El auge de la inteligencia artificial (IA) ha transformado industrias, acelerado la innovación e introducido herramientas avanzadas como ChatGPT en la vida cotidiana. Pero detrás de las interfaces amigables y las sugerencias útiles se esconde una consecuencia medioambiental que a menudo se pasa por alto:el consumo de agua. A medida que los sistemas de IA se extienden por todo el mundo, la huella hídrica de la alimentación, refrigeración y mantenimiento de estos sistemas está suscitando preocupaciones sobre la sostenibilidad, el uso de recursos y la salud medioambiental a largo plazo.
El coste oculto: La sed de agua de la IA
La IA no existe en el vacío. Todo modelo de IA -especialmente los grandes modelos lingüísticos como ChatGPT- depende de centros de datos que necesitan una inmensa cantidad de energía y agua para funcionar. Estos servidores de alto rendimiento generan mucho calor, que debe regularse mediante sistemas de refrigeración, principalmente de agua. ¿El resultado? Una importante extracción de agua de las fuentes locales de agua dulce, que a menudo asciende a millones de litros de agua al año.
Por ejemplo, los datos de consumo de agua de Google registraron un aumento espectacular de 2021 a 2022, en gran parte relacionado con las cargas de trabajo de IA y el desarrollo de IA generativa. Del mismo modo, ChatGPT de OpenAI, un conocido producto de IA generativa, forma parte de un ecosistema más amplio de herramientas que requieren cantidades significativas de agua sólo para mantenerse operativas.
Por qué los centros de datos consumen tanta agua
Para entender el consumo de agua de la IA, hay que tener en cuenta la infraestructura que la sustenta. Los centros de datos, que alimentan las herramientas modernas de IA, están repletos de servidores que consumen mucha energía. A medida que estas máquinas computan, generan calor que debe disiparse. Se suelen utilizar torres de refrigeración, que consumen agua para mantener los sistemas a temperaturas óptimas.
Esta agua no vuelve al medio ambiente en el mismo estado: a menudo se evapora o se pierde por fugas, lo que aumenta la huella hídrica en todas las regiones. El proceso del agua para refrigeración es esencial pero consume muchos recursos, lo que hace saltar las alarmas en zonas que ya sufren escasez o estrés hídrico.
¿De cuánta agua estamos hablando?
La cantidad de agua necesaria varía, pero las estimaciones de la investigación académica muestran que entrenar un gran modelo de IA como ChatGPT puede consumir agua equivalente a la necesaria para producir cientos de botellas de plástico por pregunta respondida. Algunos investigadores calculan que los grandes modelos de IA pueden consumir millones de litros de agua al año cuando se despliegan a gran escala.
Un informe señaló que, entre 2021 y 2022, el uso de la IA contribuyó en gran medida al aumento de la demanda de agua en las regiones de EE.UU. que albergan desarrolladores de IA y servicios en la nube. Una sola consulta a un sistema de IA generativa puede consumir varios mililitros de agua, y entre miles de millones de consultas, esto suma cantidades ingentes de energía y agua.
La intersección de la energía y el agua
No se trata sólo del agua:el consumo de energía está profundamente ligado al consumo de agua. Los centros de datos no sólo necesitan kWh de energía para funcionar, sino que ese consumo de energía también impulsa indirectamente otras necesidades de agua. Esto se conoce como consumo indirecto de agua, en el que el consumo de energía genera demanda de agua a través de la generación de electricidad y los sistemas de refrigeración.
Muchas centrales eléctricas que abastecen a los centros de datos consumen mucha agua, lo que añade otra capa al impacto medioambiental de la IA. Esta dinámica -elconsumo de energíay agua juntos- muestra lo complejo que es realmente el uso de recursos de los sistemas de IA.
La huella de carbono y agua de AI
Los debates sobre el impacto medioambiental de la IA suelen centrarse en la huella de carbono, pero el coste medioambiental de la IA debe incluir ahora el uso del agua como métrica clave. El coste en carbono y agua del entrenamiento y despliegue de modelos de IA se ha convertido en un importante motivo de preocupación entre investigadores, desarrolladores y activistas medioambientales.
La IA sostenible significa no sólo reducir las emisiones de carbono, sino también abordar la huella hídrica. Algunas empresas han empezado a informar sobre su consumo de energía, pero la transparencia total sobre la extracción, el uso y la eficiencia del agua sigue siendo limitada.
Implicaciones globales y perspectivas para 2025
Con la entrada en vigor de la Ley de IA el año que viene, se espera que aumenten la transparencia y la responsabilidad en torno al uso de los recursos. Es probable que los desarrolladores de IA se enfrenten a una mayor presión para que rindan cuentas tanto de su huella de carbono como de su huella hídrica, y para que adopten tecnologías que reduzcan su consumo de agua al tiempo que mejoran la eficiencia hídrica.
Esto es especialmente importante en regiones con un suministro limitado de agua. El agua del mundo no es infinita. En los países que ya se enfrentan a la escasez mundial de agua, el crecimiento de los productos generativos de IA podría sobrecargar aún más los sistemas hídricos, a menos que se tomen medidas proactivas.
¿Puede la IA ser más sostenible?
Los esfuerzos están en marcha. Algunas cadenas de suministro de IA están explorando formas de cambiar hacia energías renovables y sistemas de refrigeración de circuito cerrado que utilicen menos agua. Otras están optimizando el rendimiento energético de los servidores para reducir el consumo de agua y energía. Pero estas soluciones requieren tiempo, inversión y un impulso coordinado de los sectores público y privado.
Desarrollar una IA responsable también significa replantearse qué significa el uso de recursos en un mundo digital. No basta con construir modelos más rápidos: laIA sostenible debe considerar cuánta agua se utiliza por modelo, cuánta se evapora y cómo la IA puede ser parte de la solución, no sólo el problema.
Conclusiones: Repensar el auge de la IA
Las herramientas de IA como ChatGPT están remodelando la forma en que los seres humanos interactúan con la tecnología. Pero también consumen agua, requieren cantidades significativas de agua y contribuyen a un creciente impacto medioambiental. Desde litros de agua por sesión de entrenamiento hasta millones de litros de agua anuales para sistemas de refrigeración, el consumo de agua de la IA merece tanto escrutinio como sus demandas de energía.
A medida que avanzamos hacia 2025, es fundamental equilibrar la innovación con la sostenibilidad. El agua es un recurso precioso. Comprender y abordar el impacto medioambiental de la IA -nosólo en términos de emisiones, sino también de uso del agua-es esencial para construir un futuro verdaderamente inteligente y responsable.
