La inteligencia artificial puede parecernos extraordinariamente ligera: escribimos unas palabras, pulsamos enviar y recibimos una respuesta segundos después. Lo que no vemos es la inmensa infraestructura necesaria para que eso ocurra: centros de datos repletos de aceleradores, enormes cantidades de electricidad y complejos sistemas de refrigeración forman parte de una industria que está creciendo con especial intensidad en Estados Unidos, uno de los principales polos mundiales de desarrollo y despliegue de esta tecnología. Esa expansión está obligando a mirar mucho más allá de los modelos y sus capacidades, porque mantener toda esa maquinaria funcionando también significa competir por recursos mucho más tangibles y físicos, entre los que el agua ha pasado a ocupar un lugar central.
El consumo de agua se ha multiplicado de forma espectacular en apenas unos años. Según una estimación del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley recogida por el Servicio de Investigación del Congreso de Estados Unidos, los centros de datos del país pasaron de consumir directamente unos 21.200 millones de litros de agua en 2014 a cerca de 66.000 millones en 2023, lo que supone triplicar aproximadamente la cantidad en tan solo nueve años. Sin embargo, esa cifra corresponde a una fotografía tomada antes de que la explosión de la inteligencia artificial generativa transformara por completo las necesidades de la industria. ChatGPT había debutado públicamente a finales de 2022 y la demanda ya crecía con fuerza en 2023, pero buena parte de la expansión física necesaria para sostener el despliegue masivo de grandes modelos todavía estaba por construirse. Durante los años siguientes se han multiplicado los proyectos de nuevos complejos, las compras masivas de aceleradores y la búsqueda de capacidad adicional de cómputo, por lo que aquellos 66.000 millones de litros reflejan más el comienzo de esta nueva etapa que su desarrollo posterior.
El cambio de escala que se avecina es difícil de asimilar, pero los datos lo muestran con claridad. OpenAI ha explicado al Congreso de Estados Unidos que su capacidad disponible pasó de unos 0,2 gigavatios en 2023 a cerca de 1,9 gigavatios en 2025, es decir, casi diez veces más en apenas dos años. En paralelo, la compañía dejó de depender exclusivamente de Microsoft y amplió sus acuerdos con Oracle y otros socios para asegurar más capacidad. Iniciativas como el proyecto Stargate ilustran hasta qué punto la carrera por la inteligencia artificial ya no consiste solo en entrenar modelos más capaces, sino también en asegurar suficientes chips, energía y espacio donde instalarlos, todo lo cual multiplica a su vez la demanda de recursos hídricos.
La razón de fondo es sencilla: los servidores y aceleradores convierten buena parte de la electricidad que consumen en calor, y mantenerlos dentro de márgenes térmicos seguros obliga a refrigerar las instalaciones de forma constante. Muchos centros recurren a sistemas evaporativos, que pueden reducir el gasto energético respecto a otras alternativas pero consumen agua durante el proceso de enfriamiento. La cantidad necesaria varía enormemente según el clima, la ubicación, la densidad del hardware y el diseño de cada complejo, de modo que más capacidad de inteligencia artificial no equivale automáticamente a una cantidad fija de agua: el impacto puede ser muy distinto de una instalación a otra.
Además, el impacto hídrico va mucho más allá del agua que se utiliza directamente en las instalaciones. El mismo Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley estimó que, en 2023, la generación de la electricidad consumida por los centros de datos estadounidenses estuvo asociada indirectamente a cerca de 800.000 millones de litros de agua, una magnitud muy superior al consumo directo y que pone de relieve que el coste hídrico de esta infraestructura se reparte por toda la cadena de suministro energético. Se trata, eso sí, de una estimación calculada a partir de la composición de la red eléctrica y con sus propias limitaciones metodológicas, por lo que debe tomarse como una referencia más que como una medida exacta.
A ello se suma una dificultad añadida: el Gobierno federal de Estados Unidos no ha realizado hasta la fecha una evaluación sistemática del agua que consume en su conjunto la industria de los centros de datos. Los datos quedan dispersos entre estados, municipios, empresas de suministro y operadores privados, lo que dificulta enormemente construir una fotografía nacional actualizada. Mientras tanto, la Unión Europea ha avanzado en otra dirección y ya exige a determinados centros de datos que comuniquen de forma estandarizada sus métricas de consumo de agua. Así, mientras la infraestructura estadounidense para inteligencia artificial crece a una escala sin precedentes, una de las mejores referencias disponibles para medir su impacto sobre los recursos hídricos sigue detenida en el año 2023, justo antes de que comenzara la expansión más intensa de todas.
