Impulsar una IA más eficiente y sostenible
La inteligencia artificial, que abarca el machine learning, la IA generativa y la IA agéntica, ofrece oportunidades poderosas para aumentar la productividad y acelerar el progreso en los desafíos globales. Al mismo tiempo, su crecimiento atrae una mayor atención sobre su uso de energía, las emisiones de gases de efecto invernadero, el consumo de agua y la intensidad material de los sistemas informáticos avanzados. IBM está abordando estas consideraciones mediante un enfoque integral que incorpora la eficiencia y la sustentabilidad en cada capa de la tecnología de IA.
La huella de la IA está determinada por factores interconectados: 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 chips. Debido a que estos elementos son interdependientes, ninguna intervención única es suficiente. Es por ello que estamos diseñando para sistemas de IA de manera integral, aplicando diversas técnicas de eficiencia y nuestras propias innovaciones para minimizar el cómputo innecesario y hacer el uso más efectivo de la infraestructura. Nuestros modelos Granite abiertos, de alto rendimiento y confiables utilizan arquitecturas híbridas y una mezcla de técnicas de expertos para ofrecer alta precisión con requisitos de memoria significativamente menores. El reajuste de modelos permite a las organizaciones seleccionar el modelo más pequeño capaz de satisfacer los requisitos de rendimiento de cada tarea.
Desplegar modelos reajustados en plataformas de IA abiertas y escalables permite que las cargas de trabajo se ejecuten en la infraestructura más adecuada, ya sea on premises o en la nube. A través de contribuciones al ecosistema de código abierto y la entrega de plataformas de IA empresariales como Red Hat OpenShift AI y Red Hat AI Inference, ayudamos a avanzar en un entrenamiento e inferencia más eficientes a gran escala. En la capa de infraestructura, los sistemas que incluyen IBM Power11, LinuxONE 5 e IBM z17, impulsados por el procesador Telum II y tecnologías innovadoras de refrigeración y enrutamiento, proporcionan un alto rendimiento de IA con menor consumo de energía. Cuando se combinan con el acelerador Spyre, estos sistemas amplían aún más las ganancias de rendimiento, al tiempo que mejoran la eficiencia energética para las cargas de trabajo de IA exigentes.
Al optimizar conjuntamente los modelos, las plataformas y el hardware, mejoramos la eficiencia con la que se genera la inteligencia, logrando un mayor rendimiento por sistema y por unidad de energía. Esta eficiencia de lote completo permite que los sistemas de IA escalen, a la vez que apoyan la gestión ambiental y la resiliencia operativa a largo plazo
Impulsar la conservación de energía y la reducción de emisiones en las operaciones de IBM
Los objetivos de reducción de gases de efecto invernadero de IBM se basan en puntos de referencia científicos establecidos por el Panel Intergubernamental sobre el Cambio Climático (IPCC) de las Naciones Unidas. En 2023, logramos nuestro objetivo de reducir las emisiones operativas de GEI en un 65 % para 2025 (a partir de 2010, ajustado para adquisiciones y desinversiones).
Ahora estamos trabajando para lograr nuestro objetivo de alcanzar cero emisiones netas de GEI operativas para 2030. Nuestra ambición de cero neto está respaldada por iniciativas para conservar energía y aumentar nuestras adquisiciones de electricidad renovable.
Consumo de energía
En 2025, IBM redujo el consumo total de energía en un 8.0 % en comparación con 2024, impulsado por una mayor eficiencia operativa y un enfoque continuo en la conservación de energía.
Conservación de energía
IBM mantiene un programa global de conservación de energía centrado en reducir el consumo de energía a través de programas continuos de eficiencia. En 2025, implementamos 634 proyectos de conservación de energía que evitaron un consumo de energía estimado de 123 000 MWh y 35 000 mtCO2e. El principal factor de ahorro de energía fueron las actualizaciones de equipamiento de TI en nuestros centros de datos.
