En los últimos meses, escuché muchas veces que la inteligencia artificial está “consumiendo agua como si fuera un campo de golf”. Esta frase, aunque llamativa, se queda corta o, mejor dicho, fuera de contexto. Así que me puse a investigar en profundidad el tema del consumo de agua por parte de la inteligencia artificial (IA): desde cuánta agua se usa realmente, hasta cómo se compara con otras industrias y qué beneficios sociales aporta la IA que muchas veces no se tienen en cuenta.
¿Por qué la IA consume agua?
La IA, sobre todo la generativa (como ChatGPT o los generadores de imágenes tipo DALL-E), requiere muchísima potencia de cómputo. Ese cómputo genera calor, y para evitar que los servidores se sobrecalienten, los centros de datos utilizan sistemas de refrigeración que en muchos casos funcionan con agua. De hecho, se calcula que por cada kilovatio-hora (kWh) de energía consumida, se evaporan aproximadamente 2 litros de agua en el proceso de enfriamiento.
Hay que entender que este tipo de sistemas, cuando usan torres de enfriamiento por evaporación (los más comunes), implican que el agua no vuelve al circuito. Pasa a la atmósfera como vapor y se incorpora al ciclo hidrológico general, pero no está disponible de forma inmediata ni local, lo cual lo clasifica como “agua consumida”.
En cambio, algunos centros de datos más modernos o en climas fríos (como en Finlandia, Suecia o Iowa en EE.UU.) utilizan enfriamiento por aire o sistemas de circuito cerrado con recirculación, que reducen drásticamente el uso de agua. Este es un punto clave a la hora de hablar del impacto real de la IA.
¿Generar imágenes consume más que generar texto?
Sí, y por bastante. Un estudio de Carnegie Mellon y Hugging Face mostró que generar 1.000 imágenes consume en promedio 1,35 kWh, mientras que 1.000 respuestas de texto requieren apenas 0,042 kWh. Eso se traduce en unos 2,7 litros de agua para las imágenes y apenas 80 mililitros para los textos. Es decir, una sola hamburguesa implica más agua que miles de respuestas con IA.
Además, mientras que una imagen puede consumir más en una sola operación, el número de interacciones de texto en herramientas como ChatGPT es exponencialmente mayor. A largo plazo, ambas áreas deben ser optimizadas, pero el texto sigue siendo más eficiente.
¿Qué pasa con los entrenamientos?
El entrenamiento de modelos grandes, como GPT-3, puede requerir hasta 700.000 litros de agua para refrigeración durante semanas de cómputo intensivo. Esto se considera un consumo puntual, no continuo como el uso diario (inferencia), pero es un golpe hídrico importante. De todos modos, una vez entrenado, ese modelo puede usarse millones de veces sin necesidad de volver a pasar por ese proceso.
El boom de las noticias: ¿por qué se armó tanto lío?
En 2023 y 2024, medios como AP News y MIT empezaron a publicar datos alarmantes: Microsoft aumentó su consumo de agua en un 34% en un año, Google en un 20%, y se viralizó la frase de que ChatGPT se toma una botella de agua cada 20 preguntas.
¿Es verdad? Técnicamente sí, pero depende de muchos factores: desde la ubicación del centro de datos hasta la época del año. Por ejemplo, OpenAI entrenó sus modelos en Iowa justamente porque el clima frío permite enfriar con aire y usar menos agua.
Además, se debe diferenciar entre agua consumida y agua extraída. Muchas plantas eléctricas y centros de datos devuelven parte del agua al sistema, pero si se evapora, como sucede en la mayoría de los sistemas de refrigeración actuales, ya no está disponible para uso humano inmediato.
También hay una falta general de transparencia. Muchas empresas de IA no reportan la huella hídrica de sus modelos, y los datos actuales provienen de estimaciones académicas o de análisis indirectos. Cada vez hay más presión pública para que se informen estos valores junto a la huella de carbono.
¿Cómo se compara con otras industrias?
Acá es donde el debate se pone interesante. Te dejo algunos datos:
- 🌾 Agricultura: representa el 70% del uso de agua dulce en el mundo. Cultivar medio kilo de arroz = 1.700 litros.
- 🐄 Ganadería: producir 1 kg de carne de vaca = 15.000 litros. Una hamburguesa (150g) = 2.400 litros.
