Quili AI: Quilicura responde 25.000 prompts por su agua

Quili AI: 40 vecinos respondieron 25.000 prompts para mostrar el costo oculto de la IA

Más de 40 residentes de Quilicura, en Chile, respondieron a mano más de 25.000 prompts en una jornada de 12 horas: de 8 de la mañana a 8 de la noche del 31 de enero. Según el reporte de la campaña, cada conversación duró en promedio 11 minutos y 4 segundos. La iniciativa, bautizada Quili AI, la impulsaron Fundación Avina y Corporación NGEN para visibilizar el agua que consumen los data centers de IA instalados en esa comuna.

Para un founder, el dato relevante no es la performance del experimento, sino lo que revela: el costo hídrico de la IA dejó de ser un tema de ONGs y se convirtió en un riesgo operativo y reputacional para cualquiera que despliegue infraestructura o compre cómputo.

¿Qué es Quili AI y por qué Quilicura?

Quilicura está dentro de la cuenca del río Maipo, una de las principales fuentes de agua para consumo humano y agricultura de la zona central de Chile. Desde comienzos de la década de 2010, la comuna empezó a alojar una de las mayores concentraciones de data centers dedicados a inteligencia artificial de la región, que usan el agua local para refrigerar servidores.

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El país arrastra una sequía severa que, según el propio proyecto, se espera que se extienda hasta 2040. La combinación de ambos factores es la que convirtió a Quilicura en un caso testigo.

Durante la jornada, los vecinos se convirtieron en "IA humana": respondían prompts, generaban contenido junto a artistas locales y completaban tareas que normalmente resuelve un modelo en segundos. La campaña reporta interacción con personas de más de 68 países y un alcance global de 71,6 millones en un solo día, además de cobertura de medios como AP, Forbes, Fast Company, AdAge, BioBioChile y Clarín.

¿Cuánta agua consume realmente un data center de IA?

Acá conviene salir del caso puntual y mirar cifras del sector. Según Rest of World, un data center hyperscale puede consumir entre 1 y 5 millones de galones de agua por día, un volumen comparable al que usa una ciudad de entre 10.000 y 50.000 habitantes. El mismo medio recuerda que un paper de la Universidad de California estimó en abril de 2023 que entrenar el modelo de lenguaje detrás de la primera versión de ChatGPT requirió 185.000 galones de agua.

El problema no es solo el volumen, sino dónde cae. Los data centers necesitan agua lo bastante limpia como para no dañar equipos y cañerías, y conectarse a la red de agua potable es más barato que tratar el agua por su cuenta. Resultado: compiten directamente con las comunidades por el agua potable.

Chile ya vivió ese conflicto. Rest of World documenta que el proyecto de data center de Google en Cerrillos, de US$200 millones, iba a consumir 169 litros de agua por segundo: en un día, el equivalente al agua que los 80.000 habitantes de la comuna beben en un año. Tras un referendo vecinal en diciembre de 2019, donde el 49% votó por rechazar el proyecto y el 38% por aprobarlo, y reclamos presentados en 2020, Google volvió en febrero de 2022 con una propuesta que refrigeraba solo con aire.

En Quilicura, Microsoft anunció su intención de construir un data center en 2022, el mismo año en que entraron en vigor reglas estrictas de racionamiento de agua en Santiago. Vicente Bardales, integrante del grupo Quilicura Socio Environmental Resistance, dijo a Rest of World que las empresas llegan a lugares como Quilicura solo para "usar agua, secar el territorio, pero no devolver nada a la población".

El agua se mueve río arriba: la trampa del enfriamiento eficiente

Hay un matiz técnico que todo founder que compra cómputo debería entender. Varios operadores están migrando a sistemas de refrigeración en circuito cerrado o por aire, que bajan el consumo de agua en el sitio. Pero según un análisis publicado por Yahoo News, ese ahorro se traslada a las centrales termoeléctricas que generan la electricidad adicional: el agua se consume igual, solo que en otro lugar y de forma menos visible.

