Diez consultas pueden consumir una botella pequeña de agua
En un momento en que la inteligencia artificial promete resolver los grandes problemas de la humanidad, un informe de NTT Data revela que su expansión está imponiendo una deuda ecológica silenciosa: agua extraída de acuíferos, energía tomada de fuentes no renovables y minerales arrancados de la tierra a ritmos que el planeta no puede reponer. Lo que parecía una inquietud difusa adquiere ahora cifras concretas y una urgencia que ya no admite postergación. La pregunta que emerge no es si la IA puede ser sostenible, sino si la humanidad actuará con suficiente coordinación y voluntad antes de que el coste sea irreversible.
- Diez consultas a una IA pueden consumir hasta medio litro de agua dulce; entrenar un solo modelo a gran escala exige millones de litros extraídos de acuíferos y ríos.
- Los centros de datos crecen a un ritmo cuatro veces superior al de otros sectores y podrían duplicar sus emisiones de carbono antes de 2030, alcanzando 860 millones de toneladas equivalentes de CO₂.
- Un tercer frente silencioso agrava el panorama: la producción de hardware de IA devora cobalto, paladio, cobre y tierras raras en ciclos de reemplazo cada vez más cortos.
- Soluciones como la refrigeración líquida en circuito cerrado ya demuestran que es posible reducir el consumo hídrico casi a cero, pero su adopción masiva exige voluntad política, regulación y rediseño de toda la cadena de valor.
- Sin acción coordinada entre fabricantes, reguladores, inversores y usuarios, el boom digital seguirá consumiendo recursos a un ritmo que ningún ecosistema puede absorber.
La inteligencia artificial está extrayendo recursos del planeta a una velocidad que nadie había calculado del todo. Un informe de NTT Data pone cifras a esa inquietud: diez consultas pueden requerir hasta 500 mililitros de agua dulce, y entrenar un modelo de gran escala exige millones de litros para refrigerar servidores que generan calor extremo. Es una métrica de sostenibilidad que ha estado subestimada, pero que se vuelve crítica a medida que la tecnología se expande.
El consumo energético sigue la misma lógica de aceleración. Los centros de datos ya representan el 1,5% de la demanda eléctrica global y crecen a un ritmo del 12% anual, acelerándose al 15% entre 2024 y 2030, más de cuatro veces la tasa de otros sectores. Para 2026 podrían consumir cerca de 1.050 teravatios-hora, más de cuatro veces todo el consumo eléctrico de España en 2024. La huella de carbono podría duplicarse antes de 2030, alcanzando 860 millones de toneladas de CO₂ equivalente.
Hay un tercer frente que recibe menos atención: el agotamiento de minerales críticos. Los dispositivos digitales impulsan el 9,4% de la producción global de cobalto y el 8,9% de la de paladio. Los centros de datos consumen cobre, aluminio y tierras raras, con servidores que se reemplazan cada pocos años, acelerando el agotamiento de recursos no renovables.
Sin embargo, existen salidas. Los recintos de Microsoft en España ya usan refrigeración líquida en circuito cerrado que recircula el agua sin pérdidas, logrando desde 2021 una mejora del 39% en eficiencia hídrica. Otras estrategias incluyen refrigeración por aire exterior, uso de aguas recicladas y optimización espaciotemporal: ejecutar cargas de trabajo en horas valle o en climas fríos reduce tanto el consumo eléctrico como la necesidad de refrigeración.
Los expertos de NTT Data, encabezados por David Costa, urgen a integrar la sostenibilidad en cada fase del desarrollo de la IA, desde la extracción de materias primas hasta el reciclaje del hardware. Aplicar software verde, extender la vida útil de los equipos y promover la economía circular son pasos concretos. Pero la responsabilidad es compartida: fabricantes, reguladores, inversores y usuarios deben actuar de forma coordinada. Sin esa acción colectiva, el boom digital seguirá consumiendo recursos a un ritmo que el planeta no puede sostener.
La inteligencia artificial está consumiendo recursos del planeta a una velocidad que nadie había anticipado completamente. Un informe elaborado por NTT Data y compartido con este periódico pone números concretos a lo que hasta ahora era una inquietud vaga: diez consultas a un sistema de IA pueden requerir hasta 500 mililitros de agua dulce, el equivalente a una botella pequeña. Entrenar un único modelo de gran escala exige millones de litros. Los servidores de alta densidad generan un calor extremo que demanda sistemas de refrigeración intensivos, y esos sistemas extraen agua dulce de acuíferos y ríos para mantener las máquinas funcionando. Es una métrica de sostenibilidad que ha estado frecuentemente subestimada, pero que se está convirtiendo en crítica a medida que la tecnología se expande.
El consumo energético es igualmente preocupante. Los centros de datos ya representan aproximadamente el 1,5% de la demanda eléctrica global, pero la tasa de crecimiento es alarmante: 12% anual en la actualidad, acelerándose a 15% anual entre 2024 y 2030, más de cuatro veces la tasa de otros sectores. Si esta tendencia continúa, los centros de datos consumirán cerca de 1.050 teravatios-hora para 2026, lo que equivale a más de cuatro veces todo el consumo eléctrico de España en 2024. Esa energía proviene frecuentemente de fuentes no renovables, lo que significa que la huella de carbono operativa de la IA está directamente ligada a su apetito eléctrico.
La proyección de emisiones es sombría. La huella de carbono de los centros de datos podría duplicarse antes de 2030, alcanzando cerca de 860 millones de toneladas de emisiones equivalentes de dióxido de carbono, aproximadamente el 1% de las emisiones globales actuales. Sin regulación efectiva ni estrategias de mitigación anticipadas, esta dependencia creciente de la IA amenaza con intensificar el estrés hídrico a escala mundial y acelerar el cambio climático.
