Cada vez que alguien utiliza un chatbot, genera una imagen o consulta un modelo de inteligencia artificial, detrás de esa operación existen miles de servidores trabajando dentro de enormes centros de datos. El proceso parece completamente digital, pero depende de recursos muy físicos: electricidad, chips, edificios y, en muchos casos, grandes cantidades de agua destinadas a mantener refrigerado el hardware.

Un informe del Congressional Research Service, basado en estimaciones del Lawrence Berkeley National Laboratory, permite dimensionar cuánto ha crecido esa demanda en Estados Unidos. En 2014, los centros de datos del país consumían directamente alrededor de 21.200 millones de litros de agua al año. Para 2023, la cifra había ascendido hasta aproximadamente 66.000 millones de litros.

Es decir, el consumo prácticamente se triplicó en apenas nueve años.

Y eso fue antes de que la IA cambiara la escala del problema

El año del último cálculo resulta especialmente relevante. ChatGPT había aparecido públicamente a finales de 2022 y la fiebre por la inteligencia artificial generativa apenas comenzaba.

Durante los años posteriores, las principales tecnológicas aceleraron la construcción de nuevos centros de datos, compraron cantidades extraordinarias de aceleradores especializados y comenzaron a planificar instalaciones con potencias que hace pocos años habrían parecido desproporcionadas.

OpenAI ofrece un ejemplo de ese crecimiento. La compañía comunicó al Congreso estadounidense que su capacidad de cómputo disponible pasó de aproximadamente 0,2 gigavatios en 2023 a cerca de 1,9 GW en 2025, casi diez veces más en solo dos años.

Proyectos como Stargate y los acuerdos de OpenAI con Microsoft, Oracle y otros proveedores muestran que la carrera por desarrollar mejores modelos ya no depende únicamente de los algoritmos. También exige conseguir suficiente infraestructura física para ejecutarlos.

¿Por qué un centro de datos necesita tanta agua?

Los procesadores utilizados para inteligencia artificial trabajan continuamente a altas cargas y convierten una parte importante de la electricidad que consumen en calor. Mantener miles de chips dentro de temperaturas seguras requiere sistemas de refrigeración permanentes.

Una de las técnicas utilizadas es la refrigeración evaporativa, que aprovecha la evaporación de agua para reducir la temperatura del aire o del circuito térmico.

Estos sistemas pueden ser energéticamente eficientes, pero tienen una consecuencia evidente: parte del agua utilizada termina evaporándose y debe reemplazarse continuamente.

El consumo final depende de numerosos factores, como el clima, la ubicación del centro de datos, el diseño de refrigeración y la densidad del hardware. Por eso, instalar más aceleradores de IA no permite calcular automáticamente cuánta agua adicional será necesaria.

La huella hídrica indirecta es mucho mayor

Además del agua consumida dentro de las propias instalaciones existe otra cifra todavía más grande: la utilizada para generar la electricidad que alimenta los centros de datos.

El Lawrence Berkeley National Laboratory estimó que, en 2023, la producción eléctrica asociada al funcionamiento de los centros de datos estadounidenses estuvo vinculada a aproximadamente 800.000 millones de litros de agua.

Se trata de una estimación indirecta y no puede compararse de forma exacta con los 66.000 millones de litros utilizados directamente, ya que ambos cálculos responden a metodologías diferentes. Sin embargo, muestra que el impacto hídrico de la infraestructura digital se extiende mucho más allá de los edificios donde se encuentran los servidores.

Estados Unidos todavía no sabe exactamente cuánto consumen todos sus centros de datos

Otro problema es que no existe una evaluación federal completa y sistemática del consumo de agua de toda la industria estadounidense.

Los datos se encuentran repartidos entre empresas, municipios, estados y compañías proveedoras de servicios públicos, por lo que resulta difícil construir una fotografía nacional actualizada.

Europa ha comenzado a adoptar un enfoque diferente y ya exige a determinados centros de datos comunicar indicadores relacionados con su utilización de agua y energía.

El contraste resulta especialmente significativo ahora que Estados Unidos prepara una expansión histórica de su infraestructura para inteligencia artificial. Las necesidades de cómputo continúan aumentando a gran velocidad, mientras que una de las mejores fotografías disponibles sobre su consumo hídrico nacional se detiene precisamente en 2023, cuando el boom de la IA apenas estaba comenzando.

La inteligencia artificial puede existir en la nube, pero la infraestructura que la hace posible está firmemente anclada a la Tierra y depende de recursos tan básicos como electricidad, terreno y agua.

Fuente: Xataka.

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