La IA ya bebe 66.000 millones de litros de agua al año

La cifra que no cabe en un titular

Los centros de datos de Estados Unidos consumieron 66.000 millones de litros de agua solo para refrigeración en 2023, según el Lawrence Berkeley National Laboratory, citado por el artículo original de Ars Technica/Knowable Magazine. Es menos del 1% del agua que usa el país en un año, pero la curva es la que preocupa: el consumo directo se triplicó entre 2014 y 2023, al pasar de unos 5.600 millones de galones a 17.000 millones, según el mismo laboratorio.

Para un founder, el dato relevante no es el agregado nacional: es que un único campus hyperscale de IA puede beber el equivalente a 6.500 hogares al día si se suma el agua necesaria para generar su electricidad, según la estimación del Lawrence Berkeley Lab recogida por Yahoo News.

¿Por qué los data centers necesitan tanta agua?

Los procesadores de un servidor de IA pueden alcanzar 80 °C internos (unos 176 °F) —el mismo motivo por el que un portátil se quema cuando se le exige demasiado. El calor se extrae, sobre todo, con dos métodos:

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Enfriamiento evaporativo: agua que se rocía sobre radiadores y se evapora, igual que el sudor en la piel. Es eficiente pero pierde agua del sistema.
Liquid cooling en circuito cerrado: agua o líquido dieléctrico que recorre los chips y se recircula sin evaporarse. Es el estándar en los nuevos hyperscale de IA.

Aún hoy, el 56% de los data centers en EE.UU. sigue usando enfriamiento evaporativo, según el análisis publicado por USA Today. Amazon, Microsoft y Google ya migraron buena parte de sus granjas a circuitos cerrados, lo que les permite eliminar el agua in situ — pero a costa de gastar más electricidad, y esa electricidad vuelve a consumir agua en la central térmica que la genera.

Esa dependencia explica la paradoja que apunta la propia industria: cerrar el grifo dentro del edificio puede abrir otra fuga afuera. Según la investigación de Cornell recogida por Yahoo News, generar la electricidad que alimenta un data center representa más del 70% de su huella hídrica total.

¿Dónde se vuelve un problema real?

El número agregado de EE.UU. —el 0,14% del consumo nacional, unos 449 millones de galones al día según USA Today— parece pequeño al lado de los 4.200 millones de galones diarios que usan las almendras en California o los 1.400 millones de los campos de golf. El problema es la geografía: el agua llega donde sobra, no donde falta.

Tres casos recientes lo ilustran:

Phoenix, Arizona: unas 60 instalaciones consumen en conjunto unos 177 millones de litros diarios, en un estado donde el río Colorado ya obliga a recortes del 16-20% para 2028, según el plan del U.S. Bureau of Reclamation reportado por Counterpunch. La energía de esos data centers equivale al 7,4% del consumo eléctrico estatal.
The Dalles, Oregón: los data centers de Google representaron cerca del 40% del consumo total de agua de la ciudad en 2025, unos 550 millones de litros, según cifras recogidas por Gizmodo.
Los Lunas, Nuevo México: el campus de Meta retiró unos 67 millones de litros en 2024, bombeados del acuífero municipal. Snopes verificó que no toma agua directamente del río Grande, pero también documentó que el caudal del río cae por la sequía y el deshielo adelantado, no por la presencia del data center.

La pregunta, por tanto, no es cuánta agua consume la IA, sino en qué sitio la consume. El ingeniero energético Fengqi You, de Cornell, lo resume así en el artículo de Knowable: «Situar los data centers en zonas con sequía y poca renovables, como Arizona, Nuevo México o el sur de California, puede inflar la huella hídrica futura hasta un 86%». Su grupo proyecta que, en 2030, los data centers estadounidenses podrían gastar entre 731.000 y 1,125 billones de litros al año —el máximo, equivalente al suministro anual de agua potable de la ciudad de Nueva York.

Qué están haciendo las grandes tecnológicas

El artículo original recoge compromisos públicos de los principales operadores:

AWS se propuso ser «water positive» para 2030 y, según declaró a la prensa, llevaba más de la mitad del camino en 2024.
Google estima que una consulta mediana a Gemini gasta unas cinco gotas de agua (cifra de 2025) y se ha marcado como meta reponer el 120% del agua dulce que consumen sus data centers antes de 2030.
Meta aspira a ser water positive también en 2030 e informó a Snopes que restauró más de 136 millones de litros en la cuenca del río Grande en 2024.
NVIDIA, fabricante de los chips que animan la mayoría de hyperscales, asegura que su nueva generación admite agua de entrada a 45 °C, lo que reduce drásticamente la necesidad de refrigeración activa.

En el Congreso, el proyecto H.R. 7858 (Data Center Community Impact Act) busca poner orden en un vacío regulatorio: el Servicio Geológico de EE.UU. (USGS) no desglosa el consumo de agua de los data centers desde 1995, según recuerda el artículo de Yahoo News.

¿Qué significa esto para tu startup?

Si tu producto corre sobre infraestructura de terceros —algo habitual para casi cualquier SaaS, fintech o edtech— el consumo de agua ya está dentro de tu cadena de valor, aunque no lo veas en la factura. Esto cambia decisiones concretas:

Audita el mix energético de tu cloud: AWS, GCP y Azure publican regiones enteras con电网 carbón o gas. Cambiar una parte de tu carga a regiones más verdes reduce agua indirecta aunque tu factura suba unos puntos.
Dimensiona los modelos al problema: GPT-3 gastó unos 700.000 litros de agua solo en entrenamiento según el estudio del profesor Shaolei Ren (UC Riverside) recogido por Yahoo News. Un LLM pequeño bien afinado con RAG consume una fracción. Reducir tokens y elegir modelos más baratos es, literalmente, ahorrar litros.
Mide lo que prometes: si tu propuesta de valor incluye «IA responsable», necesitas un número. La métrica del momento es m³ de agua por cada 1.000 consultas o por dólar de ARR — calcúlala antes de que un cliente corporativo te la pida.

Acciones que puedes aplicar esta semana

Pide a tu proveedor de cloud el mix energético de la región donde corre tu producción. Si no te lo da, evalúa migrar cargas batch a regiones con mayor componente renovable. Documenta el cambio; te servirá para reportes ESG futuros.
Haz un experimento A/B con un modelo más pequeño en una feature de bajo riesgo (resúmenes, clasificación, etiquetado). Compara calidad percibida y latencia. Si el usuario no nota la diferencia, te ahorraste agua y dinero en el mismo movimiento.