La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando numerosas industrias gracias a su capacidad para optimizar procesos, impulsar la innovación y resolver problemas complejos. En la gestión de los recursos hídricos, la IA ha traído avances notables, como el control de la calidad del agua, la predicción de inundaciones y la optimización de los sistemas de distribución, contribuyendo así a un acceso más sostenible. Sin embargo, un factor pocas veces mencionado es el consumo de agua de la IA, que implica desafíos de sostenibilidad y responsabilidad medioambiental. A continuación, se detalla cómo este fenómeno influye en la creciente crisis del consumo de agua y cuáles son las posibles soluciones para mitigar su impacto.
Cómo la IA utiliza y consume agua
Para entrenar un modelo de IA, se necesita una gran potencia de cálculo, y dicha potencia procede de centros de datos que albergan servidores. Estos servidores generan calor durante su funcionamiento, y refrigerarlos se convierte en una prioridad para mantener su eficiencia y evitar daños. En este contexto, el consumo de agua de la IA es un tema crítico, ya que gran parte de los centros de datos emplean agua para sus sistemas de refrigeración:
- Sistemas de refrigeración
- Los centros de datos utilizan torres de refrigeración y otros mecanismos que hacen circular agua para absorber el calor.
- El consumo de agua de la IA surge al cubrir la necesidad de enfriamiento continuo para granjas de servidores con miles de máquinas funcionando a plena capacidad.
- Evaporación y reposición
- Al absorber calor, parte del agua se evapora, lo que reduce la temperatura de los equipos.
- Para mantener un nivel de agua adecuado, hay que reponer constantemente el volumen evaporado, incrementando el consumo de agua de la IA.
- Sesiones de entrenamiento masivas
- Un entrenamiento de un gran modelo de IA (por ejemplo, uno basado en miles de millones de parámetros) puede requerir decenas o cientos de litros de agua por cada hora de operación intensiva.
- En un solo proceso de entrenamiento prolongado, el consumo de agua de la IA puede llegar a miles de litros.
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— Charles Liang (@charlesliang) October 28, 2024
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Cuantificación de la huella hídrica de la IA
Estudios recientes han abordado de forma más precisa el consumo de agua de la IA, revelando cifras que ilustran la magnitud de su impacto:
- Uso cotidiano de ChatGPT
- Se estima que cada consulta a ChatGPT puede suponer alrededor de medio litro de agua consumida, si se contabiliza el enfriamiento necesario para el gasto energético relacionado. Así, el consumo de agua de la IA se deja ver incluso en interacciones aparentemente inofensivas.
- Entrenamiento de grandes modelos
- El entrenamiento de un modelo lingüístico de gran envergadura (como GPT-3) puede requerir cientos de miles de litros de agua.
- En centros de datos de Microsoft Azure, por ejemplo, entrenar GPT-3 consumió más de 700.000 litros de agua dulce, lo que evidencia el consumo de agua de la IA a gran escala.
Además, se debe considerar que la generación de electricidad para impulsar dichos centros de datos indirectamente incrementa la huella hídrica, dado que en muchos casos la producción de energía implica un gasto adicional de agua.
La otra cara de la moneda: IA para la gestión del agua
Resulta irónico que, a la vez que incrementa la presión sobre los recursos, la IA sea también una aliada en la gestión de los recursos hídricos. Ejemplos de cómo la inteligencia artificial contribuye a la sostenibilidad del agua:
- Detección de fugas
- Aplicando algoritmos de IA en las redes de distribución, se detectan con mayor rapidez y precisión las fugas de agua, evitando desperdicios masivos.
- Esta tecnología puede compensar, en parte, el consumo de agua de la IA al lograr ahorros significativos en las infraestructuras.
- Predicción de inundaciones
- Modelos de IA analizan datos meteorológicos y geoespaciales para anticipar crecidas, permitiendo a las autoridades y comunidades prepararse mejor.
- Gracias a esta previsión, se minimizan las consecuencias ambientales y económicas de las inundaciones.
- Riego agrícola inteligente
- Los sistemas basados en IA calculan la cantidad exacta de agua que necesitan los cultivos, ajustando el riego en tiempo real.
- Así se reduce el uso innecesario de un recurso cada vez más escaso, mostrando un enfoque proactivo que contrasta con el consumo de agua de la IA en los centros de datos.
