La inteligencia artificial (IA) está redefiniendo la forma en que trabajamos y vivimos, impactando indiscriminadamente a múltiples industrias. Sin embargo, ese impulso acelerado de la tecnología topa con limitaciones tangibles relacionadas con la energía y la infraestructura de suministro. A medida que las operaciones de IA se expanden a escala y se integran en infraestructuras físicas cada vez más complejas, emergen conversaciones críticas sobre el costo, la generación y la disponibilidad de electricidad. Las proyecciones de la Agencia Internacional de Energía señalan un crecimiento de la demanda eléctrica global del 3,3% para 2025 y del 3,7% para 2026, impulsado, entre otros factores, por centros de datos, despliegues de IA y avance industrial. Se advierte incluso que la demanda de electricidad de los centros de datos podría duplicarse para 2030, con instalaciones enfocadas en IA que podrían triplicar su consumo en el mismo periodo. Este fenómeno ya se refleja en impactos financieros y políticas: en mercados con redes eléctricas poco expandidas, la competencia por recursos escasos eleva precios; según S&P Global, algunas regiones con centros de datos de IA han visto subir los precios mayoristas de la electricidad en más de un 250% en los últimos cinco años. Este tira y afloja entre avance tecnológico y disponibilidad de energía está empezando a replantear la forma en que el sector tecnológico encara el futuro de la innovación. Durante años, la premisa dominante fue que el progreso en IA vendría principalmente de ampliar el tamaño de los modelos y de infraestructuras de cómputo centralizadas. Sin embargo, la siguiente ola de creación de valor podría proceder también de la IA integrada en el mundo físico: máquinas, dispositivos, edificios, activos industriales, wearables médicos y la infraestructura que sensa, actúa y se adapta de forma continua. En ese contexto, la cuestión no solo es cómo entrenar modelos más grandes, sino cómo procesar flujos masivos de datos del mundo real con la menor latencia y el menor consumo energético posible. Por ello, las arquitecturas alternativas, incluyendo IA de bajo consumo y descentralizada, están ganando importancia estratégica. ¿Qué son los sistemas de IA de bajo consumo? Son sistemas diseñados para minimizar los recursos necesarios para la inferencia y el aprendizaje en línea, con especial énfasis en la eficiencia energética, sin comprometer el rendimiento. En lugar de depender exclusivamente de una infraestructura en la nube masiva y de centros de datos centralizados que consumen mucha energía, estos sistemas priorizan la eficiencia en cada nivel de la pila tecnológica, desde la arquitectura de los semiconductores hasta el procesamiento y la implementación de los datos. La IA de bajo consumo no es un único avance a nivel de modelo; es una disciplina de diseño de sistemas que abarca sensado, acondicionamiento de señales, procesamiento embebido, arquitectura de semiconductores, optimización de algoritmos y despliegue. El verdadero desafío es la co-diseño de hardware y software para un caso de uso específico, de modo que la inteligencia se entregue donde realmente importa con el presupuesto energético más bajo posible. En este sentido, instituciones de transferencia de investigación como CSEM pueden aportar significativamente: combinando experiencia en sensores, edge computing, diseño IC ultreficiente e integración de sistemas orientada a aplicaciones para traducir la IA en soluciones del mundo real robustas, en lugar de meros demostradores. Mientras que gran parte del desarrollo de IA se ha centrado en sistemas entrenados y operados sobre arquitecturas generalistas que abordan múltiples tareas, estos sistemas de alto rendimiento consumen grandes cantidades de energía. En contraste, los sistemas de IA de bajo consumo se enfocan en ecosistemas más especializados y con alcance limitado a un conjunto bien definido de tareas, lo que les permite funcionar con infraestructuras y recursos energéticos reducidos. Esto incluye IA en el borde (edge AI), donde los datos se procesan dentro de dispositivos y sistemas locales en lugar de enviarlos de forma continua a la nube. Tal cambio es especialmente relevante en la era de la IA física: cuando la inteligencia se incrusta en el mundo real, el volumen de datos potencialmente relevantes generados por sensores, máquinas, vehículos y edificios es enorme. Enviar todo a la nube no solo es ineficiente, sino a menudo demasiado lento y costoso. Muchas decisiones deben tomarse localmente, en tiempo real, bajo restricciones de energía, ancho de banda, privacidad y fiabilidad. Por ello, la IA de bajo consumo resulta esencial no solo para reducir el consumo energético, sino para preprocesar datos cerca de su origen, extraer la fracción mínima de información significativa y permitir que el sistema global se supervise y optimice en términos de rendimiento, recursos y salud. Quizá lo más importante es que estos sistemas amplían el alcance de la IA hacia where AI tools pueden operar de manera realista: dispositivos médicos vestibles, sensores industriales, sistemas de monitoreo remoto, infraestructura de transporte y entornos de fabricación inteligente requieren sistemas de IA capaces de funcionar bajo estrictas limitaciones energéticas. Estos contextos muestran que la sostenibilidad no es solo una medida de costo, sino un requisito funcional. A nivel sub-milivatios, algunos sistemas pueden incluso moverse más allá de la dependencia de la batería, volviéndose energéticamente autónomos mediante la cosecha de energía ambiental (luz, calor o vibración) para lograr un ciclo de vida de tipo usar y desechar sin mantenimiento. ¿Por qué la eficiencia es ahora imperativa? La capacidad de generación de energía, la infraestructura de transmisión, los recursos de refrigeración y las cadenas de suministro de semiconductores están bajo presión simultánea. La idea de que la