En 2025, la IA utilizará más agua que el consumo mundial de botellas por parte de los humanos

En 2025, la revolución digital ya no se mide simplemente en capacidades de cálculo o en volúmenes de datos procesados, sino en miles de millones de litros de agua utilizados por las infraestructuras que sustentan la inteligencia artificial. En un momento en que la IA se vuelve omnipresente en nuestras vidas, su consumo de recursos naturales, especialmente de agua, alcanza un nivel sin precedentes. Un estudio reciente realizado por Alex de Vries-Gao, investigador de la Universidad VU de Ámsterdam, revela una realidad impactante: la cantidad de agua utilizada por la inteligencia artificial se acerca, e incluso supera, a la que los humanos consumen anualmente en forma de botellas de agua. Esta sed insospechada plantea profundas preguntas sobre el impacto ecológico de la IA e insta a repensar los modelos energéticos e hídricos a los que recurre.

Mientras que gigantes tecnológicos como Microsoft, Google o Meta intensifican sus inversiones en IA generativa, este avance digital viene acompañado de un costo ambiental a menudo subestimado. Más que una cuestión de electricidad, el consumo de agua relacionado con la inteligencia artificial, especialmente para la refrigeración de miles de servidores y las centrales eléctricas asociadas, se vuelve un desafío crítico. Esta tensión alrededor de los recursos hídricos ya se manifiesta en algunas regiones donde los centros de datos compiten con las necesidades fundamentales de las poblaciones locales en agua potable y riego. Así, la promesa de una tecnología capaz de contribuir a resolver la crisis climática choca con su propia huella ecológica, complicando la carrera hacia una transición digital sostenible.

El consumo de agua relacionado con la inteligencia artificial: una realidad numérica impactante

Las cifras reveladas en 2025 sacuden las percepciones clásicas sobre el impacto ecológico de la inteligencia artificial. Según los datos compilados por Alex de Vries-Gao, la demanda de agua de la IA podría alcanzar entre 312 y 765 mil millones de litros en un solo año. Para poner este volumen en perspectiva, equivale o supera el consumo mundial anual total de botellas de agua por parte de toda la población humana. Este dato pone en luz un problema poco mediático: el gigantesco consumo de agua necesario para mantener estas inmensas infraestructuras digitales que alimentan todas las aplicaciones de IA, desde un simple chatbot hasta los modelos de lenguaje más avanzados.

La tabla siguiente ilustra los volúmenes comparados de agua consumida por diferentes usos, subrayando el peso creciente de la IA en el panorama global de los recursos hídricos:

Uso	Consumo anual (en miles de millones de litros)
Consumo mundial de botellas de agua	500
Consumo de agua relacionado con la IA (estimación baja)	312
Consumo de agua relacionado con la IA (estimación alta)	765
Refrigeración de centros de datos en la nube no vinculados a la IA	350

Esta comparación demuestra que el consumo directo e indirecto de agua generado por la inteligencia artificial rivaliza con usos tradicionales de consumo humano. Esto no solo trastorna las expectativas en cuanto al impacto ambiental de lo digital, sino que también agudiza el debate sobre la sostenibilidad de estas tecnologías en un futuro cercano.

¿Por qué la IA necesita tanta agua? Comprender el consumo hídrico directo e indirecto

La alta demanda de agua de la inteligencia artificial se explica principalmente por dos factores fundamentales relacionados con las infraestructuras tecnológicas: la refrigeración de los servidores y la producción de electricidad que alimenta estas instalaciones.

El sistema de refrigeración: una gota de agua que se vuelve indispensable

Los centros de datos que alojan las inteligencias artificiales utilizan una cantidad fenomenal de circuitos electrónicos complejos. Estos centros funcionan gracias a chips de alto rendimiento, especialmente GPU, que generan un calor intenso durante el aprendizaje o la generación de contenidos por las inteligencias artificiales como GPT-4 o Gemini. Sin una refrigeración eficiente, estos componentes correrían el riesgo de sobrecalentarse y fallar.

Para controlar esta temperatura, los data centers emplean sistemas de refrigeración basados en agua, a menudo por inmersión o circulación en torres de enfriamiento. Esta agua circula en los circuitos para absorber el calor y luego se evacua en forma de vapor, lo que provoca una evaporación masiva. Esta evaporación —en ocasiones hasta el 80% del agua utilizada— representa una pérdida real para los recursos hídricos locales, contribuyendo al agotamiento de las reservas de agua en ciertas regiones.

Consumo hídrico indirecto: el peso oculto de las centrales energéticas

El lado menos visible pero igualmente crucial de este consumo de agua relacionado con la IA proviene de la electricidad consumida. La mayoría de la energía eléctrica mundial sigue dependiendo de centrales térmicas, nucleares o de combustibles fósiles, cuyo funcionamiento requiere grandes cantidades de agua para la refrigeración de reactores o turbinas.

