La reciente ola de transformaciones fotográficas inspiradas en el estilo del Studio Ghibli ha conquistado las redes sociales, permitiendo a usuarios revivir sus recuerdos bajo la estética del renombrado estudio de animación japonés. Sin embargo, esta tendencia, que parece inocua a primera vista, plantea serias interrogantes sobre la sostenibilidad de la inteligencia artificial (IA) y su huella ambiental, especialmente en lo que respecta al consumo de agua.
Según el reportaje de El Comercio, detrás de la aparente diversión digital se esconde una realidad preocupante: la elevada demanda de recursos naturales que implica el funcionamiento de la IA.
La generación de imágenes mediante IA, si bien ofrece resultados visualmente atractivos, requiere una infraestructura tecnológica sofisticada, basada en centros de datos equipados con miles de servidores. Estos servidores, al operar continuamente, generan una enorme cantidad de calor que demanda sistemas de refrigeración eficientes para evitar el sobrecalentamiento y fallas. Es esencial recordar que la industria de la IA está experimentando un crecimiento exponencial, con una previsión de alcanzar un valor de mercado de 407 mil millones de dólares para 2027, según datos de Statista, lo que agudiza aún más esta problemática.
Una práctica común para enfriar estos servidores es la utilización de agua en torres de enfriamiento, donde el líquido absorbe el calor y se evapora. Aunque este método es efectivo, conlleva un consumo considerable de agua. Se estima que herramientas como ChatGPT pueden llegar a utilizar alrededor de 500 ml de agua por cada serie de entre 5 a 50 interacciones. Esta cifra, aunque pueda parecer pequeña, se multiplica exponencialmente al considerar el volumen masivo de usuarios que interactúan con estas plataformas a diario.
Expertos como Álvaro Peña señalan que la conciencia sobre el consumo hídrico asociado a la generación de imágenes con IA es prácticamente nula entre los usuarios. Además, destaca que las estimaciones actuales no contabilizan todas las etapas del proceso que demandan agua, como la fabricación de los chips que alimentan los servidores o el mantenimiento de la infraestructura de los centros de datos. Es importante subrayar que la fabricación de un solo chip puede requerir miles de litros de agua, según datos de la Universidad de Twente.
Estudios recientes de la OCDE revelan cifras alarmantes sobre el consumo hídrico proyectado de la IA. Se estima que, para 2027, esta tecnología podría llegar a consumir entre 4,2 y 6,6 mil millones de metros cúbicos de agua al año. Esta cifra supera el consumo anual de países enteros como Dinamarca y representa aproximadamente la mitad del consumo del Reino Unido. Grandes empresas tecnológicas, como Microsoft, Google y Meta, también han reportado incrementos significativos en su consumo de agua, lo que demuestra la estrecha relación entre el crecimiento de la IA y el aumento en la demanda de recursos hídricos.
María Prado, portavoz de Greenpeace España, advierte que el consumo de agua en los centros de datos es «altísimo» y se destina a tres fines principales: refrigeración, generación de electricidad y fabricación de microchips. Además, destaca que la refrigeración puede consumir entre 1 y 9 litros de agua por kilovatio hora de energía, con una tasa de evaporación del 80%. La generación de electricidad para alimentar estos centros también implica un consumo considerable, pudiendo evaporar hasta 7,6 litros por kWh, lo que supera el consumo de la refrigeración en sí.
Es crucial reconocer que no todas las herramientas de IA tienen el mismo impacto ambiental. Modelos como ChatGPT, DALL·E o Midjourney difieren en sus procesos operativos y, por lo tanto, en su consumo de recursos. La generación de imágenes de alta calidad, en particular, implica el procesamiento de algoritmos complejos y el manejo de grandes volúmenes de datos, lo que puede resultar en un mayor consumo de energía y, consecuentemente, de agua para la refrigeración. La Comisión Europea está trabajando en una normativa para la IA que busca precisamente establecer criterios de sostenibilidad y transparencia en el desarrollo y uso de estas tecnologías.
