El consumo de agua de la IA: cuánto preocupa y cómo puede reducirse

La expansión acelerada de centros de datos en Estados Unidos para alimentar la inteligencia artificial ha provocado protestas en Texas, Nuevo México y Arizona por el uso de agua, energía y la contaminación asociada. Estos centros disipan el calor mediante agua que se evapora, ya que los procesadores alcanzan temperaturas internas de hasta 80 grados Celsius. El ingeniero Shaolei Ren, de la Universidad de California en Riverside, explica que su estimación de 2024 —500 mililitros por consulta en GPT-4— ya está desfasada por la mayor eficiencia de los modelos: Google cifró en 2025 en unas cinco gotas el consumo medio por consulta en Gemini. Aun así, el uso masivo dispara el consumo total. Investigadores de Cornell prevén que los centros de datos estadounidenses consuman entre 731.000 y 1.125.000 millones de litros anuales en 2030, comparable al suministro potable de Nueva York. Los sistemas de refrigeración evaporativa son los más intensivos en agua; el enfriamiento líquido en circuito cerrado, empleado por Amazon, Microsoft y Google, reduce las pérdidas. Nvidia asegura que sus últimos procesadores funcionan con agua a 45 °C, suficiente en climas cálidos. Ubicar los centros en zonas con renovables abundantes —Montana, Nebraska, Dakota del Sur— en lugar de regiones con estrés hídrico, junto con mejoras de eficiencia, podría recortar la huella hídrica de la IA hasta un 86 %, según Fengqi You, de Cornell.