La industria de la IA consume millones de litros de agua: el dilema ambiental de los centros de datos
El crecimiento exponencial de la inteligencia artificial tiene un costo hídrico que pocas veces se menciona: los centros de datos que entrenan y ejecutan modelos de IA consumen enormes cantidades de agua para enfriamiento. El Foro Económico Mundial (WEF), en alianza con Amazon, la Universidad de Pensilvania y principales empresas de servicios de agua, ha lanzado el Water-AI Nexus Center para abordar esta crisis emergente.
¿Cuánta agua consume la IA?
Entrenar un modelo de lenguaje grande como GPT-3 consume aproximadamente 700.000 litros de agua dulce para refrigeración directa e indirecta de servidores. Una conversación de 20-50 preguntas con ChatGPT consume cerca de 500 mililitros de agua. Proyecciones del WEF indican que para 2027, los centros de datos de IA podrían consumir entre 4.200 y 6.600 millones de m³ adicionales de agua por año a nivel global —comparable al consumo doméstico de varios países europeos juntos.
El Water-AI Nexus Center
La iniciativa del WEF busca establecer estándares de eficiencia hídrica para la industria tecnológica. Sus tres pilares son:
- Medición y transparencia: Protocolo unificado de reporte de consumo hídrico por operación de IA (similar al PUE de energía).
- Innovación tecnológica: Refrigeración por inmersión en dieléctrico, sistemas de circuito cerrado y uso de agua de mar desalinizada.
- Principios para el uso sostenible del agua en centros de datos: Guía publicada en 2025 para que empresas tecnológicas adopten metas de neutralidad hídrica.
Una paradoja que no podemos ignorar
Hay una paradoja profunda en este escenario: los mismos modelos de IA que estamos desarrollando para predecir sequías, optimizar el riego y gestionar recursos hídricos están contribuyendo al estrés hídrico global. Regiones con escasez de agua como el norte de Chile, el sur de España o el Medio Oriente, que son precisamente los lugares más interesados en tecnología de gestión del agua, son también los más afectados por la ubicación de nuevos centros de datos en zonas de alta estrés hídrico.
Para los ingenieros civiles e hidráulicos, esto abre un campo emergente: la huella hídrica de infraestructura digital. Evaluar el impacto del consumo de agua de los centros de datos en la disponibilidad local del recurso es un problema de ingeniería hidráulica tan legítimo como el diseño de sistemas de riego.
Fuente: World Economic Forum (2025). “Water and AI: Principles for Sustainable Data Center Operations.” weforum.org / Li, P. et al. (2023). “Making AI Less Thirsty.” UC Riverside. DOI: 10.48550/arXiv.2304.03271