- 👕 Moda: un jean = 7.500 litros, una remera de algodón = 2.500 litros.
- 🔌 Generación eléctrica: termoeléctricas consumen en promedio 1,8 litros por kWh generado.
- 🤖 IA: generar 1.000 imágenes con IA = 2,7 litros; entrenar GPT-3 = 700.000 litros.
Comparando: una sola hamburguesa equivale en agua a cientos de miles de interacciones con IA.
El agua de la IA, ¿se pierde para siempre?
No. Como dije antes, el agua se evapora y vuelve al ciclo natural (puede formar nubes, llover, etc.). Pero se pierde para su uso inmediato y local, y eso es lo que la convierte en un consumo neto, igual que en agricultura o ganadería.
Además, el contexto importa: si un centro de datos se ubica en una zona con abundancia hídrica, el impacto es muy distinto que si lo hace en zonas con estrés hídrico como partes del sur de California, Chile o el norte de México. Por eso también se exige inteligencia geográfica en la planificación de infraestructura tecnológica.
¿Qué es “water positive”?
Ser “water positive” significa que una empresa repondrá más agua de la que consume. Esto puede hacerse recuperando acuíferos, reutilizando aguas residuales o financiando infraestructuras hídricas. Microsoft y Google ya se comprometieron públicamente a ser water positive para 2030.
También se está trabajando en innovaciones tecnológicas como:
- Sistemas de enfriamiento líquido cerrados.
- Uso de aguas no potables (como aguas grises) para refrigeración.
- Centros de datos flotantes que aprovechan el agua del mar (como los proyectos de Microsoft en barcazas).
Actividades con mucho consumo y poco impacto social
Mientras la IA se usa para diagnósticos médicos, accesibilidad educativa o ahorro energético, hay actividades que consumen muchísima agua y no devuelven tanto a la sociedad:
- 🏌️♂️ Campos de golf en zonas áridas: millones de litros por semana.
- 🏖️ Piletas y parques acuáticos: grandes volúmenes solo para recreación.
- 🚗 Lavaderos de autos: hasta 500 litros por lavado si no reciclan el agua.
- ❄️ Producción de nieve artificial: millones de litros usados en centros de esquí.
- 💎 Pulido de gemas, joyas y productos de lujo con alto consumo hídrico y bajo impacto social.
Beneficios sociales de la IA (que nadie menciona cuando habla del agua)
- Salud: Diagnósticos más rápidos y precisos, incluso en zonas sin médicos.
- Educación: Acceso personalizado a contenidos para estudiantes de todo el mundo.
- Accesibilidad: Subtítulos automáticos, lectores de pantalla, asistentes por voz.
- Eficiencia: Sistemas de riego inteligente que ahorran más agua de la que consume la propia IA.
Ejemplo concreto: DeepMind de Google logró reducir el consumo energético para enfriamiento en un 40% aplicando IA. Y esa eficiencia también implica menos agua evaporada en los data centers.
La IA también se está usando para:
- Detectar fugas en redes de agua.
- Optimizar la distribución de energía.
- Diseñar materiales sostenibles.
- Automatizar diagnósticos médicos a gran escala.
- Predecir brotes epidémicos y cambios climáticos.
la IA sí consume agua, pero mucho menos que otras industrias
Sí, la IA tiene un impacto. Pero si la comparamos con otras actividades mucho más demandantes y con menor aporte social, queda claro que el problema no es la IA, sino cómo gestionamos nuestros recursos en general.
Además, si usamos la IA para mejorar cómo cultivamos, cómo transportamos, cómo diagnosticamos enfermedades o cómo aprendemos, entonces cada litro invertido vale la pena.
Con una mirada informada y contextualizada, podemos avanzar hacia una IA más sostenible, sin frenar el progreso que puede generar.
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Fuentes:
- MIT News
- AP News
- ExtremeTech
- Banco Mundial
- Información.es
- NREL
- World Economic Forum
- Keymakr
- Educause
- Iowa State University
- WIRED
- Reddit – Water reuse IA
- Newsweek – Water Shortage & AI
- Google Sustainability Reports
- Microsoft Water Positive Goal
- FAO – Huella hídrica de la ganadería
- Public Power – Water and Electricity
- Arxiv Preprint: Huella de carbono y agua IA