El gasto en energía, están dejando sin luz y agua a cientos de personas

Tecnología 26/10/2025 Miguel Angel Ducci

¿Cómo usa la IA el agua? La inteligencia artificial puede parecer una fuerza digital que reside en la nube, pero tiene un impacto muy real en el mundo físico. En este capítulo, exploraremos cómo la IA usa el agua. Refrigeración de las máquinas La primera forma en que la IA usa el agua es para la refrigeración.

“Cada conversación con una IA, cada video procesado y cada entrenamiento de una red neuronal deja una marca física en el planeta. Recuerda que la nube no es etérea en el Etercuanticum, son servidores encendidos las 24 horas, máquinas que respiran calor y necesitan una importante refrigeración constante para no colapsar“. Miguel Angel Ducci.

Los centros de datos operan miles de potentes computadores las 24 horas del día. Mientras estas máquinas procesan números y gestionan datos, generan mucho calor. Para que todo funcione correctamente, se suele usar agua en los sistemas de refrigeración. Esto puede implicar la circulación de agua por tuberías para absorber el calor o el uso de torres de refrigeración por evaporación que liberan aire caliente.

Sin esta refrigeración, los servidores se sobrecalentarían y se apagarían, lo que paralizaría los servicios de IA. Por lo tanto, cada búsqueda o recomendación impulsada por IA que ves es posible gracias a un flujo de agua oculto que funciona entre bastidores.

Apoyo a la producción de energía

El consumo de agua de la IA también se produce indirectamente a través de la electricidad que alimenta los centros de datos. Muchas centrales eléctricas utilizan agua para producir electricidad, ya sea mediante el funcionamiento de turbinas con vapor o la refrigeración de maquinaria. Cuando aumenta la demanda de IA, también aumenta la necesidad de electricidad, lo que a su vez incrementa el consumo de agua en las centrales eléctricas. Esta conexión significa que, incluso si un centro de datos no utiliza mucha agua in situ, su fuente de energía podría estar agotada.

En busca de soluciones sostenibles

A medida que la IA se vuelve más común, las empresas buscan maneras de reducir su consumo de agua. Algunas construyen centros de datos en climas más fríos para reducir su dependencia del agua para la refrigeración. Otras invierten en fuentes de energía renovables que consumen menos agua, como la eólica o la solar.

También se investigan nuevas tecnologías de refrigeración que no dependen del agua. Al prestar atención a la cantidad de agua que utiliza la IA, tanto directa como indirectamente, las empresas y los particulares pueden tomar decisiones más inteligentes.

Industrias Afectadas por el Consumo de Agua 

El consumo de agua de la IA está aumentando a medida que más industrias dependen de potentes centros de datos para procesar información. Estos centros necesitan agua para mantener sus servidores refrigerados, y a medida que crece la demanda de IA, también crece la necesidad de agua. Analicemos con más detalle qué industrias se ven más afectadas por esta creciente tendencia.

Tecnología y computación en la nube

El sector tecnológico es clave para el consumo de agua de la IA. Cada vez que le haces una pregunta a un asistente inteligente o transmites un programa, los centros de datos entran en acción.

Estos centros están repletos de servidores que generan calor, y se utiliza agua para evitar que se sobrecalienten. Los Gigantes de la computación en la nube como Google, Microsoft y Amazon gestionan instalaciones masivas que requieren millones de litros de agua al año.

A medida que los modelos de IA se vuelven más complejos, aumenta la necesidad de refrigeración. Esto significa que las empresas tecnológicas deben equilibrar la innovación con la sostenibilidad, buscando maneras de reducir su huella hídrica sin dejar de ofrecer servicios rápidos y fiables.

