La cara oculta de la inteligencia artificial: necesita millones de litros de agua dulce para funcionar

¿Sabías que una simple conversación con un chatbot consume suficiente agua para llenar una botella de medio litro? Cada vez que la inteligencia artificial procesa entre 10 y 50 preguntas, se evaporan aproximadamente dos litros de agua dulce. Es el costo de mantener fresco el cerebro digital del mundo.

Este es el dilema que el último informe de la Universidad de la ONU para el Agua, el Medio Ambiente y la Salud (UNU-INWEH) ha puesto sobre la mesa. La IA no solo emite carbono, también consume agua y territorio a un ritmo insostenible.

Lo que ocurre dentro de un centro de datos cuando le preguntas a la IA

Un centro de datos de IA no es muy diferente de un gigantesco horno eléctrico. Los procesadores que entrenan modelos generativos como ChatGPT u otros generan un calor tan intenso que, sin refrigeración, colapsarían en minutos.

Para evitar el sobrecalentamiento, la industria recurre al agua. Grandes cantidades de ella circulan por sistemas de refrigeración y se evaporan para disipar el calor.

El informe de la ONU revela que este consumo oculto es masivo. Para 2030, la IA consumirá tanta agua como las necesidades básicas de mil 300 millones de personas, lo que equivale a la población entera del África subsahariana.

El verdadero consumo empieza cuando millones de personas hacen clic

Podría parecer que el mayor gasto ocurre durante el entrenamiento de los modelos de IA. Sin embargo, el informe señala que hoy la mayor parte del consumo energético corresponde a otra etapa, la del uso cotidiano.

Cada pregunta, imagen o video generado obliga a los servidores a realizar nuevos cálculos. Puede que una sola conversación tenga un impacto pequeño, pero la escala cambia cuando la herramienta recibe miles de millones de consultas.

Solo ChatGPT procesa alrededor de dos mil 500 millones de preguntas al día. Además, no todas las tareas cuestan lo mismo. Pedir un resumen de un texto requiere muchos menos recursos que generar una imagen, mientras que crear un video mediante IA demanda todavía más capacidad de procesamiento.

La paradoja de una IA más eficiente que consume más recursos

Si los nuevos modelos son más eficientes, ¿no deberían gastar menos agua y electricidad? No necesariamente. Los investigadores de la ONU explican que la IA actual enfrenta la paradoja de Jevons o "efecto rebote".

Cuando la tecnología se vuelve más eficiente, se abarata y, paradójicamente, se consume más. Es una tendencia que ya empieza a observarse en distintos lugares del mundo.

En Irlanda, los centros de datos ya consumen una parte importante de la electricidad del país. En Querétaro, México, su expansión ha intensificado el debate sobre la disponibilidad de agua en una región afectada por la sequía. Y en Uruguay, uno de estos proyectos coincidió con una de las peores crisis de abastecimiento de agua potable registradas en Montevideo.

La inteligencia artificial parece hecha de datos, algoritmos y códigos, pero también depende de tuberías, bombas, torres de refrigeración y millones de litros de agua dulce. Detrás de cada respuesta hay una infraestructura que casi nunca vemos, pero cuyos efectos ya empiezan a sentirse fuera de la pantalla.