La sociedad aún se encuentra en proceso de comprender el alcance que tiene la implementación de la inteligencia artificial (IA) en múltiples esferas: desde el empleo y el arte, hasta la salud, la información y la protección de datos personales. Al margen de los efectos físicos y mentales que pueda ocasionar, el uso de la IA también conlleva repercusiones ecológicas, especialmente respecto a un recurso esencial y limitado como el agua.
El interés en el gasto hídrico asociado a la inteligencia artificial generativa ha ido en aumento, impulsado por casos como el del chatbot chino DeepSeek, cuyo desarrollo, según su compañía, fue más eficiente en términos de recursos, o por la aparición de nuevas versiones de generadores de imágenes, como aquellas que imitan el estilo artístico del estudio de animación japonés Studio Ghibli. En paralelo, se incrementan los informes y afirmaciones de especialistas sobre cuánta agua demandan estos sistemas. Aunque no es sencillo acceder a información precisa sobre el uso de agua en los centros de datos, a continuación analizamos lo que se conoce hasta el momento sobre este aspecto dentro del campo de la IA generativa.
Cada vez que disfrutamos de una película en línea, guardamos datos en la nube o mandamos un email, nuestros dispositivos piden información a centros de datos, que son lugares llenos de servidores responsables de almacenar y gestionar esas solicitudes.
Uno de los factores más importantes que hacen del agua un asunto significativo al discutir sobre IA es su papel en la refrigeración. Además de requerir electricidad para funcionar, los centros de datos deben tener sistemas de enfriamiento eficientes, puesto que el funcionamiento continuo de los servidores genera calor, similar a lo que sucede con una computadora personal, y es crucial eliminarlo.
Para enfriar estos equipos se utilizan métodos basados en aire, tradicionalmente los más comunes, así como técnicas de refrigeración líquida, que suelen emplear agua y resultan más eficientes en instalaciones de gran escala que tienen un elevado consumo energético. Según múltiples estudios y de acuerdo con Luc van Vliet, investigador en Gobernanza Medioambiental de la Universidad de Ámsterdam y citado por Maldita.es (medio cofundador de Factchequeado), estas soluciones líquidas se emplean mayoritariamente en centros de datos que están asociados al procesamiento de IA.
Una investigación publicada en 2021 por la revista científica Nature estima que los centros de datos de EE. UU. utilizan alrededor de 1.700 millones de litros de agua diarios para su operación. El informe subraya la falta de claridad en esta industria, ya que “menos de un tercio de los operadores de centros de datos miden su consumo de agua”.
Es importante señalar que en un centro de datos, no todo el agua empleada se pierde. Una parte se convierte en vapor o se regresa al medio ambiente como aguas residuales, mientras que otra se reutiliza dentro del mismo sistema de enfriamiento, dependiendo de los sistemas específicos implementados en cada instalación.
En varias instalaciones en Estados Unidos, se utiliza un sistema cerrado donde el agua circula internamente sin ser liberada al entorno. Según la firma consultora APL, que se especializa en ingeniería y estrategias para centros de datos, este sistema se llena una vez y la misma agua sigue circulando por servidores, equipos de refrigeración y climatización.
Además del uso de agua para enfriar, otra fracción del gasto hídrico se relaciona con la producción de energía necesaria para alimentar los centros, como por ejemplo la generada en represas hidroeléctricas. También se consume agua durante la fabricación de los componentes electrónicos que componen los servidores, como microchips y circuitos integrados.
No obstante, el uso de herramientas de IA para generar imágenes o interactuar con un asistente conversacional como ChatGPT implica que los centros de datos realicen tareas computacionales más exigentes, lo que requiere un mayor consumo eléctrico y, consecuentemente, un incremento en el uso de agua.
Las plataformas de inteligencia artificial que utilizan redes neuronales requieren un nivel elevado de computación para operar eficazmente, mucho mayor que el de las tareas informáticas típicas. Conforme estos sistemas avanzan, ejecutan más procesos, producen respuestas más precisas y gestionan volúmenes crecientes de datos, lo que implica una necesidad incrementada de capacidad operativa y un consumo global mayor.
Según Epoch AI, un centro de investigación en inteligencia artificial situado en San Francisco, la capacidad informática que se requiere para entrenar modelos de IA —como los de generación de contenido, análisis de imágenes o aplicaciones científicas— se multiplica entre cuatro y cinco veces cada año desde 2010. Además, los procesadores utilizados por estas tecnologías duplican su desempeño cada 2,3 años y su capacidad de memoria cada cuatro años. Este crecimiento conlleva una mayor necesidad de energía eléctrica y, por ende, una mayor demanda de agua.
Un informe de la Agencia Internacional de la Energía sostiene que los centros de datos diseñados específicamente para IA suelen contar con una capacidad entre cuatro y diez veces superior a la de los centros tradicionales. El mismo documento indica que el consumo energético de estas infraestructuras superará al de todo Japón en 2030, siendo la IA el principal motor de esta expansión.
Además, uno de los factores que eleva el impacto energético de la IA es que sus modelos deben entrenarse con bases de datos extensas, lo cual también incrementa el uso de electricidad.