“No le des las gracias a una IA, pues solo la respuesta a esta palabra de agradecimiento, genera una respuesta que sumada a las miles de “gracias” o “podrías”,  tiene un costo en millones de dólares y miles de litros de agua”. Miguel Angel Ducci 

Fabricación y automoción

La fabricación siempre ha requerido un uso intensivo de recursos, pero el auge de la IA está añadiendo un nuevo componente a la ecuación. Las fábricas ahora utilizan la IA para optimizar las líneas de producción, predecir las necesidades de mantenimiento y mejorar el control de calidad.

Todo esto depende de potentes computadores y centros de datos. La industria automotriz también está adoptando la IA para la tecnología de conducción autónoma, la navegación inteligente y los vehículos conectados. Estos avances dependen del procesamiento constante de datos, lo que a su vez incrementa el consumo de agua generado por la IA.

Los fabricantes buscan ahora maneras de aumentar la eficiencia de sus operaciones, no solo en términos de energía, sino también de agua, a medida que se adaptan a las demandas del mundo digital.

Salud e investigación

La salud es otro campo que está sufriendo el impacto del consumo de agua impulsado por la IA. Hospitales e instituciones de investigación utilizan la IA para analizar imágenes médicas, predecir la evolución de los pacientes y desarrollar nuevos tratamientos.

Estas tareas requieren una gran capacidad de procesamiento, a menudo proporcionada por centros de datos remotos. A medida que aumentan los datos médicos y la IA se integra más en la atención médica, aumenta la demanda de agua para refrigerar estos sistemas.

Los laboratorios de investigación que trabajan en diversos campos, desde la genética hasta la modelización climática, también dependen del análisis basado en IA, lo que aumenta aún más la presión sobre los recursos hídricos.

El reto para las organizaciones de salud e investigación es aprovechar los beneficios de la IA sin perder de vista sus responsabilidades ambientales.

Impactos Ambientales del Consumo de Agua de la IA 

Los impactos ambientales de la IA y su consumo de agua son complejos y de gran alcance. Exploremos cómo la sed de agua de la IA repercute en los ecosistemas, las comunidades y el futuro de la tecnología sostenible.

Refrigeración de centros de datos y el drenaje silencioso

Imagen: www.wikicharlie.cl Las entrañas de Google

Estos tubos de colores transportan el agua que se encarga de enfriar la instalación del condado de Douglas, en Georgia. Abajo a la derecha se puede ver una Bici, el vehículo elegido por los miembros del equipo para pasear fuera de los centros de datos

Los modelos de IA necesitan computadoras potentes para procesar grandes cantidades de información. Estas computadoras se encuentran en centros de datos que generan mucho calor. Para evitar el sobrecalentamiento, los centros de datos dependen de sistemas de refrigeración, muchos de los cuales utilizan agua.

El agua se bombea a través de tuberías para absorber el calor y luego se libera de nuevo al medio ambiente, a menudo a temperaturas más altas. Este proceso puede consumir silenciosamente millones de litros de los suministros de agua locales cada año.

En regiones donde el agua ya es escasa, este drenaje silencioso ejerce una presión adicional sobre ríos, lagos y acuíferos subterráneos. Cuanto más dependamos de la IA, más agua necesitarán estos centros, por lo que es crucial replantearnos cómo mantenemos refrigerado nuestro mundo digital.

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COSTOS

El elevado costo de la IA es una barrera para muchas empresas, pero la inversión puede traducirse en una ventaja competitiva significativa. Aunque el desarrollo inicial y el entrenamiento son caros, el mercado de la IA continúa expandiéndose, proyectando un crecimiento de $189 mil millones en 2023 a $4.8 billones en 2033. 

El elevado costo de la Inteligencia Artificial (IA) se debe a varios factores, que van desde el desarrollo de modelos complejos y la infraestructura necesaria, hasta el alto consumo energético y el talento humano especializado. 

Costos de desarrollo y entrenamiento 

-Creación de modelos complejos: Construir modelos de IA avanzados requiere una inversión inicial considerable. El costo de desarrollo puede variar entre $50,000 y más de $500,000, según la complejidad y la personalización del proyecto.