Eficiencia energética del centro de datos
Para reducir la huella ambiental de los centros de datos de IBM, nos enfocamos en mejorar el rendimiento energético mediante la optimización del espacio y la modernización continua de una infraestructura energéticamente eficiente, lo que permite aumentar la capacidad de cómputo por unidad de energía consumida.
Hacemos un seguimiento del rendimiento frente a nuestro objetivo de eficiencia de refrigeración del centro de datos midiendo la eficacia del uso de energía (PUE) de nuestros centros de datos. En 2025, la PUE promedio ponderada estimada de nuestros centros de datos fue de 1.39, lo que representa una mejora del 28.0 % en la eficiencia de enfriamiento en comparación con nuestro punto de referencia de 2019. Este rendimiento supera nuestro objetivo de lograr una mejora del 20 % en la eficiencia de refrigeración del centro de datos para 2025 en comparación con nuestro punto de referencia de 2019.
Paralelamente a las mejoras en la eficiencia, continuamos aumentando la proporción de electricidad renovable que abaste nuestros centros de datos. En total, el 85 % de la electricidad consumida en nuestros centros de datos proviene de fuentes renovables. A nivel mundial, 44 centros de datos recibieron electricidad 100 % renovable en 2025, lo que refleja nuestro enfoque continuo en reducir las emisiones operativas a través de la adquisición de energía más limpia.
Electricidad renovable
En 2025, el 84.5 % del consumo total de electricidad de IBM provino de fuentes renovables, superando nuestro objetivo de adquisición de electricidad renovable para 2025. Nuestras compras de electricidad renovable incluyen el 73.4 % contratado directamente de proveedores de energía u obtenido a través de propietarios y el 11.1 % ya en la combinación de electricidad que recibimos de la red. 1
Inventario de emisiones de GEI
IBM calcula las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) según el Protocolo de Gases de Efecto Invernadero y la Norma Corporativa de Contabilidad e Informes. La información sobre nuestro inventario de emisiones de 2025 se puede encontrar en nuestra página de Datos y políticas.
Garantía
IBM contrató a un tercero para realizar una auditoría de ciertos indicadores de rendimiento ambiental publicados en nuestro sitio web al 31 de diciembre de 2025 y para el año que finalizó en esa fecha. El informe del tercero está disponible en la Declaración de garantía limitada de gases de efecto invernadero.
Eficiencia energética del producto
En línea con el objetivo de IBM de reducir el consumo de energía por unidad de trabajo entregado para cada nueva generación de productos empresariales de servidores y almacenamiento, en 2025 presentamos los sistemas IBM z17 e IBM LinuxONE Emperor 5. Ambos sistemas fueron desarrollados para ofrecer rendimiento y seguridad optimizando el consumo energético.
- El modelo más grande de IBM z17 (Max208) mejora la capacidad máxima del sistema por kilovatio en aproximadamente 22 % en comparación con el modelo más grande de IBM z16 (Max200) en el peor de los casos.1
- La unidad de procesamiento de datos Telum II reduce la energía necesaria para la gestión de E/S en un sistema IBM z17 grande en más de un 90 % en comparación con un IBM z16 configurado de manera similar.2
- Para cargas de trabajo en contenedores nativas de la nube, IBM LinuxONE Emperor 5 puede reducir el consumo de energía hasta en un 65% en comparación con una solución x86 comparable.3
También hemos ampliado las capacidades de monitoreo relacionadas con la sustentabilidad dentro de Hardware Management Console y mejorado las herramientas de estimación de la huella de carbono del producto específicas de la configuración para respaldar la toma de decisiones de los clientes.
Para obtener más información sobre la sustentabilidad 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 infraestructuras sostenibles con IBM Power11
En julio de 2025, IBM lanzó el servidor Power11, introduciendo avances significativos en la eficiencia energética de centros de datos. Diseñado para desacoplar rendimiento del consumo de energía, Power11 ofrece hasta un 37 % más de rPerf por Watt4 en comparación con Power10.
