El uso de la IA no solo demanda energía, sino también grandes cantidades de agua para enfriar los servidores que procesan nuestras consultas. Cuánto se consume, qué se está haciendo para reducirlo y por qué es clave exigir más transparencia.
MIRÁ TAMBIÉN | «Esperando la carroza» vuelve a los cines en su 40° aniversario
En las últimas semanas, surgió una preocupación inesperada en torno a la inteligencia artificial: su consumo desmedido de agua. ¿Puede un chatbot como ChatGPT estar relacionado con la sequía de ríos y lagos? Aunque suene exagerado, la conexión es real.
Cada vez que usamos una herramienta de IA generativa, nuestras solicitudes son procesadas en grandes centros de datos donde los servidores, tras millones de cálculos, se recalientan y necesitan sistemas de refrigeración. Una de las principales formas de enfriamiento es mediante el uso intensivo de agua, que se evapora en el proceso, generando una significativa «huella hídrica».
Según una investigación del Washington Post, el consumo varía de acuerdo a la ubicación y método de refrigeración del centro de datos. En Iowa, por ejemplo, los centros de Microsoft usaron el 6% de toda el agua disponible en el distrito; en The Dalles, Oregón, los de Google consumieron casi el 25% del suministro de la ciudad.
MIRÁ TAMBIÉN | El DT del PSG desafía las críticas antes de la semifinal clave
David Soto, especialista en IA y director en Softtek, explicó a TN Tecno que ChatGPT puede utilizar entre 0,5 litros de agua cada 5 a 50 consultas. Un correo breve redactado por IA puede consumir hasta 3 litros de agua y un informe de 10 páginas, alrededor de 60 litros. Aunque los nuevos modelos como GPT-4.5 son más eficientes, el problema persiste.
Pero la generación de respuestas no es la única fuente de consumo. El entrenamiento de los modelos también es extremadamente demandante. Para el desarrollo de GPT-3, se evaporaron aproximadamente 700.000 litros de agua, y para modelos más recientes, esa cifra puede llegar a los 2,7 millones de litros.
Las empresas aún informan poco sobre su huella ambiental. Se manejan indicadores como el PUE (eficiencia energética) y WUE (eficiencia hídrica), pero no hay estándares de transparencia claros. Especialistas recomiendan exigir reportes públicos, etiquetado ambiental de los modelos y optimización de infraestructuras.
MIRÁ TAMBIÉN | «El Villano» compartió su experiencia tras ser diagnosticado con VIH
A pesar de algunas promesas de sostenibilidad, como la de Google de reponer el 120% del agua utilizada para 2030, la realidad muestra avances lentos: en 2023 apenas repusieron el 18%. Sin embargo, algunas iniciativas innovadoras ya están en marcha, como sistemas de reutilización de respuestas para ahorrar recursos o el desarrollo de centros de datos submarinos en China.
La expansión del uso de IA, advierten expertos, implica también un aumento de su impacto ambiental: para 2027, el consumo de agua para alimentar la IA podría requerir entre 4,2 y 6,6 mil millones de metros cúbicos. Hoy, los centros de datos ya representan el 2% del consumo global de electricidad y un porcentaje creciente de las emisiones mundiales.
Entender que cada interacción digital tiene un costo ambiental —desde ver una película en streaming hasta pedirle a una IA que nos convierta en personajes de Ghibli— es fundamental para impulsar prácticas más responsables y exigir mayor compromiso de las compañías tecnológicas.
Fuente: TN
Foto: Archivo