-Entrenamiento intensivo: Entrenar modelos de lenguaje a gran escala, como GPT-4 o Gemini, es extremadamente costoso y consume grandes cantidades de recursos computacionales. El entrenamiento de modelos de IA de última generación ha costado entre $78 millones y $191 millones. Por ejemplo, el entrenamiento de ChatGPT-3 requirió más de un millón de horas de GPU y una gran cantidad de energía. 

Infraestructura y consumo energético 

-Hardware especializado: La IA depende de hardware avanzado, principalmente unidades de procesamiento gráfico (GPU) de alto rendimiento. El gasto en infraestructura para IA ha crecido significativamente, superando los $47 mil millones en 2024.

-Consumo masivo de energía: Los centros de datos que alojan y entrenan los modelos de IA son extremadamente exigentes en cuanto a energía. Este consumo masivo eleva los costos operativos y tiene un impacto ambiental significativo, incrementando las emisiones de carbono y el uso de agua para refrigeración. 

-Talento especializado 
Salarios elevados: El desarrollo de la IA requiere expertos altamente cualificados, como ingenieros de machine learning y científicos de datos. Estos profesionales tienen una gran demanda en el mercado, lo que eleva considerablemente sus salarios, con expertos cobrando entre $100 y $200 por hora. 
 
-Adquisición de datos: Obtener y preparar grandes conjuntos de datos de alta calidad para entrenar los modelos puede ser un proceso largo y costoso.

-Costos comerciales: El despliegue de soluciones de IA a nivel comercial implica inversiones en integración con sistemas existentes, licencias de software y, en algunos casos, desarrollo de hardware a medida. 

El gasto de agua 

El consumo de agua de la inteligencia artificial (IA) es significativo, aunque no gasta agua directamente, sino que se utiliza en los centros de datos para enfriar los servidores que la procesan. El gasto varía enormemente según el modelo de IA y el uso, pero las cifras demuestran que su impacto hídrico es considerable. 

¿Por qué las IA necesitan tanta agua? 

-Refrigeración de servidores: El principal gasto de agua se produce en los centros de datos, donde se utilizan sistemas de enfriamiento para mantener la temperatura de los servidores. El calor generado por el procesamiento de la IA es disipado mediante torres de refrigeración que evaporan grandes cantidades de agua.

-Dependencia energética: El consumo indirecto de agua también proviene de las centrales eléctricas que generan la energía consumida por los centros de datos, especialmente aquellas que utilizan sistemas de refrigeración basados en agua. 
 

Medidas para reducir el consumo

La industria tecnológica está investigando y adoptando tecnologías más eficientes para mitigar este impacto, como: 

-Enfriamiento líquido directo al chip: Sistemas que transfieren el calor de manera más eficiente que la refrigeración por aire.

-Modelos de IA más eficientes: Se están diseñando modelos que requieren menos potencia de cálculo, lo que reduce la demanda energética y, por ende, el consumo de agua. 

Consumo promedio por interacción 

-Para chatbots (como ChatGPT): Se estima que hacer entre 5 y 50 preguntas puede gastar alrededor de medio litro de agua.

-Para generación de imágenes con IA: Crear una imagen puede consumir entre 0,5 y 3,45 litros de agua. Un experimento mostró que cinco intentos podían sumar un gasto de hasta 17 litros. 

Gasto total de grandes compañías 

–Google: Su nube e IA consumen anualmente miles de millones de litros de agua. En 2022, su consumo aumentó casi un 22% y alcanzó los 21 billones de litros.

-Microsoft: Su consumo de agua se disparó un 34% entre 2021 y 2022, llegando a 6.400 millones de litros.

-Centros de datos de IA: Algunos estudios proyectan que, a nivel global, los centros de datos de IA podrían consumir hasta 1,7 billones de galones de agua para 2027. 

Los centros de datos consumen mucha agua, pero es menos de la que creíamos. La culpa la tiene un libro.

