El uso de agua por parte de la IA rivaliza con la industria del agua embotellada, según un estudio

Un análisis preocupante de la crisis hídrica de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial se ha convertido en uno de los mayores consumidores de agua del planeta, igualando o superando el consumo total de la industria global de agua embotellada. Según un estudio reciente de Alex de Vries-Gao del Instituto de Estudios Ambientales de la VU de Ámsterdam, los sistemas de inteligencia artificial podrían consumir entre 312.5 y 764.6 mil millones de litros de agua en 2025, una cifra que rivaliza directamente con todo lo que bebe el mundo en agua embotellada anualmente.

Este hallazgo representa una crisis silenciosa que está transformando la forma en que pensamos sobre la sostenibilidad tecnológica y el acceso al agua dulce global.

La magnitud del consumo: números que asombran

Para comprender la escala de este problema, consideremos algunos datos concretos. La industria global de agua embotellada consume aproximadamente 446 mil millones de litros anuales, según estadísticas recientes. En 2021, las ventas globales de agua embotellada alcanzaron 350 mil millones de litros, valorados en unos 270 mil millones de dólares, y se espera que esta cifra se duplique prácticamente para 2030.

El consumo de agua por IA no solo iguala estas cifras monumentales, sino que las supera significativamente en los escenarios más pesimistas. Con un consumo proyectado de entre 312.5 y 764.6 mil millones de litros en 2025, la inteligencia artificial está ejerciendo una presión sin precedentes sobre los recursos hídricos mundiales.

¿De dónde viene el consumo de agua de la IA?

El agua que consume la IA no es solo para beber. La mayoría del consumo proviene de dos fuentes principales:

1. Enfriamiento directo de servidores

Los centros de datos que potencian la IA requieren enormes cantidades de agua para enfriar servidores sobrecalentados. Se estima que un centro de datos de 100 megavatios consume aproximadamente 2 millones de litros de agua al día, lo que equivale al consumo de agua de alrededor de 6,500 hogares. Para cada kilovatio-hora de energía que consume un centro de datos, se necesitan aproximadamente dos litros de agua para enfriamiento.

Entrenar un solo modelo como GPT-3 puede evaporar directamente 700,000 litros de agua dulce, mientras que generar un único correo electrónico de 100 palabras con GPT-4 requiere el equivalente a tres botellas de agua de 500ml. Estos números pueden parecer pequeños individualmente, pero multiplicados por miles de millones de consultas diarias, crean un impacto ambiental colosal.

2. Consumo indirecto a través de la generación de electricidad

Más allá del enfriamiento directo, existe un consumo de agua enormemente significativo relacionado con la generación de electricidad que alimenta estos sistemas. Esto es especialmente problemático cuando esa electricidad proviene de plantas termoeléctricas o hidroeléctricas que consumen agua intensivamente.

Según la Agencia Internacional de la Energía (IEA), se estima que el 60% del consumo de agua de los centros de datos proviene de este uso indirecto. A nivel global, los centros de datos consumían aproximadamente 140 mil millones de litros de agua en 2023 solo para enfriamiento, con proyecciones de que esto podría alcanzar entre 4.2 y 6.6 mil millones de metros cúbicos para 2027 (equivalente a 4-6 veces el consumo de agua anual de un país como Dinamarca).

La distribución geográfica amplifica la crisis

Lo que hace esta situación aún más preocupante es que aproximadamente dos tercios de los nuevos centros de datos construidos o en desarrollo en Estados Unidos desde 2022 están ubicados en áreas con altos niveles de estrés hídrico. Esto significa que la IA está ejerciendo presión sobre los recursos hídricos precisamente en las regiones más vulnerables.

En Escocia, los centros de datos que alimentan sistemas de IA ya están consumiendo suficiente agua del grifo anualmente para llenar 27 millones de botellas de medio litro. El consumo de agua del grifo por parte de los centros de datos escoceses se ha cuadriplicado desde 2021.

En Canadá, Microsoft ha recibido permiso para utilizar cantidades sustanciales de agua potable municipal en varios centros de datos. El centro de datos YTO 40 en Etobicoke está autorizado para extraer hasta 39.75 litros de agua por segundo, lo que se traduce en aproximadamente 1.2 mil millones de litros anuales, equivalentes a 500 piscinas olímpicas.

