La sociedad todavía está en el camino de entender el impacto que tiene la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en diversas áreas: desde el trabajo y el arte, hasta la salud, la información y la seguridad de los datos personales. Además de las consecuencias físicas y psicológicas que puede provocar, el empleo de la IA también implica efectos ecológicos, particularmente en relación con un recurso vital y escaso como el agua.
El interés por el consumo de agua vinculado a la inteligencia artificial generativa ha ido creciendo, motivado por ejemplos como el chatbot chino DeepSeek, cuyo desarrollo, según su empresa, fue más eficiente en cuanto a recursos, o por la creación de nuevas versiones de generadores de imágenes, como aquellas que imitan el estilo artístico del estudio de animación japonés Studio Ghibli. Al mismo tiempo, aumentan los reportes y declaraciones de expertos sobre cuánta agua requieren estos sistemas. Aunque no resulta fácil obtener datos precisos sobre el uso de agua en los centros de datos, a continuación examinamos lo que se sabe hasta ahora acerca de este aspecto en el ámbito de la IA generativa.
Cada vez que vemos una película en streaming, almacenamos algo en la nube o enviamos un correo electrónico, nuestros dispositivos solicitan información a centros de datos, que son instalaciones repletas de servidores encargados de almacenar y procesar esas solicitudes.
Uno de los factores más importantes que hacen del agua un asunto significativo al discutir sobre IA es su papel en la refrigeración. Además de requerir electricidad para funcionar, los centros de datos deben tener sistemas de enfriamiento eficientes, puesto que el funcionamiento continuo de los servidores genera calor, similar a lo que sucede con una computadora personal, y es crucial eliminarlo.
Para la refrigeración de estos dispositivos se emplean métodos basados en aire, que han sido los más utilizados tradicionalmente, además de técnicas de enfriamiento por líquido, las cuales suelen usar agua y son más efectivas en instalaciones de gran tamaño con alto consumo de energía. De acuerdo con varios estudios y según Luc van Vliet, investigador en Gobernanza Medioambiental en la Universidad de Ámsterdam, citado por Maldita.es (medio cofundador de Factchequeado), estas soluciones líquidas son principalmente utilizadas en centros de datos vinculados al procesamiento de IA.
Una investigación publicada en 2021 por la revista científica Nature estima que los centros de datos de EE. UU. utilizan alrededor de 1.700 millones de litros de agua diarios para su operación. El informe subraya la falta de claridad en esta industria, ya que “menos de un tercio de los operadores de centros de datos miden su consumo de agua”.
Cabe destacar que no toda el agua utilizada por un centro de datos desaparece. Parte se evapora o se devuelve como aguas residuales al entorno, y otra parte se reutiliza en el propio sistema de refrigeración, lo cual varía según los mecanismos específicos instalados en cada centro.
En algunas instalaciones estadounidenses se emplea un sistema cerrado en el que el agua recircula internamente, sin exponerse al entorno. De acuerdo con la consultora APL, especializada en ingeniería y estrategia para centros de datos, este tipo de sistema se llena una sola vez y mantiene la misma agua circulando entre servidores, equipos de enfriamiento y climatización.
Además del empleo de agua para procesos de enfriamiento, otra parte del consumo hídrico está vinculada a la generación de energía requerida para operar los centros, como aquella obtenida en represas hidroeléctricas. El agua también se utiliza durante la producción de los elementos electrónicos que conforman los servidores, tales como microchips y circuitos integrados.
Sin embargo, el empleo de herramientas de inteligencia artificial para crear imágenes o comunicarse con un asistente como ChatGPT supone que los centros de datos ejecuten labores computacionales más intensivas, lo cual demanda un mayor gasto de electricidad y, como resultado, un aumento en el uso de agua.
Las plataformas de inteligencia artificial que utilizan redes neuronales requieren un nivel elevado de computación para operar eficazmente, mucho mayor que el de las tareas informáticas típicas. Conforme estos sistemas avanzan, ejecutan más procesos, producen respuestas más precisas y gestionan volúmenes crecientes de datos, lo que implica una necesidad incrementada de capacidad operativa y un consumo global mayor.
Conforme a Epoch AI, una organización de investigación en inteligencia artificial ubicada en San Francisco, la potencia de cálculo necesaria para desarrollar modelos de IA, tales como los de creación de contenido, interpretación de imágenes o aplicaciones científicas, se incrementa entre cuatro y cinco veces al año desde 2010. Asimismo, los procesadores empleados por estas tecnologías mejoran su rendimiento al doble cada 2,3 años y su capacidad de almacenamiento cada cuatro años. Este aumento trae consigo una mayor demanda de electricidad y, por consiguiente, un incremento en el consumo de agua.
Un informe de la Agencia Internacional de la Energía sostiene que los centros de datos diseñados específicamente para IA suelen contar con una capacidad entre cuatro y diez veces superior a la de los centros tradicionales. El mismo documento indica que el consumo energético de estas infraestructuras superará al de todo Japón en 2030, siendo la IA el principal motor de esta expansión.
Además, uno de los factores que eleva el impacto energético de la IA es que sus modelos deben entrenarse con bases de datos extensas, lo cual también incrementa el uso de electricidad.
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