Hay un tercer frente de presión ambiental que recibe menos atención: el agotamiento de minerales críticos. La producción de hardware de IA, desde semiconductores hasta componentes de centros de datos, demanda enormes cantidades de materias primas extraídas en cantidades limitadas. Los dispositivos digitales impulsan el 9,4% de la producción global de cobalto y el 8,9% de la de paladio, impulsados por ciclos de vida cortos y tasas aceleradas de reemplazo. Los centros de datos consumen grandes volúmenes de cobre, aluminio y elementos de tierras raras, con servidores que se reemplazan cada pocos años para cumplir con las exigencias de rendimiento. Es un ciclo de consumo que acelera el agotamiento de recursos no renovables.
No todo son sombras. La innovación tecnológica ofrece soluciones que pueden reducir e incluso casi eliminar este impacto. Los recintos de Microsoft en España, por ejemplo, utilizan refrigeración líquida en circuito cerrado, un sistema que recircula el agua sin pérdidas, reduciendo su consumo a prácticamente cero. Desde 2021, han mejorado la eficiencia hídrica en un 39%, hasta apenas 0,30 litros por kilovatio hora. Existen otras estrategias innovadoras: la refrigeración por aire aprovecha el aire seco del exterior para enfriar los servidores sin usar agua directa, aunque su eficacia depende del clima local. También se abre la puerta al uso de aguas residuales o recicladas, así como a la mejora de la eficiencia de los modelos y del hardware para reducir tanto el consumo eléctrico como la necesidad de refrigeración.
Los expertos de NTT Data urgen a integrar la sostenibilidad en cada fase del desarrollo y despliegue de la IA. David Costa, jefe de la Sede de Innovación en Sostenibilidad de NTT Data, señala que la tecnología puede y debe empoderar soluciones innovadoras para los problemas ambientales que ella misma genera. Esto requiere considerar no sólo cuánta energía consume la IA, sino cuándo y dónde lo hace. La optimización espaciotemporal permite ejecutar cargas de trabajo en horas valle o en climas fríos, reduciendo la necesidad de refrigeración y, por tanto, el consumo de agua. Integrar datos ambientales en tiempo real ayuda a recortar emisiones y a aliviar la sobrecarga de la red.
Las buenas prácticas incluyen aplicar patrones de software verde, usar GPU remotas en lugar de hardware propio, implementar IA local, reducir residuos electrónicos mediante hardware modular y extender la vida útil de los equipos a través de su renovación y reciclaje. Los expertos insisten en situar la eficiencia en el centro del diseño, abordando la IA sostenible con una mirada de ciclo de vida completo, desde la extracción de materias primas hasta la disposición final del hardware, promoviendo economía circular y optimización de sistemas de enfriamiento. Esta responsabilidad es compartida por toda la cadena: fabricantes, centros de datos, desarrolladores, proveedores de nube, reguladores, inversores y usuarios. Sin una acción coordinada en todos estos frentes, el boom digital seguirá consumiendo recursos a un ritmo que el planeta no puede sostener.
Citações Notáveis
El consumo de agua de la inteligencia artificial es una métrica de sostenibilidad crítica y frecuentemente subestimada— Informe IA sostenible para un futuro más verde, NTT Data
La tecnología puede y debe empoderar soluciones innovadoras para los problemas ambientales que ella misma genera— David Costa, jefe de la Sede de Innovación en Sostenibilidad de NTT Data
A Conversa do Hearth Outra perspectiva sobre a história
¿Por qué el agua es tan importante en esta conversación sobre IA? Parece un detalle técnico.
Porque es concreto. Cuando dices que diez consultas consumen 500 mililitros, de repente la gente entiende que esto no es abstracto. Es agua real que sale del suelo, que alguien necesitaba beber.
Pero Microsoft en España ya está resolviendo esto con refrigeración en circuito cerrado. ¿No es suficiente?
Es un paso importante, pero es un paso. Microsoft es una empresa con recursos. ¿Qué pasa con los miles de centros de datos más pequeños? Y además, incluso con esa mejora del 39%, el consumo energético sigue creciendo a 15% anual. Estamos optimizando un sistema que fundamentalmente está creciendo demasiado rápido.
Entonces el problema no es la tecnología, sino la escala.
Exactamente. La tecnología de refrigeración existe. Lo que no existe es la voluntad de frenar el crecimiento o de regularlo. Estamos en una carrera donde cada empresa quiere su modelo de IA más grande, más rápido, más potente. Y eso consume recursos a una velocidad que ninguna solución tecnológica puede alcanzar.
¿Quién es responsable de esto?
Todos. Fabricantes que diseñan hardware sin pensar en el ciclo de vida completo. Desarrolladores que no optimizan sus modelos. Proveedores de nube que no transparentan su consumo. Reguladores que no establecen límites. Inversores que financian el crecimiento sin preguntar por el costo ambiental. Y usuarios que demandan más capacidad sin pensar en lo que cuesta.
¿Hay esperanza?
La hay, pero requiere que todos los actores de la cadena se muevan al mismo tiempo. No es suficiente que una empresa use agua reciclada si otra está extrayendo millones de litros. No es suficiente optimizar software si el hardware se reemplaza cada tres años. Necesitamos una visión de ciclo de vida completo, desde la mina hasta el reciclaje. Y eso requiere regulación, no solo innovación.