Agua Latinoamérica

2025

Puedes deletrear IA sin H2O, pero no hay IA sin él

October 1, 2025 14 MIN READ

La Revolución Digital nos otorga la ventaja de tener información disponible al alcance de nuestra mano. Como resultado, la cantidad de datos creados y almacenados está aumentando exponencialmente, al igual que el uso de inteligencia artificial (IA) (Figura 1). Esto, a su vez, hace proliferar el número de centros de datos (la “columna vertebral de Internet”) para dar cabida a las crecientes demandas. En particular, se espera que aumente la capacidad de los centros de datos a hiperescala (instalaciones masivas diseñadas para soportar computación a extremadamente gran escala)1.

La tasa dramáticamente acelerada de desarrollo y adopción tecnológica requiere una mayor consideración de su impacto en el desarrollo sostenible. Por ejemplo, los centros de datos consumen aproximadamente entre el 1 y el 1,5 % de la energía mundial y emiten aproximadamente el 0,5 % de los gases de efecto invernadero en EE. UU.2, 3, 4. Si bien el uso de energía en los centros de datos se ha investigado ampliamente, el uso del agua se ha estudiado menos1, 5, 6, aunque los estrechos vínculos entre la energía y el agua son bien reconocidos. Por ejemplo, se estima que se consume aproximadamente medio litro de agua para producir entre 10 y 50 respuestas de longitud media utilizando ChatGPT-37. Por lo tanto, el uso de agua aumenta rápidamente con los 2500 millones de solicitudes diarias estimadas de ChatGPT8. En consecuencia, es imperativo comprender mejor el uso del agua en los centros de datos3.

(a) Tendencias en la cantidad total de datos creados, capturado, copiado y consumido globalmente. Los datos son de IDC, Statista (2002)9. (b) Uso futuro previsto de la IA. La cifra es una modificación de un informe de Transforma Insights10.

Los centros de datos consumen agua directamente para refrigeración y acondicionamiento del espacio, así como indirectamente para la generación de electricidad, este último de los cuales es el mayor contribuyente al uso de agua del centro de datos (representa aproximadamente el 75 % de la huella hídrica, tradicionalmente obtenida mediante energía termoeléctrica)1, 4, 5. La cantidad de uso directo de agua puede ser considerable, lo que en conjunto coloca a los centros de datos entre las 10 principales industrias industriales o comerciales que consumen agua en los EE. UU.11. Por ejemplo, un centro de datos de 1 MW puede consumir 18.000 galones de agua por día para refrigeración 6, y el uso de agua de un centro de datos de tamaño mediano de 15 MW equivale aproximadamente a tres hospitales de tamaño promedio o dos campos de golf 12. A medida que aumenta el número de centros de datos, el uso de agua aumenta sustancialmente a su vez: se estima que el uso total de agua por parte de los centros de datos de EE. UU. será de 5,6 mil millones de galones en 2014 y 17,4 mil millones de galones en 202313, 14.

Tanto la cantidad de agua utilizada como su origen pueden ser controvertidas en algunas zonas con estrés hídrico1. Por ejemplo, el centro de datos de Google en The Dalles, Oregon, representó el 29 % (355 millones de galones) del consumo total de agua de la ciudad en 2021, lo que genera preocupación sobre el estrés hídrico local15. En otro caso, las regulaciones relacionadas con los acuíferos en Carolina del Sur permitieron a Google acceso gratuito para bombear 1,9 millones de L/d, mientras que se pidió a la empresa de agua local que redujera sustancialmente las extracciones1, 16, 17.

Huellas de los centros de datos de EE. UU. para: (a) agua, (b) escasez de agua, y (c) carbono. El agua se evaluó al nivel de subcuenca del código de unidad hidrológica de 8 dígitos. En la fila inferior, las ubicaciones sombreadas muestran el cuartil más favorable de subcuencas para (d) agua, (e) escasez de agua y (f) huella de carbono. En (e) y (f), el sombreado más oscuro indica subcuencas que se encontraban entre las ubicaciones ambientalmente más favorables tanto desde la perspectiva de la escasez de agua como de la huella de carbono. La figura es una modificación de Siddik et al. (2022) 4.

