¿Cuánta agua consume la IA? Demasiada

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Aunque el consumo de energía de la inteligencia artificial es enorme, su uso encubierto de agua ha pasado aparentemente desapercibido, con la necesidad de sistemas de refrigeración que consumen mucha agua y crean una huella de agua dulce de igual tamaño.

Al igual que ocurrió con la minería de criptomonedas por su elevado consumo de energía, la preocupación por las ramificaciones ecológicas de los centros de datos de IA está recibiendo su cuota de prensa negativa.

Ante el temor de una crisis en la gestión del agua, examinaremos por qué la IA ha desarrollado tal sed de agua, las posibles repercusiones medioambientales y si los propios algoritmos de la IA pueden ayudar a hacer de sí misma una entidad más sostenible.

Porque puede que el agua esté en todas partes, pero debemos tener cuidado de no escatimar ni una gota para pensar.

Puntos clave

  • La huella hídrica de la IA es igual a su sed de energía, ya que los centros de datos exigen una refrigeración basada en agua 24/7 para hacer frente a su demanda exponencial.
  • Una sola respuesta de 100 palabras de ChatGPT consume aproximadamente medio litro de agua.
  • El consumo de agua de la IA podría alcanzar los 6.600 millones de m³ en 2027, lo que equivale aproximadamente a la mitad del agua que consume el Reino Unido en un año.
  • Trasladar los centros de datos de IA a regiones más frescas y húmedas podría aliviar la presión sobre los suministros locales de agua.
  • Las soluciones del mundo real incluyen el traslado de los centros de datos de IA a regiones más húmedas y frías, y la I+D de sistemas de refrigeración de agua optimizados para la IA.

¿Qué es el consumo de agua de la IA y por qué los centros de datos están tan sedientos?

En pocas palabras, sin agua, los centros de datos que dan soporte a la inteligencia artificial simplemente se sobrecalentarían y autocombustionarían debido a la creciente demanda y complejidad de la carga de trabajo de la IA.

Si tenemos en cuenta que el ChatGPT de OpenAI requiere más de medio litro (50 cl) de agua para generar una sola respuesta de 100 palabras -lo que equivale a unas cinco frases cortas-, podemos ver dónde está el problema.

Dado que ChatGPT tiene ya más de 180 millones de usuarios, la demanda resultante de consumo de agua dulce es inmensa.

Se prevé que el consumo de agua de AI alcance los 6.600 millones de m³ en 2027, aproximadamente la mitad del agua que consume el Reino Unido en un año.

Los sistemas de refrigeración de los centros de datos, que se abastecen en gran medida de las reservas regionales de agua, son esenciales para mantener los servidores de IA a una temperatura ideal de funcionamiento de unos 70 °F, las 24 horas del día.

En consecuencia, los centros de IA requieren una refrigeración amplia, 24 horas al día y 7 días a la semana, a menudo mediante aire acondicionado alimentado por agua o torres de refrigeración, por no mencionar los efectos secundarios si la energía se genera mediante centrales de carbón, gas o nucleares.

Ni que decir tiene que ambos procesos gravan los recursos hídricos locales finitos, como embalses, ríos y capas freáticas subterráneas, que en algunas regiones ya están disminuyendo debido al cambio climático.

Impacto medioambiental del consumo de agua de la IA

A pesar de la doble amenaza que supone para la IA el consumo excesivo de energía y agua, quizá sea el impacto directo de esta última sobre la economía local y el entorno ecológico la consecuencia más visible.

Aunque todavía no se conoce del todo el impacto del cambio climático, la inmensa huella de agua dulce de la IA afecta a los recursos de las comunidades locales en zonas que actualmente sufren sequía o escasez de agua debido a la alteración de los patrones climáticos.

En estados como Texas y California, puntos neurálgicos de los centros de datos de IA, la población local ya está sufriendo las consecuencias de unas precipitaciones inferiores a las esperadas, y el creciente número de centros tecnológicos, con toda probabilidad, agotará aún más sus recursos hídricos.

Aquí, los residentes y las industrias que dependen del agua, como la agricultura y la ganadería, podrían, en el mejor de los casos, ver pronto cómo aumentan las tarifas del agua y, en el peor de los casos, ver cómo se agotan por completo sus reservas de agua debido a la sobredemanda.

Soluciones e innovaciones para reducir la huella hídrica de la IA

A pesar de todo el pesimismo asociado a la demanda cada vez mayor de recursos naturales y suministros energéticos por parte de la IA, quizás la propia IA podría ser su propia salvadora.

Haciendo un buen uso de sus complejos algoritmos, el aprendizaje automático (AM) podría ayudar en aspectos como la previsión de la demanda de agua, la optimización de los sistemas de reciclaje de agua e incluso la detección de fugas, todo lo cual podría ayudar a invertir la relación unidireccional de la IA con el consumo de agua.

Además, la IA también podría ayudar en la investigación y el desarrollo de técnicas de refrigeración por aire más avanzadas y supereficientes, como la refrigeración por inmersión a gran escala, como están haciendo Iceotope y Green Revolution Cooling (GRC).

Sin embargo, quizá la carga deba recaer en última instancia en los propios gigantes tecnológicos.

Esto podría implicar el traslado de los centros de datos de IA a lugares con una capa freática casi inexplotable o basar sus operaciones en lugares más fríos, como se está haciendo de forma pionera en Islandia, Finlandia y Noruega.

Una cosa es segura: la demanda de IA está creciendo, y el coste del agua es invisible para los usuarios finales: si te dejas un grifo abierto en casa, puede que lo notes en la factura del agua. Pero machacar a ChatGPT y a otros modelos con consultas será un coste invisible.

Lo esencial

Ya sea por la falta de conciencia de la gran huella de agua dulce de la IA o por la creencia de que la consecuencia de su insaciable demanda sólo afecta a quienes viven cerca de estos enormes centros de datos de IA, algo tiene que cambiar si queremos reducir la insaciable sed de la IA.

La incertidumbre del calentamiento global ciertamente no está ayudando, ya que los patrones climáticos cíclicos fiables están alterando el ciclo tradicional del agua, provocando sequías en todo el planeta.

Mientras se hacen esfuerzos por optimizar los procesos de refrigeración de los centros de datos, quizá sea aquí donde deba intervenir la IA.

Implementar los algoritmos propios de la tecnología para trabajar en la solución de un problema de su propia creación es un paso en la dirección correcta. Sin embargo, para quienes ya están lidiando con las consecuencias morales de la sed de IA, una solución no puede llegar lo bastante rápido.

Preguntas frecuentes

¿Cómo utiliza el agua la IA?

¿Cuánta agua utiliza AI?

¿Cómo puede AI utilizar menos agua?

¿Por qué es preocupante el consumo de agua de AI?

¿Cuál es el impacto medioambiental del consumo de agua de AI?

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Neil C. Hughes
Senior Technology Writer
Neil C. Hughes
Experto en Tecnología

Neil es un periodista tecnológico independiente con más de dos décadas de experiencia en tecnologías de la información. Reconocido como una de las Voces Principales en tecnología en LinkedIn y destacado por CIO Magazine y ZDNet por sus perspicaces aportes, Neil ha contribuido a publicaciones como INC, TNW, TechHQ y Cybernews, además de ser el anfitrión del popular podcast Tech Talks Daily.