El acelerado avance de la inteligencia artificial (IA) no solo exige una creciente capacidad informática y eléctrica, sino que también ejerce una fuerte presión sobre los recursos hídricos. Los centros de datos que albergan los servicios digitales y los modelos de IA precisan sistemas de refrigeración continuos para impedir que los servidores alcancen temperaturas críticas que afecten su operatividad.
Cálculos de Rystad Energy indican que estas infraestructuras emplearon cerca de 222.000 millones de litros de agua en 2025 exclusivamente para refrigeración. De mantenerse la expansión sin medidas adicionales de contención, la cifra podría aproximarse a los 644.000 millones de litros para 2030.
Este incremento estaría ligado al despliegue de instalaciones enfocadas en IA, cuyos equipos demandan una capacidad masiva de cómputo. Con el incremento de procesadores y servidores para entrenar y ejecutar modelos, la necesidad de enfriamiento se amplifica de forma paralela. El fenómeno ya genera inquietud en diversas comunidades de Estados Unidos, donde los proyectos son cuestionados por su elevado uso de electricidad y agua.
Desarrollo tecnológico contra el impacto hídrico
Ante este panorama, corporaciones del sector buscan mecanismos para reducir el gasto de líquido en sus infraestructuras.
Nvidia presentó su sistema DSX, enfocado en planificar y operar centros de datos para IA. La firma asegura que esta tecnología podría reducir casi a cero el consumo de agua en recintos específicos.
La propuesta se apoya en sistemas de refrigeración de circuito cerrado. A diferencia de los esquemas abiertos con suministro permanente, estas alternativas recirculan un fluido en un conducto sellado próximo a los chips y servidores sometidos a altas temperaturas, las cuales pueden rebasar los 80 grados centígrados.
Pese a ello, aminorar el uso de agua no garantiza una disminución del impacto ambiental general. Especialistas advierten sobre una correlación entre el consumo hídrico y la energía requerida: restringir el agua puede obligar a consumir más electricidad para disipar el calor, lo que exige hallar un punto de equilibrio operativo.
Para mitigar esto, Nvidia propone que el refrigerante trabaje a temperaturas más altas que los estándares habituales, facilitando el uso de ventiladores para evacuar el calor sin demandar mecanismos continuos de enfriamiento intensivo. Sin embargo, en zonas de calor extremo o durante olas térmicas prolongadas, aún se requeriría refrigeración evaporativa o aire acondicionado.
Reportes de las tecnológicas y desfase de datos
Empresas como Microsoft, Amazon Web Services (AWS) y Meta informaron sobre la incorporación de circuitos cerrados. Los balances de sostenibilidad de Microsoft y AWS evidencian aumentos en su gasto total de agua entre 2022 y 2025 por la expansión de sus operaciones, aunque ambas sostienen haber mejorado su rendimiento: Microsoft reportó un 25% más de eficiencia hídrica y AWS un 37% de mejora en dicho periodo.
No obstante, contrastar las cifras entre firmas resulta complejo debido a la falta de un criterio uniforme para medir y reportar indicadores ambientales. Además, expertos recuerdan que actualizar recintos antiguos representa un desembolso elevado, aunque estos suelen ser de menor tamaño frente a los complejos que hoy se construyen para sostener la IA.
Huella indirecta y dilemas de mercado
El volumen destinado al enfriamiento directo cubre solo una porción de la huella total: la generación eléctrica para abastecer las plantas y los procesos de manufactura de chips y servidores consumen cantidades significativas de agua. En Estados Unidos, estimaciones apuntan a que el consumo indirecto puede llegar a duplicar el gasto directo de los centros de datos.
El investigador Shaolei Ren, de la Universidad de California, Riverside, remarcó que el bajo costo relativo del agua frente a la electricidad resta incentivos financieros directos para recortar el gasto hídrico. Pese a esto, observó que las demandas y reclamos de las comunidades circundantes pueden actuar como un factor relevante de presión.
Hacia el futuro inmediato, el sector enfrenta el reto de continuar elevando su potencia de procesamiento o acelerar la adopción de tecnologías sostenibles; de no acompañar la infraestructura con medidas efectivas, el consumo de agua podría afianzarse como uno de los mayores costos ecológicos de la inteligencia artificial. (Inforse)