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La humanidad todavía está descubriendo (y asimilando) el impacto que tiene utilizar sistemas de inteligencia artificial (IA) en distintas facetas de la vida: el trabajo y el sector artístico, la medicina y la salud, las relaciones sociales, la desinformación, la protección de datos… Además de sus posibles efectos psicológicos y físicos, todos estos usos de la IA también tienen impacto medioambiental. Entre otros, en un recurso finito y necesario para la vida: el agua.
En concreto, el consumo de agua de la IA generativa ha suscitado más interés y conversación con novedades como el chatbot de IA chino, DeepSeek, cuyo desarrollo (dice la empresa) necesitó menos recursos, o actualizaciones de generadores de imágenes, como la reciente oleada de contenidos creados al estilo de Studio Ghibli (estudio de animación japonés que produce anime) . A su vez, cada vez aparecen más titulares y personas expertas que dicen afirmar cuánta agua ‘beben’ estos servicios. El consumo de agua de los centros de datos no es información fácil de obtener, pero analizamos con los datos disponibles qué se sabe del consumo de agua de la IA generativa.
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Por qué se menciona el agua cuando se habla de IA
Cuando vemos una película en streaming, cuando guardamos algo en la nube y cuando enviamos un correo electrónico nuestro ordenador o nuestro móvil tienen que ‘pedir’ algo a los centros de datos, edificios llenos de servidores donde se reciben y procesan estas peticiones y se guardan los datos necesarios para llevarlas a cabo.
La principal razón por la que se menciona el agua cuando se habla de IA es la refrigeración. Estos centros de datos requieren electricidad para funcionar, pero también sistemas de enfriamiento avanzados: como los servidores están constantemente funcionando, se calientan (como le pasa también a nuestro ordenador personal) y necesitan algo que los enfríe.
Para esta refrigeración se opta por sistemas de aire, los más empleados tradicionalmente, pero también por sistemas de refrigeración líquida, que normalmente usan agua y son más eficientes en los centros de datos de gran tamaño, que requieren más energía para funcionar. La refrigeración con agua se usa mayoritariamente en centros de datos vinculados a la IA, como explican varios estudios científicos e indica a Maldita.es, medio cofundador de Factchequeado, Luc van Vliet, investigador de Gobernanza Medioambiental de la Universidad de Ámsterdam en los Países Bajos.
Los centros de datos en EE. UU. consumen unos 1.700 millones de litros de agua al día en sus operaciones, según una investigación publicada en 2021 en la revista científica Nature. Los autores destacaban problemas de transparencia en el sector, “ya que menos de un tercio de los operadores de centros de datos miden su consumo de agua”.
Es importante entender que no toda el agua que usa un centro de datos se pierde. Una parte de ella vuelve al medioambiente (se evapora o se devuelve como aguas residuales) y, otra parte, se reutiliza para el circuito de refrigeración, es decir, se recircula, dependiendo del sistema utilizado en cada centro.
En Estados Unidos, algunos centros de datos operan con un sistema de circuito cerrado, en el cual el agua recircula internamente sin contacto con el ambiente. Según APL, una compañía de consultoría e ingeniería especializada en estrategias de centros de datos, este sistema se llena al inicio y el agua se mantiene en circulación entre los componentes, los enfriadores y los sistemas de climatización.
Además de la refrigeración, otra parte de la huella hídrica de estos centros de datos viene de generar la electricidad que necesitan para funcionar, por ejemplo, mediante embalses hidroeléctricos. Por último, también consume agua el fabricar los componentes de los servidores (microchips, circuitos electrónicos).
Sin embargo, cuando usamos una herramienta con IA para generar imágenes o pedirle algo y ‘hablar’ con un chatbot conversacional, como ChatGPT, estamos solicitando a esos centros de datos que hagan operaciones mucho más complejas, lo que necesita más electricidad y, a su vez, más agua.
Los sistemas informáticos de este tipo de IA, basados en redes neuronales, requieren mucha capacidad informática para funcionar bien, más que las tareas ‘tradicionales’ de ordenadores. Estos sistemas de IA mejoran y ‘crecen’ con el tiempo: hacen más operaciones, dan respuestas más completas, se alimentan de más datos… lo que implica más rendimiento y más gasto.
