Consumo actual y proyectado de agua asociado a la infraestructura de Inteligencia Artificial

 

Consumo actual y proyectado de agua asociado a la infraestructura de Inteligencia Artificial

El consumo de agua vinculado a la Inteligencia Artificial (IA) se materializa principalmente a través de la operación de centros de datos que requieren refrigeración continua. La mayor parte del consumo directo se produce en sistemas de enfriamiento evaporativo, donde una fracción significativa del agua se pierde por evaporación durante la disipación térmica (Li et al., 2023).

Consumo actual (datos observados, no proyectados)

Investigaciones sectoriales y reportes corporativos permiten estimar el consumo real actual de agua de los centros de datos a escala global. Análisis independientes sitúan el consumo anual mundial en torno a 560 mil millones de litros de agua por año para la operación de centros de datos (EthicalGeo, s. f.).

Convertido a escala temporal:

560.000.000.000 litros/año ÷ 8.760 horas/año ≈ 63.926.940 litros por hora.

Equivalencia ilustrativa:

63.926.940 ÷ 2.500.000 litros (piscina olímpica estándar) ≈ 25–26 piscinas olímpicas por hora.

Esta cifra representa un promedio global actual y no distingue entre consumo directo (enfriamiento in situ) e indirecto (agua utilizada en generación eléctrica).

En términos corporativos específicos, Google reportó un consumo aproximado de 23 mil millones de litros de agua en 2023 en sus centros de datos globales, mientras que Meta reportó cerca de 2,9 mil millones de litros en el mismo período, lo que confirma que el consumo es medible y significativo en actores individuales del sector (Google, 2023; Meta, 2023).

Consumo proyectado bajo expansión acelerada de IA

Bajo escenarios de crecimiento acelerado de IA generativa, Li et al. (2023) estiman que el consumo global anual podría situarse entre 4.200 y 6.600 millones de m³ por año hacia 2027.

Conversión:

4.200 millones m³ = 4,2 billones de litros/año
6.600 millones m³ = 6,6 billones de litros/año

Escenario bajo:

4.200.000.000.000 ÷ 8.760 ≈ 479 millones de litros por hora
≈ 192 piscinas olímpicas por hora

Escenario alto:

6.600.000.000.000 ÷ 8.760 ≈ 753 millones de litros por hora
≈ 301 piscinas olímpicas por hora

Por lo tanto, el rango proyectado equivale aproximadamente a 190–300 piscinas olímpicas por hora, dependiendo del escenario de crecimiento y de las mejoras en eficiencia hídrica y energética.

Comparación estructural

Consumo actual estimado:
≈ 25–26 piscinas por hora

Escenario proyectado alto:
≈ 301 piscinas por hora

La diferencia implica un aumento potencial superior a diez veces respecto al consumo promedio actual si la expansión tecnológica no incorpora mejoras sustanciales en eficiencia o transición hacia sistemas con menor intensidad hídrica.

Consideración técnica

El consumo hídrico varía según:

• Tipo de sistema de enfriamiento (evaporativo vs. aire vs. circuito cerrado).

• Localización geográfica y estrés hídrico regional.

• Matriz energética utilizada.

• Grado de reutilización de agua tratada.
  
  

No todo el volumen retirado se pierde permanentemente; sin embargo, en sistemas evaporativos una fracción relevante se consume netamente por evaporación (Li et al., 2023).

Conclusión

Los datos actuales indican que la infraestructura digital ya consume volúmenes relevantes de agua dulce a escala global. Las proyecciones muestran que, bajo expansión acelerada de IA, el consumo podría multiplicarse significativamente en los próximos años. El desafío técnico y regulatorio consiste en desacoplar crecimiento digital de presión hídrica mediante eficiencia tecnológica, transparencia de métricas y gestión sostenible del recurso.

Referencias

EthicalGeo. (s. f.). The cloud is drying our rivers: Water usage of AI data centers.

Google. (2023). Environmental Report 2023.

Li, P., et al. (2023). Making AI less “thirsty”: Uncovering and addressing the secret water footprint of AI models. arXiv:2304.03271.

Meta. (2023). Sustainability Report 2023.