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El uso de herramientas de Inteligencia Artificial (IA), como ChatGPT y DeepSeek, está en aumento, pero el crecimiento viene acompañado de preocupaciones sobre su impacto ambiental, especialmente en lo que respecta al consumo de agua.
A medida que los modelos de IA se vuelven más sofisticados y exigentes, su huella hídrica se convierte en un tema de discusión entre expertos, empresas y gobiernos.
Los centros de datos, que son fundamentales para entrenar y operar modelos avanzados de IA, son los principales responsables del alto consumo, ya que dependen del agua para sus sistemas de refrigeración, vitales para evitar el sobrecalentamiento de los servidores.
Un estudio de la Universidad de California revela que entrenar un modelo de lenguaje avanzado, como GPT-3, en los centros de datos de Microsoft en Estados Unidos puede consumir hasta 700 mil litros de agua dulce, principalmente por evaporación en las torres de enfriamiento.
Esa cantidad equivale al agua necesaria para producir cientos de automóviles o llenar varias piscinas olímpicas.
Se estima que para 2027, la demanda mundial de agua asociada a la IA podría oscilar entre cuatro mil 200 y seis mil 600 millones de metros cúbicos, superando el consumo anual de países como Dinamarca o representando la mitad del consumo del Reino Unido.
Dicho consumo incluye tanto el agua utilizada directamente en los centros de datos como la necesaria para la generación de electricidad.
Gran parte del agua utilizada es dulce y potable, un recurso cada vez más escaso en muchas partes del mundo.
Un artículo de la OCDE advierte que, aunque la huella hídrica de la IA es menor en comparación con sectores como la agricultura, su demanda podría aumentar exponencialmente sin la implementación de medidas de eficiencia.