Epoch AI, un instituto de investigación en inteligencia artificial con sede en San Francisco, pone cifras a cómo crece este procesamiento informático con los nuevos modelos de IA (IA generativa, reconocimiento de imágenes, desarrollo científico…): la potencia de computación para entrenar a estos modelos aumenta a un ritmo de 4-5 veces por año desde 2010 y los procesadores que gestionan las tareas de la IA duplican su rendimiento cada 2,3 años y su memoria cada cuatro años. Todo esto tiene su impacto en la electricidad que necesitan los sistemas de IA, y por tanto, en el agua que requerirán.
De hecho, los centros de datos específicamente diseñados para IA suelen ser entre cuatro y diez veces más grandes (o sea, tienen entre cuatro y diez veces más potencia) que un centro de datos convencional, según un informe de la Agencia Internacional de la Energía. Este mismo reporte señala que el consumo de electricidad de los centros de datos superará en 2030 al que hoy emplea todo Japón, siendo los sistemas de IA el principal impulsor de este aumento.
Otro impacto específico de la IA es que necesita entrenar sus modelos con bases de datos de gran tamaño, lo que también consume electricidad.
Quién mide el gasto de agua: empresas, instituciones y estudios científicos
Aunque en internet hay muchas cifras, lo cierto es que el consumo de agua de los centros de datos no es información fácil de obtener. En algunas ocasiones, las empresas no la comparten o la presentan como el consumo total de sus centros de datos, sin desglosar cuánto de ese consumo corresponde a las aplicaciones de IA.
“Los datos sobre consumo de agua suelen agregarse a nivel de todo el centro de datos o incluso a nivel corporativo, lo que dificulta aislar qué parte es atribuible específicamente a operaciones de IA”, precisa Van Vliet. Opina que esto puede deberse a que es una tecnología novedosa, pero “también hay razones estratégicas y de reputación por las que las compañías no quieren destacar esto, especialmente debido a que hay más escrutinio sobre los impactos medioambientales de la tecnología”.
Una fuente de información son los informes de sostenibilidad de empresas que ofrecen servicios de IA, como Google, Microsoft, Meta o Amazon. Como referencia para las comparaciones, la capacidad total de almacenamiento de agua en embalses y lagos artificiales de Estados Unidos es de aproximadamente 278,120,000 acre-pies -o unos 343.000 hm³-, según el Servicio Geológico de Estados Unidos (USGS).
Microsoft dice que consumió unos 8 millones de metros cúbicos de agua (7,8 hm3) en 2023, un 21% más que el año anterior. Reconoce que no tiene toda la información sobre el agua que consume; que necesita hacer estimaciones basadas en el tamaño de los centros de datos, de su consumo de energía y de su tecnología de refrigeración; y que en la mayoría de sus edificios no tiene contadores para conocer su consumo de agua con exactitud. Los centros de datos de Microsoft sirven para entrenar y usar los productos de OpenAI (como ChatGPT, Dall-E y Sora, todos de IA generativa).
Google indica que consumió cerca de 24 millones de metros cúbicos de agua en 2023, un 13% más respecto al año anterior. De este consumo, 23 millones (23 hm3) corresponden a sus centros de datos. Entre sus iniciativas con IA están Gemini y DeepMind (responsable de AlphaFold).
Meta dice que consumió 3 millones de metros cúbicos de agua en 2023, un 15% más que el año anterior. De ese consumo total, 2.938.000 m3 (2,9 hm3) representan a sus centros de datos. No se incluye en este conteo el agua necesaria para la construcción de sus centros de datos (1,72 hm3) en ese año. Entre sus proyectos de IA están Meta AI y Llama.
Amazon no indica cuánta agua consumió en 2023. Ofrece un dato, “eficacia en el uso del agua” (WUE, siglas en inglés), que mide el agua usada por electricidad consumida anualmente. Según Amazon, este indicador es de 0,18 litros por kilovatio/hora, “un 5% de mejora respecto a 2022”, pero, como tampoco indica cuánta electricidad consumió, no es posible calcular el consumo de agua. Aunque Amazon tiene aplicaciones de IA, su importancia está en su red de centros de datos Amazon Web Services.
