La sed artificial consume el agua de 1.300 millones de personas
Por Frank Landymore .Publicado el
2026/06/07 08:58
Los centros de datos que impulsan la inteligencia artificial consumirán tanta agua como la necesaria para satisfacer las necesidades básicas de 1.300 millones de personas para el año 2030, según un nuevo informe del Instituto para el Agua, el Medio Ambiente y la Salud (UNU-INWEH) de la Universidad de las Naciones Unidas.
La sed oculta de la tecnología
El informe, publicado esta semana, sostiene que el coste ambiental de la inteligencia artificial se está «evaluando de forma errónea y sistemática». Según los investigadores, las mediciones actuales se centran principalmente en las emisiones de carbono derivadas del entrenamiento de los grandes modelos de lenguaje, mientras dejan en segundo plano la huella hídrica y territorial asociada a esta tecnología.
La huella hídrica procede del agua necesaria para refrigerar y abastecer energéticamente los centros de datos, mientras que la huella territorial está vinculada a las infraestructuras energéticas y a las cadenas de suministro necesarias para construir y operar estas instalaciones.
Facturas operativas que eclipsan los costes de entrenamiento
El informe destaca que los costes iniciales de entrenamiento representan solo una pequeña fracción del impacto total en comparación con los costes de «inferencia», es decir, la energía necesaria para ejecutar los modelos y responder a las solicitudes de los usuarios. Esta fase concentra entre el 80 % y el 90 % del consumo energético total de la inteligencia artificial.
Por ejemplo, el entrenamiento del modelo GPT-4 de OpenAI consumió hasta 70 gigavatios-hora (GWh) de electricidad. Sin embargo, se estima que el funcionamiento cotidiano de ChatGPT requiere alrededor de 383 GWh para responder a miles de millones de consultas.
Cifras alarmantes: más electricidad que países enteros
Al considerar los costes de inferencia, los centros de datos dedicados a la inteligencia artificial consumirán unos 945 teravatios-hora (TWh) de electricidad en 2030. Esta cifra supera ampliamente el consumo eléctrico combinado de Pakistán, Bangladés y Nigeria, países que en conjunto albergan a más de 650 millones de habitantes.
La consecuencia directa es una enorme presión sobre los recursos hídricos. Según el informe, la expansión de la inteligencia artificial provocará un consumo anual de 9,3 billones de litros de agua para 2030, volumen equivalente a las necesidades básicas de agua de toda la población del África subsahariana, estimada en 1.300 millones de personas.
El dilema de la energía verde
Los autores advierten que reducir el impacto ambiental de la IA no será tan simple como sustituir los combustibles fósiles por energías renovables.
Reemplazar el carbón por bioenergía podría reducir en un 70 % las emisiones de carbono asociadas al suministro eléctrico de los centros de datos. Sin embargo, esa misma transición multiplicaría por 30 la huella hídrica y por 100 la huella territorial.
«Lo que más nos sorprendió fue comprobar cuántas veces las opciones que parecen más sostenibles desde la perspectiva del carbono terminan siendo las peores para el agua o para el uso del suelo», señaló Miriam Aczel, autora principal del informe e investigadora de UNU-INWEH.
«Si seguimos evaluando la sostenibilidad de la inteligencia artificial únicamente en función de las emisiones de carbono, podríamos concluir erróneamente que las energías renovables limpian por completo la infraestructura de la IA. Sin embargo, eso resuelve un problema mientras genera otros nuevos, a menudo en regiones que no se benefician directamente de esta tecnología», añadió.
La paradoja de la eficiencia
Los impactos ambientales no terminan ahí. Paradójicamente, hacer que la inteligencia artificial sea más eficiente puede incrementar su huella ecológica total.
Kaveh Madani, coautor del informe y director de UNU-INWEH, explicó que «muchas personas creen que el impacto ambiental de la IA disminuye a medida que la tecnología se vuelve más eficiente, pero esa es solo una visión parcial del problema».
«Una inteligencia artificial más eficiente y una energía más barata fomentan un uso mucho mayor de estas tecnologías, lo que termina ampliando la huella global hasta niveles que superan con creces los ahorros obtenidos gracias a la eficiencia», concluyó.
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