overviews, podrían consumir unos 3 Wh, diez veces más que una búsqueda tradicional. Esto llevó a cálculos tan llamativos como que el despliegue de la IA en el buscador consumiría energía suficiente para cargar siete coches eléctricos por segundo.
Con los datos oficiales de Google en la mano, vemos que aquella estimación estaba equivocada por un factor de 12,5. Las nuevas técnicas de software (como la decodificación especulativa) y las arquitecturas de modelos más eficientes (como el paradigma Mixture-of-Experts) han cambiado por completo el panorama.
Inferencia, no entrenamiento. Estas cifras, las más concretas publicadas hasta la fecha por la compañía, solo tienen en cuenta el consumo de Gemini al inferir la respuesta de los usuarios. El costoso proceso de entrenar los grandes modelos de lenguaje que alimentan estas herramientas sigue siendo un misterio, pero Google se justifica diciendo que la adopción masiva de la IA generativa, integrada incluso en su buscador, ha puesto el foco en la inferencia.
En esta relación directa con el usuario es además donde mayores saltos de eficiencia están consiguiendo las grandes compañías tecnológicas. Google asegura que, en los últimos 12 meses, ha dividido por 33 el consumo de energía y por 44 la huella de carbono de cada consulta a Gemini. Gran parte de este salto tiene que ver, no solo con modelos más eficientes, sino con la mejora de los aceleradores de IA (TPUs y GPUs), un hardware que Google desarrolla internamente.

La cantidad de “prompts” por kWh que procesan los diferentes modelos de IA
Menos que Netflix. Google no está sola en esta nueva era de transparencia. Sam Altman, CEO de OpenAI, también arrojó algo de luz sobre el consumo de ChatGPT. En una publicación de junio de 2025, Altman decía que una consulta promedio a ChatGPT consume aproximadamente 0,34 Wh de energía y unos 0,3 ml de agua.
La cifra de energía es ligeramente superior a la de Gemini, aunque se trata de una comparación difícil. Altman no dio detalles de su metodología, por lo que no sabemos si su cálculo incluye todos los factores que Google ha considerado (como el consumo eléctrico en la refrigeración y en las máquinas en “idle”; es decir, inactivas, pero listas para picos rápidos de consumo).
Ambas compañías se han comparado con la televisión: “Una hora de Netflix consume 100 veces más electricidad que ChatGPT”, dice una diapositiva oficial de OpenAI. La misma que dice que el impacto total de la IA en las emisiones de carbono de EE.UU. sería de alrededor del 0.5%.
Imágenes | Google
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En China quieren que los robots humanoides hagan las tareas del hogar. El problema es que una casa no es una fábrica
Durante años hemos visto robots humanoides dar volteretas mortales, bailar, practicar artes marciales o moverse por fábricas con capacidades cada vez más llamativas. El siguiente paso parece casi natural: llevarlos a casa para que hagan la colada, preparen una cama o apoyen el cuidado de mayores. El problema es que esa transición no es tan directa como parece. Una fábrica está diseñada para reducir la incertidumbre; una vivienda, en cambio, está llena de pequeñas excepciones. Y para un robot, esas excepciones pueden ser exactamente la diferencia entre una demo vistosa y un producto útil.
El concepto. SCMP cuenta que GigaAI ha presentado el SeeLight S1 como el primer modelo de robot humanoide doméstico de propósito general del país, desarrollado en colaboración con el Hubei Humanoid Robot Innovation Centre y la Hubei Humanoid Robotics Industry Alliance. En imágenes difundidas por la empresa aparece realizando tareas muy reconocibles: cortar verduras, freír huevos, cargar una lavadora, tender ropa, hacer una cama o abrir cortinas. La compañía, además, prevé probarlo gratis en hogares de Wuhan en la primera mitad de 2027.
Una casa no es una línea de montaje. Esa es la diferencia de fondo. En una fábrica, el robot puede trabajar con referencias conocidas, piezas colocadas siempre de la misma manera y movimientos que se repiten miles de veces con muy pocas variaciones. En una vivienda, en cambio, nada garantiza que la camiseta esté donde estaba ayer, que la silla no se haya movido o que una mascota no cruce por delante justo cuando el robot intenta completar una tarea.