Podemos criticar el boom de la IA por muchos motivos, pero hay uno que caló profundamente en la sociedad: el impacto ambiental, más concretamente el consumo de agua de cada interacción con la IA, necesaria para poder refrigerar los servidores. El problema es real, pero todo apunta a que se ha magnificado y el origen estaría en un error de cálculo en un popular libro. 

El libro  ‘Empire of AI’ escrito por Karen Hao. Tras entrevistar a cientos de exempleados y personas cercanas a la compañía, la autora construye un relato detallado y muy crítico de OpenAI, más concretamente de su CEO Sam Altman. Entre las críticas a ese ‘imperio de la IA’, Hao menciona el desmesurado consumo de agua de la IA, llegando a afirmar que un centro de datos llegaría a consumir 1.000 veces más agua que una ciudad de 88.000 habitantes.

La crítica. Lo cuenta Andy Masley en su newsletter The Weird Turn Pro. Según sus cálculos, en realidad un 22% de lo que consume la ciudad o un 3% de todo el sistema municipal. Además, Masley afirma que el libro confunde extracción de agua (retirada temporal que se devuelve a la red) con consumo real.

El error de cálculo en Chile 

La propia autora ha respondido al artículo de Masley citando el correo que envió al Servicio Municipal de Agua Potable y Alcantarillado de Chile (SMAPA), a quienes solicitó información sobre el consumo total de agua de Cerrillos y Maipu, las localidades que usó para hacer la comparación de consumo. 

El problema está en que Hao solicitó la cantidad en litros, pero le respondieron sin especificar las unidades y todo indica que en realidad eran metros cúbicos, de ahí ese desfase tan grande. La autora ha vuelto a consultar con la SMAPA para que le aclaren este dato. Parece que, efectivamente, sí hay error.

Estimaciones.

Cuánta agua consume la IA ha sido una pregunta recurrente en los últimos años. En septiembre de 2024, un estudio publicado por Washington Post calculaba que, para generar un texto de 100 palabras con ChatGPT, eran necesarios 519 mililitros de agua. El cálculo se hizo teniendo en cuenta el consumo anual total de centros de datos y el tipo de enfriamiento usado. Es una auténtica barbaridad. 

Qué dicen las empresas.

Las empresas de IA no son demasiado transparentes respecto al consumo de agua y energía de sus centros de datos. Las grandes tecnológicas dan el dato de consumo total anual en sus informes de sostenibilidad. Sabemos que gran parte del consumo se va en centros de datos, pero no es posible saber el consumo real de cada búsqueda. 

Google ha sido la única que ha publicado datos concretos de consumo de energía y agua de su IA. Según la compañía, el consumo de agua por cada consulta a Gemini era de 0,26 mililitros, o lo que es lo mismo, unas cinco gotas de agua. No podemos extrapolar este dato a todos los centros de datos ni todas las empresas, pero efectivamente parece que las estimaciones previas son bastante exageradas.

Controversia por el agua.

Todo esto no significa que no haya un problema con el agua y la IA. De hecho, el centro de datos de Cerrillos donde está el supuesto error de cálculo nunca llegó a construirse porque la justicia chilena lo paralizó debido al impacto climático que iba a tener, especialmente en el contexto de sequía en el que se encontraba la región. Los centros de datos necesitan muchísima agua, tanta que están surgiendo iniciativas para refrigerarlos sumergiéndolos en el océano.

El otro problema.

El agua es sólo uno de los problemas a los que se enfrentan los centros de datos, la demanda energética plantea un reto aún mayor. En 2024, los centros de datos ya suponían un 4% del consumo eléctrico total de Estados Unidos y en los alrededores de algunas de estas bestias la factura de la luz ha subido un 267% en los últimos años. Las big tech ya lo están avisando: no hay energía para tantos chips y se están planteando desde crear centrales nucleares hasta llevarse sus centros de datos al espacio.