Aunque históricamente los centros de datos han utilizado agua potable, en algunos casos se ha avanzado en el uso de fuentes de agua recicladas y no potables1. También hay varios ejemplos de centros de datos que utilizan agua de mar para enfriar, incluida una instalación de Google en Finlandia y el centro de datos sumergido y sellado de Microsoft frente a las Islas Orcadas1, 18, 19. Microsoft se fijó el objetivo de reponer más agua de la que consume para 203020.

Las aguas residuales de los centros de datos se producen principalmente en forma de “purga”, que es la porción del agua de refrigeración que se retira de la circulación y luego se reemplaza con agua dulce para evitar la acumulación de contaminantes, por ejemplo, cuando el total de sólidos disueltos supera cinco veces el suministro de agua inicial. 4, 24.

Se han desarrollado varias métricas para evaluar el uso del agua en los centros de datos, incluidas3, 4, 21:

  • Huellas hídricas: uso consuntivo de agua dulce
  • Huellas de escasez de agua: contabilización del consumo de agua dulce y el potencial de privar a otros usuarios sociales y ambientales del agua de poder satisfacer sus demandas de agua
  • Eficacia del uso del agua (WUE): el uso total del agua de las instalaciones dividido por la energía que va al equipo de TI; se puede evaluar el “sitio” o la “fuente”, teniendo en cuenta el uso directo e indirecto del agua, respectivamente
  • Eficacia del uso de la escasez de agua: WUE teniendo en cuenta los aspectos sociales y ambientales de la escasez
  • Uso de agua por carga de trabajo: uso de agua normalizado al número de tareas del centro de datos
  • La disponibilidad limitada de los datos necesarios para dichos cálculos puede ser una de las razones por las que menos de un tercio de los centros de datos realizan un seguimiento de las métricas del agua y la conservación del agua suele ser una prioridad de baja clasificación1, 22. Además, el uso inconsistente de dichas métricas puede dificultar la comparación entre sistemas y estudios23.

Los valores de las métricas de uso de agua dependen de numerosos factores, incluida la intensidad del agua de las fuentes de energía de los centros de datos, el uso directo de agua para la refrigeración en el sitio y la ubicación física; por ejemplo, las temperaturas ambiente más bajas reducen los requisitos de refrigeración6 (Figura 2). Para los centros de datos de EE. UU., la huella hídrica operativa anual total se estima en 5,13×108 m3. Sin embargo, la huella de escasez de agua de 1,29×109 m3-eq es más del doble de ese valor. Esto indica que los centros de datos obtienen agua de manera desproporcionada de cuencas hidrográficas que experimentan una escasez de agua superior a la media. De hecho, aproximadamente el 20% de la huella hídrica directa de los servidores de los centros de datos de EE. UU. proviene de cuencas hidrográficas con estrés moderado a alto y casi la mitad de los servidores se abastecen total o parcialmente de plantas de energía ubicadas en regiones con estrés hídrico. Entre las subcuencas de EE. UU., solo el 5 % ofrece el desempeño ambiental más favorable tanto en términos de huella de seguridad hídrica como de huella de carbono (Figura 2f). Más de la mitad de las subcuencas (55%) no se encuentran entre los lugares favorables para ubicar un centro de datos para la reducción de agua o gases de efecto invernadero. El 40% restante de las subcuencas requiere hacer un equilibrio entre la seguridad hídrica y la huella de carbono 4.

Lei y cols. (2025) 3 demostró la importancia de considerar la eficiencia de la carga de trabajo al comparar el uso del agua entre centros de datos con diversas características del sitio. A nivel de carga de trabajo, el uso de agua en diferentes centros de datos varió más de 10.000 veces, en gran parte debido a la amplia variación en el consumo de agua por kWh de electricidad consumida y la eficiencia de la carga de trabajo del servidor 3. Otros factores importantes incluyeron la utilización del servidor, el tipo de sistema de refrigeración, la eficiencia de la infraestructura, la zona climática, el porcentaje de servidores inactivos y el ciclo de actualización del servidor.

