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Energía en el TCO y en la regulación: coste, PUE, CSRD y la nueva obligación europea de reporte para centros de datos

Tue, 16 Jun 2026 10:00:00 +0200

Notación: importes en N € o N USD; decimales con coma; separador de millar con espacio fino. No se usa el símbolo de dólar (delimitador de fórmula). Hardware de ejemplo genérico (nodo 4×H100 SXM, 3,6 kW IT). Sin infra real.

TL;DR

Un nodo 4×H100 SXM a precio industrial español (0,116 €/kWh, PUE 1,54) gasta ~5 475 € en energía al año: el 6–8 % del opex total cuando el personal y el mantenimiento dominan, pero hasta el 18–22 % del opex en clusters con PPA solar y colocación barata. La energía no es la palanca principal del TCO; sí es la única variable del TCO que la regulación europea exige medir, publicar y acreditar.

Desde septiembre de 2024, todo CPD con demanda IT ≥ 500 kW en la UE está obligado a reportar PUE, WUE, ERF y REF a la base de datos ReportENER (Reglamento Delegado UE 2024/1364). A partir de agosto de 2027 se generará una etiqueta de sostenibilidad automática sobre esos datos. Las empresas sujetas a CSRD tienen que publicar en su informe de sostenibilidad los Scope 1, 2 y 3 con intensidad de emisiones —lo que convierte el ratio gCO₂/token en un dato de contabilidad corporativa, no solo de ingeniería.

Contexto del track

Este artículo es el C8 del pilar de energía. Los anteriores:

El modelo TCO completo que este artículo amplía está en:

Para el contexto de cumplimiento normativo técnico de seguridad:

Controles técnicos: ENS, ISO 42001 y EU AI Act

La energía como componente del TCO

El modelo de referencia

El modelo TCO completo del cluster on-premise se desarrolla en A8. El nodo de referencia: 4×H100 SXM5 80 GB, consumo IT ~3,6 kW, cluster de 8 nodos, amortización 3 años.

El opex anual por nodo en el escenario base (cluster 8 nodos, España):

Partida opex	€/año por nodo	% del opex total
Personal (0,5 FTE prorrateado)	7 500	26,8 %
Mantenimiento / soporte / fallos	9 000	32,1 %
Colocación rack (España, alta densidad)	6 000	21,4 %
Energía (PUE 1,54; 0,116 €/kWh)	5 475	19,6 %
Opex total	~28 000	100 %

La fórmula del coste energético anual

$$\text{coste energía anual} = P_{\text{IT}} \times \text{PUE} \times 8,760,\text{h} \times p_{\text{kWh}}$$

donde (P_{\text{IT}}) es la potencia del equipamiento IT (kW), PUE el multiplicador de infraestructura, y (p_{\text{kWh}}) el precio de la electricidad (€/kWh).

Para el nodo de referencia:

$$\text{energía/año} = 3{,}6,\text{kW} \times 1{,}54 \times 8,760,\text{h} \times 0{,}116,\frac{\text{EUR}}{\text{kWh}} \approx 5,475,\text{EUR}$$

Sensibilidad al precio de la energía y al PUE

La variación del precio de la energía tiene un impacto moderado en el TCO total cuando el capex del hardware domina:

Precio energía (€/kWh)	Energía/año (€)	% opex	€/GPU-hora (70 % util., base)	Var. vs base
0,034 (PPA solar España Q3 2025)	1 604	6,8 %	3,00	−12 %
0,116 (industrial España, base)	5 475	19,6 %	3,39	referencia
0,160 (Europa media industrial)	7 550	25,4 %	3,54	+4 %
0,200 (tarifa alta, sin PPA)	9 437	30,2 %	3,67	+8 %

La variación del PUE también es moderada en el TCO total pero relevante en el coste absoluto de energía y en el reporte regulatorio:

PUE	Energía/año (€, 0,116 €/kWh)	% opex	€/GPU-hora (70 % util.)
1,15 (refrigeración líquida)	2 166	8,4 %	3,21
1,20 (datacenter moderno)	2 259	8,7 %	3,23
1,48 (CPDs <5 años, Uptime 2025)	3 490	13,1 %	3,33
1,54 (media global, Uptime 2025)	5 475	19,6 %	3,39
1,80 (colocación legacy)	6 400	23,2 %	3,47

La diferencia entre PUE 1,15 y PUE 1,80 en el €/GPU-hora es solo el +8 % —porque el capex sigue dominando—, pero en energía absoluta consumida la diferencia es ×2,96: 2 166 € frente a 6 400 € al año por nodo. Esa diferencia de energía absoluta es exactamente lo que el marco regulatorio va a medir, publicar y, en el futuro, clasificar.

La energía como fracción del TCO total

El TCO anual por nodo incluye capex amortizado + opex:

$$\text{TCO anual por nodo} = \frac{\text{capex}}{\text{años}} + \text{opex anual} = 55,300,\text{EUR} + 28,000,\text{EUR} = 83,300,\text{EUR}$$

Con estos números, la energía representa:

$$\frac{5,475}{83,300} \approx 6{,}6,%\ \text{del TCO all-in}$$

En el escenario opex bajo (PPA solar, CPD propio, sin colocación):

$$\frac{1,604}{68,300} \approx 2{,}3,%\ \text{del TCO}$$

En el escenario opex alto (tarifa libre, colocation cara):

$$\frac{9,437}{130,300} \approx 7{,}2,%\ \text{del TCO}$$

El rango del peso de la energía en el TCO all-in es del 2 % al 7 %. A mayor dominancia del capex, menor el peso de la energía. La energía importa más en el TCO cuanto mayor es la amortización y menor el capex relativo —escenarios de hardware más barato o períodos de amortización largos—.

Marco regulatorio europeo 2024-2026

Mapa de normas

El marco europeo sobre centros de datos y energía se articula en cuatro capas normativas con diferentes ámbitos de aplicación, métricas exigidas y fechas de efecto:

Norma	Base legal	Obligación principal	A quién aplica	Desde cuándo
EED 2023/1791, Art. 12	Directiva (UE) 2023/1791	Reporte anual de KPIs energéticos y de sostenibilidad a base de datos UE	CPDs ≥ 500 kW IT en la UE	15 sep. 2024 (1er reporte)
Reg. Delegado 2024/1364	Art. 33(3) EED	Especifica KPIs, formatos y plazos de reporte (Fase 1 del esquema de evaluación)	CPDs ≥ 500 kW IT en la UE	Publicado 17 may. 2024; vigente
Esquema de calificación UE (Fase 2, borrador 2026)	Art. 33(3) EED	Etiqueta de sostenibilidad automática generada por la base de datos ReportENER	CPDs que reporten conforme a 2024/1364	Etiqueta automática desde 15 ago. 2027
CSRD / ESRS E1	Directiva 2022/2464/UE + Reglamento Delegado (UE) 2023/2772	Informe de sostenibilidad: emisiones Scope 1-2-3, intensidad de emisiones, plan de transición	Grandes empresas UE (>500 empl., desde ej. 2024); ampliándose progresivamente	Ejercicios desde 1 ene. 2024 (primeros informes 2025); PYMES cotizadas desde 2026
PNIEC 2023-2030 (España)	Plan Nacional Integrado de Energía y Clima	Eficiencia energética 44 %, renovables 81 % en electricidad; CPDs incluidos en el objetivo; Real Decreto en tramitación (audiencia sept. 2025)	España	2025-2030

Directiva de Eficiencia Energética: EED 2023/1791

La Directiva (UE) 2023/1791, publicada en el DOUE de 20 de septiembre de 2023 (L 231), refunde la anterior Directiva 2012/27/UE. El Artículo 12 introduce por primera vez una obligación de reporte específica para centros de datos a escala europea.

Umbral de aplicación: CPDs con demanda de potencia eléctrica de los sistemas IT instalados ≥ 500 kW. Los Estados miembro pueden bajar este umbral (Alemania lo rebajó a 300 kW; Francia a 100 kW).

Tipos de CPD sujetos: (a) CPDs empresariales —operados por una empresa solo para sus propias necesidades IT—; (b) CPDs de colocación —el cliente instala y gestiona su propio equipamiento—; (c) CPDs co-hosting o multi-tenant —el cliente accede a infraestructura compartida—.

