Imagina un edificio del tamaño de varias manzanas, silencioso por fuera pero rugiendo por dentro con el zumbido constante de miles de ordenadores. No almacena archivos, ni sirve páginas web. Está aprendiendo. Aprende a escribir, a dibujar, a conversar. Y para hacerlo, necesita agua. Mucha agua. Tanta que, según un libro reciente, un solo centro de datos podría consumir 1.000 veces más que una ciudad de 88.000 personas. Suena a ciencia ficción. Pero la realidad, aunque menos extrema, es igual de preocupante.
El error que revela una verdad incómoda
El libro Empire of AI, escrito por Karen Hao, sacudió las redes con esa cifra descomunal. Un centro de datos consumiendo más agua que una ciudad entera. Pero las cosas no son tan simples. Andy Masley, analista especializado en energía y clima, revisó los cálculos y encontró una confusión crítica extracción no es consumo. Extraer agua significa retirarla de un río o acuífero, usarla para refrigerar máquinas y devolverla, a menudo más caliente pero aún utilizable. Consumirla implica que se evapora, se pierde, no vuelve al sistema.
Según Masley, el consumo real del centro de datos proyectado en Cerrillos, Chile, sería solo un 22% del consumo de la ciudad o un 3% del sistema municipal. Una diferencia brutal. Y la causa del desfase parece estar en un malentendido burocrático. Hao solicitó datos al Servicio Municipal de Agua Potable y Alcantarillado de Chile, pero la respuesta no incluía unidades. Ella asumió litros. Lo más probable es que fueran metros cúbicos. Mil veces más. Un error de unidad, un error de mil.
La autora ha reconocido la posible confusión y ha vuelto a consultar a la SMAPA para clarificar los números. Pero más allá del fallo puntual, queda una pregunta incómoda ¿cuánta agua necesita realmente la inteligencia artificial?
"El problema está en que Hao solicitó la cantidad en litros, pero le respondieron sin especificar las unidades y todo indica que en realidad eran metros cúbicos, de ahí ese desfase tan grande" - Andy Masley, analista energético y autor de The Weird Turn Pro
Gotas que se convierten en ríos
En septiembre de 2024, un estudio del Washington Post reveló que generar un texto de cien palabras con ChatGPT requiere 519 mililitros de agua. Eso es más de medio vaso. Ahora imagina miles de millones de consultas diarias. Google, por su parte, asegura que cada consulta a su modelo Gemini consume apenas 0,26 mililitros. Menos que una cucharadita. Cinco gotas. Una pregunta, cinco gotas. Pero millones de preguntas, ríos enteros.
La gran paradoja es que estos cálculos rara vez incluyen el impacto completo del ciclo de enfriamiento, la evaporación en torres de refrigeración o el estrés hídrico local. En zonas ya afectadas por sequía, como la región de Cerrillos, incluso un consumo del 3% del total puede ser inaceptable. Más aún cuando el agua extraída no se devuelve en las mismas condiciones ni en el mismo lugar.
El centro de datos de Cerrillos nunca llegó a construirse. La justicia chilena lo paralizó. No por el error de cálculo, sino por el impacto climático que representaba en una región que sufre una sequía severa desde hace más de una década. Fue una victoria del sentido común sobre el entusiasmo tecnológico. Una señal no toda la innovación es progreso si se alimenta de recursos escasos.
La energía también se evapora
Los centros de datos no solo beben. Comen electricidad. En 2024, representaban el 4% del consumo total de Estados Unidos. Y ese porcentaje crece. En algunas comunidades rurales cercanas a estos complejos, la factura de la luz ha subido un 267% en pocos años. Los vecinos pagan las consecuencias de una revolución que no decidieron pero que les llega en cada recibo.
Las grandes tecnológicas empiezan a asustarse. Ya no hay energía para tantos chips. Así lo han advertido ejecutivos de empresas que antes parecían tener recursos ilimitados. Ahora hablan de construir centrales nucleares privadas, de instalar plantas solares en desiertos o incluso de llevar los centros de datos al espacio. Sí, al espacio. Porque allí el sol no se esconde y el frío del vacío enfría sin necesidad de agua.
- China ya ha comenzado la construcción de un centro de datos en el fondo del océano.
- El calor residual podría aprovecharse para acuicultura.
- Pero también plantea nuevos riesgos corrosión, mantenimiento, impacto en ecosistemas marinos.
La tecnología no avanza en el vacío. Avanza sobre ríos, sobre redes eléctricas, sobre comunidades que no siempre son escuchadas. La inteligencia artificial promete un futuro más eficiente, más rápido, más justo. Pero si para entrenar un modelo necesitamos bebernos un río, tal vez deberíamos preguntarnos ¿a qué precio llega ese futuro?