Impulsar una IA más eficiente y sostenible
La inteligencia artificial, que abarca el machine learning, la IA generativa y la IA agéntica, ofrece grandes oportunidades para aumentar la productividad y acelerar el progreso en los retos globales. Al mismo tiempo, su crecimiento suscita una mayor atención hacia su consumo energético, las emisiones de gases de efecto invernadero, el consumo de agua y la intensidad de materiales de los sistemas de computación avanzados. IBM aborda estas cuestiones mediante un enfoque full stack que integra la eficiencia y la sostenibilidad en todas las capas de la tecnología de IA.
La huella de la IA viene determinada por factores interrelacionados: la arquitectura del modelo, los métodos de entrenamiento, la orquestación de la carga de trabajo, el rendimiento del hardware y los materiales utilizados para fabricar los chips. Dado que estos elementos son interdependientes, ninguna intervención por sí sola resulta suficiente. Por ello, diseñamos los sistemas de IA de forma integral, aplicando diversas técnicas de eficiencia y nuestras propias innovaciones para minimizar el procesamiento innecesario y aprovechar al máximo la infraestructura. Nuestros modelos Granite, abiertos, de alto rendimiento y fiables, utilizan arquitecturas híbridas y técnicas de mezcla de expertos para ofrecer una alta precisión con unos requisitos de memoria significativamente menores. Los modelos redimensionados permiten a las organizaciones seleccionar el modelo más pequeño capaz de cumplir los requisitos de rendimiento de cada tarea.
La implementación de modelos redimensionados en plataformas de IA abiertas y escalables permite que las cargas de trabajo se ejecuten en la infraestructura más apropiada, ya sea en las instalaciones o en la nube. A través de nuestras contribuciones al ecosistema de código abierto y del suministro de plataformas de IA para empresas, como Red Hat OpenShift AI y Red Hat AI Inference, contribuimos a impulsar un entrenamiento y una inferencia más eficientes a escala. En la capa de infraestructura, sistemas como IBM® Power11, LinuxONE 5 y el IBM z17, equipados con el procesador Telum II y con innovadoras tecnologías de refrigeración y enrutamiento, proporcionan un alto rendimiento de IA con un menor consumo energético. Cuando se combinan con el acelerador Spyre, estos sistemas amplían aún más las mejoras de rendimiento a la vez que optimizan la eficiencia energética para cargas de trabajo de IA exigentes.
Al optimizar conjuntamente los modelos, las plataformas y el hardware, mejoramos la eficiencia con la que se proporciona la inteligencia, logrando un mayor rendimiento por sistema y por unidad de energía. Esta eficiencia full stack permite que los sistemas de IA escalen, a la vez que se fomenta la gestión medioambiental y la resiliencia operativa a largo plazo.
Impulsar el ahorro energético y la reducción de emisiones en las operaciones de IBM
Los objetivos de reducción de gases de efecto invernadero de IBM se basan en las referencias científicas establecidas por el Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC) de las Naciones Unidas. En 2023, alcanzamos nuestro objetivo de reducir las emisiones operativas de GEI en un 65 % para 2025 (con respecto a 2010, ajustado en función de las adquisiciones y desinversiones).
Ahora estamos trabajando para alcanzar nuestro objetivo de alcanzar el cero neto en las emisiones de GEI en nuestras operaciones para 2030. Nuestra ambición de alcanzar dicha meta se sustenta en iniciativas para ahorrar energía y aumentar nuestras compras de electricidad renovable.
Consumo energético
En 2025, IBM redujo el consumo total de energía en un 8,0 % con respecto a 2024, gracias a una mayor eficiencia operativa y a un enfoque continuo en el ahorro energético.
Conservación de energía
IBM mantiene un programa global de ahorro energético centrado en reducir el consumo de energía mediante programas de eficiencia continuos. En 2025 implementamos 634 proyectos de ahorro energético, con los que se evitó un consumo estimado de 123 000 MWh de energía y 35 000 mtCO2e. El principal factor que impulsó el ahorro energético fue la actualización de los equipos de TI en todos nuestros centros de datos.
Eficiencia energética de los centros de datos
Para reducir la huella medioambiental de los centros de datos de IBM, nos centramos en mejorar el rendimiento energético mediante la optimización del espacio y la modernización continua de una infraestructura energéticamente eficiente, aumentando así la potencia de cálculo proporcionada por unidad de energía consumida.