Qué deben reportar: 18 indicadores clave de rendimiento (KPIs) que incluyen demanda IT instalada, consumo total de energía, consumo de agua, calor residual reutilizado, energía renovable consumida, y los cuatro indicadores de sostenibilidad: PUE, WUE, ERF y REF.

Plazos:

Primer reporte (datos 2023): antes del 15 de septiembre de 2024.
Segundo reporte (datos 2024): antes del 15 de mayo de 2025.
Reportes anuales siguientes: antes del 15 de mayo de cada año.

Reglamento Delegado (UE) 2024/1364

El Reglamento Delegado (UE) 2024/1364 de la Comisión, de 14 de marzo de 2024 (DOUE L, 17 de mayo de 2024), constituye la Fase 1 del establecimiento del régimen común de evaluación de la Unión para centros de datos. Especifica:

Los indicadores de rendimiento y la información que los operadores deben comunicar a la base de datos europea ReportENER.
Las fórmulas de cálculo de los cuatro KPIs de sostenibilidad (PUE, WUE, ERF, REF).
El formato de reporte y las categorías de clasificación por tipo y tamaño de CPD.

La Comisión ha habilitado la base de datos ReportENER como punto de entrada único para el reporte, o a través de los sistemas nacionales equivalentes de cada Estado miembro.

Fase 2: esquema de calificación y etiqueta de sostenibilidad

En marzo de 2026 la Comisión Europea publicó la consulta pública del borrador de segundo Reglamento Delegado sobre el régimen de calificación de sostenibilidad de centros de datos —la Fase 2 del esquema—. La consulta estuvo abierta hasta el 23 de abril de 2026.

El borrador establece que la base de datos ReportENER generará automáticamente una etiqueta electrónica de sostenibilidad para cada CPD que haya reportado conforme al Reglamento 2024/1364. La etiqueta mostrará:

Clases de PUE y WUE basadas en índices calculados conforme al Anexo I del borrador.
REF (factor de energía renovable) y ERF (factor de reutilización de energía).
Información sobre funciones de red (capacidad de respuesta a la demanda).

Fecha de primera emisión de etiquetas: 15 de agosto de 2027, y cada año posterior.

El borrador también introduce modificaciones al Reglamento 2024/1364, entre ellas: la posibilidad de reporte voluntario para CPDs <500 kW, la eliminación de los indicadores de tráfico de datos de la lista de KPIs obligatorios, y la relajación de las obligaciones de reporte para operadores de colocación (reflejando la dificultad de obtener datos de tenants por razones de confidencialidad).

El informe técnico de la Comisión de octubre 2025 anticipa que los estándares mínimos de rendimiento (MPS) se finalizarán entre finales de 2027 y principios de 2028, y que progresivamente se convertirán en obligatorios para nuevas construcciones y reformas significativas.

CSRD y ESRS E1: el reporte de emisiones corporativas

La Directiva de Información Corporativa en materia de Sostenibilidad (CSRD, Directiva 2022/2464/UE) exige a las empresas sujetas que publiquen un informe de sostenibilidad elaborado conforme a los Estándares Europeos de Información sobre Sostenibilidad (ESRS). El estándar ESRS E1 cubre cambio climático.

Ámbito temporal de aplicación:

Grandes empresas (>500 empleados, ya sujetas a NFRD): datos del ejercicio 2024, informe publicado en 2025.
Otras grandes empresas (>250 empleados o >40 M € facturación o >20 M € balance): datos del ejercicio 2025, informe en 2026.
PYMES cotizadas: datos del ejercicio 2026, informe en 2027 (con posibilidad de prórroga).

Qué exige ESRS E1 en relación a centros de datos y energía:

E1-4: Objetivos de reducción de emisiones de GEI en valor absoluto y en intensidad (ej. gCO₂eq por unidad de producto o servicio).
E1-5: Consumo y mix energético (energía renovable vs no renovable, intensidad energética).
E1-6: Emisiones brutas de GEI Scope 1, Scope 2 (location-based y market-based) y Scope 3, sin neteado de compensaciones; intensidad de emisiones.
E1-7: Absorciones y proyectos de carbono (relevante para compensaciones que no sustituyen la reducción).

La versión enmendada de ESRS E1 (Borrador EFRAG de julio de 2025, sometido a la Comisión Europea en noviembre de 2025) amplía de 9 a 11 los requisitos de divulgación y está previsto que aplique desde enero de 2027.

Relevancia para operadores de CPDs: una empresa que opera un cluster GPU on-premise para sus propias cargas de IA tiene los CPDs en el perímetro de su Scope 1 (si hay generadores propios) y Scope 2 (electricidad comprada). Si contrata servicios cloud o colocación, esos CPDs entran en su Scope 3 (categoría 1 o 11 según el GHG Protocol).

España: contexto PNIEC y Real Decreto en tramitación

El Plan Nacional Integrado de Energía y Clima (PNIEC) 2023-2030 de España, actualizado en septiembre de 2024 (MITECO), establece objetivos de renovables en electricidad del 81 % y de eficiencia energética del 44 % para 2030. Los centros de datos están incluidos dentro de los sectores bajo seguimiento de eficiencia intensiva.

En agosto-septiembre de 2025, MITECO abrió la consulta pública del borrador de Real Decreto que regula la eficiencia energética y la sostenibilidad de los centros de datos, transponiéndolo desde el Art. 12 de la EED 2023/1791. El Real Decreto introduce requisitos adicionales para CPDs con potencia nominal total instalada superior a 1 MW: obligación de utilizar el calor residual generado para suministrar servicios de climatización u otras aplicaciones calóricas.

El plazo para la incorporación del Art. 12 de la EED expiró el 11 de octubre de 2025. El Real Decreto está pendiente del informe del Consejo de Estado.

Métricas regulatorias: definiciones y fórmulas

PUE — Power Usage Effectiveness

Definido en la norma ISO/IEC 30134-2:2018 (equivalente europeo EN 50600-4-2). Es la métrica central del marco regulatorio:

$$\text{PUE} = \frac{E_{\text{DC}}}{E_{\text{IT}}}$$

donde (E_{\text{DC}}) es la energía total consumida por el centro de datos (incluye refrigeración, distribución eléctrica, iluminación y pérdidas) y (E_{\text{IT}}) es la energía consumida por el equipamiento IT (servidores, almacenamiento, red).

PUE = 1,0: teórico perfecto (toda la energía al cómputo).
PUE = 1,54: media global 2025 (Uptime Institute, 15.ª encuesta anual).
PUE = 1,10–1,15: rango hiperscalers.
PUE ≥ 1,80: instalaciones legacy sin optimizar.

El Reglamento 2024/1364 exige medir y reportar el PUE anual. El borrador de la Fase 2 introduce clases de PUE (A a D o similar) para la etiqueta de sostenibilidad.

WUE — Water Usage Effectiveness

Definido en ISO/IEC 30134-9:2022:

$$\text{WUE} = \frac{W_{\text{in}}}{E_{\text{IT}}}$$

donde (W_{\text{in}}) es el consumo total de agua del CPD (m³), y el resultado se expresa en m³/MWh. Los datos de ReportENER (2024-2025) muestran valores medios en la UE entre 0,07 y 1,28 m³/MWh según Estado miembro, con una media de la UE de ~0,58 m³/MWh.

El WUE es particularmente relevante en regiones con estrés hídrico, como el sur y el interior de España, donde el enfriamiento por evaporación consume agua potable.

ERF — Energy Reuse Factor

Definido en ISO/IEC 30134-6:2021:

$$\text{ERF} = \frac{E_{\text{reuse}}}{E_{\text{DC}}}$$

donde (E_{\text{reuse}}) es la energía (calor residual) exportada y reutilizada fuera del CPD (ej. redes de district heating, procesos industriales). El ERF varía entre 0 (sin reutilización) y 1 (toda la energía reutilizada, teóricamente). El borrador de la Fase 2 propone umbrales mínimos de ERF para instalaciones nuevas.

REF — Renewable Energy Factor

$$\text{REF} = \frac{E_{\text{res,tot}}}{E_{\text{DC}}}$$

donde (E_{\text{res,tot}}) es el total de energía renovable consumida (generación propia + PPAs + Garantías de Origen), dividido por el consumo total del CPD. La propuesta de la Comisión apunta a objetivos del 75–100 % de REF para 2030.

