El uso de la inteligencia artificial (IA) está creciendo rápidamente en todo el mundo, y con ello han surgido numerosas preocupaciones, especialmente en lo relativo a su impacto medioambiental. Aunque se ha debatido mucho sobre el consumo energético de los centros de datos de IA, apenas se ha hablado de su consumo de agua… hasta ahora.
¿Qué son los centros de datos de IA?
Los centros de datos de inteligencia artificial son instalaciones físicas que albergan los enormes recursos de computación y almacenamiento necesarios para que modelos como los chatbots, por ejemplo, ChatGPT, puedan aprender y conservar información. En muchas partes del mundo, estos centros se ubican en grandes naves industriales que requieren alimentación eléctrica las 24 horas del día y condiciones ambientales perfectamente controladas para que la tecnología funcione de forma óptima.
Esto ha generado críticas por el elevado consumo energético que implican. Se estima que, en conjunto, los centros de datos de IA consumen en torno al 2% de toda la electricidad que se genera a nivel mundial 1.
Sin embargo, lo que se conoce mucho menos es la cantidad de agua que utilizan estas instalaciones. Según un estudio reciente de investigadores de la Universidad de California Riverside y la Universidad de Texas en Arlington —titulado "Making AI Less 'Thirsty': Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models"—, una conversación de entre 20 y 50 preguntas con un chatbot de IA puede implicar un consumo de hasta 500 ml de agua2.
Puede parecer una cifra pequeña, pero el informe también estima que, solo en 2021, los centros de datos de IA propiedad de Google en Estados Unidos usaron aproximadamente 12.700 millones de litros de agua para la refrigeración de sus instalaciones, y un 90% de esa agua era potable.3.
¿Por qué consumen tanta agua los centros de datos?
Los centros de datos consumen agua de dos formas: de manera directa e indirecta, siendo especialmente intensivos durante la fase de “entrenamiento” de los modelos de IA, es decir, cuando estos procesan grandes volúmenes de datos y aprenden a responder.
Consumo indirecto: se refiere al agua utilizada fuera del propio centro de datos, por ejemplo, en la generación de electricidad. Muchas centrales eléctricas (como las de carbón) necesitan grandes cantidades de agua para sus sistemas de refrigeración. Aunque los centros de datos no consumen esta agua directamente, su alta demanda energética hace que se use mucha más agua en estas fases externas.
Consumo directo: es el agua que se emplea dentro del centro para refrigerar los servidores. Casi toda la energía que se introduce en estos equipos se transforma en calor, y debido al tamaño de las instalaciones, ese calor debe disiparse constantemente. Por ello, se utiliza agua en sistemas de intercambio térmico para enfriar los equipos y evitar el sobrecalentamiento.
Además, el agua de refrigeración también se necesita para compensar los cambios de temperatura ambiental provocados por las estaciones. Esto es especialmente preocupante en el contexto actual, con veranos más calurosos y mayor escasez de agua en todo el mundo. Por ejemplo, en el verano de 2022, Thames Water alertó del uso de agua potable para refrigeración por parte de centros de datos en Londres, en plena sequía. Y con el agravamiento de la crisis climática, este tipo de conflictos por el agua se volverán cada vez más frecuentes.
Aunque estos datos pueden parecer alarmantes, el estudio también señala que los centros de datos menos modernos pueden llegar a consumir hasta tres veces más agua que las instalaciones más avanzadas. Esto cobra especial importancia si tenemos en cuenta que, para el año 2030, se estima que la mitad de la población mundial sufrirá escasez severa de agua.
Dos matices importantes
A pesar del impacto potencial revelado por el estudio, es importante tener en cuenta algunos aspectos clave: Los datos sobre consumo de agua son escasos, en parte porque no se ha investigado lo suficiente, y en parte porque , según indica el propio estudio, las grandes tecnológicas no suelen divulgar esta información abiertamente. El estudio ha sido ampliamente citado por los medios, pero todavía no ha sido revisado por pares (al menos hasta mayo de 2023). Esto no invalida sus conclusiones, pero sí sugiere que se necesita más investigación antes de generalizar los datos sobre todos los centros de datos de IA.
¿Qué se puede hacer al respecto?
Mientras tanto, los autores de Making AI Less “Thirsty” sugieren que el momento y el lugar en el que se entrena un modelo de IA pueden influir significativamente en su consumo de agua. Entrenar un chatbot en invierno, por ejemplo, requiere menos agua que hacerlo en verano. Asimismo, la ubicación geográfica de los centros de datos debería ser una prioridad estratégica para las empresas tecnológicas.
No obstante, también existen soluciones que pueden aplicarse independientemente de la ubicación. Por ejemplo, en Veolia ofrecemos tecnologías diseñadas para reutilizar y reciclar agua residual dentro del propio sistema de refrigeración. Esto permite reducir la dependencia del agua potable sin comprometer el rendimiento operativo. Nuestros modelos SIRION™ Mega SF y TF ofrecen ósmosis inversa (OI) de alto flujo y bajo consumo energético con un requisito mínimo de ingeniería civil adicional. Como resultado, se puede eliminar el 98% de los orgánicos disueltos de las aguas residuales de un centro, lo que permite reciclarlas para su uso en una torre de refrigeración y reducir el consumo de agua, todo ello mientras se ahorra hasta un 50% de energía eléctrica en comparación con una unidad convencional. Cuando se combinan con nuestros sistemas de descalcificación, Ionsoft™, las unidades de ósmosis inversa pueden reducir aún más la cantidad de agua que se desecha, lo que permite a los centros de datos funcionar de forma más sostenible y contribuye a reducir los costes operativos.
Nuestros expertos en tratamiento de agua pueden visitar las instalaciones para:
- Mejorar la eficiencia del sistema actual.
- Asesorar en el diseño de nuevos centros de datos más sostenibles.
- Optimizar el uso del agua con soluciones adaptadas a cada necesidad.
Conclusión
El crecimiento de la inteligencia artificial plantea importantes retos de sostenibilidad. Si bien el debate ha estado centrado en el consumo energético, ahora empieza a evidenciarse otro impacto igual de relevante: el consumo de agua.
La industria tecnológica debe actuar con responsabilidad para reducir esta huella hídrica. Y desde VEOLIA, ofrecemos el conocimiento y las soluciones para hacerlo posible.
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1 Making AI Less “Thirsty”: Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models - https://arxiv.org/abs/2304.03271
2 BBC News: Concern UK’s AI ambitions could lead to water shortages - https://www.bbc.co.uk/news/articles/ce85wx9jjndo
3 Demand for AI is driving data center water consumption sky high - https://techcrunch.com/2024/08/19/demand-for-ai-is-driving-data-center-water-consumption-sky-high/.
