Esta es la cantidad de agua que consume crear tu imagen de IA estilo Ghibli

La demanda de agua en los sistemas de IA surge principalmente de dos procesos clave: la refrigeración de centros de datos y la generación de energía que los alimenta. Los servidores que ejecutan modelos como ChatGPT o DALL-E trabajan a máxima capacidad, especialmente durante tareas intensivas como el entrenamiento de algoritmos o la generación de imágenes. Esto genera un calor extremo que debe disiparse para evitar fallos técnicos.

Además, la mayoría de los centros de datos utilizan sistemas de refrigeración, como torres de enfriamiento que hacen circular agua para absorber el calor de los servidores. Parte de esta agua se evapora, lo que requiere reposición constante.

Algunos data centers utilizan sistemas de agua fría que la bombean a través de tuberías cercanas a los servidores para reducir su temperatura. Cada imagen generada o consulta procesada contribuye a este ciclo, consumiendo pequeños volúmenes que, multiplicados por millones de usuarios, se traducen en miles de litros diarios.

Según el Instituto Tecnológico de Massachusetts (IMT), un sólo data center puede consumir entre 1,000 y 3,000 millones de litros de agua al año.

La sed insaciable de la IA

Según la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE), para 2027 la IA podría consumir entre 4,200 y 6,600 millones de metros cúbicos de agua al año, una cifra que supera el consumo anual de países como Dinamarca o incluso la mitad del Reino Unido. Empresas como Google y Microsoft ya han reportado aumentos significativos en su uso de agua debido al entrenamiento de modelos de IA.

Google utilizó 12,700 millones de litros de agua en sus centros de datos en 2021, mientras que Microsoft registró un aumento del 34% en su consumo hídrico en 2022, impulsado en parte por el desarrollo de ChatGPT.

«El problema no es la tecnología en sí, sino cómo la implementamos. Sin estándares de eficiencia, cada imagen generada suma a un problema global», explica Lucas Barrionuevo, cofundador de Somos PURA, una empresa enfocada en soluciones sostenibles para el uso del agua.

Hacia una IA más sostenible

Reducir el impacto hídrico de esta herramienta no requiere detener el progreso, sino adoptar prácticas más responsables. Algunas soluciones propuestas por expertos incluyen, evitar generaciones de contenido innecesarias. De acuerdo con Barrionuevo las empresas pueden limitar las pruebas.

También es posible optar por servicios que utilicen energías renovables o sistemas de refrigeración innovadores, como la refrigeración líquida reciclada y sobre todo, como usuarios exigir a las empresas que reporten su consumo de agua y energía, y que establezcan metas de reducción, además de ser más conscientes del impacto que generan las consultas innecesarias.

«La clave está en la colaboración. Gobiernos, empresas y usuarios deben trabajar juntos para asegurar que la innovación no agote nuestros recursos», afirmó Barrionuevo.

La IA generativa es una herramienta poderosa, pero su huella ambiental no puede seguir siendo invisible. La próxima vez que crees una imagen estilo Ghibli, recuerda que detrás de ella hay 16 vasos de agua que el planeta necesita.