CUE — Carbon Usage Effectiveness

Definido en ISO/IEC 30134-8:2022. No incluido en la obligación de reporte del Reglamento 2024/1364, pero sí identificado como KPI futuro en el informe técnico de la Comisión (oct. 2025):

$$\text{CUE} = \frac{G_{\text{DC}}}{E_{\text{IT}}}$$

donde (G_{\text{DC}}) son las emisiones totales de GEI del CPD (gCO₂eq) y el resultado se expresa en gCO₂eq/kWh IT. Es equivalente al product (\text{PUE} \times I_{\text{grid}}) cuando solo se consideran emisiones Scope 2 location-based.

Tabla maestra: norma × qué exige × métrica/umbral × fecha

Norma	Qué exige	Métricas / umbrales	Fecha de aplicación	A quién
EED 2023/1791, Art. 12	Reporte anual de KPIs a base de datos UE (ReportENER)	PUE, WUE, ERF, REF + 14 KPIs adicionales (energía, agua, calor residual, renovables)	15 sep. 2024 (1er reporte datos 2023); 15 may. anual desde 2025	CPDs ≥ 500 kW IT en la UE
Reg. Delegado (UE) 2024/1364	Especificación técnica de KPIs y formato de reporte (Fase 1 del esquema)	PUE = E DC/E IT; WUE = W in/E IT; ERF = E reuse/E DC; REF = E res/E DC	Vigente desde 17 may. 2024	CPDs ≥ 500 kW IT en la UE
Esquema calificación UE, Fase 2 (borrador 2026)	Etiqueta electrónica de sostenibilidad automática con clases de PUE y WUE	Clases A-D de PUE y WUE (umbrales en Anexo I del borrador; pendiente de adopción final)	Etiquetas automáticas desde 15 ago. 2027	CPDs que hayan reportado conforme a 2024/1364
Mínimos de rendimiento (MPS, previsión 2027-2028)	Umbrales mínimos obligatorios de PUE, REF, ERF para nuevas construcciones y reformas	PUE targets diferenciados por clima y tamaño; REF ≥ 75-100 % para 2030; ERF mínimo para nuevas instalaciones	Finalización prevista 2027-2028; obligatoriedad progresiva	CPDs nuevos y reformados
CSRD / ESRS E1	Informe de sostenibilidad: emisiones GEI Scope 1, 2 (loc. y market-based) y 3; intensidad de emisiones; plan de transición	Obligatorio Scope 1+2+3 en tCO₂eq; intensidad en gCO₂eq/unidad funcional	Datos desde 1 ene. 2024 (>500 empl.); desde 1 ene. 2025 (>250 empl.)	Grandes empresas UE sujetas a CSRD
PNIEC 2023-2030 / Real Decreto España (tramitación)	Eficiencia energética y sostenibilidad de CPDs; obligación de uso de calor residual	Objetivo renovables 81 % en 2030; CPDs ≥ 1 MW: calor residual para climatización u otras aplicaciones	Real Decreto pendiente de aprobación (consulta sept. 2025)	CPDs en España

Cómo conectan Wh/token y gCO₂/token con el reporte exigido

La cadena de conversión

El dato técnico de eficiencia de inferencia —J/token o Wh/token, medido con herramientas como DCGM, NVML o nvidia-smi— se convierte en un dato de reporte regulatorio a través de la siguiente cadena:

$$E_{\text{token}} = \frac{P_{\text{IT}}}{T} \quad \text{[Wh/tok]}$$

$$E_{\text{DC/token}} = E_{\text{token}} \times \text{PUE} \quad \text{[Wh/tok ajustado al CPD]}$$

$$\text{gCO}{2}\text{/token} = E{\text{DC/token}} \times I_{\text{grid}} \quad \text{[gCO}_2\text{eq/tok]}$$

donde (T) es el throughput (tok/s), (P_{\text{IT}}) la potencia del nodo IT, y (I_{\text{grid}}) la intensidad de carbono del grid (gCO₂eq/kWh). La metodología completa está en C6.

Para el nodo de referencia (4×H100 SXM, (P_{\text{IT}} = 3{,}6,\text{kW}), throughput orientativo 1 000 tok/s, PUE 1,54):

$$E_{\text{DC/token}} = \frac{3{,}6,\text{kW} \times 1{,}54}{1,000,\text{tok/s}} = 5{,}544,\text{J/tok} = 1{,}54 \times 10^{-3},\text{Wh/tok}$$

De Wh/token al KPI regulatorio: la agregación

Lo que exige el reporte regulatorio (Reglamento 2024/1364) no son ratios por token sino totales anuales:

(E_{\text{IT}}): energía total del equipamiento IT en el año (kWh).
(E_{\text{DC}}): energía total del datacenter en el año (kWh), que incluye refrigeración y distribución.
(W_{\text{in}}): consumo total de agua (m³).
(E_{\text{reuse}}): energía (calor residual) exportada y reutilizada (kWh).
(E_{\text{res,tot}}): energía renovable consumida (kWh).

A partir de esos totales se calculan los cuatro KPIs de sostenibilidad. El vínculo entre el ratio por token y el reporte regulatorio es:

$$E_{\text{IT,anual}} = \sum_{\text{inferencias}} E_{\text{token}} \times N_{\text{tokens}} + E_{\text{idle}} \quad \text{[kWh/año]}$$

El dato de (E_{\text{token}}) es necesario para atribuir el consumo total IT a las cargas de inferencia (vs idle, vs fine-tuning), lo que permite calcular la intensidad energética de la inferencia como fracción del consumo total del CPD —dato relevante para el reporte ESRS E1 de intensidad de emisiones—.

Del Wh/token al gCO₂/token como dato de contabilidad CSRD

Bajo ESRS E1-6, las empresas sujetas a CSRD deben reportar emisiones GEI con intensidad por unidad funcional (E1-4). Para una empresa que opera un LLM on-premise, la unidad funcional natural es el token generado, la query respondida o el usuario atendido (conforme a la especificación SCI de la Green Software Foundation, ISO/IEC 21031:2022).

El gCO₂/token se convierte en dato de contabilidad corporativa así:

Medición técnica: J/token por nodo (DCGM/NVML).
Ajuste PUE: Wh/token a nivel CPD = J/token × PUE / 3 600.
Intensidad de carbono: gCO₂/token = Wh/token × (I_{\text{grid}}) / 1 000.
Escalado anual: tCO₂eq/año = gCO₂/token × N tokens anuales / 10⁶ / 10⁶.
Reporte ESRS E1-6: emisiones Scope 2 location-based (con (I_{\text{grid}}) media anual nacional) y market-based (con (I_{\text{grid}}) según contratos de energía renovable), en tCO₂eq/año + intensidad en gCO₂eq/token.

La distinción location-based / market-based del GHG Protocol Scope 2 Guidance es obligatoria bajo ESRS E1-6: ambos métodos deben reportarse.

Ejemplo numérico: de J/token a tCO₂eq/año

Nodo de referencia (4×H100 SXM, PUE 1,54, throughput 1 000 tok/s, utilización 70 %, intensidad grid España media 2024 ~108 gCO₂/kWh):

$$E_{\text{DC/token}} = 1{,}54 \times 10^{-3},\text{Wh/tok}$$

$$\text{gCO}{2}\text{/tok} = 1{,}54 \times 10^{-3} \times 108 \approx 0{,}166,\text{gCO}{2}\text{eq/tok}$$

Tokens generados al año (1 000 tok/s × 70 % util. × 8 760 h × 3 600 s/h):

$$N_{\text{tokens/año}} = 1,000 \times 0{,}70 \times 8,760 \times 3,600 \approx 2{,}2 \times 10^{10},\text{tok}$$

Emisiones Scope 2 location-based anuales por nodo:

$$\text{tCO}{2}\text{eq/año} = \frac{0{,}166 \times 2{,}2 \times 10^{10}}{10^{12}} \approx 3{,}65,\text{tCO}{2}\text{eq}$$

Para un cluster de 8 nodos: ~29,2 tCO₂eq/año. Con PPA solar (intensidad efectiva ~20 gCO₂/kWh market-based): ~5,4 tCO₂eq/año. La diferencia entre ambos métodos —location-based vs market-based— es ×5,4, y ambos deben aparecer en el informe CSRD.