Mucho movimiento, poca comprensión. La propia Xinhua recoge una idea que ayuda a enfriar la épica de las demostraciones y que no afecta solo a China, sino a la robótica humanoide en general: los humanoides han mejorado mucho en su “cerebelo”, la parte vinculada al control y la coordinación, pero todavía arrastran grandes problemas en su “cerebro”. Dicho de otra forma, pueden ejecutar movimientos complejos, pero les cuesta entender qué significa una escena y qué función tiene cada objeto dentro de ella.
El hogar también es un problema de datos. Ahora bien, para que estos sistemas funcionen mejor en casas reales necesitan aprender de casas reales, pero el hogar es precisamente uno de los lugares donde menos sencillo resulta recopilar datos. No hablamos solo de mapas de habitaciones, sino de objetos, fuerzas, ángulos, rutinas y decisiones físicas difíciles de simular.
Avances y desafíos. Según NSFC, el país esperaba superar en 2025 las 10.000 unidades vendidas de humanoides, con un crecimiento interanual del 125%, y ya había pilotos en fabricación industrial, reparto, restauración y servicios. El matiz importante es que nada de eso convierte automáticamente esta carrera industrial en un despliegue exitoso dentro de los hogares: el propio sector sitúa el camino con prudencia, primero industria, después logística y usos comerciales, y solo más tarde el hogar.
Un futuro fácil de imaginar, difícil de materializar. La parte difícil es demostrar que eso puede hacerse de forma útil, segura y con un coste razonable fuera de una demostración preparada. Ahí está la frontera real. China y otros países del mundo pueden acelerar prototipos, pilotos y producción, pero una vivienda no perdona la torpeza del mismo modo que un escenario controlado. Para llegar al hogar, el robot no tendrá tendrá que entender mejor la vida humana.
Imágenes | GigaAI
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ya lleva más de 672 metros
La tuneladora ‘Mayrit’ lleva ya sus primeros meses de operación bajo el subsuelo de Madrid con el objetivo de ampliar la Línea 11 de Metro. La gigantesca máquina ya ha dejado atrás los primeros 672,6 metros de galería desde la futura estación de Comillas y, según los datos que ha hecho públicos la Consejería de Vivienda, Transportes e Infraestructuras compartidos por El Debate, confirman que la máquina está ya tomando bastante brío.
Cifras de avance. En menos de dos meses de actividad, Mayrit ha extraído 46.676,2 metros cúbicos de tierra, tal y como afirman desde el medio, el equivalente a llenar unas 19 piscinas olímpicas. Además, ya se han colocado 389 de los 3.076 anillos de hormigón que terminarán por revestir los 5.227 metros de túnel previstos entre Comillas y Conde de Casal. Cada anillo está formado por siete dovelas, las piezas romboidales que se fabrican en Noblejas, Toledo, en una planta específicamente levantada para esta obra.
Cómo se gestiona la tierra extraída. La tuneladora arranca el terreno con su rueda de corte y la tierra viaja por una red de cintas transportadoras que se van alargando a la par que avanza la máquina. Esas cintas atraviesan el interior de lo que será la estación de Comillas hasta llegar a la superficie, donde la tierra cae en un foso con capacidad para 8.500 metros cúbicos. De ahí, varias retroexcavadoras la cargan en una flota de unos 150 camiones que se encargan del traslado final.
Todo ese material extraído se está utilizando para restaurar media docena de explotaciones mineras y hasta un vertedero abandonado.
El arranque. El primer mes de trabajos fue más lento de lo normal porque la máquina estaba todavía en fase de ajuste. Esos primeros 200 metros se hicieron con Mayrit en rodaje. A partir de ahora, según las previsiones de la propia consejería, la tuneladora debería moverse entre los 400 y los 500 metros mensuales, en torno a 15 metros diarios, trabajando las 24 horas del día y los siete días de la semana.
La próxima parada. La previsión de la Consejería es que el tramo entre Comillas y Madrid Río, de 1.114 metros, esté terminado el próximo mes de junio. Cuando Mayrit llegue allí, se detendrá unas dos semanas para que los operarios le puedan realizar una revisión técnica. Después continuará hacia Palos de la Frontera, Atocha y, finalmente, Conde de Casal, el punto final del recorrido y sede del futuro intercambiador.
El director general de Infraestructuras de Transporte Colectivo de la Comunidad de Madrid, Miguel Núñez, calcula que la excavación completa llevará entre 13 y 14 meses, lo que sitúa el final de la perforación en torno a mayo o junio de 2027.
