Las proyecciones de organismos internacionales señalan que, hacia finales de esta década, la refrigeración necesaria de los sistemas de IA demandará un volumen de agua equivalente a las consumidas aproximadamente por 1.300 millones de personas.

La sed invisible de los centros de datos

Los modelos avanzados de inteligencia artificial requieren miles de procesadores gráficos funcionando de manera continua para procesar consultas, generar contenidos y entrenar nuevas arquitecturas. Esta actividad genera una cantidad descomunal de calor concentrado que los sistemas de ventilación tradicionales por aire ya no pueden disipar de forma eficiente.

Para evitar que los chips se sobrecalienten y colapsen, los centros de datos recurren a torres de refrigeración evaporativa y circuitos de agua que absorben las altas temperaturas. Parte sustancial de este líquido se evapora en el proceso para enfriar las instalaciones, lo que supone una extracción constante y masiva de agua dulce en las regiones donde operan estos complejos.

¿A cuánto equivale realmente este consumo?

La magnitud del gasto hídrico suele pasar desapercibida para el usuario final porque se reparte en millones de pequeñas interacciones digitales diarias. Sin embargo, las estimaciones técnicas desglosan cifras que revelan la verdadera escala del problema.

Y es que, las consultas cotidianas, que son capaces de generar una serie breve de respuestas complejas o interactuar con un asistente conversacional puede llegar a consumir el equivalente a una botella de medio litro de agua evaporada en los servidores. La generación multimedia, es decir, la creación de imágenes en alta definición o la renderización de vídeos con IA multiplica notablemente el esfuerzo de cálculo por tarea, elevando el gasto térmico y de agua asociado a cada archivo. Por otro lado, entrenar una sola arquitectura masiva de vanguardia para los modelos, puede suponer cientos de millones de litros de agua evaporada antes de que el modelo esté listo para su uso público. 

A nivel global, la suma de estas operaciones proyecta una demanda de miles de millones de litros anuales que compite de forma directa con los recursos disponibles para la agricultura y el consumo humano en zonas propensas a la sequía.

El dilema ético y geográfico

El problema no es solo la cantidad total de agua requerida, sino el lugar de donde se extrae. Una parte importante de los centros de datos se construye en regiones donde los terrenos y la energía son más asequibles, pero que coinciden con territorios que ya afrontan estrés hídrico.

El informe de Naciones Unidas subraya que equiparar el gasto de refrigeración digital al consumo vital de poblaciones enteras plantea una contradicción ética insostenible: garantizar la continuidad del cálculo informático a costa de presionar las cuencas hidrográficas locales.

En busca de alternativas: la IA ecológica 

Frente a esta alarma medioambiental, el sector tecnológico comienza a buscar alternativas, que, a pesar de no frenar el real impacto, mejorarían la situación ante el próximo 2030. 

Una de las respuestas más prometedoras es el desarrollo de las llamadas inteligencias artificiales ecológicas (Green AI), una corriente de diseño algorítmico y de hardware orientada a priorizar la eficiencia en el uso de recursos.

Claro está que la real solución sería detener el uso de la IA de raíz: ¿Pero está la población preparada para tantos grandes cambios?

El avance de la IA no puede medirse únicamente por la sofisticación de sus respuestas, sino también por el coste ambiental que exige mantenerla activa. En un próximo artículo analizaremos en profundidad cómo funcionan estas inteligencias artificiales verdes y qué cambios técnicos proponen para que el progreso digital sea viable a largo plazo.