Escenario	Intensidad grid (gCO₂/kWh)	gCO₂/tok	tCO₂eq/año (1 nodo, 70 % util.)	Método ESRS
España media 2024 (location-based)	108	0,166	3,65	Location-based obligatorio
PPA solar España (market-based)	~20	0,031	0,68	Market-based obligatorio
Francia media 2025 (location-based)	19,6	0,030	0,66	Location-based obligatorio
Alemania media 2025 (location-based)	328	0,505	11,1	Location-based obligatorio

El umbral de 500 kW y los CPDs on-premise de IA

¿A qué CPDs afecta en la práctica?

Un nodo 4×H100 SXM5 consume ~3,6 kW IT. El umbral de 500 kW IT es equivalente a ~139 nodos de 4×H100 SXM5. Para un cluster más pequeño, el umbral regulatorio parece lejano.

Sin embargo, hay tres vectores de aplicación para infraestructura on-premise de IA más pequeña:

Vector	Explicación
CPD compartido	Si los nodos GPU están en un CPD corporativo mayor que supera los 500 kW IT totales (no solo GPUs), el CPD en su conjunto está sujeto a reporte, y el operador del CPD es quien reporta. El usuario final recibe el PUE de su instalación.
Umbral reducido por Estado miembro	Francia redujo el umbral a 100 kW IT (~28 nodos 4×H100). Alemania lo fijó en 300 kW (~83 nodos). En esos países, clusters medianos de IA ya están sujetos a reporte.
CSRD independiente del umbral del CPD	La obligación CSRD aplica sobre la empresa en función de su tamaño, no sobre el CPD. Una empresa sujeta a CSRD que opera aunque sea un único nodo GPU está obligada a incluir las emisiones Scope 2 de ese nodo en su informe de sostenibilidad.

El PUE como dato operativo y como dato regulatorio

El PUE es simultáneamente:

Un dato operativo para el modelo TCO (multiplicador del coste energético y del gCO₂/token).
Un KPI regulatorio de reporte obligatorio bajo el Reglamento 2024/1364.
Un criterio de clasificación en la futura etiqueta de sostenibilidad de la Fase 2.

El estándar técnico de referencia para la medición es la norma ISO/IEC 30134-2:2018, que define cuatro niveles de medición del PUE según dónde se mide la potencia IT (desde el rack hasta los transformadores de entrada). El Reglamento 2024/1364 especifica que la medición del PUE para el reporte a ReportENER debe seguir esta norma.

Para una instalación on-premise típica, el PUE no se mide históricamente con la granularidad que exige la norma. El primer paso de cumplimiento es instrumentar el CPD con medidores de potencia en los puntos especificados por ISO/IEC 30134-2.

Sensibilidad del gCO₂/token a PUE y precio energético

La tabla siguiente muestra la variación del gCO₂/token para el nodo de referencia (4×H100 SXM, 1 000 tok/s, España) en función del PUE y del escenario energético (que determina la intensidad de carbono efectiva):

PUE	Intensidad grid (gCO₂/kWh)	gCO₂/1 000 tok	gCO₂/1M tok	Var. vs base
1,15 (líquido, España solar)	50	0,064	63,9	−55 %
1,15 (líquido, España media)	108	0,138	138,0	−2 %
1,54 (media global, España media)	108	0,166	166,3	referencia
1,54 (media global, España gas noche)	220	0,339	338,8	+104 %
1,80 (legacy, España media)	108	0,194	194,4	+17 %
1,80 (legacy, España gas noche)	220	0,396	396,0	+138 %

La intensidad del grid tiene más impacto que el PUE en el gCO₂/token: pasar de España solar (50 gCO₂/kWh) a España gas nocturno (220 gCO₂/kWh) multiplica las emisiones por ×4,4, mientras que pasar de PUE 1,15 a 1,80 las multiplica solo por ×1,57. La combinación de grid sucio + PUE alto es la peor: ×6,2 respecto al caso base.

Para el reporte CSRD location-based, la intensidad que se usa es la media anual nacional (o regional si hay datos más granulares), no la horaria. Para el reporte market-based, la intensidad efectiva depende del contrato de energía (PPA, Garantías de Origen). El carbon-aware shifting temporal (mover carga a horas de menor intensidad) reduce las emisiones reales pero no modifica directamente el reporte location-based, que usa la media anual del grid.

Conexión entre métricas del operador y obligaciones del regulador

El mapa de datos necesarios

Dato técnico	Cómo se obtiene	Uso en TCO	Uso en reporte regulatorio
(P_{\text{IT}}) (W)	DCGM / NVML / IPMI	Fórmula coste energético	(E_{\text{IT,anual}}) para PUE, WUE, ERF, REF
Throughput (tok/s)	Métricas del motor (vLLM, TGI)	€/token, Wh/token	Intensidad energética de la inferencia
PUE (medido)	Medidores en PDU y equipos IT (ISO/IEC 30134-2)	Multiplicador en fórmula TCO	KPI obligatorio ReportENER
(I_{\text{grid}}) anual (gCO₂/kWh)	REE / MITECO / factores nacionales	gCO₂/token para carbon-aware	Factor de emisión para Scope 2 location-based ESRS E1-6
(I_{\text{grid}}) horaria	ElectricityMaps / Carbon Aware SDK	Carbon-aware scheduling	Scope 2 location-based con granularidad horaria (mejor práctica)
(W_{\text{in}}) (m³)	Contadores de agua del CPD	Coste de agua (si aplica)	WUE para ReportENER
(E_{\text{reuse}}) (kWh)	Contadores de exportación de calor	Posible ingreso de calor residual	ERF para ReportENER
(E_{\text{res,tot}}) (kWh)	Facturas energéticas con atributo renovable / GOs	Coste energético con PPA	REF para ReportENER; Scope 2 market-based para ESRS E1-6
Embodied carbon hardware (gCO₂eq)	LCA del proveedor (metodología AWS, si disponible)	—	Scope 3 cat. 1 para ESRS E1-6

El sistema de medición mínimo para cumplimiento

Para un CPD on-premise sujeto a las obligaciones del Reglamento 2024/1364 y a CSRD, el sistema de medición mínimo necesario es:

Medidor de potencia en el punto de entrada del CPD (energía total del datacenter, (E_{\text{DC}})).
Medidores de potencia en los racks IT (energía del equipamiento IT, (E_{\text{IT}})): en la práctica, PDUs con medición o suma de medidas DCGM/NVML.
Contador de agua para el circuito de refrigeración del CPD ((W_{\text{in}})).
Contador de exportación de calor residual si el CPD tiene sistema de recuperación ((E_{\text{reuse}})).
Registro de facturas energéticas con desglose de energía renovable (PPAs, GOs) para el cálculo del REF y del Scope 2 market-based.

Sin este sistema de medición, el reporte a ReportENER no puede ser correcto y el reporte CSRD carece de la base de datos necesaria.

Minimum Performance Standards: perspectiva 2027-2028

El informe técnico de la Comisión Europea (Assessment, julio 2025, publicado en el Op Portal de la UE) y el seguimiento del EUDCA anticipan que los Mínimos de Rendimiento (MPS) para centros de datos se definirán en el período 2027-2028 con las siguientes características esperadas (no finalizadas):

KPI	MPS propuesto para nuevas construcciones	MPS propuesto para instalaciones existentes	Horizonte
PUE	≤ 1,3 (clima frío); ≤ 1,4 (clima templado/cálido)	Targets escalonados diferenciados por antigüedad	2028+
REF	≥ 75 % renovables en 2025; ≥ 100 % para 2030	Progresivo según hoja de ruta del CNDCP	2025-2030
ERF	Umbral mínimo para instalaciones nuevas con producción de calor aprovechable	Requerimiento de evaluación de viabilidad	2028+
WUE	Sin umbral general propuesto aún; enfoque en agua potable vs no potable	Monitoreo y reporte	2027+

Estos valores son orientativos y proceden del proceso de consulta; los valores definitivos aparecerán en el segundo o tercer Reglamento Delegado que se adopte bajo el Art. 33(3) de la EED.