Una característica clave de esta generación es el nuevo "Modo de eficiencia energética", que permite a los clientes reducir el uso de energía bajo demanda, logrando hasta un 28 %5 más de eficiencia del servidor en comparación con el modo de rendimiento máximo del sistema. Estas innovaciones permiten a las empresas escalar sus cargas de trabajo de misión crítica y de IA mientras gestionan estrictamente su huella energética y sus costos operativos.
ENERGY STAR
IBM mantiene una alianza 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 nuestro sistema; en 2025, nuestra cartera incluía 9 servidores empresariales certificados y 7 productos de almacenamiento certificados, lo que demuestra nuestro compromiso continuo con las rigurosas especificaciones ambientales del programa.
Notas de pie de página
En nuestros informes sobre electricidad renovable solo se contabiliza la generación procedente de las mismas regiones de la red en las que se produce nuestro consumo, según la definición de los territorios de autoridad de equilibrio energético de la Administración de Información Energética de EE. UU. (o su equivalente en otras jurisdicciones). No tomamos en cuenta los certificados de energía renovable no vinculados procedentes de otras regiones de la red. La electricidad renovable reportada incluye la energía eólica, la energía hidroeléctrica (incluida la de grandes centrales), la biomasa, la energía solar y la geotérmica, y refleja todas las compras contratadas, independientemente de su antigüedad o de su “adicionalidad”. Debido a las diferencias temporales entre la generación y el consumo, la electricidad suministrada en cualquier momento puede incluir fuentes no renovables, aunque el total de adquisiciones renovables sea igual a la cantidad declarada.
Nota 1. Capacidad del sistema basada en los datos de LSPR disponibles en ibm.com/support/pages/ibm-z-large-systems-performance-reference. El consumo de energía se calcula empleando la Power Estimation Tool para 3931 y la Power Estimation Tool para 9175, disponibles en ibm.com/support/resourcelink/api/content/public/PowerEstimationTool-legacy.html. Utiliza condiciones de energía en el peor de los casos con la configuración máxima absoluta del sistema en la máxima utilización y para la condición máxima de energía impulsada por el entorno del sistema. Los resultados pueden variar.
Nota 2. Comparación basada en mediciones de laboratorio de IBM para la diferencia de energía necesaria para admitir E/S para FICON y OSA en una configuración esperada de IBM Machine Type grande IBM 9175 basada en una configuración histórica real de IBM Machine Type 3931. La IBM Machine Type 9175 es 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). La IBM Machine Tipo 3931 está configurada para proporcionar la misma capacidad de hardware. Los resultados pueden variar.
Nota 3. Las pruebas de rendimiento internas de IBM para el estudio de consolidación central compararon una IBM Machine Type 9175 Max136 con 136 unidades de procesador configurables con una solución x86 que utilizó un servidor empresarial disponible comercialmente con dos procesadores Intel Xeon Platinum 8592+ de quinta 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 usaron Red Hat Enterprise Linux v9.5 y KVM. Los resultados de la prueba se extrapolaron a una solución de TI típica y completa para el cliente que incluye entornos de TI tanto de producción como de no producción aislados entre sí. La solución IBM Machine Type 9175 requirió un Max136 y la solución x86 requirió 23 servidores comparados. 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. Según las mediciones de IBM del rendimiento por vatio en servidores, comparando el modo de rendimiento máximo con el modo de eficiencia energética mientras se ejecutan cargas de trabajo basadas en computación, disco y memoria en sistemas Power11 con sockets y memoria totalmente configurados como sigue: E1180 con 4x10c / 64x64 GB DDIMM, E1150 con 4x16c / 64x32 GB DDIMM, S1124 con 2x16c / 32x32 GB DDIMM, S1122 con 2x16c / 32x32 GB DDIMM.