Centros de datos e IA: ¿cuánta agua consumen y cómo podrían reducir el impacto de su huella?
“Protejan nuestra agua”, “Agua para las personas, no para la IA”, proclaman las pancartas de protesta. Indignados por el consumo de agua, el gasto energético y la contaminación, se protesta cada vez más contra la rápida expansión de los centros de procesamiento de datos en Estados Unidos, mientras las empresas tecnológicas trabajan para ampliar rápidamente la capacidad dedicada a la IA.
Muchos centros de procesamiento de datos dependen, al menos en parte, del agua para absorber el calor del aire o de las superficies y, al evaporarse, provocar enfriamiento. Los procesadores de los centros de procesamiento de datos pueden alcanzar temperaturas internas de hasta 176 °F (80 °C).
No cabe duda de que los centros de procesamiento de datos consumen cantidades significativas de energía, pero el consumo de agua es un tema más complejo. Las afirmaciones que circulan por Internet aportan poca claridad, y van desde artículos que sostienen que los chatbots pueden consumir 500 ml de agua por consulta hasta comentaristas en línea que afirman que el problema del consumo de agua de la IA es inexistente. Además, los datos de consumo facilitados por las empresas tecnológicas suelen ser incompletos e inconsistentes.
Los expertos subrayan que, en general, el consumo de agua de los centros de procesamiento de datos es menor en comparación con el de la agricultura y ciertos tipos de industria manufacturera. Investigadores han estimado que los sistemas de refrigeración de los centros de procesamiento de datos consumieron 66.000 millones de litros de agua en 2023, menos del 1% del consumo del país.
Sin embargo, esa cifra podría aumentar considerablemente con la rápida expansión de los centros de procesamiento de datos de IA, lo que quizá no suponga un gran problema para regiones con abundantes recursos hídricos, pero podría agravar significativamente la situación en lugares azotados por la sequía.
Afortunadamente, los ingenieros afirman que hay muchas medidas que se pueden tomar para reducir la presión sobre los recursos hídricos.
“Hay muchas buenas ideas”, afirma Fengqi You, experto en sistemas energéticos de la Universidad de Cornell. Si se le suman los esfuerzos por reponer y restaurar los recursos hídricos naturales, “hay muchas posibilidades de que, con el tiempo, se pueda lograr un consumo neto de agua cero para la refrigeración in situ”.
Más energía y una mejor ubicación
Los recientes avances en tecnología de IA ya han reducido la demanda de agua de muchos centros de procesamiento de datos. El ingeniero eléctrico e informático Shaolei Ren, de la Universidad de California en Riverside, afirma que la estimación (hecha en 2024) según la cual redactar un correo electrónico breve consume 500 mililitros de agua ya quedó obsoleta, pues los modelos de IA se han vuelto más eficientes. En 2025, Google estimó que se gastan cinco gotas de agua en procesar una consulta de longitud media con Gemini.
Pero incluso las cantidades más pequeñas se acumulan. El grupo de You predijo que, para 2030, los centros de procesamiento de datos de EE.UU. podrían consumir entre 731.000 millones y 1,12 billones de litros al año. Esta última cifra equivale aproximadamente al suministro anual de agua potable de la ciudad de Nueva York.
No obstante, estas cifras tienen en cuenta no solo la refrigeración, sino también una mayor cantidad de agua utilizada para generar la electricidad que alimenta los centros de procesamiento de datos. Por ello, el consumo de agua puede reducirse significativamente si se pasa a la energía solar y eólica, que requieren poca o ninguna agua para funcionar.
You añade que las empresas deberían ubicar los centros de procesamiento de datos en zonas menos propensas a la sequía y con abundantes fuentes de energía renovable, en lugar de construirlos en lugares con escasez de agua. La elección estratégica de la ubicación, junto con otras medidas, podría reducir la huella hídrica de la IA hasta en un 86%, afirma.
Nuevas tecnologías de refrigeración
Los avances en las tecnologías de refrigeración también contribuyen. Los centros de procesamiento de datos más modernos especializados ya son más eficientes en el uso del agua que sus predecesores.