Ver también

Fuentes

EUR-Lex · Directiva (UE) 2023/1791 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 13 de septiembre de 2023, relativa a la eficiencia energética (EED refundida) — https://eur-lex.europa.eu/legal-content/ES/TXT/?uri=OJ:JOL_2023_231_R_0001
EUR-Lex · Reglamento Delegado (UE) 2024/1364 de la Comisión, de 14 de marzo de 2024, relativo a la primera fase del establecimiento de un régimen de evaluación común de la Unión para centros de datos — https://eur-lex.europa.eu/eli/reg_del/2024/1364/oj/eng
BOE / DOUE · Texto en español del Reglamento Delegado (UE) 2024/1364 — https://www.boe.es/buscar/doc.php?id=DOUE-L-2024-80715
Comisión Europea · Commission adopts EU-wide scheme rating sustainability of data centres (15 mar. 2024) — https://energy.ec.europa.eu/news/commission-adopts-eu-wide-scheme-rating-sustainability-data-centres-2024-03-15_en
Comisión Europea · Rating scheme for data centres in the EU: Commission launches call for feedback (26 mar. 2026) — https://energy.ec.europa.eu/news/rating-scheme-data-centres-eu-commission-launches-call-feedback-2026-03-27_en
DLA Piper · EU Commission proposes new data centre sustainability rating label (20 abr. 2026) — https://www.dlapiper.com/en-us/insights/blogs/environment-health-safety-and-product-compliance/2026/eu-commission-proposes-new-data-centre-sustainability-rating-label
RE24 Energy · What EU New Data Centre Rating Scheme Means for Operators (dic. 2025) — https://re24.energy/blog-what-eu-new-data-centre-rating-scheme-means/
Comisión Europea · Assessment of next steps to promote the energy performance and sustainability of data centres in the EU (2nd Technical Report, jul. 2025) — https://op.europa.eu/o/opportal-service/download-handler?identifier=83be4c3e-5c79-11f0-a9d0-01aa75ed71a1&format=PDF&language=en&productionSystem=cellar
Comisión Europea · Assessment of next steps — October 2025 follow-up — https://op.europa.eu/o/opportal-service/download-handler?identifier=29aa14ed-a4ba-11f0-a7c5-01aa75ed71a1&format=PDF&language=en&productionSystem=cellar
Comisión Europea · Minimum performance standards for EU data centres (preparatory study) — https://energy.ec.europa.eu/resources/preparatory-studies/minimum-performance-standards-eu-data-centres_en
MITECO · Centros de datos: normativa y reporte (España) — https://www.miteco.gob.es/en/energia/eficiencia/centros-de-datos/normativa.html
MITECO · PNIEC 2023-2030 (actualización sept. 2024) — https://www.miteco.gob.es/content/dam/miteco/es/energia/files-1/pniec-2023-2030/PNIEC_2024_240924.pdf
Ashurst · Draft Royal Decree regulating energy efficiency and sustainability of data centres in Spain (sept. 2025) — https://www.ashurst.com/es-es/insights/draft-royal-decree-regulating-energy-efficiency-and-sustainability-of-data-centres-in-spain/
EFRAG · Amended ESRS E1 Exposure Draft (jul. 2025) — https://www.efrag.org/sites/default/files/media/document/2025-07/Amended_ESRS_Exposure_Draft_July_2025_ESRS_E1_0.pdf
Normative · ESRS E1 Explained: CSRD Climate Disclosure (2026) — https://normative.io/insight/esrs-e1/
CSRD Pro · Reporting Cloud Services and Data Centres for CSRD — https://www.csrdpro.com/en/report-cloud-services-data-centres-csrd/
Uptime Institute · Global Data Center Survey 2025 (PUE medio global 1,54) — https://datacenter.uptimeinstitute.com/rs/711-RIA-145/images/2025.Annual.Survey.Report.pdf
SOCOMEC · Energy Efficiency Directive: Essential Guidelines for Data Center Compliance — https://emea.socomec.com/en/news/eu-energy-efficiency-directive-what-new-rules-mean-data-centres
ISO/IEC 30134-2:2018 · Power Usage Effectiveness (PUE) — https://www.iso.org/standard/63451.html
ISO/IEC 30134-6:2021 · Energy Reuse Factor (ERF) — https://www.iso.org/standard/75728.html
ISO/IEC 30134-8:2022 · Carbon Usage Effectiveness (CUE) — https://www.iso.org/standard/82562.html
ISO/IEC 30134-9:2022 · Water Usage Effectiveness (WUE) — https://www.iso.org/standard/82563.html
Green Software Foundation · Software Carbon Intensity (SCI) Specification (ISO/IEC 21031:2022) — https://sci.greensoftware.foundation/
White & Case · Data centres and energy consumption: evolving EU regulatory landscape and outlook for 2026 — https://www.whitecase.com/insight-alert/data-centres-and-energy-consumption-evolving-eu-regulatory-landscape-and-outlook-2026
Datacenter Forum · New reporting requirements for data center operators introduced by the Delegated Regulation (EU) 2024/1364 — https://datacenter-forum.ro/en/new-reporting-requirements-for-data-center-operators-introduced-by-the-delegated-regulation-eu-2024-1364/

Del vatio al carbono, honestamente: PUE, intensidad del grid y gCO₂ por token

Tue, 16 Jun 2026 08:00:00 +0200

Notación: importes en euros (N €), decimales con coma. No se usa el símbolo de dólar (en este sitio es delimitador de fórmula). Hardware de ejemplo genérico (4×H100 SXM 80 GB); sin infra real. Cifras de emisiones en gCO₂eq/kWh (equivalentes de CO₂).

TL;DR

Un modelo que consume 2 J/token en placa (4×H100 SXM, PUE 1,45) emite entre (0{,}08) y (1{,}05) gCO₂ por cada 1.000 tokens según la región y la hora: (0{,}08) en Francia nuclear de madrugada, (0{,}22) en España solar al mediodía, (0{,}72) en España con gas nocturno, y (1{,}05) en Alemania con carbón. La diferencia —factor ×13— la determinan tres variables externas al hardware: el PUE del datacenter (Uptime Institute 2025: media global 1,54; hiperscale 1,10–1,15), la intensidad de carbono del grid (varía en tiempo real, de 5 a 600+ gCO₂/kWh según zona y hora), y el tipo de emisiones que se contabiliza (location-based, market-based, marginal). Mover carga batch a horas de menor intensidad de carbono —carbon-aware shifting temporal— reduce entre un 20 % y un 65 % las emisiones del trabajo diferible sin tocar el hardware. La especificación SCI (Software Carbon Intensity, Green Software Foundation, ISO/IEC 21031:2022) formaliza la métrica como (\text{SCI} = (E \times I + M) / R), donde (M) captura el carbono embebido del hardware —la parte que casi ningún análisis de inferencia LLM incluye hoy—.

Contexto del track

Este artículo es el C6 del pilar de energía. Los anteriores:

El punto de partida es el J/token ya medido (metodología en C2 y herramientas en C3). Este artículo convierte ese número en gCO₂/token.

PUE: el primer multiplicador

Definición

El PUE (Power Usage Effectiveness) mide qué fracción de la energía total consumida por un datacenter llega realmente al equipamiento IT:

$$\text{PUE} = \frac{\text{energía total del datacenter (W)}}{\text{energía del equipamiento IT (W)}}$$

Un PUE de 1,0 sería perfecto (toda la energía al cómputo). Un PUE de 2,0 significa que por cada vatio que consume la GPU, otro vatio se consume en refrigeración, distribución eléctrica, iluminación y pérdidas de conversión. El PUE convierte la potencia de placa —la que miden DCGM o NVML— en la potencia total del datacenter que se extrae de la red.