Según los análisis disponibles, el consumo indirecto de agua de las centrales que alimentan los centros de datos representa a menudo una proporción más alta que el agua usada directamente para enfriar los servidores. Por lo tanto, es un doble efecto «agua y energía» que pesa sobre los recursos hídricos del planeta.

Consumo energético e impacto ambiental: el agua, un eslabón esencial pero desconocido

Si bien el consumo energético de la IA suele mencionarse, con potencias absorbidas que pueden alcanzar 23 gigavatios a finales de 2025, el impacto en los recursos hídricos sigue siendo bastante desconocido para el gran público y, a veces, incluso para los responsables de decisiones.

De hecho, el consumo intensivo de energía eléctrica, combinado con la refrigeración por agua, convierte la gestión hídrica en un desafío mayor. Esto no se limita a un problema localizado en la sala de servidores, sino que se extiende a las cuencas hidrográficas y acuíferos que pueden ser puestos bajo presión.

Este proceso aumenta la huella ecológica global de las infraestructuras digitales y plantea la siguiente pregunta: ¿cómo conciliar el desarrollo tecnológico con la preservación de los recursos naturales? Aquí algunos impactos mayores observados, explicados en detalle:

• Estrés hídrico regional: Instalación de data centers en zonas ya frágiles hídrica, como algunos estados estadounidenses, España o América del Sur, donde la competencia entre industria y agricultura se intensifica;
• Contaminación térmica y química: El agua usada en las torres de enfriamiento suele ser vertida a temperaturas elevadas, afectando la biodiversidad acuática local;
• Emisión indirecta de CO₂: Por la producción de electricidad procedente de fuentes fósiles, el consumo de agua está también vinculado a elevadas emisiones ambientales.

El impacto ecológico del consumo de agua por la IA sobre los recursos naturales mundiales

La magnitud del consumo de agua por la inteligencia artificial invita a un examen profundo de sus efectos sobre los recursos naturales globales. En un contexto de emergencia climática y de aumento de fenómenos de sequía, esta creciente demanda de agua potable e industrial tiene repercusiones importantes.

Para comprender mejor el desafío, primero es necesario distinguir los diferentes tipos de agua involucrados. El agua dulce, indispensable para el consumo humano, la agricultura y la industria, es el recurso más amenazado. Así, gran parte del agua utilizada para enfriar los data centers se extrae automáticamente de recursos dulces subterráneos o superficiales, creando una presión adicional sobre acuíferos y ríos.

En algunas zonas áridas, el aumento de usos relacionados con la IA agrava el estrés hídrico local ya agravado por el cambio climático. En ese sentido, se manifiestan conflictos de uso entre los centros de datos y las poblaciones por el acceso al agua, lo que cuestiona la gestión responsable de los recursos naturales a escala mundial.

Ejemplos de regiones donde el consumo de agua de la IA intensifica las tensiones

• Iowa, Estados Unidos: Estado con estrés hídrico estacional, donde piscinas de enfriamiento han sido motivo de controversias con explotadores agrícolas;
• España: Zonas semiáridas donde ciertas operaciones tecnológicas utilizan volúmenes considerables de agua, suscitando debates entre autoridades y empresas;
• Chile y Uruguay: Países ya afectados por la escasez de agua que ven cómo la instalación de data centers incrementa la demanda local de agua potable.

El equilibrio entre desarrollo digital y disponibilidad sostenible de recursos hídricos se impone ahora como un desafío crucial y una cuestión política imprescindible para los próximos años.

El costo real de una consulta de IA: más allá de la electricidad, un consumo significativo de agua

Más allá de las infraestructuras globales, es esencial comprender el consumo de agua a escala de los usos individuales y cotidianos de la inteligencia artificial. Para los cientos de millones de usuarios que interactúan diariamente con agentes conversacionales, asistentes virtuales o motores de búsqueda inteligentes, cada consulta genera un gasto energético e hídrico.

Investigadores de la Universidad de California en Riverside han cuantificado así el impacto en agua de una simple interacción con un chatbot de IA. Una sesión promedio que incluye entre 10 y 50 preguntas puede consumir cerca de 50 centilitros de agua, lo que podría parecer bajo para un individuo, pero representa un desperdicio significativo cuando se multiplica a escala global.

Para hacer esto más tangible, es útil convertir estos datos en una comparación diaria: si mil millones de usuarios realizan cada uno unas diez preguntas, eso significa el uso de cientos de millones de litros de agua pura al día solo para mantener los servidores frescos. Google reconoció que su IA Gemini consume por sí sola el equivalente a cinco gotas de agua por cada consulta simple.