competitividad futura depende solo de construir sistemas más grandes y más intensivos en energía puede ya no sostenerse, y su expansión podría implicar costos exponenciales. Las organizaciones capaces de entregar sistemas de IA distribuidos, eficientes y altamente focalizados podrían obtener ventajas estratégicas importantes y abrir un camino hacia una mayor resiliencia tecnológica, dado que su diseño ya incorpora robustez frente a variaciones en precios de la electricidad, interrupciones del suministro y volatilidad geopolítica. Además, una opción más sostenible puede generar valor al reducir el impacto ambiental, sin sacrificar funcionalidad. La conversación sobre IA responsable debe ir más allá de la gobernanza de software y marcos éticos; debe considerar cómo se alimentan los sistemas y dónde procesan la información. Una oportunidad estratégica para naciones más pequeñas La emergencia de la IA de bajo consumo también redefine quién puede participar de manera significativa en la carrera global de IA. Estados Unidos y China han sido polos globales en cuanto al desarrollo de IA y, posteriormente, en lo que respecta a grandes inversiones. Ambos son ejemplos de naciones grandes con recursos para invertir en centros de datos, producción de chips y otras infraestructuras. A primera vista, este paradigma puede hacer que otros países queden fuera de los beneficios financieros e innovadores de la IA. Pero con la IA de bajo consumo y distribuida, las naciones más pequeñas no necesitan competir solamente en escala. Pueden competir a través de especialización, ingeniería de precisión y la capacidad de traducir la investigación en sistemas desplegables para aplicaciones exigentes. Suiza, mi país, ofrece un marco útil de práctica. Aunque no podemos superar en gasto a las grandes economías, poseemos fortalezas en microelectrónica, inteligencia embebida, tecnologías de sensado y aplicaciones industriales y médicas de alto valor. Reconociendo estas bases, las entidades de transferencia tecnológica pueden jugar un papel clave al conectar estas fortalezas nacionales con la implementación industrial, ayudando a transformar la IA de un paradigma centrado en la nube en inteligencia eficiente incrustada en el mundo físico. Incluso para naciones relativamente pequeñas, existe la oportunidad de liderar el desarrollo de IA abrazando el diseño de sistemas de bajo consumo. Los fabricantes de chips con recursos limitados deberán centrarse cada vez más en tecnologías especializadas y eficientes para aplicaciones específicas y competir así en el escenario global. A medida que las restricciones energéticas se vuelven más severas, la demanda de sistemas de IA capaces de operar eficientemente en condiciones reales tiende a crecer respecto a entornos centralizados masivos. En muchos sentidos, la IA de bajo consumo podría democratizar partes del auge de la IA al premiar la eficiencia, la precisión y la especialización frente a simples capacidades para escalar rápido. Casi cualquier país posee algún nivel de experiencia técnica especializada que puede conectarse a un caso de uso de IA. Un vistazo al futuro revela un giro desde interfaces de chat y plataformas en la nube hacia sistemas físicos que dan forma a la vida diaria y a la productividad industrial. En ese marco, la inteligencia local eficiente ya no es una optimización secundaria, sino un requisito arquitectónico central. La IA física dependerá de la capacidad de sensar el mundo de forma continua, interpretarlo selectivamente y actuar sobre información relevante sin mover cada flujo de datos crudo a infraestructuras centralizadas. La democratización de la IA exige soluciones y oportunidades más amplias para que todos participen. Mirando hacia adelante Aunque los primeros años de la revolución de la IA se han caracterizado por modelos grandes y multiuso y por un crecimiento de escala, el siguiente capítulo probablemente lo escribirán desarrolladores y ecosistemas que aprovechen la ingeniería de precisión para centrarse en sistemas distribuidos de bajo consumo que, por su propia naturaleza, son más resilientes y sostenibles. La disponibilidad de energía ya no es una consideración secundaria en el desarrollo de IA, sino una variable definitoria para el futuro de la industria y, por ende, de la economía global. La próxima generación de sistemas de IA debe diseñarse con estas restricciones en mente, lo que exige avances en diseño de semiconductores, edge computing, arquitecturas especializadas y gestión inteligente de la energía. Países y empresas que adopten estos sistemas más eficientes y focalizados podrían estar mejor posicionados para la competitividad a largo plazo que aquellos que simplemente busquen crecer al mayor ritmo posible. La Joint Chips Undertaking de la Unión Europea ya está uniendo a sus Estados miembros, así como a socios como Suiza, para desarrollar rutas hacia tecnologías como los chips de bajo consumo. En ese sentido, el futuro de la IA podría no pertenecer exclusivamente a los actores más grandes, sino a los más inteligentes y eficientes. Para la economía global, esa podría ser una de las transiciones más importantes de la era de la IA, que recientemente ha estado en el centro de la controversia sobre los hyperscale data centers. En síntesis, la IA de bajo consumo propone una visión donde la eficiencia, la precisión y la especialización permiten una participación más amplia y sostenible en la innovación tecnológica, con impactos reales para las cadenas de valor y la seguridad energética. Este enfoque no solo es deseable desde la perspectiva ambiental y de costo, sino que se alinea con una estrategia de desarrollo resiliente y equitativa para naciones de todos los tamaños. El futuro de la IA podría depender menos de la escala y más de la inteligencia ubicada, aportando una nueva definición de liderazgo tecnológico y económico.

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