Valores actuales

El Uptime Institute Global Data Center Survey 2025 (15.ª edición anual) reporta:

Segmento	PUE típico	Fuente
Media global	1,54 (6.º año consecutivo sin cambio)	Uptime Institute 2025
Hiperscale (Google, Meta, Microsoft, Amazon)	1,10–1,15	Uptime Institute 2025
Colocación / enterprise	1,58–1,80	Uptime Institute 2025
On-premise sin optimizar	1,6–2,0	sector, varios
Límite teórico (aire frío, clima favorable)	1,10–1,20	ASHRAE / sector

La estagnación del PUE medio en 1,54 refleja que las instalaciones legacy —con refrigeración ineficiente— siguen operando junto a las nuevas. Para una plataforma on-premise típica sin inversión específica en eficiencia, asumir PUE entre 1,4 y 1,6 es razonable. Las instalaciones con refrigeración líquida directa pueden llegar a 1,10–1,20.

Cómo infla el J/token

Si el nodo de referencia (4×H100 SXM) consume 3.200 W a carga máxima (GPU + CPU + DRAM + fans):

PUE	Potencia total datacenter	Factor de inflación sobre placa
1,10	3.520 W	+10 %
1,40	4.480 W	+40 %
1,54 (media global)	4.928 W	+54 %
1,80 (enterprise legacy)	5.760 W	+80 %

La energía por token del leaderboard —medida a nivel de GPU o de nodo— no incluye PUE. El impacto: pasar de PUE 1,10 (hiperscale) a PUE 1,54 (media global) multiplica el consumo energético efectivo por 1,40×. Es la misma GPU, el mismo modelo, el mismo throughput; la diferencia la pone la instalación.

Intensidad de carbono del grid

Qué mide y por qué varía

La intensidad de carbono de la red eléctrica expresa cuántos gramos de CO₂eq se emiten por cada kilovatio-hora generado, en función del mix de fuentes (nuclear, eólica, solar, gas, carbón, hidráulica). Es la variable más heterogénea del cálculo: varía por país, por región dentro del país, y por hora del día.

Las herramientas OSS de referencia son:

Herramienta	Tipo de señal	Cobertura	Acceso
ElectricityMaps	Media horaria (production-based y flow-traced)	60+ países en tiempo real	API (plan gratuito limitado); OSS en GitHub
WattTime	Marginal horaria (MOER)	EE.UU. + cobertura global creciente	API; datos gratuitos desde 2025 (alianza REsurety-WattTime)
Carbon Aware SDK (Green Software Foundation)	Wrapper sobre ElectricityMaps y WattTime	Idem fuentes	OSS, Apache 2.0; github.com/Green-Software-Foundation/carbon-aware-sdk

ElectricityMaps (anteriormente electricityMap) publica la intensidad de carbono en gCO₂eq/kWh hora a hora vía API y en su mapa interactivo (app.electricitymaps.com). WattTime publica la tasa marginal de emisiones (MOER, Marginal Operating Emissions Rate), útil para calcular el impacto causal de añadir o quitar carga. El Carbon Aware SDK de la GSF integra ambas señales como backends intercambiables.

Datos por país (medias anuales 2024–2025)

País	Intensidad media 2024 (gCO₂eq/kWh)	Rango horario aproximado	Fuente
España	~108	30–250	Nowtricity / REE 2025
Francia	~21,7 (2024); ~19,6 (2025)	5–80	RTE Bilan Électrique 2025
Alemania	~363 (2024); ~328 (2025)	100–600	Fraunhofer ISE 2025
UE media	~213	—	Ember European Electricity Review 2025

Francia tiene la intensidad más baja de Europa continental gracias a su parque nuclear (>90 % de generación baja en carbono en 2025, según RTE). España cerró 2024 con un récord histórico: 56,8 % de generación renovable, con una intensidad media de 108 gCO₂/kWh —entre las más bajas de la UE no nuclear—. Alemania, en transición acelerada pero todavía dependiente del lignito y el gas, triplica a España en intensidad media.

Variación horaria: el dato que más importa para el scheduling

Dentro de un mismo país, la variación horaria de la intensidad de carbono es enorme. Datos del grid review 2025 de ElectricityMaps para España:

Momento del día	Condición típica	Intensidad estimada (gCO₂eq/kWh)
Mediodía solar (11:00–15:00, verano)	Solar cubre >40 % demanda	30–80
Valle nocturno (02:00–06:00, verano)	Solar cero; eólica variable	80–180
Pico demanda (19:00–21:00, invierno)	Gas como marginal	180–280
Madrugada fría sin viento (invierno)	Gas + ciclo combinado dominan	220–300

La correlación precio-carbono en España es fuerte y negativa (coeficiente −0,70 en 2025 según ElectricityMaps): las horas baratas son también las más limpias, porque ambas están marcadas por la penetración de renovables. Las 477 horas con precios negativos en 2025 fueron también las horas de menor intensidad de carbono.

España vs Francia vs Alemania: impacto en gCO₂/token

Para anclar la diferencia en términos operativos, con el nodo de referencia (4×H100 SXM, throughput orientativo 1.000 tok/s a carga, PUE 1,45):

Energía por token en el datacenter:

$$E_{\text{DC}} = \frac{3{.}200\ \text{W} \times 1{,}45}{1{.}000\ \text{tok/s}} = 4{,}64\ \text{J/tok} = 1{,}29 \times 10^{-3}\ \text{Wh/tok}$$

País / hora	Intensidad (gCO₂/kWh)	gCO₂ por 1.000 tokens	gCO₂ por 1M tokens
Francia (media 2025)	19,6	0,025	25,3
España solar (mediodía verano)	~50	0,064	64,5
España media 2024	~108	0,140	139,3
España gas nocturno (invierno)	~220	0,284	283,8
Alemania media 2025	~328	0,423	423,0
Alemania pico carbón	~550	0,709	709,0

El rango es de ×28 entre Francia media y Alemania pico. Entre los dos extremos horarios de España (solar vs. gas nocturno invierno) la diferencia es ×4,4. La elección del país y de la hora de ejecución mueve el carbono por token más que cualquier optimización de hardware o motor en ese rango.

Scope 2 y Scope 3: qué se contabiliza y qué no

Scopes del GHG Protocol

El GHG Protocol define tres alcances para las emisiones corporativas:

Scope	Definición	Ejemplo en datacenter
Scope 1	Emisiones directas de fuentes propias o controladas	Generadores diésel de emergencia
Scope 2	Emisiones indirectas por consumo de electricidad comprada	Consumo eléctrico del cluster
Scope 3	Otras emisiones indirectas en la cadena de valor	Fabricación del hardware (embodied carbon)

Para una plataforma de inferencia on-premise, el Scope 2 es la partida dominante en operación; el Scope 3 upstream (fabricación de servidores y GPUs) es típicamente la segunda partida más grande en el ciclo de vida del hardware.

Scope 2: location-based vs market-based

El GHG Protocol Scope 2 Guidance (2015, en revisión pública 2025–2027) establece dos métodos de contabilización, ambos obligatorios en el reporte corporativo:

Método	Qué mide	Cómo se obtiene
Location-based	Intensidad real de la red eléctrica donde se ubica la instalación	Factor de emisión de la red nacional o regional (publicado por operadores como REE, RTE)
Market-based	Intensidad según los instrumentos contractuales de compra de energía	Garantías de Origen (GdO), PPAs o tarifas con atributo renovable

La revisión en consulta pública (octubre 2025) propone exigir por primera vez la correspondencia horaria (hourly matching) para el método market-based: comprar 100 MWh de solar en un año no basta si se consumen en horas sin sol. El objetivo es que el market-based refleje la electricidad física y no solo los certificados contables.

Para un cluster de inferencia, el método location-based con intensidad horaria (no media anual) es el más informativo para operación carbon-aware: permite ver en tiempo real qué emisiones genera cada token.

Emisiones marginales vs medias

Esta distinción —documentada por ElectricityMaps y WattTime— es fundamental para evaluar el impacto real de decisiones de scheduling:

Tipo	Definición	Cuándo usar
Media (average)	Proporción de todas las emisiones del grid que corresponde al consumidor según su cuota	Reporte de carbono Scope 2 location-based
Marginal (MOER)	Emisiones del generador que respondería a un incremento marginal de carga	Evaluar el impacto causal de añadir o mover carga

Ejemplo doctrinal de ElectricityMaps: en un grid con 50 % eólica (0 gCO₂/kWh) y 50 % gas (500 gCO₂/kWh), la intensidad media es 250 gCO₂/kWh, pero el factor marginal es ~500 gCO₂/kWh (el gas es la planta que responde al incremento de demanda). Reducir carga evita 500 gCO₂/kWh, aunque el reporte Scope 2 registre solo 250 gCO₂/kWh.

