Se acusa a la IA de tener sed: qué ocurre realmente con el agua
Centros de datos y agua: dónde acaban los hechos y empiezan las historias de miedo
Tras un verano récord de calor en Europa y a las puertas de las elecciones de mitad de mandato de noviembre en Estados Unidos, los centros de datos se encuentran cada vez más presionados a ambos lados del Atlántico. En el Reino Unido, las compañías de suministro de agua aseguran que los centros de datos utilizan a diario 6,6 millones de litros de agua de la red pública. En Estados Unidos, parte del electorado los relaciona con el aumento de las facturas de electricidad. Bloomberg calificó la oposición a los centros de datos como uno de los temas decisivos de las elecciones de mitad de mandato.
En el debate público se ha asentado un relato sencillo: se construyen demasiados centros de datos y demasiado deprisa, también en zonas áridas, y se sacrifican los intereses de la población local en aras del desarrollo de la infraestructura informática y la inteligencia artificial. Los motivos de queja han existido: en el pasado, el ahorro de agua no siempre se tuvo en cuenta al diseñarlos. Pero hoy el debate se apoya a menudo en cifras que van de las obsoletas a las erróneas. Algunas afirmaciones exageran el problema en varios órdenes de magnitud, mientras que otras, incluidas las que repite la propia industria, lo minimizan. Los datos equivocados pueden llevar a elegir mal los emplazamientos, orientar incorrectamente las inspecciones y perder la confianza pública.
Una de las frases más conocidas del debate sobre la IA dice: «Cada conversación con ChatGPT se bebe una botella de agua». No hay pruebas fiables que la respalden, ni siquiera por parte del autor de la estimación original. La cifra procede del estudio «Making AI Less “Thirsty”», de los investigadores de la Universidad de California en Riverside Pengfei Li, Jianyi Yang, Mohammad A. Islam y Shaolei Ren. Se trataba de un cálculo basado en datos públicos, no de la lectura de un contador en un centro de datos.
Un análisis de The Washington Post publicado en 2024 hizo viral la estimación. Más tarde, Ren señaló que probablemente se había exagerado mucho el cálculo para GPT-4: según su estimación revisada, el consumo total es de unos 15 ml por consulta, de los cuales 5 ml corresponden al agua utilizada para refrigerar directamente en el centro de datos. En agosto de 2025, Google informó de que una consulta de texto mediana a su IA Gemini consumía 0,26 ml de agua en sus instalaciones, unas cinco gotas.
Las estimaciones siguen difiriendo en más de mil veces: el resultado depende del modelo, el lugar y la estación, y, sobre todo, de qué costes se incluyan en el cálculo. Tampoco hay una respuesta única porque las empresas divulgan los datos de manera distinta. Por eso, una respuesta honesta a la pregunta de cuánta agua consume una consulta es un intervalo, y además amplio, no una cifra universal expresada en botellas.
No todos los centros de datos refrigeran sus equipos de la misma manera. En 2024, Google informó de que una de sus instalaciones en Texas utilizó unos 10.000 galones de agua en todo el año, aproximadamente lo que consume un hogar en dos meses. La instalación de la compañía que más agua consume, situada en Iowa, utilizó unos mil millones de galones. Una misma empresa, un mismo año: una diferencia de cien mil veces, debida principalmente a la tecnología de refrigeración y al clima.
También es importante distinguir entre extracción y consumo de agua. Un centro puede captar agua de un río, hacerla pasar por intercambiadores de calor y devolverla al río un poco más caliente. Eso no es lo mismo que extraer agua de un acuífero y evaporarla a la atmósfera. Si ambos escenarios se reducen a una sola cifra, el impacto real sobre los recursos hídricos queda oculto.
A escala nacional, los centros de datos suelen representar una pequeña parte del consumo de agua. En Estados Unidos, su consumo directo anual equivale al 0,3 % del suministro público de agua. Los campos de golf estadounidenses utilizan unas 30 veces más agua que todos los centros de datos del país juntos. La agricultura tiene una escala aún mayor: según el Informe Mundial de las Naciones Unidas sobre el Desarrollo de los Recursos Hídricos, representa alrededor del 70 % de las extracciones mundiales de agua dulce.
Pero las estadísticas nacionales no borran las consecuencias locales. Si de repente aparece una gran instalación en un municipio pequeño y extrae a diario millones de galones, su impacto allí se nota más que el de miles de consumidores dispersos por todo un continente. Por eso es comprensible la preocupación de los residentes: los centros de datos son visibles y se concentran en lugares concretos, aunque su proporción total a escala nacional sea pequeña.