Los centros de procesamiento de datos anteriores a la IA usan ventiladores para evacuar el calor de los estantes repletos de procesadores, y luego emplean sistemas de refrigeración que canalizan agua fría por el edificio para enfriar de nuevo el aire caliente. El agua calentada se conduce a una torre de refrigeración que elimina el calor, pero que también pierde parte del agua a la atmósfera. Este enfriamiento por evaporación consume mucha agua, afirma Eric Masanet, de la Universidad de California en Santa Bárbara.
Sin embargo, los procesadores de los centros de procesamiento de datos de IA, que consumen mucha energía, generan tanto calor que resulta difícil disiparlo solo con aire. Por eso, muchas empresas tecnológicas —como Amazon, Microsoft y Google— utilizan una técnica más eficiente denominada “refrigeración líquida”.
En este método, un sistema de tuberías llenas de agua, a veces mezclada con sustancias químicas que regulan la temperatura, discurre por encima del hardware, enfriando los procesadores directamente en lugar de enfriar todo el centro de procesamiento de datos. Y como se trata de un sistema de circuito cerrado, no se pierde agua.
Pero cuando hace mucho calor o hay mucha humedad, los centros necesitan poner en marcha métodos adicionales que impliquen el uso de agua; uno consiste en rociar con agua el aire que rodea los tubos. El ingeniero mecánico Vaibhav Bahadur, de la Universidad de Texas en Austin, afirma que la mayoría de los centros de procesamiento de datos de IA de Texas solo utilizan este tipo de refrigeración basada en agua durante los períodos más calurosos del verano.
Aun así, él y sus colegas han estimado recientemente que el creciente número de centros de procesamiento de datos del estado —que actualmente consumen menos del 1 % de la demanda de agua del estado— podría llegar a utilizar entre el 3 % y el 9 % de esa agua para 2040. No obstante, espera que esa cifra se reduzca considerablemente.
“Los centros de procesamiento de datos se están volviendo mucho más eficientes en su uso del agua”, afirma.
De hecho, los recientes avances tecnológicos han facilitado evitar la refrigeración por agua, incluso en climas cálidos, afirma Josh Parker, responsable de sostenibilidad de NVIDIA, la empresa que diseña muchos de los procesadores que equipan los centros de procesamiento de datos especializados en IA. Su última generación de procesadores funciona a temperaturas tan altas que pueden refrigerarse con agua a unos 113 °F (45 °C), lo que, según Parker, es significativamente más cálido que los métodos tradicionales. Esto reduce la necesidad de recurrir a la refrigeración por agua.
“Basta con utilizar grandes ventiladores eficientes para refrigerar la infraestructura, y el aire ambiente es suficiente para disipar el calor”, explica Parker.
Ren advierte de que algunas empresas quizá no quieran que sus procesadores funcionen a temperaturas tan altas, ya que esto puede afectar al rendimiento computacional, mientras que otras también albergan en el mismo espacio servidores no dedicados a la IA que no soportan el calor. No obstante, se están desarrollando otras tecnologías de refrigeración.
Algunas se basan en sistemas de tuberías de diseño sofisticado que extraen el calor de los procesadores de forma aún más eficaz. Varias empresas estadounidenses están explorando la refrigeración por inmersión, en la que el hardware del centro de datos se sumerge en un depósito lleno de líquido refrigerante. En China, algunas empresas han adoptado un enfoque similar instalando centros de procesamiento de datos en el océano, aunque esto dificulta el acceso en caso de que sea necesario sustituir o actualizar el hardware, señala Bahadur.
Un portavoz de OpenAI remite a una página web en la que se describen los planes de la empresa para minimizar el consumo de agua, mientras que Google se propone reponer el 120% del agua dulce que consumen sus centros de procesamiento de datos para 2030 a través de proyectos de gestión responsable del agua.
Algunas empresas también están encontrando formas de aprovechar el calor residual de los centros de datos para ayudar a abordar otros retos de sostenibilidad, como reducir la dependencia de los combustibles fósiles en la calefacción de los edificios.
El futuro del consumo de agua de la IA depende de las decisiones que se tomen en los próximos años, afirma Masanet: la ubicación de los centros de procesamiento de datos, su infraestructura energética local y su clima, así como su diseño. “Si eliges un conjunto de opciones, tu cifra se disparará”, afirma. “Si eliges otro, se reducirá considerablemente”.
Este artículo apareció originalmente en Knowable en español, una publicación sin ánimo de lucro dedicada a poner el conocimiento científico al alcance de todos. Suscríbase al boletín de Knowable en español.