La inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta cotidiana: responde preguntas, genera imágenes, redacta textos y ayuda a resolver todo tipo de tareas. Pero detrás de cada respuesta hay una enorme infraestructura tecnológica que también necesita recursos para funcionar, entre ellos, agua.
Aunque hacerle una pregunta a una IA parece algo tan sencillo como escribir unas cuantas palabras en el celular, detrás de esa acción se activan servidores que realizan millones de operaciones. Toda esa actividad consume electricidad y genera calor, por lo que los centros de datos necesitan sistemas de enfriamiento para evitar que los equipos se sobrecalienten.
El agua entra para enfriar los servidores
Algunos centros de datos utilizan agua mediante tuberías, intercambiadores de calor o torres de enfriamiento. El líquido ayuda a retirar el calor generado por los servidores y, en ciertos sistemas, una parte termina evaporándose.
Pero no todos los centros tecnológicos funcionan igual. Algunos emplean aire, circuitos cerrados, agua reciclada o sistemas de refrigeración líquida directa. Por eso, una misma consulta puede tener una huella hídrica diferente dependiendo de dónde y cómo sea procesada.
La electricidad también necesita agua
La historia no termina con el enfriamiento.
Los servidores requieren grandes cantidades de electricidad y producir esa energía también puede implicar consumo de agua, especialmente en centrales termoeléctricas y nucleares que utilizan sistemas de vapor y refrigeración.
La Agencia Internacional de Energía estima que el consumo eléctrico mundial de los centros de datos podría duplicarse y alcanzar cerca de 945 teravatios-hora para 2030, impulsado en parte por el crecimiento de la inteligencia artificial.
Fabricar los chips también consume agua
Hay otro gasto que normalmente pasa desapercibido: fabricar los procesadores que hacen posible la IA.
Las fábricas de semiconductores utilizan agua ultrapura para limpiar las obleas de silicio y eliminar partículas, minerales y residuos químicos. El proceso requiere tecnologías como filtración, desionización y ósmosis inversa.
Una impureza microscópica puede afectar un circuito, por lo que el agua utilizada en estas instalaciones debe alcanzar niveles extraordinarios de pureza.
Así, la huella hídrica de la IA puede dividirse en tres grandes partes: el agua utilizada directamente para enfriar servidores, la asociada con la generación eléctrica y la necesaria para fabricar chips y otros equipos.
Entonces, ¿cada pregunta equivale a una botella?
Aquí viene la parte que suele generar confusión.
El estudio académico “Making AI Less Thirsty”, publicado inicialmente en 2023, estimó que entre 10 y 50 respuestas de extensión media de GPT-3 podían representar alrededor de medio litro de agua, aunque la cifra dependía del lugar y el momento en que se procesaban.
Por otro lado, investigadores de Google calcularon que una consulta de texto mediana en Gemini utilizaba aproximadamente 0.26 mililitros de agua dentro de la infraestructura estudiada, es decir, alrededor de cinco gotas.
La enorme diferencia entre ambas estimaciones deja algo claro: no existe una cantidad universal de agua por cada pregunta a una inteligencia artificial.
El consumo depende del modelo utilizado, la duración de la consulta, los procesadores, la temperatura, el sistema de enfriamiento, la fuente de electricidad y hasta la hora en que se realiza la operación.
La tecnología también busca gastar menos
La buena noticia es que las empresas tecnológicas ya trabajan en alternativas para reducir esta huella.
Microsoft informa que desarrolla centros de datos con sistemas capaces de enfriar cargas de inteligencia artificial sin evaporar agua durante la operación. Google también ha reportado proyectos de reposición y uso de agua reciclada en algunas de sus instalaciones.
Estas estrategias no eliminan completamente la huella hídrica, porque todavía existe el consumo relacionado con la electricidad y la fabricación de componentes. Sin embargo, pueden ayudar a disminuir la presión sobre los recursos de agua, especialmente en regiones donde este recurso es limitado.
Al final, usar inteligencia artificial no significa literalmente que cada pregunta “se beba” una botella de agua. La realidad es más compleja: la IA tiene una huella hídrica que se acumula a escala de millones de consultas y de toda la infraestructura que las hace posibles.