El crecimiento de la IA no implica necesariamente un aumento del consumo de agua. Los nuevos centros utilizan sistemas de refrigeración de circuito cerrado, refrigeración por inmersión —sumergir los equipos en un líquido especial— y acuerdos para emplear agua depurada y reutilizada. Estas soluciones también son necesarias por la elevada carga térmica de los sistemas de IA actuales.
Microsoft, Google y Amazon —los tres mayores proveedores de servicios en la nube, conocidos como hiperescaladores— se han comprometido a devolver a los sistemas hídricos más agua de la que consumen para 2030. En la Unión Europea, los centros de datos con una potencia superior a 500 kW deben informar anualmente sobre su uso del agua. La regulación seguirá desempeñando un papel importante.
Según los datos disponibles, los centros de datos de IA representan un pequeño consumidor de agua a escala nacional, pero su impacto es real, sobre todo a nivel local. Las nuevas soluciones de ingeniería, una planificación más cuidadosa y la regulación ayudan a reducirlo. Sin embargo, la contabilidad sigue siendo un punto débil. Un sistema de informes estandarizado y verificado por terceros independientes para cada instalación —sobre extracción, vertido y consumo efectivo— tendría un coste relativamente bajo para el sector y podría reforzar la confianza de la población local.
Mientras no haya una contabilidad precisa y comparable, las cifras erróneas alimentarán tanto una alarma infundada como una confianza fuera de lugar. Para que el debate público y las decisiones de las autoridades puedan seguir el ritmo del desarrollo de la IA, el sector necesita informar con transparencia y honestidad.
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Toda tecnología nueva tiene una etapa muy cómoda: primero la presentan como la salvación de la humanidad; después descubren que la salvación viene con factura de electricidad, consumo de agua y domicilio en un municipio concreto. Entonces empieza el ritual de siempre: las empresas hablan de progreso, los vecinos cuentan los recursos y los políticos eligen la cifra que mejor cabe en un cartel. En este planteamiento, el centro de datos no es tanto una infraestructura como una pantalla estupenda para proyectar sospechas mutuas.
La incertidumbre resulta especialmente útil. Cuando las mediciones de distintos emplazamientos difieren en varios órdenes de magnitud, cada parte puede elegir su propio denominador: el sector, para mostrar que su proporción es pequeña a escala nacional; sus críticos, para describir la carga que soporta una ciudad. Ambas afirmaciones pueden ser formalmente ciertas y, aun así, los vecinos seguirán sin una respuesta clara. Aquí las estadísticas funcionan como un traje hecho a medida: a quien le interesa, le sientan la modestia; a quien le conviene, le inflan la amenaza.
Las tecnológicas prometen devolver a la naturaleza más agua de la que han extraído. Suena noble, pero, sin una metodología común ni datos verificables, el «saldo hídrico positivo» corre el riesgo de convertirse en la versión corporativa de «lo hemos calculado todo, pero no vamos a enseñar la tabla». Las intenciones se miden en presentaciones; la confianza, en el acceso a cifras que puedan comprobarse sin depender de una nota de prensa.
Hay otro problema, el de la escala local. La proporción nacional puede parecer casi invisible hasta que llega una nueva instalación a una ciudad pequeña, donde las tuberías no saben leer informes sobre promedios nacionales. Entonces se descubre que el apoyo de la comunidad no es un recurso infinito que pueda refrigerarse en un circuito cerrado.
La regulación y las soluciones de ingeniería pueden reducir el impacto, pero no sustituirán la transparencia. Si las empresas están realmente dispuestas a responder por las consecuencias, no les costará divulgar de forma uniforme la extracción, la devolución y el consumo efectivo de agua de cada centro, con una verificación independiente. Si los datos siguen sin ser comparables, la sospecha ocupará el vacío como es natural y, a diferencia del agua, no se evaporará.
Mientras crece la IA, la sociedad obtiene no solo más capacidad de cálculo, sino también la vieja disputa sobre quién fija el precio del progreso. Es cómodo considerarlo un debate técnico: así no hace falta hablar de quién se lleva los beneficios y quién tiene la instalación al lado de casa. Pero esa es precisamente la cuestión que determina si el centro de datos pasará a formar parte de la economía local o será un monumento a la confianza corporativa de que, al final, los vecinos se acostumbrarán.