Este consumo plantea una pregunta importante sobre la sostenibilidad de la popularización creciente de los modelos de IA. ¿Cómo mantener el rendimiento tecnológico limitando la presión sobre los recursos hídricos?

Algunas pistas para reducir el consumo hídrico por consulta de IA:

• Desarrollar modelos más optimizados y menos voraces en recursos materiales;
• Utilizar técnicas de refrigeración en circuito cerrado para limitar la evaporación;
• Favorecer fuentes de energía renovables menos dependientes del agua;
• Implantar los centros de datos en regiones de bajo estrés hídrico.

Transparencia y responsabilidad: un desafío político para regular el consumo de agua de la IA

Frente a los desafíos ambientales planteados por el consumo de agua relacionado con la inteligencia artificial, la cuestión de la transparencia de los gigantes tecnológicos se plantea con urgencia. Hoy, la información sobre el impacto ecológico específico de la IA sigue siendo fragmentaria y mezclada con otras actividades en la nube, lo que impide una apreciación clara de los desafíos.

Las autoridades locales, entidades ambientales y grupos ciudadanos demandan un acceso más amplio a los datos sobre el consumo de agua y energía de las infraestructuras digitales. Esto permitiría evaluar con precisión los costos sociales y ambientales y orientar las políticas públicas hacia una gestión más justa de los recursos.

Además, la creación de una coalición sostenible para la IA, iniciada durante la cumbre internacional de París en 2025, busca reunir a Estados, empresas y sociedad civil para impulsar normas ambientales ambiciosas. Esta coalición fomenta la adopción de tecnologías sobrias, responsables y respetuosas con los límites planetarios.

Sin un compromiso fuerte y concertado, el avance de la inteligencia artificial podría agravar los problemas relacionados con los recursos naturales, especialmente el agua, lo que comprometería seriamente su papel esperado en la transición ecológica global.

La paradoja entre IA, consumo de agua y lucha contra el cambio climático

Una de las principales paradojas de la revolución digital reside en que la inteligencia artificial es a la vez una de las soluciones contempladas para mitigar el cambio climático y una fuente importante de presión sobre los recursos naturales. De hecho, la IA facilita la modelización de fenómenos climáticos, la optimización energética, la gestión inteligente de infraestructuras y fomenta la innovación en energías renovables.

Sin embargo, el consumo de agua y energía que genera frena estos progresos. El ciclo de producción y uso de la IA, que también involucra redes de internet, centros de datos e industrias asociadas, presenta un impacto ecológico considerable. Así, sin una orientación sostenible en su diseño y explotación, la IA podría convertirse en un «círculo vicioso» donde sus propios medios de acción están limitados por su impacto ambiental.

El sector es consciente de esta contradicción y trabaja para integrar enfoques menos demandantes en recursos. Se están investigando refrigeraciones sin agua, el uso masivo de energías renovables y el desarrollo de sistemas de IA más eficientes. El desafío es alcanzar un equilibrio donde la inteligencia artificial siga siendo una palanca al servicio del medio ambiente, sin comprometer los recursos vitales de los que depende toda vida.

¿Por qué la IA consume tanta agua?

La IA requiere enormes infraestructuras de servidores que producen mucho calor. Para refrigerarlos, se usan grandes cantidades de agua, a menudo mediante sistemas de evaporación. Además, la producción de electricidad que alimenta estos centros usa igualmente mucha agua para enfriar las centrales.

¿Cómo puede afectar el aumento del consumo de agua de la IA a las poblaciones locales?

En algunas regiones ya sometidas a estrés hídrico, la presencia de data centers puede agravar la escasez de agua disponible, provocando tensiones con los usos agrícolas y domésticos de la población.

¿Qué soluciones existen para reducir este consumo de agua relacionado con la IA?

Técnicas de refrigeración en circuito cerrado, uso de energías renovables, instalación de centros de datos en zonas con bajo estrés hídrico y mejora de la eficiencia de los modelos de IA son algunas de las vías exploradas para disminuir el impacto ecológico.

¿Cada consulta de IA tiene un impacto concreto en el consumo de agua?

Sí. Cada interacción con una IA consume una cantidad medible de energía y agua, especialmente para enfriar servidores. Aunque baja a escala individual, el impacto global se vuelve masivo con cientos de millones de usuarios.

¿Puede la IA ayudar a resolver la crisis climática a pesar de su impacto?

La IA es una herramienta poderosa para modelar y combatir el cambio climático, pero su desarrollo debe estar guiado por principios de sostenibilidad para limitar su huella ecológica, especialmente en términos de consumo de agua y energía.