La paradoja de los compromisos de sostenibilidad

Antes del boom de la IA, las principales empresas de computación en la nube estadounidenses—Amazon, Microsoft y Google—se comprometieron a lograr objetivos ambiciosos: reducir su huella de carbono y ser “positivas en agua” para 2030, lo que significa agregar más agua al ambiente de la que consumen.

Sin embargo, la realidad de la IA ha puesto estos compromisos en una tensión extrema. Las regiones con más recursos de energía renovable disponibles, especialmente la energía solar, a menudo coinciden con áreas con la menor disponibilidad de agua. Paradójicamente, los centros de datos establecidos en regiones más cálidas para usar menos agua terminan requiriendo más energía para funcionar, creando un círculo vicioso de compensación ambiental.

Un impacto ambiental más amplio

El impacto del consumo de agua de la IA se extiende más allá de solo números abstractos. Estos centros de datos están entre los 10 principales consumidores comerciales de agua en Estados Unidos, ejerciendo presión sobre los suministros locales ya limitados.

Google informó que usó más de 6 mil millones de galones (casi 23 mil millones de litros) de agua para enfriamiento en 2023 en sus centros de datos. Meta reportó que el 95% de su consumo total de agua de 813 millones de galones (3.1 mil millones de litros) en 2023 se atribuyó a centros de datos.

La Agencia Internacional de la Energía estima que, globalmente, los centros de datos consumirán alrededor de 1.2 billones de litros de agua para 2030, aproximadamente 560 billones actualmente. Esto representa un crecimiento del 114% en solo una década.

Soluciones tecnológicas en desarrollo

No todo son malas noticias. Existen tecnologías emergentes que pueden mitigar significativamente este problema:

• Sistemas de enfriamiento cerrado: Pueden reducir el uso de agua dulce en hasta un 70%
• Enfriamiento por aire: Tecnología que aprovecha las temperaturas ambientales para reducir la dependencia del agua
• Enfriamiento por inmersión: Tecnologías especializadas que minimizan tanto el consumo de agua como de electricidad
• Energías renovables locales: La instalación de paneles solares en los sitios de los centros de datos puede reducir el consumo indirecto de agua
• Uso de agua no potable: Los centros de datos pueden utilizar agua reciclada o recogida de la lluvia para enfriamiento

Sin embargo, algunas de estas soluciones, como los líquidos de enfriamiento especializados, pueden introducir sustancias químicas potencialmente dañinas, lo que ha generado hesitación entre las grandes empresas tecnológicas para invertir fuertemente en ellas.

La necesidad de transparencia y acción

El mayor desafío radica en la falta de transparencia. Aunque muchas grandes empresas tecnológicas reportan sus emisiones de carbono total y consumo directo de agua en informes anuales de sostenibilidad, rara vez especifican cuánto de estos recursos se asocia específicamente con operaciones de IA.

Para aproximar estas cifras, investigadores como de Vries-Gao han tenido que recurrir a datos de analistas, llamadas de ganancias y otra información disponible públicamente para extrapolar estimaciones de consumo de hardware y requisitos energéticos de IA.

Los expertos advierten que se necesita una planificación más integral y una mayor responsabilidad empresarial. El desafío complejo que enfrenta el consumo de agua por IA y centros de datos requiere acción coordinada entre empresas tecnológicas, líderes del desarrollo económico, y los sistemas de agua locales responsables de prestar servicio.

La conclusión inevitable

La inteligencia artificial ha demostrado ser una tecnología transformadora, pero su crecimiento desenfrenado está generando costos ambientales significativos que no pueden ignorarse. El hecho de que su consumo de agua rivalice con la industria global de agua embotellada no es solo una estadística: es un símbolo de cómo una tecnología sin una gobernanza ambiental robusta puede exacerbar las crisis de recursos globales.

Mientras el mundo enfrenta una escasez de agua cada vez más crítica debido al cambio climático, la demanda de IA sigue creciendo exponencialmente. Sin cambios significativos en la forma en que diseñamos, operamos y regulamos la infraestructura de IA, podríamos estar sacrificando un recurso fundamental de la humanidad en el altar de la innovación tecnológica.

La pregunta que debemos hacernos no es solo si podemos construir sistemas de IA más sofisticados, sino si podemos permitirnos hacerlo sin resolver primero cómo gestionar sosteniblemente su hambre insaciable de agua.