Marginal y media nunca deben mezclarse en la misma contabilidad: representan paradigmas de atribución distintos (GHG Protocol y ElectricityMaps lo explicitan).

Scope 3: el carbono embebido del hardware

El carbono embebido (embodied carbon) es la huella de CO₂eq generada durante la fabricación, transporte y fin de vida del hardware. Para GPUs y servidores de alto rendimiento, esta partida es significativa:

Concepto	Valor orientativo	Fuente
Vida útil de un servidor en datacenter	3–5 años	AWS / sector
Vida útil de la instalación datacenter	15–20 años	sector
Metodología de amortización	Embodied carbon / años de vida útil	GHG Protocol / AWS methodology 2025
Embodied carbon de un servidor AI (orientativo)	1.000–3.000 kgCO₂eq (cradle-to-gate)	AWS Embodied Carbon methodology

El carbono embebido se amortiza sobre la vida útil del hardware: un servidor con 1.500 kgCO₂eq de embodied carbon y 4 años de vida útil aporta 375 kgCO₂eq/año de Scope 3, independientemente de cuánto se use. La tasa de utilización alta reduce el carbono embebido por token (el mismo hardware produce más valor funcional).

Ninguno de los leaderboards públicos de energía de LLM (HF AI Energy Score, ML.ENERGY, MLPerf Power) incluye el Scope 3 en sus métricas. La especificación SCI lo incorpora explícitamente.

La conversión completa: de J/token a gCO₂/token

La ecuación

$$\text{gCO}{2}\text{/token} = \frac{E{\text{placa}}\ [\text{Wh/tok}] \times \text{PUE} \times I_{\text{grid}}\ [\text{gCO}_{2}\text{/kWh}]}{1{.}000}$$

donde:

(E_{\text{placa}}) es la energía por token medida a nivel de GPU/nodo (sin PUE)
(\text{PUE}) multiplica por el overhead del datacenter
(I_{\text{grid}}) es la intensidad de carbono del grid en el momento de ejecución
La división por 1.000 convierte Wh a kWh

Para el nodo de referencia (4×H100 SXM, throughput 1.000 tok/s, consumo GPU+CPU+RAM 3.200 W, PUE 1,45):

$$E_{\text{placa}} = \frac{3{.}200\ \text{W}}{1{.}000\ \text{tok/s}} = 3{,}2\ \text{J/tok} = 8{,}9 \times 10^{-4}\ \text{kWh/tok}$$

Luego, aplicando PUE 1,45:

$$E_{\text{DC}} = 8{,}9 \times 10^{-4} \times 1{,}45 = 1{,}29 \times 10^{-3}\ \text{kWh/tok}$$

Y las emisiones:

$$\text{gCO}{2}/\text{tok} = 1{,}29 \times 10^{-3} \times I{\text{grid}}$$

Tabla completa por región y hora

Escenario	PUE	Intensidad grid (gCO₂/kWh)	gCO₂/1.000 tok	gCO₂/1M tok
Francia media 2025	1,45	19,6	0,025	25,3
España solar (mediodía verano)	1,45	50	0,064	64,5
España media 2024	1,45	108	0,139	139,3
España gas nocturno (invierno)	1,45	220	0,284	283,8
Alemania media 2025	1,45	328	0,423	423,0
Alemania pico carbón	1,45	550	0,709	709,0
España solar + PUE hiperscale	1,12	50	0,050	50,0
España gas nocturno + PUE legacy	1,80	220	0,354	354,0

El factor PUE importa más en los escenarios de alta intensidad: pasar de PUE 1,12 a 1,80 en Alemania pico carbón mueve el resultado de ~617 a ~860 gCO₂/1M tok (+39 %). En España solar, el mismo cambio de PUE mueve de 50 a 79 gCO₂/1M tok; la intensidad baja del grid amortigua el impacto del PUE deficiente.

Carbon-aware shifting: temporal y espacial

Principio y herramientas

El carbon-aware computing consiste en ejecutar carga flexible —batch, entrenamiento, fine-tuning, ingestión documental— cuando y donde la intensidad de carbono del grid es menor. La herramienta OSS de referencia es el Carbon Aware SDK (Green Software Foundation, Apache 2.0): un wrapper que consulta ElectricityMaps o WattTime y devuelve la intensidad actual y prevista para una zona y ventana temporal.

El SDK distingue dos tipos de shifting:

Tipo	Descripción	Aplicable a
Temporal	Retrasar o adelantar la ejecución dentro del mismo datacenter hasta una hora de menor carbono	Batch, entrenamiento, tareas diferibles con deadline holgado
Espacial	Mover la carga a una región geográfica con menor intensidad en ese momento	Multi-cloud o multi-datacenter; requiere replicación de modelo/datos

Para una plataforma on-premise en un único datacenter, solo el shifting temporal es inmediatamente aplicable. El shifting espacial requiere infraestructura multi-sitio.

Cuantificación del ahorro temporal

La investigación reciente (arXiv 2512.07799, 2512.08725; Microsoft Carbon-Aware Computing Whitepaper) cuantifica el ahorro de shifting temporal de carga batch:

Estudio / caso	Ahorro de emisiones	Condiciones
Carga batch con shifting 24 h (simulación, varios grids)	20–40 % de reducción de emisiones	Ventana de 24 h, grid con mezcla renovables-fósil
Entrenamiento ML con shifting contra previsión grid (Microsoft)	~30 %	Azure, shifting contra intensidad prevista
Heurísticas greedy vs óptimo (arXiv 2512.07799)	≥ 90 % del óptimo	Simple one-migration o greedy deferral
UBS + Microsoft, Azure Batch, ventana 24 h	Validado con Carbon Aware SDK	Shifting temporal real en producción

Para España, donde la correlación precio-carbono es −0,70, el shifting a horas solares reduce simultáneamente el coste eléctrico y las emisiones por token. En los 477 horas con precio negativo registradas en 2025 (ElectricityMaps / REE), la intensidad de carbono era también mínima. La coincidencia entre hora limpia y hora barata hace que el scheduling carbon-aware no tenga coste de oportunidad económico en España: optimizar carbono y coste apuntan a la misma ventana horaria.

Cuantificación para el nodo de referencia

Para una tarea batch de 1 hora en el nodo de referencia (4×H100 SXM, 4.640 W totales con PUE 1,45), generando ~3.600 millones de tokens por hora:

Escenario	Intensidad (gCO₂/kWh)	Emisiones por hora de batch	Ahorro vs ejecución no diferida
Sin shifting (España media)	108	501 gCO₂	—
Con shifting a hora solar (50 gCO₂/kWh)	50	232 gCO₂	−54 %
Con shifting a hora gas nocturno (220 gCO₂/kWh)	220	1.021 gCO₂	+104 % (peor momento)

El rango entre el peor y el mejor momento para ejecutar ese batch es ×4,4 en emisiones. El shifting a la hora más limpia disponible en una ventana de 24 horas en España evita típicamente entre el 40 % y el 60 % de las emisiones del trabajo diferible.

El estándar SCI: Software Carbon Intensity

Especificación

La Software Carbon Intensity (SCI) es una especificación de la Green Software Foundation, publicada como estándar ISO/IEC 21031:2022 y mantenida en GitHub (github.com/Green-Software-Foundation/sci). Define una tasa de emisiones de carbono por unidad funcional de software:

$$\text{SCI} = \frac{(E \times I) + M}{R}$$

donde:

Símbolo	Significado	Unidades
(E)	Energía consumida por el sistema software (servidores, red, dispositivos de usuario)	kWh
(I)	Intensidad de carbono de la energía consumida (location-based u otra declarada)	gCO₂eq/kWh
(M)	Carbono embebido del hardware, amortizado por tiempo de uso y porcentaje de utilización	gCO₂eq
(R)	Unidad funcional (el denominador que normaliza la tasa)	por API call, por token, por usuario, etc.

Para una plataforma de inferencia LLM, (R) es naturalmente el token de salida o la query. El SCI en gCO₂eq/token incluye así los tres componentes que la mayoría de los análisis actuales omiten: PUE implícito en (E), intensidad horaria en (I), y embodied carbon en (M).

