El crecimiento acelerado de la Inteligencia Artificial (IA) no solo implica mayor consumo eléctrico, también demanda agua para enfriar la infraestructura que sostiene los modelos generativos.
Cada consulta realizada a plataformas como ChatGPT o Gemini activa centros de datos donde miles de procesadores trabajan en segundos. Ese procesamiento genera calor constante y obliga a utilizar sistemas de enfriamiento que dependen de circuitos hidráulicos especializados.
De acuerdo con el artículo Haciendo que la IA sea menos “sedienta”, una consulta mediana a modelos de lenguaje puede asociarse con decenas de mililitros de agua. En México, el estimado ronda los 23.966 mililitros por solicitud, lo que implica que una botella de 500 mililitros equivaldría aproximadamente a 21 consultas.
Infraestructura digital con costo hídrico
El sistema de enfriamiento en los centros de datos funciona mediante circuitos cerrados donde el agua absorbe el calor de los chips a través de intercambiadores de placas. Este proceso requiere tratamiento constante para evitar corrosión, acumulación de minerales o proliferación bacteriana.
Según especialistas en tratamiento hídrico, el proceso eficiente depende de cuatro fases:
- Pretratamiento, para eliminar sedimentos
- Purificación, que regula pH y minerales
- Desinfección, para evitar biopelículas
- Regeneración, que permite reutilizar el agua evaporada
Lucas Barrionuevo, cofundador de Somos PURA, explicó que cuando el sistema de enfriamiento es ineficiente, el consumo de agua puede duplicarse debido a evaporación excesiva y sobrecarga térmica.
“Cada vez que un modelo opera, genera calor y obliga a enfriar. Cuando el enfriamiento es ineficiente, el centro de datos gasta más agua para mantener los equipos estables; y conforme crece la demanda de IA, esa demanda hídrica se dispara”, señaló.
Demanda creciente y presión sobre recursos
El uso cotidiano de la IA —desde redactar correos hasta generar imágenes o analizar datos— multiplica la carga sobre los servidores. Aunque el proceso parece intangible para el usuario, el impacto físico es constante.
Especialistas advierten que el crecimiento de la IA no puede desligarse de su impacto ambiental, particularmente en países con estrés hídrico. México enfrenta condiciones de presión sobre acuíferos y sistemas de distribución en varias regiones, lo que convierte el uso eficiente del agua en un factor estratégico.
Leandro Barrionuevo, también cofundador de Somos PURA, sostuvo que el reto no es frenar la innovación tecnológica, sino incorporar sistemas de recirculación y filtrado que permitan operar sin incrementar innecesariamente la huella hídrica.
“No se trata de detener el avance digital, sino de asumir que su crecimiento tiene un costo que también se mide en metros cúbicos”, afirmó.
¿Qué implica para el futuro digital?
La expansión de modelos de IA generativa incrementa la demanda de centros de datos en distintas regiones del mundo. Si no se optimizan los sistemas de enfriamiento y recirculación, el consumo hídrico podría convertirse en un factor crítico para la sostenibilidad tecnológica.
Especialistas coinciden en que la gestión eficiente del agua será determinante para sostener la infraestructura digital sin comprometer recursos esenciales, especialmente en contextos de escasez.
La Inteligencia Artificial avanza con rapidez. El desafío ahora es garantizar que ese crecimiento no profundice la presión sobre uno de los recursos más estratégicos: el agua.