Mejorar la eficiencia en el uso del agua se basa en una combinación de estos factores, de modo que los resultados óptimos deben adaptarse al centro de datos específico 3. La Figura 3 ilustra las diferencias en WUE en función de la zona climática y el tipo de sistema de refrigeración para EE. UU., que alberga aproximadamente el 25 % de los centros de datos del mundo 4. Como se muestra, los climas más cálidos (1A, 2A) tienden a tener una WUE más alta (consumen más agua), mientras que los climas más fríos (7, 8) tienden a tener una WUE más baja 25.

Eficiencia prevista en el uso del agua (WUE) en un a nivel de sitio (que tiene en cuenta el consumo directo) para las ocho zonas climáticas de EE. UU. (incluidas tres categorías de humedad: A = húmedo, B = seco y C = marino). Se modelaron tres tipos de sistemas de enfriamiento: Tipo 1 = economizador del lado de aire más enfriamiento adiabático (enfriador enfriado por aire), Tipo 2 = economizador del lado de aire más enfriamiento adiabático (enfriador enfriado por agua) y Tipo 3 = economizador del lado de agua (enfriador enfriado por agua). La figura es una modificación de Lei et al. (2023) 25.

En conjunto, los estudios existentes destacan que ignorar una faceta de la sostenibilidad del centro de datos, por ejemplo, el agua, podría llevar al desplazamiento parcial de los impactos de otra faceta, por ejemplo, la energía, lo que corrobora la importancia del análisis a nivel de sistemas para optimizar el uso de recursos a medida que la Revolución Digital continúa ganando impulso 6.

