● Algunos expertos estiman que un centro de procesamiento puede llegar a utilizar hasta 1,5 millones de litros de agua diarios únicamente para mantener sus sistemas a temperatura adecuada.
En el marco del Día Mundial del Medioambiente, se abre un espacio de reflexión sobre cómo las tecnologías emergentes influyen en el planeta. Una de las protagonistas del debate actual es la inteligencia artificial (IA), que si bien ha revolucionado muchos sectores, también ha despertado preocupaciones sobre su impacto ecológico.
A medida que su adopción se vuelve más masiva, la discusión sobre el uso excesivo de electricidad y agua en los centros de datos donde se ejecutan los modelos de IA es cada vez más relevante.
Uno de los desafíos principales es la refrigeración de los servidores encargados de procesar información en gran escala. Carlos Rizik, director de Logística y CDX para Sudamérica, señala que algunos centros de datos pueden llegar a consumir más de 1,5 millones de litros de agua al día solo para evitar el sobrecalentamiento.
“Un caso ilustrativo fue la popular tendencia de transformar imágenes al estilo Ghibli mediante IA, que generó alrededor de 215 millones de solicitudes, consumiendo aproximadamente la misma cantidad en litros de agua para llevar a cabo el procesamiento”, explica Rizik.
¿Cómo y cuánto consume la IA?
Carlos Rizik describe cuatro formas clave en que la inteligencia artificial implica un uso considerable de recursos hídricos y energéticos:
1. Alta demanda de electricidad
La IA utiliza operaciones matemáticas complejas que requieren procesadores gráficos (GPU) altamente especializados, lo que eleva notablemente el consumo energético. Actualmente, los centros de datos representan cerca del 3% del consumo de electricidad global, una cifra que podría aumentar de forma significativa en los próximos años.
2. Huella hídrica indirecta
Además del agua empleada para enfriar servidores, también se debe considerar la cantidad de agua utilizada en la generación de la energía que alimenta estos sistemas. Dependiendo de si se trata de fuentes térmicas o hidroeléctricas, pueden utilizarse hasta 4 litros de agua por cada kilovatio-hora generado. Cuando se multiplica esta cifra por los niveles de consumo en entornos de IA intensiva, el resultado es preocupante.
3. Impacto de la infraestructura tecnológica
Para alimentar los centros de datos con energías renovables se recurre a instalaciones como paneles solares y turbinas eólicas, cuya fabricación requiere materiales como litio, cobre y elementos de tierras raras. La extracción y procesamiento de estos minerales implica un consumo considerable de agua, lo que también contribuye a la huella hídrica de la IA.
4. Producción de hardware especializado
La fabricación de componentes como GPUs y TPUs —cruciales para el funcionamiento de los sistemas de inteligencia artificial— requiere agua ultrapura en grandes cantidades, utilizada para limpiar las obleas de silicio. Aunque muchas veces no se reporta, esta etapa de producción representa una porción significativa del uso de agua en el ecosistema de IA. A mayor complejidad de los chips, mayor es el volumen de agua necesario para su elaboración.
Actualmente, en Chile, las Energías Renovables No Convencionales (ERNC) representan un 41% de la generación eléctrica del país, según el Informe de Novedades del primer trimestre de 2024 emitido por el Coordinador Eléctrico Nacional (CEN).
En ese contexto, compañías como Schneider Electric han sido reconocidas globalmente por su compromiso con prácticas sostenibles. Según destacó un artículo de Global Energy, la empresa impulsa soluciones innovadoras para reducir el consumo energético y promover fuentes renovables, avanzando hacia un modelo energético más responsable.