Esto hace que tengamos que plantearnos sobre cuál es el precio que estamos pagando por cada texto que ponemos en cualquier modelo de IA generativa. Seguro que es una pregunta que no te has hecho y si lo has hecho, es muy probable que no sepas la respuesta. Las interacciones cotidianas vienen acompañadas de un consumo desproporcionado de agua y electricidad, generando un impacto en la sostenibilidad. Y es que cada texto de 100 palabras que escribimos en un prompt ya sea de ChatGPT u otro modelo de IA generativa consume, en promedio, 519 mililitros de agua, el equivalente a una botella. Este consumo, que puede parecer mínimo en la escala de una sola consulta, si lo extrapolamos a millones de interacciones, el impacto es enorme. Este es el motivo por el que decimos que la IA tiene sed. Una sed considerable que está poniendo a prueba los recursos hídricos de nuestro planeta.
Y es que entrenar GPT-3, el modelo en el que se basa ChatGPT, consumió aproximadamente 700.000 litros de agua dulce. Para ponerlo en perspectiva, esa cantidad equivale al agua necesaria para producir 350 kilogramos de carne o fabricar 2.000 camisetas. Si multiplicamos estas cifras por los millones de usuarios que utilizan estas herramientas diariamente, ChatGPT tiene más de 180 millones de usuarios activos mensuales, comenzamos a comprender la magnitud del problema.
¿Por qué la IA necesita tanta agua?
La respuesta está en los centros de datos donde operan estos modelos de inteligencia artificial. Estos gigantescos edificios albergan miles de procesadores y chips de alta potencia que realizan billones de cálculos por segundo. Todo ese trabajo computacional genera calor. Mucho calor.
Para evitar que los servidores se sobrecalienten y fallen, los centros de datos utilizan sistemas de refrigeración que dependen en gran medida del agua. Funcionan de manera similar al sistema de sudoración del cuerpo humano: el agua absorbe el calor de los equipos y lo disipa a través de torres de refrigeración mediante evaporación.
Los centros de datos son responsables aproximadamente del 1% de las emisiones de efecto invernadero a nivel global, y su demanda de agua continúa en aumento.
Europa ha triplicado el número de centros de datos desde 2010, alcanzando aproximadamente 2.500 instalaciones en 2024. Los centros de datos europeos consumieron una potencia equivalente a 10 gigavatios, similar al consumo de países como Austria o Bélgica. Se espera que esta cifra se triplique, si no cambia la infraestructura, para el 2030.
Un centro de datos de tamaño medio en Europa puede consumir hasta 420 millones de litros de agua al año, equivalente al consumo de mil hogares. El caso de Irlanda es particularmente ilustrativo: en 2023, los centros de datos consumieron más energía que todos los hogares del país. Ante el riesgo de colapso energético, el gobierno irlandés tuvo que frenar nuevos proyectos en Dublín.
España se ha convertido en un destino atractivo para la industria, con inversiones superiores a 5.000 millones de euros. Amazon Web Services (15.700 millones de euros en Aragón en los próximos 10 años,) y Microsoft (la inversión total supera los 5.300 millones de euros) han apostado por esta zona para plantar sus centros de datos.
El caso más llamativo es el de Meta en Talavera de la Reina. La compañía está construyendo su mayor centro de datos del sur de Europa, que consumirá aproximadamente 500 millones de litros de agua al año en una región que sufre sequía persistente.
Italia está viviendo un boom similar: el Politécnico de Milán ha recibido la petición de 23 empresas para construir 83 centros de datos en el país, con una inversión superior a 5.000 millones de euros. Esta expansión pone de manifiesto una de las preocupaciones de esta región sobre el estrés hídrico durante los meses de verano.
La distribución del consumo revela, además, patrones geográficos importantes: Estados Unidos concentra el 45% del consumo eléctrico de centros de datos, seguido por China con el 25% y Europa con el 15%. Sin embargo, los centros ubicados en Europa tienen una huella de carbono considerablemente menor por unidad de electricidad consumida, gracias a una mayor proporción de energías renovables en el mix energético.
Recientemente, Sam Altman, CEO de OpenAI, ha afirmado que una consulta promedio a ChatGPT consume solo 0.32 mililitros de agua, muy por debajo de estimaciones anteriores. Sin embargo, estas cifras se centran únicamente en la fase de "inferencia" (cuando usamos la IA), no en el entrenamiento inicial de los modelos, que es donde ocurre el mayor consumo.
La realidad es que medir con precisión la huella hídrica de la IA es complejo porque depende de múltiples factores como la ubicación del centro de datos, el tipo de refrigeración, la complejidad de la consulta y el momento del año. Lo que sí está claro es que, aunque las empresas están mejorando la eficiencia, el volumen total de procesamiento de IA está creciendo tan rápidamente que el consumo de agua y energía sigue aumentando.
La IA consume recursos reales, no virtuales
En Talavera de la Reina, donde Meta construye su megacentro de datos, los agricultores miran con preocupación los campos por la sequía mientras calculan que el centro consumirá tanta agua como 10.000 hogares. En Aragón, miles de hectáreas quedan sin cultivar por falta de agua, mientras los nuevos centros de datos de Amazon y Microsoft prometen crear empleo, pero también competir por el mismo recurso escaso.
Como usuarios, cada consulta que hacemos tiene un coste ambiental y sería recomendable usar la IA de una manera más consciente, solo cuando realmente aporte valor y solicitar a las empresas tecnológicas total transparencia sobre el consumo de recursos.
Como sociedad, debemos fomentar la innovación en tecnologías sostenibles y establecer regulaciones que equilibren el progreso tecnológico con la protección de nuestros recursos naturales.
El futuro de la inteligencia artificial debe ser inteligente también en el uso de recursos. Porque de poco servirá tener sistemas capaces de resolver ecuaciones complejas si, en el proceso, dejamos sin agua a millones de personas.