Diferencia clave respecto al cálculo simple

El cálculo (E \times I) (energía × intensidad de grid) es el Scope 2 operacional. El SCI añade (M), el Scope 3 del hardware, que tiene una estructura diferente:

$$M = \frac{\text{embodied carbon total (gCO2eq)}}{\text{vida útil (horas)}} \times \frac{\text{horas de uso}}{1} \times \frac{\text{recursos asignados}}{\text{recursos totales del servidor}}$$

Para un servidor AI con 1.500 kgCO₂eq de embodied carbon, 4 años de vida útil (~35.040 horas) y utilización del 80 %:

$$M_{\text{hora}} = \frac{1{.}500{.}000\ \text{gCO2eq}}{35{.}040\ \text{h}} \times 0{,}80 \approx 34\ \text{gCO2eq/h}$$

Con 3.600 millones de tokens por hora:

$$M_{\text{por token}} \approx \frac{34}{3{,}6 \times 10^{9}} \approx 9{,}4 \times 10^{-9}\ \text{gCO2eq/tok}$$

A esta escala, el embodied carbon por token es despreciable frente al Scope 2 operacional durante la operación. Sin embargo, (M) se vuelve dominante en dos casos: hardware subutilizado (baja utilización amplifica el coste por token) y hardware con ciclo de vida muy corto (chips reemplazados cada 2 años en vez de 4).

El SCI como métrica de referencia para el track

La especificación SCI y su extensión para IA (github.com/Green-Software-Foundation/sci-ai) están siendo adoptadas como métrica de referencia para reportar la huella de carbono de sistemas de IA en empresas sujetas a CSRD. Proporciona un denominador común —gCO₂eq por unidad funcional— que permite comparar arquitecturas, regiones y estrategias de scheduling sobre la misma base.

Límites del cálculo y honestidad

Ningún cálculo de gCO₂/token captura la realidad completa. Los límites del modelo expuesto en este artículo:

Límite	Descripción
Intensidad media anual vs horaria	Usar la media anual del país como factor de emisión da un resultado estable pero ficticio. La intensidad varía ×4–10× intradía. Para reporting Scope 2 location-based con datos horarios, la diferencia puede ser del 30–50 % respecto a la media.
PUE estático	El PUE varía con la temperatura exterior (la refrigeración trabaja más en verano) y con la carga IT. El PUE declarado es una media; en días calurosos puede ser 10–20 % peor.
Throughput constante	El cálculo usa throughput a carga máxima. En producción con variabilidad de demanda, el consumo no escala linealmente con el throughput; la eficiencia por token empeora con baja carga.
Scope 3 parcial	El carbono embebido aquí cubre solo el hardware IT. No incluye la construcción del edificio del datacenter, la fabricación de equipos de refrigeración, ni la cadena de suministro de la energía.
Factores de emisión nacionales	Los valores por país son medias anuales. Francia tiene variación intradiaria baja (nuclear domina); España y Alemania tienen variación alta. El factor nacional es útil para comparaciones de orden de magnitud, no para scheduling operativo.
Carbono embebido de las GPUs	Los datos de lifecycle assessment de chips AI como H100 no son públicos. Las estimaciones se basan en modelos de área de die, que tienen incertidumbre ±30–50 %.
Shifting espacial omitido	Este artículo cubre solo shifting temporal. El shifting espacial (mover carga entre regiones) puede añadir otro 20–40 % de reducción pero requiere infraestructura multi-sitio.
Cooling water y otros impactos	El gCO₂eq no captura el consumo de agua de refrigeración (WUE, Water Usage Effectiveness), otro indicador de impacto ambiental relevante para zonas áridas como el sur de España.

Ver también

Fuentes

Uptime Institute · Global Data Center Survey 2025 (PUE medio global 1,54, 15.ª edición) — https://uptimeinstitute.com/resources/research-and-reports/uptime-institute-global-data-center-survey-results-2025
Uptime Institute Blog · Global PUEs — are they going anywhere? — https://journal.uptimeinstitute.com/global-pues-are-they-going-anywhere/
Uptime Institute Blog · Large data centers are mostly more efficient — https://journal.uptimeinstitute.com/large-data-centers-are-mostly-more-efficient-analysis-confirms/
ElectricityMaps · Electricity Grid Review 2025: Spain (precio, intensidad, correlación precio-carbono −0,70) — https://www.electricitymaps.com/grid-in-review-2025/spain
ElectricityMaps · Marginal emissions — what they are, and when to use them (actualizado enero 2025) — https://www.electricitymaps.com/resources/publications/marginal-emissions-introduction
ElectricityMaps · Interactive map and API — https://app.electricitymaps.com
WattTime · Average vs marginal emissions — https://watttime.org/data-science/data-signals/average-vs-marginal/
WattTime · REsurety-WattTime free global marginal emissions platform (marzo 2025) — https://watttime.org/news-and-insights/resurety-and-watttime-announce-release-of-free-electricity-marginal-carbon-platform/
Red Eléctrica de España (REE) · Renewable energies generated 56 % of Spain’s electricity mix in 2024 — https://www.ree.es/en/press-office/press-release/news/press-release/2025/01/renewable-energies-generated-56-per-cent-spains-electricity-mix-2024
Nowtricity · CO₂ emissions per kWh in Spain (media 2024: 108 gCO₂eq/kWh) — https://www.nowtricity.com/country/spain/
RTE · Bilan électrique 2025 — GHG Emissions (Francia 2025: 19,6 gCO₂eq/kWh) — https://analysesetdonnees.rte-france.com/en/annual-review-2025/ghg-emissions
RTE · Bilan électrique 2024 key findings (Francia 2024: 21,7 gCO₂eq/kWh) — https://assets.rte-france.com/analyse-et-donnees/2025-11/RTE%20-%20Annual%20electricity%20review%202024%20-%20Key%20findings.pdf
Fraunhofer ISE · German Public Electricity Generation in 2025 (Alemania 2025: ~328 gCO₂/kWh) — https://www.ise.fraunhofer.de/en/press-media/press-releases/2026/german-public-electricity-generation-in-2025-wind-and-solar-power-take-the-lead.html
Ember · European Electricity Review 2025 (intensidad UE media: 213 gCO₂/kWh) — https://ember-energy.org/latest-insights/european-electricity-review-2025/five-years-of-progress/
GHG Protocol · Scope 2 Standard Advances (consulta pública 2025, hourly matching, market-based revisions) — https://ghgprotocol.org/blog/scope-2-standard-advances-isb-approves-consultation-market-and-location-based-revisions
GHG Protocol · Public Consultation Scope 2 (octubre 2025) — https://ghgprotocol.org/sites/default/files/2025-10/GHG-Protocol-Scope2-Public-Consultation.pdf
Green Software Foundation · Software Carbon Intensity (SCI) Specification — https://sci.greensoftware.foundation/
Green Software Foundation · SCI GitHub (ISO/IEC 21031:2022) — https://github.com/Green-Software-Foundation/sci
Green Software Foundation · SCI for AI — https://github.com/Green-Software-Foundation/sci-ai
Green Software Foundation · Carbon Aware SDK (Apache 2.0) — https://github.com/Green-Software-Foundation/carbon-aware-sdk
Green Software Foundation · Carbon-Aware Computing Whitepaper — UBS/Microsoft Azure Batch case — https://greensoftware.foundation/articles/carbon-aware-computing-whitepaper-how-ubs-succeeded-in-measuring-and-reducing-car/
arXiv 2512.07799 · Quantifying the Carbon Reduction of DAG Workloads: A Job Shop Scheduling Perspective — https://arxiv.org/abs/2512.07799
arXiv 2512.08725 · Spatio-Temporal Shifting to Reduce Carbon, Water, and Land-Use Footprints of Cloud Workloads — https://arxiv.org/abs/2512.08725
AWS · How AWS estimates embodied emissions of IT hardware (Scope 3 methodology, 2025) — https://aws.amazon.com/blogs/infrastructure-sustainability/how-aws-estimates-embodied-emissions-of-it-hardware-the-science-and-technology-behind-the-latest-customer-carbon-footprint-methodology/
CodeCarbon · Track and reduce CO₂ emissions from your local computing — https://codecarbon.io/