Por otro lado, están los reportes individuales de centros de datos.Hay investigaciones periodísticas que revelan cifras diferentes al consumo reportado. Aquí dos ejemplos:
En la DIA del centro de datos que Meta quiere construir en Talavera de la Reina (en Toledo, España) aparece que el proyecto necesitará 600 metros cúbicos al año para refrigerar sus equipos, mientras que el 60% de esa cantidad (360 m3) se devolverá al medio en forma de agua residual industrial. También demandará agua potable para otros fines sin detallar del centro de datos (40,000 m3), para regar árboles y vegetación (7,000 m3 de aguas subterráneas) y para otras instalaciones, incluyendo un parque fluvial (463.900 m3).
El periódico Noordhollands Dagblad reportó, gracias a una petición de transparencia, que un centro de datos de Microsoft en Países Bajos consumió (es decir, gastó y no devolvió) 84,000 m3 de agua en 2021, a pesar de que la compañía y el Ayuntamiento indicaban que habían consumido un máximo de 20,000 m3 en ese periodo.
Por último, hay artículos científicos donde se hacen cálculos basados en los datos anteriores, usando indicadores que vinculan agua usada con electricidad consumida y cálculos que tienen en cuenta la fabricación de los componentes, entrenar el modelo y procesar la petición de una IA generativa, entre otros. A continuación explicamos qué dicen estos trabajos científicos sobre el consumo de agua de la IA generativa en concreto.
Cuánta agua consumen las peticiones a la IA generativa
“216 millones de litros por las imágenes con IA”, “entre 2 y 5 litros por cada imagen de estilo Ghibli”, “300 millones de litros en tan solo cinco días”... Contenidos en redes y medios dan a menudo diferentes cifras sobre el consumo de agua de la IA generativa sin explicar en qué se fundamentan. En algunos casos las obtienen preguntando directamente a Grok o ChatGPT, que no son fuentes fiables de información y pueden cometer errores. Por eso, estas cifras pueden ser desinformadoras.
Los estudios científicos que investigan el consumo de agua lo calculan en base a la energía que necesita cada parte del proceso: fabricar los componentes, entrenar el modelo de IA, devolver una respuesta al usuario y, si es necesario, generar electricidad para el centro de datos. Haciendo ciertas estimaciones, consiguen fórmulas matemáticas con las que pueden estimar la huella hídrica.
Uno de los artículos científicos más citados es de las universidades de California en Riverside y Texas en Arlington. Este trabajo concluye que se consume medio litro de agua por cada 10-50 respuestas de un chatbot de IA generativa. Pero estos datos hay que tomarlos con cautela por varios motivos:
La estimación varía mucho según dónde esté el centro de datos. Uno de Arizona consume medio litro por cada 16,7 peticiones; uno de Virginia, medio litro por cada 43,7 peticiones. La media de Estados Unidos es medio litro por 29,6 peticiones, según el estudio.
Se basa en GPT-3, un modelo anticuado de ChatGPT. Este bot de conversación ahora mismo usa GPT-4o, que consume más energía y agua. El autor principal del estudio ‘actualiza’ esta estimación en un artículo del Washington Post, aunque no detalla cómo hace el cálculo.
La estimación es para respuestas de texto con 150-300 palabras. No hace estimaciones para generar imágenes u otras aplicaciones.
Otro método para calcularlo es empleando el indicador de eficacia en el uso de agua (WUE, siglas en inglés de Water Usage Effectiveness). Esto permite calcular el agua necesaria según los kWh de una operación, pero tiene el inconveniente de que indica el agua usada, no la consumida. Por ejemplo, si una tarea usa dos litros de agua, eso no significa que esos litros se ‘pierdan’, ya que una parte volverá al medio y otra se evaporará.
Con todo lo anterior, nos atrevemos a hacer algunas estimaciones entre tareas de IA generativa y uso de agua, usando diferentes indicadores WUE de centros de datos de Microsoft y Amazon y los cálculos de energía de este artículo científico.
¿Cuánta agua usa cada tarea de IA generativa?
