El alto costo ambiental de la inteligencia artificial: ¿Cuánta agua y energía consume realmente?  

En el marco del Día de la Tierra, una fecha que invita a reflexionar sobre el impacto de nuestras acciones en el planeta, la inteligencia artificial (IA) se posiciona en el centro el debate ambiental. A medida que esta tecnología avanza y se integra en múltiples sectores, crecen también las preocupaciones por su huella ecológica, especialmente por el alto consumo energético y el uso intensivo de agua en los centros de datos que alojan modelos de IA.

Uno de los principales factores del alto consumo de agua de la IA es la necesidad de mantener refrigerados los servidores que procesan grandes volúmenes de información.

Según Néstor Andrés Jiménez, gerente de TI para países andinos en Schneider Electric, un centro de datos puede llegar a usar hasta 1,5 millones de litros de agua al día solo para enfriar sus sistemas.

“Un ejemplo fue la moda de transformar fotos al estilo Ghibli usando IA, que generó 215 millones de solicitudes y consumió alrededor de 215 millones de litros de agua para procesarlas”, explicó el experto.

¿Cuánta energía consume realmente la inteligencia artificial?

En ese contexto, Jiménez detalla cuatro formas en que la inteligencia artificial consume agua y cuánta energía realmente requiere para operar:

1. Consumo energético intensivo: La IA trabaja con vectores y realiza operaciones matriciales, lo que requiere el uso de GPUs especializadas para acelerar los procesos de aprendizaje automático implicando un alto consumo eléctrico. “Los centros de datos representan cerca del 3% del consumo energético global, y se estima que esa cifra aumentará antes de 2030″, señala Jiménez.
2. Huella hídrica invisible: No toda el agua utilizada por la IA proviene directamente del enfriamiento de servidores. También existe una huella hídrica indirecta asociada a la generación de la energía que alimenta estos centros. Dependiendo de la fuente (hidroeléctrica o térmica), se requieren hasta 4 litros de agua por cada kilovatio-hora producido. Al considerar la cantidad de megavatios que se consumen en operaciones de IA intensiva, el impacto se vuelve preocupante.
3. Extracción de materiales y construcción de infraestructura: El desarrollo de tecnologías renovables para alimentar los centros de datos como paneles solares o turbinas eólicas, también genera un impacto ambiental. La producción de estos sistemas requiere minerales como litio, cobre y tierras raras, cuya extracción y procesamiento demanda grandes volúmenes de agua.
4. Fabricación de hardware especializado para IA: El diseño y producción de chips avanzados como GPUs y TPUs, fundamentales para operar modelos de IA, requieren miles de litros de agua ultrapura para limpiar las obleas de silicio durante su fabricación. Esta agua no siempre es contabilizada, pero representa una parte significativa de la huella hídrica de la IA. Cuanto más complejos y potentes son los chips, mayor es el volumen de agua necesario para su elaboración.

En Perú, aún hay mucho por hacer. Aunque ya se produce un 10% de energía eléctrica a partir de renovables, según cifras del Ministerio de Energía y Minas, el crecimiento de la IA obliga a acelerar las inversiones en infraestructura sostenible.

“Schneider Electric también ha sido reconocida por su enfoque en la sostenibilidad y la eficiencia energética a nivel global. Según un artículo de Global Energy, la empresa promueve soluciones innovadoras para optimizar el consumo energético y fomentar el uso de energías renovables, contribuyendo a un suministro sostenible”, finalizó Jiménez.

Fuente: Difusión