Riesgo material frecuentemente subestimado: el impacto ambiental de la IA. Energía, agua, emisiones de CO₂, consumo intensivo de recursos. Con el crecimiento de los LLMs aumentan las necesidades de cómputo y almacenamiento — todo soportado por infraestructura física consumidora. La conexión con Laudato Si' es explícita: cuidar la Casa común exige soluciones más sostenibles.

Que la encíclica nombre el costo ambiental de la IA es un gesto editorial importante. La cobertura periodística sobre IA se concentra abrumadoramente en alineación, empleo y desinformación; el costo material y energético rara vez aparece en titulares. Que un documento de circulación masiva ponga este tema en el mismo plano hace trabajo de agenda-setting.

Las cifras respaldan plenamente la preocupación. Entrenar un modelo frontier como GPT-4 consumió decenas de MWh (estimaciones independientes). Un solo data center hyperscale puede consumir 100+ MW continuos. El agua para refrigeración es problema documentado en Arizona, en zonas de Chile (Quilicura, Cerrillos), en Países Bajos. Las big tech anunciaron en 2024-2025 inversiones en energía nuclear (Microsoft con Three Mile Island, Amazon con Talen, Google con SMRs) precisamente porque la grilla eléctrica disponible no escala al ritmo de la demanda IA. Iniciativas como el AI Energy Score (Hugging Face) y propuestas de regulación de eficiencia (en la AI Act europea, parcialmente) son intentos de respuesta.