💧 Consumo agua inteligencia artificial: Lo que no se ve detrás de las imágenes generadas por IA
¿Cuánta agua cuesta una imagen hecha por IA? Te sorprenderás con los datos
La inteligencia artificial no solo consume energía, también millones de litros de agua.
Consumo agua inteligencia artificial es un tema que cada vez cobra más relevancia entre expertos en tecnología, sostenibilidad y medioambiente. Aunque solemos maravillarnos con lo que modelos como DALL·E, MidJourney o Stable Diffusion pueden crear con tan solo una instrucción, rara vez nos detenemos a pensar en los recursos físicos involucrados en ese proceso. Y uno de los más críticos es el agua.
La IA generativa, especialmente aquella que trabaja con procesamiento de imágenes, requiere de centros de datos extremadamente potentes. Estos centros no solo consumen grandes cantidades de energía eléctrica, sino también agua, utilizada principalmente para enfriar los servidores que procesan enormes volúmenes de información. Cada vez que generas una imagen con IA, se está usando agua de forma indirecta para evitar el sobrecalentamiento de esos sistemas.
🚨 ¿Cuánta agua se consume realmente?
Un estudio de la Universidad de California reveló que entrenar un modelo de lenguaje grande puede consumir cientos de miles de litros de agua. Pero incluso durante la inferencia —es decir, cuando simplemente pides una imagen— también hay un costo hídrico. Se estima que generar una sola imagen compleja con IA puede implicar el uso indirecto de entre 5 y 15 litros de agua, dependiendo del centro de datos y la fuente energética.
🌍 ¿Por qué esto es importante?
- El crecimiento acelerado de la IA puede tener impactos ambientales ocultos.
- En regiones con escasez hídrica, esto puede agravar el problema.
- Conocer el costo ambiental permite fomentar una tecnología más responsable.
🔧 ¿Qué se puede hacer?
- Optimizar la eficiencia de los modelos IA.
- Invertir en centros de datos con enfriamiento sostenible o con energía renovable.
- Promover el uso consciente de herramientas generativas, especialmente en el ámbito creativo.
📣 Reflexiona antes de generar otra imagen con IA
La tecnología es maravillosa, pero su uso también debe ser responsable. Si te interesa este tipo de contenido, mantente conectado a El Blog de CyberFox, donde analizamos la inteligencia artificial más allá de lo superficial.
Fuentes:
- University of California, Riverside (UCR) – Estudio sobre el uso de agua en IA
- Artículo: Making AI Less Thirsty: Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models
- Autores: Shaolei Ren et al. (2023)
- Link directo al paper (preprint en arXiv):
👉 https://arxiv.org/abs/2304.03271 - Puntos clave: Entrenar modelos como GPT-3 puede consumir hasta 700,000 litros de agua, y generar respuestas individuales también conlleva consumo hídrico.
- MIT Technology Review – Reportaje sobre el impacto ambiental de la IA
- Artículo: Training a single AI model can emit as much carbon as five cars in their lifetimes—and that’s not all
- Link: 👉 https://www.technologyreview.com/2023/04/19/1071615/ai-water-use-google-microsoft/
- Puntos clave: Se discute el uso de agua en centros de datos de Google y Microsoft, especialmente durante las sesiones de inferencia con IA generativa.
- Nature – Opinión sobre sostenibilidad en IA
- Artículo: The environmental cost of artificial intelligence
- Link: 👉 https://www.nature.com/articles/d41586-022-01193-0
- Puntos clave: Se enfatiza la importancia de evaluar no solo el consumo eléctrico, sino también la huella hídrica de los sistemas de IA.
- Microsoft Sustainability Report 2023
- Sección: Data Center Sustainability and Resource Usage
- Link (descarga del reporte PDF desde el sitio oficial):
👉 https://www.microsoft.com/en-us/sustainability/emissions-impact-dashboard - Puntos clave: Incluye cifras sobre consumo de agua para enfriar servidores que utilizan modelos como ChatGPT en Azure.
- Google Environmental Report
- Link: 👉 https://sustainability.google/reports/
- Puntos clave: El informe detalla cómo Google gestiona el consumo de agua y energía en sus centros de datos, incluyendo IA generativa.