Referencias

  1. D. Mytton, “Consumo de agua del centro de datos”, Npj Clean Waterr, vol. 4, núm. 1, pág. 11 de febrero de 2021, doi: 10.1038/s41545-021-00101-w.
  2. IEA, “Centros de datos y redes de transmisión de datos”, IEA, 2025. En línea. Disponible: https://www.iea.org/energy-system/buildings/data-centres-and-data-transmission-networks
  3. N. Lei, J. Lu, A. Shehabi y E. Masanet, “El uso del agua en las cargas de trabajo de los centros de datos: una revisión y evaluación de los determinantes clave”, Resour. Conservar. Reciclaje, vol. 219, pág. 108310, junio de 2025, doi: 10.1016/j.resconrec.2025.108310.
  4. M. A. B. Siddik, A. Shehabi y L. Marston, “La huella ambiental de los centros de datos en los Estados Unidos”, Environ. Res. Lett., vol. 16, núm. 6, pág. 064017, junio de 2021, doi: 10.1088/1748-9326/abfba1.
  5. N. Lei y E. Masanet, “Estimaciones de PUE y WUE específicas del clima y la tecnología para centros de datos de EE. UU. utilizando un enfoque híbrido basado en estadística y termodinámica”, Resour. Conservar. Reciclaje, vol. 182, pág. 106323, julio de 2022, doi: 10.1016/j.resconrec.2022.106323.
  6. B. Ristic, K. Madani y Z. Makuch, “La huella hídrica de los centros de datos”, Sostenibilidad, vol. 7, núm. 8, págs. 11260–11284, agosto de 2015, doi: 10.3390/su70811260.
  7. P. Li, J. Yang, M. Islam y S. Ren, “Hacer que la IA sea menos ‘sedienta’: descubrir y abordar la huella hídrica secreta de los modelos de IA”, vol. arXiv:2304.03271v5, 2023.
  8. E. Roth, “OpenAI dice que los usuarios de ChatGPT envían más de 2500 millones de mensajes cada día”, The Verge, 21 de julio de 2025.
  9. IDC, Statista, “Volumen de datos/información creados, capturados, copiados y consumidos en todo el mundo de 2010 a 2020, con previsiones de 2021 a 2025 (en zettabytes)”, 2022. En línea. Disponible: https://www.statista.com/statistics/871513/worldwide-data-created/
  10. 1“Informe de previsión del mercado de inteligencia artificial 2020-2030”, Transforma Insights, 2022. En línea. Disponible: https://transformainsights.com/research/reports/ai-market-forecast-report-2030
  11. 1L. Marston, Y. Ao, M. Konar, M. M. Mekonnen y A. Y. Hoekstra, “Huellas hídricas de producción de los Estados Unidos en alta resolución”, Recurso hídrico. Res., vol. 54, núm. 3, págs. 2288–2316, marzo de 2018, doi: 10.1002/2017WR021923.
  12. 1D. FitzGerald, “Data Centers and Hidden Water Use”, Wall Street Journal, 24 de junio de 2015. En línea. Disponible: https://www.wsj.com/articles/data-centers-1435168386
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  14. 1A. Shehabi et al., “United States data center use report”, Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley, junio de 2016. En línea. Disponible: https://escholarship.org/uc/item/84p772fc
  15. 1Oregon Tech, “El uso de agua de Google está aumentando en Dalles, según muestran los registros, y habrá dos centros de datos más en el futuro”. 2022. En línea. Disponible: https://www.oreg onlive.com/silicon-forest/2022/12/googles-water-use-is-soaring-in-the-dalles-rec ords-show-with-two-more-data-centers-to-come.html
  16. 1B. Peterson, “La controvertida extracción de agua subterránea de Google genera dudas sobre quién es el propietario del agua de Carolina del Sur”, 2017. En línea. Disponible: https://www.postandcourier.com/news/ googles-controversial-groundwater-withdrawal-sparks-question-of-who-ownssouth-carolina-water/article_bed9179c-1baa-11e7-983e-03d6b33a01e7.html
  17. 1N. Sattiraju, “El costo secreto de los centros de datos de Google: miles de millones de galones de agua”, Bloomberg.com, 2020. En línea. Disponible: https://www.bloomberg.com/news/features/2020-04-01/howmuch-water-do-google-data-centers-use-billions-of-gallons
  18. 1J. Roach, “Microsoft considera que los centros de datos submarinos son confiables, prácticos y utilizan energía de manera sostenible”. Microsoft.com, 2020. En línea. Disponible: https://news.microsoft.com/innovation-stories/project-natickunderwater-datacenter/
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  21. 2Y. Chen, B. Stemple, M. Kumar y N. Wei, “La superficie celular muestra lacasa fúngica como biocatalizador renovable para la degradación de microcontaminantes persistentes bisfenol A y sulfametoxazol”, Environ. Ciencia. Technol., vol. 50, núm. 16, págs. 8799–8808, agosto de 2016, doi: 10.1021/acs.est.6b01641.
  22. 2K. Heslin, “Ignore el consumo de agua del centro de datos bajo su propia responsabilidad”, Uptime Institute, 17 de junio de 2016. En línea. Disponible: https://journal.uptimeinstitute.com/dont-ignore-water-consumption/
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  25. 2N. Lei, J. Lu, Z. Cheng, Z. Cao, A. Shehabi y E. Masanet, “Evaluación geoespacial de la huella hídrica para centros de datos a hiperescala en los Estados Unidos”, J. Phys. Conf. Ser., vol. 2600, núm. 17, pág. 172003, noviembre de 2023, doi: 10.1088/1742-6596/2600/17/172003.

Acerca del autor

Dr. Brooke K. Mayer es profesora en el Departamento de Ingeniería Civil, de Construcción y Ambiental como parte de la Facultad de Ingeniería Opus de la Universidad de Marquette y líder en el Centro de Ciencias y Tecnologías para la Sostenibilidad del Fósforo (STEPS). Ella tiene M.S. y doctorado. Licenciatura en Ingeniería Civil con énfasis en ingeniería ambiental de la Universidad Estatal de Arizona.

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