Anoche, antes de dormirme, estuve cavilando sobre la paradoja de Jevons. No se me ocurrió nada mejor, lo reconozco. Pero cuando uno ve a un gigante como Nvidia desplomarse en bolsa porque una startup china llamada DeepSeek ha dado con una IA más eficiente, empieza a sospechar que Jevons puede tener razón y que la historia, además de cíclica, es irónica como ella sola.
El bueno de William Stanley Jevons, un economista británico de los que aún usaban levita y pluma de ave, publicó en 1865 un tratado titulado La cuestión del carbón, donde analizaba la extrema dependencia del Imperio británico de este recurso. En aquella época, el carbón no era solo una mercancía, era el motor del progreso. Las máquinas de vapor devoraban toneladas de él, y cuanto más barato y accesible se volvía, más aumentaba su demanda. Ahí radicaba la paradoja: en lugar de consumir menos porque su uso era más eficiente, el consumo se disparaba sin control. Y cuando la fuente de energía dejó de dar más de sí, la economía británica sufrió como un boxeador viejo en el último asalto.
La paradoja de Jevons es implacable: más eficiencia no significa menos consumo, sino más demanda
Siglo y medio después, la historia se repite con un decorado más moderno. Cambien el carbón por los chips de inteligencia artificial, las fábricas de vapor por los centros de datos y el Imperio británico por Nvidia, y el resultado es el mismo. Hasta hace unos días, Nvidia era el rey del hardware de IA, la fuente inagotable de los codiciados chips que mueven las inteligencias artificiales más avanzadas del planeta. Luego llegó DeepSeek y lanzó su modelo de IA más eficiente, que consume menos energía y menos recursos, pero con resultados comparables a los de OpenAI y compañía. Resultado: desplome del 17% en las acciones de Nvidia y un agujero de 600.000 millones de dólares en su capitalización bursátil. Duro despertar para quienes creían que el futuro estaba asegurado.
Satya Nadella, el CEO de Microsoft, intentó calmar las aguas apelando precisamente a la paradoja de Jevons: cuanto más eficiente sea la IA, más se usará. Y en cierto modo, no le falta razón. En teoría, una IA más barata y accesible significa que su uso se expandirá sin freno, lo que al final podría terminar beneficiando a empresas como Nvidia. Pero la teoría es una cosa y la realidad otra muy distinta. La misma paradoja de Jevons que ahora sirve de consuelo a Microsoft también implica un riesgo enorme: la dependencia ciega de una sola tecnología puede ser una trampa mortal. Y cuando el mercado revienta, lo hace con la precisión de un disparo en la nuca.
Profundizando en la paradoja de Jevons
La paradoja de Jevons no se limita al carbón ni a la inteligencia artificial. Se ha repetido una y otra vez a lo largo de la historia. El petróleo, por ejemplo. Cuando la eficiencia en los motores de combustión interna mejoró, no redujo el consumo de gasolina. Al contrario, hizo que los coches fueran más asequibles y accesibles, lo que llevó a una explosión del tráfico y una demanda creciente de petróleo. Lo mismo ocurrió con la electricidad. A medida que las bombillas y los electrodomésticos se volvieron más eficientes, el consumo eléctrico no cayó, sino que se disparó con la llegada de más dispositivos y nuevas tecnologías.
Jevons, que no podía prever el mundo digital, describió con su paradoja una mecánica económica universal: si haces que algo sea más eficiente y barato, no lo consumes menos, sino más. Lo que parecía un problema exclusivo de la Revolución Industrial sigue siendo un dolor de cabeza en la era de los datos y la inteligencia artificial. La eficiencia no es un fin en sí mismo, sino un acelerador del consumo. Más IA accesible significa más IA usada. Más chips eficientes significan más aplicaciones y usos, y, con el tiempo, una dependencia cada vez mayor.
La eficiencia de la IA no es la solución a la crisis energética, sino un catalizador de su propia voracidad
La teoría económica avala que, conforme mejora el progreso técnico de la inteligencia artificial, esta se vuelva más accesible: empleará menos energía y agua, y será más barata de utilizar. Ahora bien, lo que no está claro es cuánto impacto tendrá la IA en la economía real y si habrá un techo en su consumo. Y aquí entra la otra advertencia de Jevons. Porque si algo nos ha enseñado la historia es que los avances tecnológicos no solo traen más consumo, sino que además pueden acabar ahogando a quienes los abrazan sin freno. No hay más que ver a las Siete Magníficas –Microsoft, Apple, Nvidia, Google, Amazon, Meta y Tesla–. Hoy se creen invencibles, como lo fue la flota británica cuando dominaba los mares con su carbón humeante. Pero como bien nos recordó Jevons, cuando te haces dependiente de una sola tecnología, lo que parecía una bendición puede convertirse en la soga que termine apretando tu cuello.
La IA y la trampa energética
La paradoja de Jevons nos enseña que la eficiencia puede ser una bendición envenenada. Si bien la IA consume menos energía por unidad de cálculo, su expansión masiva conllevará una necesidad de infraestructuras energéticas cada vez mayores. En otras palabras, si bien cada modelo de IA puede ser más eficiente, la suma total de su uso devorará más electricidad que nunca. Más centros de datos, más servidores, más refrigeración. Un círculo vicioso donde la eficiencia inicial no reduce el consumo total, sino que lo multiplica.
La pregunta no es si la IA se volverá indispensable, sino cuánto tiempo podrán sostener este consumo antes de que el sistema colapse
En resumen, la historia nos ha enseñado que no hay tecnología que escape a esta ley económica. La IA, por mucho que se afine, exigirá un precio cada vez mayor en términos de energía. Y cuando los gigantes tecnológicos despierten a esta realidad, puede que sea demasiado tarde. Quizá dentro de unos años, cuando la inteligencia artificial deje de ser la gallina de los huevos de oro y los inversores busquen otro juguete nuevo, recordemos a Jevons y su maldita paradoja. Mientras tanto, más de uno debería empezar a mirar de reojo el abismo, porque como la historia nos enseña, el progreso puede ser un arma de doble filo. Y cuando corta, lo hace sin aviso previo.
