El impacto del consumo de agua al interactuar con ChatGPT: ¿Cuánto gasta realmente?

Google ha estimado que cada interacción típica con su chatbot Gemini utiliza aproximadamente 0.26 mililitros de agua, lo que se traduce en alrededor de cinco gotas. Sin embargo, al considerar la cantidad de agua necesaria para producir la electricidad que alimenta los centros de datos, esta cifra se eleva a aproximadamente 0.725 mililitros, lo que representa un incremento del 179%. Investigaciones previas sugieren que, al examinar estos consumos a mayor escala, la huella hídrica de la inteligencia artificial (IA) podría ser considerablemente mayor. Por ejemplo, un estudio de 2023, coescrito por el profesor Shaolei Ren de la Universidad de California, Riverside, estimó que un modelo anterior de ChatGPT podía consumir hasta medio litro de agua por cada 10 a 50 interacciones con el chatbot.

Comparativa con otros sectores

El impacto hídrico de la IA resulta complicado de contextualizar. Según estimaciones de Levi’s, produciendo un solo par de jeans se requieren hasta 3,800 litros de agua, mientras que una camiseta de algodón consume alrededor de 2,720 litros. A nivel global, el consumo anual de café y té asciende a aproximadamente 140 billones de litros. Aunque estas cifras superan con creces el consumo estimado de agua por cada consulta a un chatbot, incluyen factores como el agua de lluvia, el riego y la contaminación asociada a la agricultura e industria. La preocupación principal radica en el rápido aumento de la demanda de recursos hídricos por parte de la IA y en las regiones donde se lleva a cabo este consumo.

Investigaciones de Ren predicen que las operaciones de IA a nivel mundial podrían requerir entre 4.2 y 6.6 billones de litros de agua anuales para 2027, equivalentes a entre cuatro y seis veces el consumo total de agua en Dinamarca. Esta magnitud de demanda plantea serias dudas sobre el consumo real de agua de la IA, especialmente a medida que los centros de datos se instalan en áreas ya afectadas por escasez hídrica.

Desafíos en la medición del consumo hídrico

Determinar la cantidad exacta de agua que consume un solo prompt representa un desafío. La estimación depende significativamente de lo que se mida. En un estudio de septiembre de 2026, investigadores de Northeastern University y Boston University introdujeron un modelo llamado «Water Cost of Intelligence» (WCI), que considera el agua utilizada directamente en los centros de datos, la necesaria para la producción de electricidad y la escasez hídrica de la región. Este enfoque explica la diferencia en las estimaciones de Google, que solo considera el agua consumida en sus instalaciones sin incluir el consumo energético asociado.

Otro factor que complica la asignación de un número fijo por consulta es que no todas las solicitudes requieren el mismo nivel de procesamiento. Ren menciona que, si bien pueden realizarse estimaciones para tareas definidas en condiciones controladas, una sola solicitud no representa un trabajo homogéneo. Puede resultar en respuestas breves o requerir razonamientos complejos, involucrando múltiples interacciones con el modelo.

Consumo hídrico en el contexto de la energía

La relación entre el consumo de agua de un centro de datos y el agua necesaria para generar electricidad es crucial. Un centro de datos puede utilizar una cantidad mínima de agua in situ, pero depender de una mayor generación eléctrica que, a su vez, consume más agua en otras localidades. Esta interacción se vuelve particularmente relevante durante los meses de verano, cuando la demanda energética tiende a aumentar.

Arif Gasilov, experto en recursos naturales y energía, plantea interrogantes sobre la utilidad de las estimaciones por consulta. Los servidores pueden manejar miles de solicitudes simultáneamente, pero también requieren electricidad únicamente para estar operativos. Generalmente, el consumo hídrico atribuido a una solicitud específica se calcula a través de promedios en lugar de medirse de manera directa. Gasilov señala que gran parte del consumo de agua proviene del funcionamiento constante de los servidores, más que del agua utilizada por cada solicitud individual.

Compromisos y soluciones para la sostenibilidad

El consumo de agua no es el único aspecto a considerar. Un centro de datos que utiliza recursos hídricos abundantes puede ejercer menos presión sobre el medio ambiente en comparación con uno que dependa de sistemas municipales limitados o acuíferos en regiones desérticas. Esto puede tener un impacto significativo en las comunidades locales y en la disponibilidad de recursos hídricos.

Gasilov también destaca que las iniciativas para reducir el consumo de agua pueden implicar compensaciones. Por ejemplo, los sistemas de refrigeración de circuito cerrado que reutilizan agua pueden disminuir el consumo en los centros de datos, pero algunos de estos sistemas requieren más electricidad, lo que podría aumentar el consumo de agua en las plantas de energía que los abastecen. Además, plantea dudas sobre si las mejoras en la eficiencia podrán mantenerse al ritmo del crecimiento acelerado del uso de la IA, sugiriendo que el aumento en la eficiencia podría no ser suficiente para contrarrestar el incremento en el número de usuarios de estas plataformas.