El mismo análisis cita una estimación del Lawrence Berkeley National Laboratory: hacia 2030, los data centers de Estados Unidos podrían consumir 649 TWh de electricidad, entre el 9,5% y el 15,3% del consumo eléctrico total del país. Y un informe de Ceres citado en ese texto calcula que los data centers de siete estados estadounidenses ya requieren unos 3,4 billones de galones de agua dulce al año, más que el consumo urbano anual promedio de California.

También hay una arista regulatoria. En el Reino Unido, los data centers fueron designados Infraestructura Nacional Crítica en septiembre de 2024, lo que abre la pregunta de si esa categoría podría traducirse en prioridad de acceso al agua durante una sequía, según el mismo análisis.

Del lado de las empresas, Microsoft se comprometió a reducir 40% la intensidad de uso de agua de sus data centers para 2030 y reporta una baja de 25% al 2025, de acuerdo con ese texto.

¿Qué significa esto para tu startup?

Tres cosas concretas.

Primero: el agua es una línea de costo y de riesgo, no un tema de marketing. Si tu producto corre sobre modelos de terceros, tu huella hídrica depende de decisiones que no controlas: la región donde está el data center, el tipo de refrigeración y el mix eléctrico. Preguntar por esos tres datos a tu proveedor de nube es gestión de riesgo básica, no activismo.

Segundo: si vendes a empresas con metas ESG, esto ya es un criterio de compra. Los compradores corporativos están empezando a pedir métricas ambientales a sus proveedores de software. Tener a mano el consumo energético e hídrico de tu stack —y el de las alternativas— te pone en una conversación comercial que tus competidores no pueden sostener.

Tercero: si construyes infraestructura en LATAM, la licencia social se gestiona antes de la obra. Los casos de Cerrillos y Quilicura en Chile, Canelones en Uruguay y Caucaia en Brasil muestran el mismo patrón: comunidades organizadas, información técnica que nadie traduce y un conflicto que termina costando meses de permisos. Rest of World documenta que en Caucaia, Brasil, al menos cuatro data centers buscaban instalarse en una zona franca, uno de ellos con un costo estimado de US$10.000 millones destinado a servir a TikTok, en una región con condiciones de sequía de emergencia en 16 de los 21 años entre 2003 y 2024.

Acciones que puedes ejecutar esta semana:

Pide el WUE de tu proveedor de nube (litros de agua por kWh consumido) y desglosado por región. Si no lo publica, ese silencio también es información.
Mueve cargas no críticas a regiones con menor estrés hídrico y documenta el cambio. Es un dato que sirve para reportes de sostenibilidad y para ventas.
Reduce cómputo antes de compensarlo: caché de respuestas, modelos más chicos para tareas simples y procesamiento por lotes bajan el consumo en origen, que es más barato que cualquier compensación posterior.
Si operas en Chile o planeas hacerlo, revisa el estado de la cuenca donde te instalas. La sequía proyectada hasta 2040 no es un escenario de largo plazo: es el horizonte de tu plan de negocio.

¿Por qué una campaña de vecinos es una señal de mercado?

Quili AI es, en el fondo, una campaña de comunicación. Y las campañas de comunicación son termómetros: aparecen cuando un conflicto ya tiene masa crítica. El proyecto lo dicen sus propios organizadores: buscaba dimensionar un problema complejo y mostrar a las personas reales detrás del costo oculto de la IA.

Para el ecosistema emprendedor, la lectura es que el consumo de recursos de la IA ya entró en la conversación pública, con cobertura de medios generalistas en varios países y una comunidad local dispuesta a organizarse. Eso cambia el cálculo de cualquier proyecto que dependa de infraestructura intensiva en agua o energía: el permiso social pesa tanto como el permiso regulatorio.

Conclusión

Quili AI puso números a algo que hasta ahora se discutía en abstracto: 25.000 prompts respondidos a mano, 40 personas, más de 68 países y 71,6 millones de alcance en un día. La cifra que importa para un founder es otra: entre 1 y 5 millones de galones de agua diarios por data center hyperscale, según Rest of World.

La eficiencia técnica ayuda, pero no resuelve el problema de fondo: el agua que se ahorra en el sitio suele reaparecer en la central eléctrica. La ventaja competitiva, en los próximos años, va a estar en quien pueda medir y demostrar su consumo antes de que se lo pregunten.