Estudio de Naciones Unidas muestra que los centros de datos de Hong Kong tienen algunas de las peores huellas de carbono del mundo

HK data center

Centro de datos de Hong Kong en Tseung Kwan O. Captura del canal de YouTube de Digital Reality.

Este artículo de Tom Grundy se publicó originalmente en Hong Kong Free Press (HKFP) el 8 de junio de 2026. Global Voices reproduce una versión editada como parte de un acuerdo editorial para compartir contenido.

Un nuevo estudio de Naciones Unidas clasificó a los centros de datos de Hong Kong como algunos de los de mayor intensidad de carbono del mundo, y culpa a la fuerte dependencia de la ciudad de una red eléctrica basada en combustibles fósiles.

El informe, titulado «Costo ambiental del uso energético de la IA», examinó el impacto global en carbono, suelo y agua de la infraestructura que impulsa a la IA e indicó que, para 2030, los centros de datos podrían consumir 945 teravatios por hora de energía.

Según un comunicado de prensa de Naciones Unidas, esto equivale a «casi el triple del consumo eléctrico anual combinado de Pakistán, Bangladesh y Nigeria, países que en conjunto tienen más de 650 millones de habitantes».

«Indonesia, India y la región administrativa especial de Hong Kong están entre las redes con mayor intensidad de carbono, con huellas de carbono un 62%, 51% y 43% superiores al promedio global, respectivamente. Polonia y China continental tienen posiciones más bajas, con intensidades de carbono un 30% y 21% superiores al promedio global», indicó el Instituto de Agua, Ambiente y Salud de la Universidad de Naciones Unidas en un informe publicado el miércoles 3 de junio.

En comparación, la huella de carbono de la electricidad en países con niveles de vida similares, como Estados Unidos, Alemania e Italia, está un 18%, 24% y 32% por debajo del promedio global, respectivamente.

Según el informe, en Hong Kong, el 67% de la energía deriva de combustibles fósiles, el 32% de energía nuclear y apenas el 1% de energías renovables.

UN report.

Fuentes energéticas de países y territorios de todo el mundo. Foto: Naciones Unidas vía HKFP. Usada con autorización.

También existe un huella hídrica para refrigerar centros de datos que generan grandes cantidades de calor, y una huella terrestre. Naciones Unidas señaló: «Para finales de la década, el consumo de agua relacionado a la IA podría equivaler a las necesidades domésticas básicas anuales de 1300 millones de personas, mientras que su huella terrestre podría superar los 14,500 kilómetros cuadrados, aproximadamente el doble de la superficie del área metropolitana de Yakarta».

Sin embargo, Hong Kong se situó entre los territorios con menor consumo de agua y suelo, principalmente porque su matriz energética no depende de fuentes de energía renovable, que requieren grandes extensiones de tierra.

Como centro de comercio y logística con alrededor de 300 proveedores de servicios de internet, Hong Kong sigue siendo una ubicación primordial para los centros de datos. Según la Oficina de Política Digital de la ciudad, sus redes de telecomunicaciones están conectadas a 12 sistemas externos de cables submarinos de fibra óptica, y hay más en construcción.

De acuerdo con un comunicado de prensa gubernamental publicado en marzo, el Gobierno está construyendo una nueva instalación de datos de 110,000 metros cuadrados en Sandy Ridge, que en un 90% estará destinaao a centros de datos.

Uso diario de IA, no entrenamiento

El informe de Naciones Unidas indicó que entre el 80% y el 90% de la demanda energética total de la IA correspondió al uso diario de sus modelos, y no a su entrenamiento. El informe mencionó el caso de ChatGPT, que está procesando alrededor de 2500 millones de solicitudes por día, y la generación de imágenes requería mil veces más energía que una consulta de texto simple.

«La herramienta de IA de la empresa china DeepSeek, presentada en enero de 2025, atrajo a más de 20 millones de usuarios activos diarios en tres semanas y tuvo alrededor de 125 millones de usuarios activos mensuales a mediados de 2025″, señaló el informe.

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