Los centros de datos de Estados Unidos ya consumen el triple de agua que hace una década, antes del gran despliegue de la IA
Los centros de datos de Estados Unidos consumieron aproximadamente 66.000 millones de litros de agua en 2023, casi tres veces más que en 2014, cuando la cifra se situaba en torno a los 21.200 millones de litros. El dato revela el coste físico de una industria que suele percibirse como intangible y resulta especialmente relevante porque corresponde a una etapa todavía inicial del actual boom de la inteligencia artificial.
La estimación procede de datos del Lawrence Berkeley National Laboratory y permite medir el agua utilizada directamente en las instalaciones. Sin embargo, no refleja todavía toda la expansión de centros de datos, chips especializados y capacidad de computación que se ha producido desde 2023 para responder a la demanda de herramientas de IA generativa.
Una cifra anterior a la gran expansión de la inteligencia artificial
El año de referencia es importante. ChatGPT se lanzó al público a finales de 2022, pero durante 2023 buena parte de la infraestructura necesaria para sostener el crecimiento de la IA aún estaba en fase de planificación o construcción.
Desde entonces, las grandes empresas tecnológicas han acelerado la apertura de nuevos complejos, la compra de aceleradores y la contratación de suministro eléctrico. Los aceleradores son chips diseñados para ejecutar con rapidez operaciones matemáticas muy intensivas, fundamentales para entrenar modelos de IA y generar respuestas en tiempo real.
La evolución de OpenAI ofrece una muestra de este cambio de escala. La compañía ha señalado ante el Congreso estadounidense que su capacidad disponible pasó de unos 0,2 gigavatios en 2023 a cerca de 1,9 gigavatios en 2025. Es decir, casi se multiplicó por diez en apenas dos años.
La empresa también ha diversificado sus acuerdos de computación con nuevos socios, entre ellos Oracle, mientras proyectos como Stargate plantean inversiones de dimensiones inéditas. La carrera por la inteligencia artificial ya no depende únicamente de crear modelos más capaces: también exige asegurar chips, electricidad, terrenos y sistemas de refrigeración.
Por qué la IA necesita tanta agua
Los servidores y las unidades de procesamiento convierten una parte importante de la electricidad que consumen en calor. Si la temperatura aumenta demasiado, el hardware puede perder rendimiento, sufrir daños o dejar de funcionar. Por eso, los centros de datos deben mantener una refrigeración constante durante todo el año.
Uno de los métodos habituales utiliza sistemas de refrigeración evaporativa. En ellos, el agua absorbe calor y una parte se evapora, lo que ayuda a reducir la temperatura de la instalación. Esta solución puede ser más eficiente desde el punto de vista energético que otras alternativas, aunque incrementa el consumo de agua.
El impacto no es igual en todos los centros de datos. Depende del clima, la humedad, la disponibilidad de agua, la densidad de los equipos y el diseño de cada instalación. Un complejo ubicado en una zona fría puede necesitar menos refrigeración que otro situado en una región cálida, pero también influyen las tecnologías utilizadas y el tipo de tareas que ejecuta.
El consumo indirecto multiplica la huella hídrica
El agua empleada dentro de los centros de datos representa solo una parte del impacto total. La generación de la electricidad que alimenta estas instalaciones también puede requerir grandes cantidades de agua, especialmente cuando intervienen centrales térmicas o nucleares.
Según las estimaciones disponibles, la electricidad consumida por los centros de datos estadounidenses en 2023 estuvo asociada indirectamente a cerca de 800.000 millones de litros de agua. Esta cifra es muy superior al consumo directo, aunque se calcula mediante modelos basados en la composición de la red eléctrica y debe interpretarse con sus propias limitaciones metodológicas.
La diferencia entre ambos conceptos es importante. El consumo directo se refiere al agua utilizada en el propio centro de datos, principalmente para refrigeración. El consumo indirecto incluye el agua empleada en la producción de la electricidad que necesitan sus servidores, aunque no pase físicamente por las instalaciones informáticas.
Estados Unidos carece de una fotografía nacional actualizada
El crecimiento de la infraestructura para IA se produce, además, con una importante falta de datos homogéneos. El Gobierno federal estadounidense no ha realizado una evaluación sistemática de toda el agua utilizada por la industria de los centros de datos.
La información se encuentra repartida entre administraciones estatales y municipales, compañías de suministro y operadores privados. Esta fragmentación dificulta conocer el consumo total, comparar instalaciones y anticipar el impacto de los nuevos proyectos.
Por ese motivo, los cerca de 66.000 millones de litros registrados en 2023 siguen siendo una de las referencias nacionales más completas, pese a que describen una infraestructura que ya ha quedado atrás. La cifra no incorpora plenamente el despliegue posterior de modelos generativos, servicios en la nube y centros especializados en cargas de trabajo de IA.
Una presión creciente sobre los recursos locales
El problema no consiste únicamente en el volumen global de agua, sino también en dónde se concentra el consumo. Un nuevo centro de datos puede aumentar la presión sobre los recursos de una región concreta, sobre todo si se construye en zonas con sequías recurrentes o con redes de abastecimiento limitadas.
La expansión de la inteligencia artificial obliga así a evaluar sus costes más allá del rendimiento de los modelos. La energía, el agua y la disponibilidad de infraestructuras se han convertido en factores estratégicos para el sector tecnológico.
Medir con precisión ese impacto será esencial para decidir dónde construir, qué sistemas de refrigeración utilizar y cómo exigir mayor transparencia a los operadores. La IA puede responder en segundos a una consulta, pero detrás de cada respuesta existe una red física cuya demanda de recursos todavía está creciendo.