Estimamos, a partir del agua empleada según la energía requerida en tres centros de datos, cuánta necesita cada tarea típica de IA generativa. No toda se pierde: una parte se devuelve como agua residual, otra se evapora y en algunos casos se recircula.
Fuentes: Luccioni, A.S., et al. (2024) (energía de cada tarea de IA); Equinix Operational Sustainability, Amazon Sustainability Report y Microsoft Datacenter (L/kWh de los centros de datos).
Comer, vestirse, navegar por internet… cómo se compara el uso de agua de la IA generativa con otros usos de agua en la vida diaria
Valorar si compensa o no este gasto de agua para utilizar IA generativa es consideración de cada uno pero, como perspectiva, ofrecemos estudios sobre el agua que consumen otras industrias. Algunos de ellos hablan de cuánta agua se consume, es decir, agua que ‘se pierde’; mientras que otros se quedan en la huella hídrica, que tiene en cuenta el agua consumida pero también agua contaminada y afectada por los procesos, y agua que se devuelve al medio y que en teoría puede seguir usándose en otros procesos.
Ropa. La industria de la moda de todo el planeta consume 215 billones de litros de agua (215,000 hm3), según la Alianza de Naciones Unidas para una Moda Sostenible y la consultora medioambiental Quantis. Los procesos para fabricar ropa consumen mucha agua y también conllevan procesos químicos (como teñir o blanquear) que contaminan las reservas.
Ropa: la industria textil en EE. UU. utiliza aproximadamente 23,900 litros de agua por persona al año para la producción de prendas, calzado y textiles domésticos, según un informe realizado por Quantis.
Camisetas de algodón: diferentes estudios dan distintas cifras de cuánta agua consume fabricar esta prenda. Una muy citada es 2.700 litros por camiseta, según WWF, pero no aporta detalles sobre cómo obtiene este dato. Otros trabajos científicos citan 4.112 litros para fabricar una camiseta con algodón de Perú o 1.770 litros usando algodón de China.
Pantalones vaqueros: según el Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (UNEP), se necesitan 3.781 litros de agua, pero no detalla de dónde procede este dato o si es consumo o uso de agua. Un estudio científico de 2013 indica que un vaquero de algodón tiene una huella hídrica de 3,23 millones de litros, mientras que, si es de lyocell, este consumo baja a los 1,45 millones de litros. Esta huella hídrica es contando con agua consumida y agua que se contamina durante la fabricación.
Vehículos. La industria del automóvil necesita agua para los procesos químicos (pinturas, lavados, sistemas de aire acondicionado…), para generar electricidad y para producir materias primas que se usan en la fabricación (aluminio, hierro, polímetros).
Se necesitan, en promedio, 39,090 galones de agua -unos 147,971 litros- para fabricar un carro nuevo y sus cuatro neumáticos, según la Agencia de Protección Ambiental de Estados Unidos.
Un estudio científico de 2013 tomaba como referencias las cifras de uso y consumo de agua que ofrecían los fabricantes de coches. El trabajo concluye que la media del consumo de agua se encuentra entre los 1,250 y 4,290 litros por vehículo fabricado.
Otros servicios de internet. Partiendo de lo explicado sobre el uso del agua en los centros de datos, no solo el desarrollo y uso de la inteligencia artificial necesita de agua: todo lo que hacemos en internet tiene una huella hídrica.
Descargar archivos de internet: un trabajo de 2015 del Imperial College de Londres indicaba que descargar un gigabyte de internet supone un consumo de hasta 205 litros de agua, contando con agua para enfriar servidores y para generar electricidad. Un artículo científico de 2021 rebajó esta cifra a 35 litros de agua por gigabyte.
Búsqueda en Google: artículos en medios y estudios citan que una búsqueda en Google requiere 0,0005 litros (medio mililitro) de agua. Esta cifra parece venir de una versión antigua —y ya no disponible en internet— de un informe de 2010 del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos.
Ver un video en streaming: un artículo científico de 2021 estima que un video en streaming en alta definición tiene una huella hídrica de 5,20 litros de agua por hora.
Videollamadas: ese mismo estudio estimaba que una videoconferencia con la cámara encendida equivale a usar 1,86 litros por hora.
Créditos de imagen de portada: chaddavis.photography/Wikimedia
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