Inteligencia Artificial / Ciencias de la Tierra
La generación de imágenes por IA podría dejarnos sin agua en la Tierra
La "sed" de la IA no puede seguir siendo ignorada: para 2027, podría consumir una cantidad equivalente al consumo anual de agua de países como Dinamarca o la mitad del Reino Unido

Los centros de procesamiento de datos para IA consumen agua mediante el uso de electricidad de las centrales eléctricas, y a través del aprovechamiento de enfriadores para mantener sus servidores a la temperatura adecuada. / Crédito: Pengfei Li et al.
Pablo Javier Piacente / T21
Según un nuevo estudio, entrenar un solo modelo de lenguaje grande como GPT-3, para que herramientas de generación de imágenes por IA realicen producciones al estilo Studio Ghibli o aplicaciones como DALL-E o Midjourney puedan estar operativas, resulta en la evaporación de hasta 5,4 millones de litros de agua. Esta cifra incluye el enfriamiento del servidor, a través de sistemas a base de agua en centros de datos, y el agua utilizada indirectamente en generación de electricidad.
No cabe duda que, en los últimos años, la Inteligencia Artificial (IA) ha revolucionado la creatividad digital, permitiendo la generación de imágenes impresionantes e impactantes, como las recreaciones al estilo Studio Ghibli o las producciones realizadas mediante aplicaciones como DALL-E o Midjourney. Sin embargo, detrás de este avance creativo se oculta un pasivo ambiental que ya no puede obviarse: el consumo masivo de agua.
La inagotable sed de la IA
Un estudio publicado inicialmente en 2023 en arXiv y actualizado en marzo de 2025, a partir de un trabajo realizado por científicos de la Universidad de California y la Universidad de Texas, en Estados Unidos, ha desvelado que entrenar modelos de IA de gran tamaño, como GPT-3, puede consumir hasta 5,4 millones de litros de agua. En una publicación, los investigadores explican este impacto de la IA sobre el ambiente.
El consumo de agua se debe principalmente a dos factores: la refrigeración de los servidores en los centros de datos y la generación de electricidad en plantas termoeléctricas, que también requieren grandes cantidades de agua. Además, cada vez que se utiliza un modelo de IA para generar contenido, se evapora agua indirectamente debido al funcionamiento continuo de estos centros de datos.
Según informa Smart Water Magazine, el proceso de entrenamiento de modelos de IA implica el uso de múltiples unidades de procesamiento gráfico (GPU), en servidores que consumen cantidades de energía equivalentes al consumo promedio de una vivienda familiar. Para evitar el sobrecalentamiento, estos servidores utilizan sistemas de refrigeración que dependen del agua. Por ejemplo, generar una sola imagen con IA puede requerir hasta 50 litros de agua, lo suficiente para satisfacer las necesidades de agua potable de una persona durante un día.
Cifras que encienden la alarma
Las proyecciones son preocupantes: de acuerdo al estudio, el consumo global de agua atribuible a la IA podría alcanzar entre 4,2 y 6,6 mil millones de metros cúbicos para 2027, una cantidad equivalente al consumo anual de agua de países como Dinamarca o la mitad del Reino Unido. Este panorama es especialmente crítico en un contexto de crisis hídrica global, con regiones afectadas por sequías prolongadas y sistemas de infraestructura hídrica caducos o ineficientes.
Referencia
Making AI Less "Thirsty": Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models. Pengfei Li et al. arXiv (2025). DOI:https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.03271
El impacto ambiental de la IA plantea preguntas importantes sobre la sostenibilidad de nuestras prácticas tecnológicas, como también explora un artículo de The Washington Post. Aunque la IA es una herramienta poderosa que impulsa la innovación, su uso intensivo de recursos naturales, como el agua, amenaza con exacerbar los problemas ambientales ya existentes.
Ante esta problemática, algunas grandes compañías tecnológicas, como Google y Microsoft, se han comprometido a alcanzar un objetivo de "agua positiva" para 2030: esto significa devolver al ambiente más agua de la que consumen. Sin embargo, los expertos advierten que estas compensaciones no son suficientes y que es urgente rediseñar las prácticas de entrenamiento y despliegue de modelos de IA bajo criterios de eficiencia hídrica.
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