Material a mansalva. Para completar este tramo de túnel se necesitarán 32.000 toneladas de acero, 210.000 metros cúbicos de hormigón y más de 25.000 dovelas. Tal y como cuentan desde El Debate, en la fábrica de Noblejas trabajan 50 operarios que producen 42 dovelas al día, equivalentes a seis anillos completos, que se trasladan a Comillas en vehículos preparados para soportar hasta 38 toneladas de peso. La inversión de esta fase supera los 740 millones de euros y el avance global de las obras ya rebasa el 50%.
Un proyecto mayor. Toda esta operación es solo una pieza de un puzzle mucho mayor. La futura Línea 11 será ‘la gran diagonal’ de Madrid, un tramo de 33,5 kilómetros desde Cuatro Vientos hasta Valdebebas, con 20 estaciones que conectarán puntos clave como Atocha, el aeropuerto, el Hospital Zendal o el futuro circuito de Fórmula 1 en Ifema. Cuando esté terminada, se espera que recorrer Madrid de punta a punta sin pasar por el centro pueda llevar en torno a una hora y seis minutos. La inversión total del proyecto supera los 2.500 millones de euros y las obras se ejecutarán por fases hasta 2031.
Imagen de portada | Comunidad de Madrid
En Xataka | Madrid se acaba de convertir en la punta de lanza de una transformación tecnológica en Europa: los robotaxis
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el nuevo material de la NASA que permitiría fabricar recursos directamente allí
A la Luna, y al espacio en general, hay que viajar ligero de equipaje. Cada kilogramo extra supone un gasto enorme de combustible. Por eso, lo ideal es obtener la mayor cantidad posible de recursos directamente en el lugar de destino. El polvo lunar, conocido como regolito, puede ser una buena fuente de metales para construcción y oxígeno para la obtención de combustible y soporte vital. Sin embargo, para obtener todo esos materiales habría que fundir la roca.
El resultado es algo parecido a la lava, que corroe buena parte de lo que encuentra a su paso. No se puede llevar a cabo el proceso dentro de cualquier recipiente u horno; pero, por suerte, un equipo de científicos de la NASA ha encontrado el material ideal para encapsular la roca fundida.
6 meses de pruebas. Los descubridores de este nuevo material pasaron 6 meses investigando sustancias candidatas para obtener un material que resista la corrosión del polvo lunar fundido. Pasado ese tiempo, encontraron algo interesante. Al mezclar óxido de escandio con polvo lunar y calentar la mezcla al rojo vivo, se obtuvo un material nuevo. Lo compararon con una lista de más de un millón de materiales analizados por rayos X y la composición no se correspondía con ninguno de ellos. Era totalmente novedoso y, según vieron después, sus propiedades eran ideales.
Análisis de propiedades. Puesto que estaban ante una nueva sustancia, estos científicos decidieron analizar sus propiedades químicas desde cero. Así, se puede ver no solo sus ventajas, sino formas de optimizarlas aún más. Una vez completado dicho análisis, procedieron a realizar una mezcla de ocho componentes básicos de óxidos, incluido el de escandio, con regolito lunar. La reacción se puso en marcha al someter la mezcla a 1.593ºC. La mezcla inicial es un polvo rosado que cambia al beige cuando se ha completado la reacción, por lo que resulta muy intuitivo.
Todo ventajas. El material obtenido al calentar el regolito y los óxidos es ideal para fabricar los recipientes en los que se realiza la extracción de metales y oxígeno de la roca lunar. Se ha comprobado que tiene una gran resistencia a la corrosión, pero a la vez mucha estabilidad térmica. Por eso, esa especie de lava no le causaría daños. Por otro lado, es cierto que el escandio es caro, pero no tanto como el platino que se usa normalmente con este tipo de fines. Sería ideal en futuras colonizaciones lunares.
Otras aplicaciones. Este tipo de materiales pueden tener también aplicaciones en ingeniería aeroespacial. Por ejemplo, se puede usar para fabricar recubrimientos para motores de reacción, ya que también es un material más ligero, menos denso y mejor aislante que los recubrimientos que se usan normalmente. Estos motores alcanzan temperaturas altísimas, por lo que es importante recubrirlos para evitar que se sobrecalienten o que quemen otras partes de las aeronaves.
SpaceX, por ejemplo, ha usado blindajes en cada uno de los motores de Starship en las versiones anteriores. En la versión 3 se ha optimizado el sistema de tuberías externas y se ha insertado un sistema de protección térmica en los propios motores. Sea como sea, está claro que este tipo de recubrimientos son esenciales. Contar con un material con tantas ventajas resultaría muy útil también en este ámbito.
Imagen | NASA
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