Realizamos un seguimiento del rendimiento en relación con nuestro objetivo de eficiencia en la refrigeración de los centros de datos midiendo la efectividad del uso de la energía (PUE) de nuestros centros de datos. En 2025, el PUE medio ponderado estimado de nuestros centros de datos fue de 1,39, lo que representa una mejora del 28,0 % en la eficiencia de refrigeración en comparación con nuestra referencia de 2019. Este rendimiento supera nuestro objetivo de lograr una mejora del 20 % en la eficiencia de refrigeración de los centros de datos para 2025, en comparación con nuestra referencia de 2019.
Además de las mejoras en la eficiencia, seguimos aumentando la proporción de electricidad renovable que alimenta nuestros centros de datos. En conjunto, el 85 % de la electricidad consumida en nuestros centros de datos procedía de fuentes renovables. A nivel mundial, 44 centros de datos se abastecieron con electricidad 100 % renovable en 2025, lo que refleja nuestro compromiso constante con la reducción de las emisiones operativas mediante las compras de energía más limpia.
Electricidad renovable
En 2025, el 84,5 % del consumo total de electricidad de IBM procedía de fuentes renovables, superando nuestro objetivo de compras de electricidad renovable para 2025. Nuestras compras de electricidad renovable incluían un 73,4 % contratado directamente con proveedores de energía u obtenido a través de los arrendadores, y un 11,1 % que ya formaba parte del mix eléctrico que recibíamos de la red. 1
Inventario de emisiones de GEI
IBM calcula las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) de acuerdo con el Estándar Corporativo de Contabilidad y Reporte de Gases de Efecto Invernadero. Puede consultar la información sobre nuestro inventario de emisiones de 2025 en nuestra página “Datos y políticas”.
Garantía
IBM ha contratado a una entidad externa independiente para que lleve a cabo una revisión de certificación de determinadas métricas de rendimiento medioambiental publicadas en nuestro sitio web a 31 de diciembre de 2025 y correspondientes al ejercicio cerrado en esa fecha. El informe de la entidad externa está disponible en el Greenhouse Gas Independent Limited Assurance Statement.
Eficiencia energética de los productos
En consonancia con el objetivo de IBM de reducir el consumo energético por unidad de trabajo realizado en cada nueva generación de servidores y productos de almacenamiento para empresas, en 2025 lanzamos los sistemas IBM z17 e IBM LinuxONE Emperor 5. Ambos sistemas se desarrollaron para ofrecer rendimiento y seguridad, a la vez que se optimiza el consumo energético.
- El modelo más grande del IBM z17 (Max208) mejora la capacidad máxima del sistema por kilovatio en aproximadamente un 22 % en comparación con el modelo más grande del IBM z16 (Max200) en el peor de los casos.1
- La unidad de proceso de datos Telum II reduce la potencia necesaria para la gestión de E/S en un sistema IBM z17 de gran tamaño en más de un 90 % en comparación con un IBM z16 de configuración similar.2
- Para cargas de trabajo nativas de la nube y en contenedores, IBM LinuxONE Emperor 5 puede reducir el consumo de energía hasta en un 65 % en comparación con una solución x86 equivalente.3
Asimismo, hemos ampliado las capacidades de monitorización relacionadas con la sostenibilidad dentro de la Hardware Management Console y hemos mejorado las herramientas de estimación de la huella de carbono de los productos específicas para cada configuración, con el fin de facilitar la toma de decisiones de los clientes.
Para más información sobre la sostenibilidad de IBM Z e IBM LinuxONE, consulte
https://ibm.com/products/z/sustainability, https://ibm.com/products/linuxone/sustainability y
https://ibm.com/support/z-content-solutions/sustainability-linuxone.
Impulsar una infraestructura sostenible con IBM Power11
En julio de 2025, IBM lanzó el servidor Power11, que introdujo avances significativos en la eficiencia energética de los centros de datos. Diseñado para disociar el rendimiento del consumo energético, el Power11 ofrece hasta un 37 % más de rPerf por vatio4 en comparación con el Power10.
Una característica clave de esta generación es el nuevo “modo de eficiencia energética”, que permite a los clientes reducir el consumo de energía según sus necesidades, logrando una eficiencia del servidor hasta un 28 %5 superior en comparación con el modo de máximo rendimiento del sistema. Estas innovaciones permiten a las empresas escalar sus cargas de trabajo de misión crítica y de IA, a la vez que gestionan de forma rigurosa su huella energética y sus costes operativos.
