El impacto hídrico de la inteligencia artificial depende de la ubicación de los centros de datos, sus sistemas de refrigeración y la electricidad utilizada. Aunque el consumo nacional es reducido, puede agravar la escasez en comunidades con sequías y recursos limitados.
No existe una cifra universal para la huella hídrica de la inteligencia artificial por consulta, porque las estimaciones varían según el modelo, la tarea y la metodología. La eficiencia, la refrigeración avanzada y las energías renovables pueden reducir esta huella, pero el crecimiento de la infraestructura de inteligencia artificial podría contrarrestar esos ahorros.
El consumo de agua de la inteligencia artificial no tiene una respuesta única: su impacto depende de dónde están los centros de datos, cómo se refrigeran y qué electricidad utilizan. Aunque su peso en el consumo nacional estadounidense es reducido frente a sectores como la agricultura, esa comparación puede ocultar presiones importantes en comunidades afectadas por sequías.
El reportaje de Knowable en español publicado por WIRED recoge protestas contra la expansión de estas instalaciones en estados como Texas, Nuevo México y Arizona. Las inquietudes vecinales incluyen el agua, pero también la demanda energética y la contaminación. El crecimiento de la infraestructura dedicada a la IA convierte estas decisiones industriales en un asunto de interés local.
La cuestión no es únicamente cuánta agua necesita la IA, sino de qué recursos procede y en qué condiciones se consume. Las mejoras técnicas pueden reducir la demanda por operación, pero no garantizan que disminuya el consumo total si el uso de estos sistemas continúa creciendo.
Una proporción nacional pequeña puede esconder un problema local
Según las estimaciones de investigadores recogidas en el reportaje, la refrigeración de los centros de datos consumió unos 66.000 millones de litros en Estados Unidos durante 2023. Esa cantidad representaba menos del 1% del consumo total del país.
El dato corresponde al conjunto de centros de datos, no exclusivamente a los dedicados a inteligencia artificial. Además, describe una escala nacional: no permite determinar por sí solo si una instalación concreta resulta sostenible para el territorio que la abastece.
En una región con recursos abundantes, la demanda adicional puede ser menos problemática. En zonas sometidas a sequías, puede aumentar la presión sobre un suministro ya limitado. Por eso, el reducido porcentaje nacional no invalida las preocupaciones de las comunidades próximas a estas instalaciones.
Por qué no existe una cifra universal por consulta
Una de las afirmaciones más difundidas atribuye medio litro de agua a cada consulta a un chatbot. Sin embargo, el material publicado sitúa su origen en una estimación de Shaolei Ren, investigador de la Universidad de California en Riverside, sobre la redacción de un correo breve con GPT-4 en 2024.
El propio investigador considera que ese cálculo ha perdido vigencia por las mejoras de eficiencia de los modelos. Por otra parte, Google estimó en 2025 que una consulta de extensión media a Gemini requería el equivalente a cinco gotas de agua.
Estas referencias no deben interpretarse como una medida fija aplicable a cualquier herramienta. La cifra de Google es una estimación empresarial para su servicio, mientras que el cálculo anterior correspondía a otro modelo y otra tarea. Sin criterios homogéneos, tampoco permiten una comparación directa.
La información que publican las grandes tecnológicas presenta, además, lagunas e inconsistencias, según el reportaje. Esa falta de uniformidad dificulta evaluar tanto el impacto por operación como la evolución del sector.
La huella hídrica también está en la electricidad
Para entender el consumo es necesario distinguir dos componentes:
- Agua utilizada en las instalaciones: interviene en determinados sistemas que retiran el calor generado por los equipos.
- Agua asociada a la generación eléctrica: se emplea fuera del centro de datos para producir parte de la energía que lo mantiene en funcionamiento.
En muchas centrales de carbón o gas se necesita agua para condensar el vapor después de su paso por las turbinas. Por tanto, reducir el uso de agua dentro de un edificio no elimina necesariamente toda su huella hídrica.
El equipo de Fengqi You, especialista en sistemas energéticos de la Universidad de Cornell, proyectó que los centros de datos estadounidenses podrían consumir entre 731.000 millones y 1,12 billones de litros anuales en 2030. Es una proyección, no un consumo ya registrado, e incluye tanto la refrigeración como el agua vinculada a la electricidad.
Por esa diferencia de alcance, el intervalo no debe compararse directamente con los 66.000 millones de litros estimados para la refrigeración en 2023. La energía eólica y la solar, que requieren poca o ninguna agua durante su funcionamiento, pueden contribuir a reducir el componente eléctrico de esta huella.
Refrigeración líquida no significa necesariamente gastar más agua
Los procesadores generan calor y necesitan disiparlo para funcionar adecuadamente. En sistemas tradicionales, el aire transporta ese calor hacia equipos de refrigeración; cuando intervienen torres evaporativas, parte del agua se pierde hacia la atmósfera.
Muchos centros especializados en IA emplean refrigeración líquida para extraer el calor directamente de los procesadores. El fluido circula por un circuito cerrado, en lugar de utilizarse únicamente para enfriar el aire del edificio.
La distinción es importante: tener agua circulando no equivale a consumirla continuamente por evaporación. Sin embargo, el calor acumulado en ese circuito debe liberarse al exterior. Según el diseño y el clima, esto puede hacerse con aire, con equipos que requieren electricidad o con apoyo de sistemas que sí consumen agua.
Vaibhav Bahadur, ingeniero de la Universidad de Texas en Austin, explica en el reportaje que la mayoría de los centros de IA de Texas recurren a ese apoyo hídrico durante los periodos estivales más calurosos.
También existen avances que permiten trabajar con líquidos refrigerantes a mayor temperatura y facilitan disipar calor mediante aire exterior. Pero no son una solución universal: Ren advierte de posibles compromisos de rendimiento y de las limitaciones de instalaciones que combinan equipos con distintas tolerancias térmicas. La refrigeración por inmersión es otra de las alternativas en desarrollo.
La ubicación pesa tanto como la tecnología
La elección del emplazamiento puede condicionar el consumo durante toda la vida útil de un centro. La disponibilidad de agua, el clima y el acceso a electricidad renovable determinan qué sistemas resultan viables y qué presión ejercen sobre los recursos locales.
Según You, combinar una ubicación estratégica con otras medidas podría recortar hasta un 86% la futura huella hídrica de la IA. Se trata de un potencial estimado sujeto a las decisiones adoptadas, no de una reducción ya conseguida por el sector.
Las empresas también han anunciado compromisos de reposición. Google plantea reponer para 2030 el equivalente al 120% del agua dulce consumida por sus centros de datos. Amazon Web Services persigue un balance positivo ese mismo año. Son objetivos corporativos: no acreditan por sí solos la desaparición del impacto local.
El balance es, por tanto, condicionado. La eficiencia ofrece vías para limitar el consumo, pero la expansión de la IA puede contrarrestar parte de esos ahorros. Para valorar si un proyecto supone un problema hacen falta datos comparables sobre su demanda, su suministro eléctrico y la situación hídrica del lugar, no únicamente un promedio por consulta o un porcentaje nacional.
