El consumo de agua IA podría alcanzar 600.000 millones de galones en 2030, según estimaciones que circulan en la industria y que se han difundido en varios informes recientes.
Ese dato impacta porque no se trata solo del agua usada para enfriar servidores: en gran medida es consumo indirecto asociado a la electricidad que alimenta centros de datos y la fabricación de hardware.
Consumo de agua IA: por qué crece y de dónde viene
Las estimaciones citadas en informes como los de la UNU y estudios del sector sitúan el consumo ligado a la IA en torno a 200.000 millones de galones en 2025 —aprox. 757.000 millones de litros— y lo proyectan hasta 600.000 millones de galones en 2030 (≈ 2,27 billones de litros).
Es importante separar dos conceptos: el uso directo de agua en el propio centro de datos y el uso indirecto que proviene de la generación eléctrica necesaria para alimentarlos.
- Enfriamiento directo: sistemas evaporativos y refrigeración por agua consumen bastante, pero su cuota relativa disminuye si se adoptan soluciones cerradas o de inmersión.
- Uso indirecto (mayoritario): la producción de electricidad para alimentar GPUs y racks de alta densidad y la fabricación de semiconductores generan la mayor parte del consumo de agua asociado.
Para ponerlo en perspectiva, algunos análisis del sector recuerdan que en 2023 los centros de datos de EE. UU. consumieron aproximadamente 17,4 mil millones de galones (≈ 66 mil millones de litros) directamente. A medida que se activan proyectos de gigavatios, esa cifra directa puede crecer decenas de miles de millones más en pocos años.
La diferencia crucial es que, cuando la demanda eléctrica sube, también sube el agua usada por las centrales eléctricas para producir esa energía —sea por enfriamiento de plantas térmicas, procesos de extracción o tratamiento de combustible—. Es ahí donde aparece el grueso de las cifras de cientos de miles de millones de galones.
Qué está detrás del aumento: GPUs, densidad y cadena de suministro
El avance de la IA generativa lleva a usar GPUs cada vez más potentes y densas. Generaciones recientes muestran un salto significativo en el consumo por chip:
- A100 (Ampere): ~300–400 W
- H200 (Hopper): hasta ~700 W
- GB200 (Blackwell): ~1.200 W
- Vera Rubin (siguientes generaciones): cifras reportadas de hasta ~2.300 W por chip
Escalar esos chips en racks especializados eleva el consumo por rack desde las tradicionales 10–15 kW hasta decenas o centenares de kW. Por ejemplo, diseños NVL de alta densidad pueden rondar los 150 kW por rack; otras configuraciones teóricas superan los 200 kW.
En la práctica, esto significa que el consumo energético total de un centro de datos de IA puede acercarse al de instalaciones industriales, con la consecuente huella hídrica indirecta asociada a la generación eléctrica.
No conviene perder de vista también la otra pata: la fabricación de chips. La industria de semiconductores usa agua de alta pureza en procesos de oblea y limpieza; con la demanda de hardware para entrenar y ejecutar modelos, ese consumo se suma a la cuenta global.
Comparaciones útiles: aunque cifras como 600.000 millones de galones parecen enormes, siguen siendo menores que consumos anuales de grandes sectores (por ejemplo la agricultura en EE. UU.), pero se acercan a industrias como el refinado de petróleo, lo que deja claro que la IA se está convirtiendo en un factor relevante en la demanda hídrica global.
No todo el problema es la refrigeración tradicional: las soluciones que reducen el consumo directo a veces aumentan la demanda eléctrica, y con ello la huella hídrica indirecta.
Un dato clave: cambiar de enfriamiento evaporativo a sistemas cerrados o refrigeración directa a chip reduce el agua directa, pero puede elevar el consumo eléctrico y, por tanto, el agua usada en la generación de energía.
Eso explica por qué, aunque las nuevas técnicas de refrigeración sean imprescindibles, no bastan por sí solas para reducir el consumo hídrico ligado a la IA.
En términos sencillos: menos agua en el datacenter puede significar más agua en la central eléctrica que le suministra la energía.
Soluciones: renovables, recuperación y nuclear
Frente a este reto, el sector ofrece distintas vías con ventajas y limitaciones.
- Renovables: solar y eólica reducen el uso de agua directo e indirecto. Existen datacenters que ya se alimentan con PPA o energía renovable in situ; el coste de la solar ha caído lo suficiente como para hacerlo viable en más proyectos.
- Recuperación y reutilización de agua: plantas que usan fuentes más resilientes (agua de mar para enfriamiento en ciertas localizaciones, o recuperación y tratamiento para usos no sensibles) reducen la presión en acuíferos locales.
- Nuclear y reactores modulares: ofrecen suministro estable y baja huella hídrica relativa por unidad de energía en comparación con muchas térmicas; además, los diseños modulares permiten despliegues más cercanos a los centros de datos.
También se han utilizado soluciones de emergencia como turbinas a gas móviles (o «jet turbines») cuando la demanda supera la oferta. Son menos intensivas en agua, pero elevan emisiones de CO2 y generan conflicto con comunidades locales y reguladores.
Algunas instalaciones ilustran alternativas: proyectos que combinan renovables a gran escala con enfriamiento por agua de mar o con diseño para recuperar y reciclar el agua de proceso muestran que es posible reducir el impacto hídrico sin renunciar a capacidad. Pero estas soluciones dependen de ubicación, regulaciones y economía local.
Desde la mirada comunitaria, la tensión es real: muchos nuevos centros de datos se planean en zonas con estrés hídrico o con servicios de agua limitados. Eso ha generado oposición y moratorias en varias áreas, porque los residentes ven compitiendo al sector de la nube por un recurso esencial.
Una respuesta práctica que proponen reguladores y comunidades es condicionar permisos a inversiones en infraestructura hídrica —plantas de tratamiento, almacenamiento, acuerdos de reciclaje— y a compromisos de suministrar parte de la energía desde renovables o fuentes de baja huella hídrica.
Lo que las empresas tecnológicas anuncian como hitos de eficiencia a veces sirve de marketing: declaraciones sobre centros «con consumo cero de agua» suelen referirse a un aspecto concreto del enfriamiento, no a la cadena completa de suministro energético y de fabricación.
No es un detalle menor: si el objetivo es reducir la huella hídrica total ligada a la IA, hay que evaluar el conjunto —energía, refrigeración, cadena de suministro— y hacerlo con datos auditables.
En resumen, el debate no es si la IA consume agua; es cuánto y dónde. Las cifras de cientos de miles de millones de galones para 2030 ponen en el foco un problema real: sin cambios en la forma en que se genera la energía y en la política de implantación de centros de datos, la presión sobre recursos hídricos locales aumentará.
Queda por ver si las soluciones técnicas y regulatorias se imponen antes de que las tensiones localizadas terminen frustrando proyectos o afectando a comunidades vulnerables.