De esta manera, la IA es una herramienta que, si bien aumenta el consumo de agua, también trae soluciones que permiten un mejor aprovechamiento y menor despilfarro en otros ámbitos.
Abordar el desafío del consumo de agua de la IA
Ante la evidencia de un significativo consumo de agua de la IA, las empresas tecnológicas se han visto impulsadas a buscar formas más ecológicas de refrigerar sus centros de datos y reducir su impacto:
- Sistemas de refrigeración energéticamente eficientes
- Tecnologías como la refrigeración por inmersión líquida o el uso de fluidos especiales que no se basan en agua están en fase de desarrollo o implementación.
- Este método puede disminuir el consumo de agua de la IA al enfriar el hardware con líquidos menos dependientes de la evaporación.
- Optimización de centros de datos mediante IA
- La propia IA puede optimizar la gestión térmica y energética de un centro de datos, determinando cuándo y cómo enfriar para lograr la mayor eficiencia.
- De este modo, se reduce tanto el gasto de energía como el consumo de agua de la IA, logrando un círculo virtuoso en el que la tecnología se regula a sí misma.
- Ubicación estratégica de los centros de datos
- Algunos proveedores están construyendo centros de datos en climas fríos o regiones con abundancia de agua renovable, minimizando el impacto ecológico.
- Esta estrategia de buscar sitios con temperaturas más bajas y menor estrés hídrico reduce el consumo de agua de la IA y distribuye de forma más equitativa la carga medioambiental.
- Reciclaje del agua
- La implementación de sistemas de circuito cerrado que reutilizan el agua de refrigeración, impidiendo que se desperdicie, contribuye a paliar el consumo de agua de la IA.
- Estas soluciones requieren inversiones iniciales, pero ofrecen beneficios a largo plazo en materia de sostenibilidad.
Un camino hacia adelante
A medida que las aplicaciones de IA proliferan en todos los sectores, el consumo de agua de la IA continuará aumentando, poniendo de relieve la necesidad de un enfoque integral que conjugue avances tecnológicos, políticas públicas y concienciación medioambiental. Las tecnologías disruptivas pueden impulsar la eficiencia en muchos sentidos, pero también conllevan un coste energético e hídrico que no se puede ignorar.
Para equilibrar los beneficios de la IA con la urgencia de conservar los recursos hídricos, se requiere la colaboración de diversas partes interesadas:
- Empresas y centros de datos
- Invertir en refrigeración y diseño de sistemas más eficientes, promoviendo soluciones como la refrigeración por inmersión líquida o la optimización de flujos de aire.
- Fomentar el uso de energías renovables para reducir la huella hídrica indirecta.
- Responsables políticos
- Implementar normativas y directrices que regulen el consumo de agua de la IA y promuevan la eficiencia en centros de datos.
- Establecer incentivos para quienes apliquen sistemas de refrigeración sostenibles.
- Investigadores y desarrolladores
- Continuar explorando mejoras en algoritmos y hardware que reduzcan las horas de cómputo y, por ende, el consumo de agua de la IA.
- Desarrollar nuevas soluciones para la reutilización de agua, con vistas a hacer viables los centros de datos en climas áridos.
Conclusión
La inteligencia artificial se ha convertido en un pilar de la innovación mundial, optimizando procesos y proporcionando soluciones clave en múltiples campos, incluida la gestión inteligente del agua. Sin embargo, su lado menos visible es el consumo de agua de la IA, inherente a la infraestructura masiva de centros de datos que sostiene su poder de cómputo. Si bien empresas como Microsoft o Google están aplicando estrategias para reducir su impacto —ubicando los centros de datos en zonas más frías, desarrollando nuevas técnicas de refrigeración y apostando por energías renovables—, la huella hídrica de la IA sigue siendo un reto que requiere atención prioritaria.
Con todo, la IA no solo conlleva problemas, sino también soluciones para la crisis del agua, como la detección de fugas, la predicción de inundaciones o la optimización del riego agrícola. El consumo de agua de la IA y su capacidad de ahorro se convierten, así, en dos caras de la misma moneda. Para que la tecnología crezca de modo sostenible, es imprescindible conciliar la extraordinaria demanda de recursos con políticas y prácticas respetuosas con el medio ambiente, garantizando que la innovación no venga a costa de los recursos hídricos esenciales para el planeta.