En la primera parte de una nueva serie sobre la IA y el agua, explicamos por qué estos sistemas podrían llegar a consumir alrededor de cinco veces más agua que Dinamarca cada año.
Por Shichen Zhao, analista de investigación temática de ETF en LGIM
El despliegue acelerado de la inteligencia artificial (IA)
Sería difícil no notar el rápido despliegue de la inteligencia artificial (IA) que está ocurriendo en la actualidad. Se estima que el 82% de las grandes empresas han implementado IA o están experimentando con su uso1.
Sin embargo, lo que podría no ser tan evidente es que cada consulta a ChatGPT desencadena un océano de cálculos, lo que requiere agua limpia para enfriar los servidores que procesan los números.
La IA generativa (GenAI), que utiliza grandes modelos de lenguaje (LLMs) para crear texto, imágenes y otros resultados, depende de enormes granjas de servidores. Estas usan agua refrigerada para enfriar el equipo al absorber el calor del aire. Una vez utilizada para enfriar los centros de datos, parte del agua se recircula varias veces en el sistema de enfriamiento antes de ser descargada, mientras que otra parte se evapora durante el proceso de enfriamiento2.
Consumo de agua de los centros de datos en cifras
A medida que las empresas matrices de Google (Alphabet)* y Microsoft* preparaban sus LLM en 2021 y 2022, ambas experimentaron picos importantes en el consumo de agua, con aumentos anuales del 20% y 34%, respectivamente3.
En 2022, los centros de datos de Google consumieron alrededor de 20 mil millones de litros de agua, lo que equivale aproximadamente al consumo anual de agua de 2,5 millones de europeos o 1,2 millones de estadounidenses4.
En promedio, dependiendo de las condiciones climáticas y la configuración operativa, los centros de datos pueden evaporar entre 1 y 9 litros por cada kWh de energía de servidor utilizado para fines de enfriamiento5.
El efecto de la cadena de suministro
La sed de agua de la IA no se limita al enfriamiento en sitio de los centros de datos.
El uso de agua fuera del sitio durante la generación de energía es otro factor de demanda. En 2023, los centros de datos de EE. UU. tuvieron una huella hídrica indirecta de casi 800 mil millones de litros debido al uso de electricidad6. El sector eléctrico representa aproximadamente el 40% de las extracciones totales de agua en EE. UU., ya que las plantas termoeléctricas requieren un enfriamiento significativo y las hidroeléctricas pierden agua a través de la evaporación superficial.
Además, existe consumo de agua relacionado con las cadenas de suministro de la IA. Los semiconductores y microchips requieren grandes volúmenes de agua en su etapa de fabricación. Por ejemplo, la producción de una sola capa de oblea de 12 pulgadas por parte de TSMC* consume aproximadamente el 60% del uso diario promedio de agua doméstica de una persona en Taiwán7.
Una hoja de ruta hacia 2030
El consumo total de agua por parte de los centros de datos (incluyendo el agua utilizada en sitio para enfriamiento y fuera del sitio para generación de energía) a nivel mundial aumentó un 6% anual entre 2017 y 2022, y se estima que alcanzará los 450 millones de galones al día para 2030, según Bluefield Research.
Esto convierte a los centros de datos en uno de los sectores de mayor crecimiento en consumo de agua. Los académicos sugieren que la demanda de la IA aumentará la extracción de agua, que pasará de fuentes subterráneas o superficiales, a entre 4,2 y 6,6 mil millones de metros cúbicos para 2027. Esto equivale a la mitad del consumo anual de agua del Reino Unido o aproximadamente cinco veces el uso anual de Dinamarca8.
1 Fuente: https://newsroom.ibm.com/2024-01-10-Data-Suggests-Growth-in-Enterprise-Adoption-of-AI-is-Due-to-Widespread-Deployment-by-Early-Adopters
2 Fuente: Data Center Water Usage: A Comprehensive Guide - Dgtl Infra
3 Fuente: Generative AI’s environmental costs are soaring — and mostly secret
4 Fuente: Data Center Water Usage: A Comprehensive Guide - Dgtl Infra
5 Fuente: AI’s Challenging Waters | Civil & Environmental Engineering | Illinois
6 Fuente: https://eta-publications.lbl.gov/sites/default/files/2024-12/lbnl-2024-united-states-data-center-energy-usage-report.pdfUnited
7 Fuente: https://esg.tsmc.com/file/public/e-APractitionerofGreenPower_2.pdf ; per capita water consumption viaStatistica
8 Fuente: AI boom sparks concern over Big Tech’s water consumption
Sólo para inversores profesionales. Capital en riesgo.
Principales riesgos
El valor de una inversión y los rendimientos de la misma pueden tanto bajar como
subir y el cliente puede no recuperar el importe invertido. La información contenida en este documento tiene carácter meramente informativo y no constituye un asesoramiento en materia de inversión ni una recomendación de compra o venta de valores. La información se facilita con carácter general y no tiene en cuenta la situación de cada inversor particular. Los riesgos asociados a cada fondo o estrategia de inversión deben leerse y comprenderse antes de tomar cualquier decisión de inversión. Encontrará más información sobre los riesgos de inversión y el fondo en los documentos informativos del fondo en www.lgim.com/fundcentre
*Solo con fines ilustrativos. La referencia a un valor específico es histórica y no implica que actualmente esté en cartera o que estará en una cartera de LGIM. La información presentada no constituye una recomendación para comprar o vender ningún valor.
Este contenido puede ser catalogado como material de marketing. No constituye una recomendación ni propuesta de inversión. La inversión contiene riesgos y rentabilidades pasadas no son garantía de rentabilidades futuras.
Descubre los mejores brókers y exchanges de 2025
Te contamos los mejores exchanges de criptomonedas y los mejor brókers para empezar a invertir online.
