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SOCIEDAD * ESTILO DE VIDA

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El coste ambiental oculto de la inteligencia artificial

Cada vez que alguien lanza una consulta a ChatGPT, Gemini o Claude, en algún punto del planeta un servidor se calienta, un sistema de refrigeración consume agua y una central eléctrica quema combustible. La inteligencia artificial parece etérea, pero su infraestructura es muy física, y su factura ambiental crece a un ritmo que pocos sectores pueden igualar.

Antes de pasar a las cifras, conviene situar el contexto. La inteligencia artificial ya ha penetrado en los ámbitos más diversos, incluido el sector de las apuestas: muchas casas utilizan IA para calcular cuotas, analizar partidos y elaborar pronósticos. Aun así, siguen existiendo operadores donde el análisis lo realizan personas reales, como Parimatch, que cuenta con una aplicación móvil oficial para registrarse y gestionar apuestas desde el smartphone, tal como se detalla en Legalbet.kz. Sin embargo, detrás de cada consulta a un servicio de IA, a diferencia del trabajo de un analista humano, hay centros de datos invisibles para el usuario final. Esa invisibilidad es precisamente lo que dificulta entender la magnitud real del impacto de la IA sobre el medio ambiente.

El agua: el recurso que casi nadie ve consumir

Los servidores generan tanto calor que necesitan refrigeración constante. Y buena parte de esa refrigeración se hace con agua dulce.

Cuánto agua consume realmente la IA

Las cifras impresionan. Según el Lawrence Berkeley National Laboratory, los centros de datos de Estados Unidos consumieron directamente cerca de 64 mil millones de litros de agua en 2023, y se prevé que esta cifra se duplique o incluso cuadruplique para 2028. A escala global, la Agencia Internacional de la Energía estimó el consumo en 560 mil millones de litros durante ese mismo año.

A nivel de empresa, el panorama no es menos elocuente. Google declaró 6,1 mil millones de galones consumidos por sus centros de datos en 2024, frente a los 4,3 mil millones de 2021. Su instalación más sedienta, en Council Bluffs (Iowa), bebió cerca de 1.000 millones de galones en un solo año. Un centro de Meta en el condado de Newton (Georgia) gasta alrededor de 500.000 galones diarios, en torno al 10% del suministro total del condado.

El problema no está solo en el volumen, sino en el lugar

Muchos centros se ubican en regiones ya castigadas por la sequía: Arizona, Texas, el oeste de EE. UU. Solo los centros de datos texanos consumieron más de 50 mil millones de galones de agua en 2024. Cerca del 80% del agua utilizada para refrigeración se evapora y no regresa al ciclo hídrico local. El resto se devuelve más caliente y con mayor concentración de sales, lo que afecta a la fauna acuática y a la calidad del agua potable.

Electricidad y emisiones

La IA no solo bebe agua, también devora electricidad. Y eso se traduce directamente en CO₂.

El salto del consumo energético

En 2024 los centros de datos consumieron alrededor de 415 TWh, aproximadamente el 1,5% del consumo eléctrico mundial. La AIE proyecta que para 2030 esta cifra superará los 945 TWh, equivalente al consumo eléctrico actual de Japón. El principal motor de ese crecimiento será precisamente la IA: su peso en la carga de los centros de datos pasará del 5–15% actual al 35–50% al final de la década.

En Estados Unidos, los centros de datos ya representaban más del 4% del consumo nacional de electricidad en 2023, generando más de 105 millones de toneladas de CO₂ equivalente. La intensidad de carbono de esa electricidad es un 48% superior a la media del país, ya que muchos centros se encuentran en regiones cuya red sigue dependiendo del carbón y el gas.

La energía limpia no llega a tiempo

Goldman Sachs Research calcula que el 60% de la nueva demanda energética de los centros de datos se cubrirá quemando combustibles fósiles, lo que añadirá unos 220 millones de toneladas de CO₂ a la atmósfera. El investigador Alex de Vries-Gao estima que solo los sistemas de IA podrían producir entre 32 y 80 millones de toneladas de CO₂ en 2025.

Hardware: minería, residuos y obsolescencia rápida

La factura ambiental empieza mucho antes del primer chat con un modelo.

Minerales críticos y daño en el origen

Las GPU dependen de tierras raras, cobalto, galio, germanio, tungsteno y tantalio. Su extracción deja tras de sí residuos, contaminación y, en algunos casos, restos radiactivos. La fabricación de un chip requiere además enormes volúmenes de agua ultrapura para enjuagar las obleas de silicio, lo que añade presión sobre los recursos hídricos de países como Taiwán.

Los residuos electrónicos siguen creciendo

Un estudio publicado en Nature Computational Science proyecta que la IA generativa podría sumar entre 1,2 y 5 millones de toneladas de residuos electrónicos antes de 2030. El mundo ya generó 62 millones de toneladas de e-waste en 2022, con una tasa de reciclaje inferior al 25%. Solo el 1% de la demanda de tierras raras se cubre mediante reciclaje. NVIDIA fabrica alrededor de 2 millones de chips al año, y muchos quedan obsoletos antes de agotar su vida útil técnica.

Qué se puede hacer (y qué deberías exigir como usuario)

Algunas líneas que ya están sobre la mesa y que conviene seguir de cerca:

●       Transparencia obligatoria: las empresas deberían publicar datos de electricidad, agua y emisiones por cada centro de datos, no en cifras agregadas.

●       Priorizar centros con refrigeración por aire o con agua reciclada en regiones sin estrés hídrico. Google asegura que más del 25% de sus campus funciona con agua no potable.

●       Elegir el modelo según la tarea. Una consulta a GPT-4o gasta unos 0,3 Wh, mientras que un modelo de razonamiento como o3 puede superar los 33 Wh. La diferencia es tangible.

●       Reciclar hardware y prolongar la vida de las GPU mediante reacondicionamiento, no solo sustitución.

●       Regular la ubicación de nuevos centros de datos, sobre todo en regiones con sequía estructural.

La IA es una herramienta potente y ha llegado para quedarse. Pero su huella ambiental ya es comparable a la de industrias enteras. Conocer estas cifras es el primer paso para presionar a las empresas, elegir con criterio qué modelos usar y entender que detrás de cada interacción en pantalla hay un coste físico muy real.

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