ENERGY STAR
IBM mantiene una asociación fundamental con el programa ENERGY STAR de la EPA de EE. UU. Seguimos dando prioridad a la validación por parte de terceros de la eficiencia de nuestros sistemas; en 2025, nuestro portfolio incluía 9 servidores empresariales certificados y 7 productos de almacenamiento certificados, lo que demuestra nuestro continuo cumplimiento de las rigurosas especificaciones medioambientales del programa.
Notas a pie de página
Nuestros informes de electricidad renovable solo cuentan la generación de las mismas regiones de la red donde se produce nuestro consumo, según lo definido por los territorios de la autoridad de equilibrio de energía de la Administración de Información Energética de EE. UU. (o equivalente en otras jurisdicciones). No contamos los certificados de energía renovable desagregados de otras regiones de la red. La electricidad renovable notificada incluye energía eólica, hidroeléctrica (incluidas las grandes hidroeléctricas), biomasa, solar y geotérmica, y refleja todas las compras contratadas independientemente de la antigüedad o la “adicionalidad”. Debido a las diferencias temporales entre la generación y el consumo, la electricidad suministrada en un momento dado puede incluir fuentes no renovables, aunque el volumen total de compras de energía renovable sea igual a la cantidad declarada.
Nota 1. La capacidad del sistema se basa en los datos de LSPR disponibles en ibm.com/support/pages/ibm-z-large-systems-performance-reference. El consumo energético se calcula mediante la herramienta de estimación de consumo para 3931 y la herramienta de estimación de consumo para 9175, disponibles en ibm.com/support/resourcelink/api/content/public/PowerEstimationTool-legacy.html. Se utilizan las condiciones de consumo más desfavorables, con la configuración de consumo máximo absoluto del sistema a la máxima utilización y para la condición de consumo máximo determinada por el entorno del sistema. Los resultados pueden variar.
Nota 2. Comparación basada en mediciones de laboratorio de IBM sobre la diferencia en la potencia necesaria para admitir las operaciones de E/S de FICON y OSA en una configuración prevista de gran tamaño de IBM Machine Type 9175, basada en una configuración real histórica de gran tamaño de IBM Machine Type 3931. El IBM Machine Type 9175 es el Max 208 con 23 TB de memoria, 56 procesadores activos, 3 IBM Virtual Flash Memory, 14 ICA-SR 2.0, 7 cajones de E/S PCIe+ con 69 FICON Express32 – 4P LX, 12 OSA-Express7S 1.2 GbE SX, 18 Network Express LR 10G y 4 Crypto Express 8S (2 HSM). El IBM Machine Type 3931 está configurado para ofrecer la misma capacidad de hardware. Los resultados pueden variar.
Nota 3. Las pruebas de rendimiento internas de IBM para el estudio de consolidación de núcleos compararon un IBM Machine Type 9175 Max136 con 136 unidades de procesador configurables con una solución x86 que utilizaba un servidor empresarial disponible comercialmente con dos procesadores Intel Xeon Platinum 8592+ de 5.ª generación y 64 núcleos por CPU. Las cargas de trabajo consistían en una aplicación OLTP WebSphere Liberty v25 en contenedores que se ejecutaba en Red Hat OCP v4.17 y un EDB Postgres for Kubernetes v1.25 en el mismo clúster OCP. Ambas soluciones utilizaban Red Hat Enterprise Linux v9.5 y KVM. Los resultados de las pruebas se extrapolaron a una solución de TI típica y completa de un cliente que incluyera entornos de TI de producción y no producción aislados entre sí. La solución IBM Machine Type 9175 requería un Max136 y la solución x86 requería 23 servidores equivalentes. Los resultados pueden variar.
Nota 4. Basado en la configuración máxima al 100 % de utilización bajo condiciones típicas de funcionamiento en todos los sistemas Power11.
Nota 5. Basado en mediciones de IBM del rendimiento por vatio en servidores que comparan el modo de máximo rendimiento con el modo de eficiencia energética mientras se ejecutan cargas de trabajo basadas en procesamiento, disco y memoria en sistemas Power11 con zócalos y memoria totalmente configurados como se indica a continuación: E1180 con 4x10c/64x64 GB DDIMM, E1150 con 4x16c/64x32 GB DDIMM, S1124 con 2x16c/32x32 GB DDIMM y S1122 con 2x16c/32x32 GB DDIMM.