Agua para humanos y IA: consumo y huella para 2030

La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la manera en que interactuamos con la tecnología, afectando tanto nuestras vidas diarias como el medio ambiente. Sin embargo, detrás de su funcionamiento, se esconde un costo físico significativo que a menudo pasa desapercibido. Un reciente informe del Instituto Universitario de Naciones Unidas para el Agua, el Medio Ambiente y la Salud (UNU-INWEH) ha puesto de manifiesto que, para el año 2030, el consumo de agua relacionado con la IA podría igualar el gasto hídrico de 1.300 millones de personas en África subsahariana. Esta alarmante cifra nos invita a reflexionar sobre el impacto ambiental de las tecnologías que utilizamos.

Además de la cantidad de agua que requiere su operación, la infraestructura detrás de la IA también presenta un elevado consumo energético. Se estima que su demanda energética será equivalente al consumo combinado de países como Pakistán, Bangladesh y Nigeria, lo que plantea serias preocupaciones sobre las emisiones de CO₂ que generará este crecimiento. En este artículo, exploraremos en profundidad la relación entre la IA, el agua y la desigualdad en la distribución de sus costos y beneficios.

La huella oculta: agua, territorio y basura electrónica

Históricamente, las evaluaciones sobre el impacto ambiental de la IA se han centrado casi exclusivamente en las emisiones de carbono generadas durante el entrenamiento de modelos. Sin embargo, un análisis más exhaustivo revela que la huella hídrica y el impacto territorial también son aspectos críticos a considerar.

Los investigadores han señalado que reemplazar fuentes de energía tradicionales por alternativas más sostenibles, como la bioenergía, puede tener efectos contraproducentes. En algunos casos, esto podría aumentar la huella hídrica hasta 30 veces, y el impacto territorial hasta 100 veces. Esto se debe a que la refrigeración de los sistemas de IA en funcionamiento requiere grandes cantidades de agua.

Indicador	Valor	Contexto
Consumo Eléctrico Actual	448 Teravatios hora (TWh)	Equivalente al consumo nacional total de Francia.
Superficie Ocupada (2030)	14,500 kilómetros cuadrados	10 veces el área metropolitana de Ciudad de México.
Residuos Electrónicos (2030)	2.5 millones de toneladas anuales	Hardware descartado, principalmente en países en desarrollo.
Concentración de Capacidad	90% de centros de datos de IA	Concentrados en Estados Unidos y China.

Un dato crucial del estudio es que entre el 80% y el 90% del consumo energético total de la IA no se produce durante el entrenamiento, sino en la fase de inferencia, que es cuando se realizan consultas a sistemas de IA como ChatGPT o Gemini. Esto resalta la importancia de considerar no solo cómo se entrena la IA, sino también cómo se utiliza en la práctica.

Desigualdad en el reparto de costos y beneficios

El informe de la ONU evidencia una marcada desigualdad en la distribución de la infraestructura necesaria para la IA. Mientras solo el 16% de los países cuenta con los recursos necesarios para procesar IA, las externalidades negativas, como la escasez de agua potable y la acumulación de residuos tecnológicos, afectan a las comunidades de todo el mundo.

Un ejemplo de esto es Irlanda, donde los centros de datos consumen más del 20% de la energía nacional, generando preocupaciones sobre la sostenibilidad de este modelo. Asimismo, en Sudamérica, las tensiones hídricas han aumentado ante la proyección de nuevas instalaciones para soportar el crecimiento de la IA.

El profesor Kaveh Madani, director del UNU-INWEH, aclara: “Este informe no es un ataque a la IA; es un llamado a utilizar esta tecnología de manera responsable y a evaluar sus impactos no deseados para garantizar que sea sostenible y equitativa”.

La paradoja del software inmaterial

Es interesante notar que, a pesar de que la inteligencia artificial se presenta como un concepto intocable y etéreo, su funcionamiento depende de recursos tangibles esenciales como el agua y la tierra. Esta contradicción plantea una reflexión profunda sobre el verdadero costo de las tecnologías que consideramos inmateriales.

La ONU ha instado a la industria a adoptar criterios de “eficiencia por diseño”, sugiriendo que se prioricen modelos más pequeños y especializados para tareas específicas. Esto no solo podría reducir la huella hídrica, sino también hacer más sostenible el uso de la IA.

El agua que usa la IA es reutilizable

Una de las preguntas que surgen es si el agua utilizada en los centros de datos de IA es recuperable. La respuesta es que, en muchos casos, el agua que se utiliza para la refrigeración y otros procesos puede ser tratada y reutilizada. Sin embargo, esta capacidad de reutilización depende en gran medida de la infraestructura y la tecnología disponibles en cada región.

• La implementación de sistemas de recuperación de agua puede ser costosa, pero a largo plazo es beneficioso.
• Las tecnologías avanzadas permiten el tratamiento del agua para ser reutilizada en procesos industriales.
• La inversión en infraestructura sostenible puede mitigar el impacto ambiental de la IA.

Cuánta agua consume la IA al día y al año

Se estima que, para 2030, la IA consumirá tanta agua como la que utilizan actualmente más de 1.300 millones de personas. Este consumo diario, que puede parecer abstracto, tiene un impacto real y tangible en los recursos hídricos del planeta.

Este incremento del uso del agua plantea cuestiones sobre la sostenibilidad de esta tecnología, especialmente en regiones donde el agua ya es un recurso escaso. Las proyecciones sugieren que el consumo anual de IA podría alcanzar niveles alarmantes, lo que exige una reflexión crítica sobre su desarrollo y uso.

¿Cuánta agua gasta la IA por imagen?

Otro aspecto a considerar es el agua que se consume por cada imagen generada o procesada por un sistema de IA. Aunque las cifras varían según el tipo de modelo y el proceso utilizado, se estima que cada consulta puede requerir varios litros de agua para su ejecución, lo cual es un factor a tener en cuenta en el contexto de la creciente demanda de servicios de IA.

• El consumo de agua por imagen podría ser un indicador crucial para evaluar la sostenibilidad de la IA.
• Las empresas deben considerar la huella hídrica en su desarrollo de IA.
• Implementar estrategias para reducir el consumo de agua en procesos de IA es esencial.

Centros de datos de IA y su impacto ambiental

Los centros de datos que soportan la IA son verdaderos colosos en términos de consumo energético y de recursos naturales. A medida que la demanda de IA crece, también lo hace la necesidad de más centros de datos, lo que a su vez incrementa la presión sobre los recursos hídricos y energéticos.

La ubicación de estos centros es otra variable importante; muchos se encuentran en regiones donde el agua es un recurso crítico, lo que puede generar conflictos entre el uso de agua para la industria tecnológica y para la población local.

¿Cómo afecta la IA a la huella hídrica?

La huella hídrica de la inteligencia artificial es un aspecto que no se debe subestimar. A medida que más empresas y gobiernos adoptan tecnologías de IA, el costo en agua de esta transición se vuelve cada vez más evidente. La falta de regulación y políticas claras puede llevar a un uso insostenible de los recursos hídricos.

Es fundamental que se implementen políticas de gestión del agua que consideren las necesidades de todos los usuarios, incluidos los sectores tecnológicos. Solo así se podrá lograr un equilibrio entre el desarrollo tecnológico y la conservación de nuestros recursos hídricos.

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