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El crecimiento exponencial de la inteligencia artificial (IA) está impulsando una transformación digital sin precedentes, pero también una demanda hídrica creciente. Detrás de cada modelo como ChatGPT, se esconden cifras preocupantes de consumo de agua que impactan tanto a nivel ambiental como social. En este artículo conocerás cómo funciona esta huella, cuánto consume realmente la IA y qué soluciones están en marcha.
¿Por qué la Inteligencia Artificial consume tanta agua?
Centros de datos y enfriamiento
Los centros de datos que alimentan la IA generan grandes cantidades de calor que requieren sistemas de enfriamiento basados en agua. En promedio, un solo centro puede usar entre 3 y 5 millones de galones diarios, comparables al consumo de una ciudad mediana.
Energía y fabricación de chips
El consumo indirecto proviene de:
- Plantas térmicas que generan electricidad (también intensivas en agua).
- Fabricación de chips y servidores, especialmente la industria de semiconductores, que usa agua ultrapura.
Cifras del consumo de agua en IA
- GPT-3 usó aproximadamente 700,000 litros de agua en su entrenamiento.
- Microsoft consumió 16.6 mil millones de litros en 2022; Google superó los 29 mil millones en 2023.
- Una sola consulta a ChatGPT puede requerir entre 0.3 y 10 ml de agua (directa e indirectamente).
- Se proyecta que para 2027, la IA demandará hasta 6.6 billones de litros anuales, equivalente al consumo doméstico de 47 millones de personas.
Centros de datos en zonas con estrés hídrico (H2)
Muchas instalaciones están ubicadas en regiones como Arizona, donde el acceso al agua ya es limitado. En ciudades como The Dalles (Oregón), los centros de datos representan más del 25% del consumo total de agua local.
Comparaciones para dimensionar el impacto (H2)
Agricultura y frutas
El entrenamiento de GPT-3 equivale al agua usada para producir más de 2,000 aguacates o 5,000 duchas largas.
Industria y materiales
- Producir 1 kg de algodón requiere 8,920 litros de agua.
- Fabricar 1 kg de acero, entre 250 y 300 litros.
- La IA digitaliza procesos, pero su consumo la posiciona cerca de industrias “materiales”.
Datos vs IA tradicional
La IA moderna requiere más refrigeración por su densidad computacional. Un asistente virtual por 10 minutos puede consumir hasta 1.5 litros de agua, según algunos estudios.
¿Cómo reducir la huella hídrica de la IA? (H2)
Tecnologías de enfriamiento más eficientes
- Enfriamiento por inmersión: reduce hasta 95% el consumo de agua.
- Sistemas de ciclo cerrado: permiten reutilizar el agua.
- Enfriamiento por aire: sin consumo de agua, aunque menos eficiente energéticamente.
Energías renovables y algoritmos optimizados
El uso de energía solar o eólica reduce la huella indirecta de agua. Además, el desarrollo de modelos más pequeños y eficientes minimiza la energía necesaria, y por tanto, el agua usada.
Gestión hídrica avanzada
- Uso de fuentes no potables (aguas residuales).
- Reciclaje de agua dentro de los centros.
- Planeación geográfica para evitar zonas en crisis hídrica.
¿Puede la IA ayudar a conservar agua?
Sí. La propia IA puede aplicarse a la gestión hídrica:
- Optimización de riego agrícola.
- Detección temprana de fugas.
- Monitoreo y predicción de consumo en ciudades inteligentes.
Esto abre el debate sobre si el impacto ambiental se justifica por sus beneficios. La clave estará en priorizar aplicaciones de alto valor social y ambiental.
La inteligencia artificial no es una tecnología «limpia». Su impacto hídrico es real y creciente. Para evitar una crisis ambiental provocada por la expansión de modelos LLM, necesitamos acciones coordinadas desde:
- Empresas tecnológicas: adopción de enfriamiento eficiente y energías limpias.
- Gobiernos: regulación, impuestos y zonas de protección hídrica.
- Usuarios: conciencia sobre el impacto ambiental de cada uso.
Autor: Santiago Giraldo
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