{"id":488237,"date":"2026-10-16T18:57:49","date_gmt":"2026-10-16T18:57:49","guid":{"rendered":"http:\/\/6ad255705fd2b14ae518f810"},"modified":"2026-10-16T18:57:49","modified_gmt":"2026-10-16T18:57:49","slug":"cuanta-agua-consume-realmente-pedirle-algo-a-chatgpt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sarmiento24h.com\/?p=488237","title":{"rendered":"\u00bfCu\u00e1nta agua consume realmente pedirle algo a ChatGPT?"},"content":{"rendered":"

Google calcula que una pregunta t\u00edpica enviada a su chatbot<\/em> Gemini consume unos 0.26 ml de agua, lo que equivale aproximadamente a cinco gotas. Sin embargo, si los investigadores tienen en cuenta la cantidad de agua que se gasta para generar la electricidad que alimenta los centros de datos, esa cifra asciende a unos 0.725 ml, es decir, un 179% m\u00e1s.<\/p>\n

Estudios anteriores sugieren que la huella puede ser considerablemente mayor cuando se analiza a gran escala. Un estudio de 2023<\/a>, del que es coautor Shaolei Ren, profesor de ingenier\u00eda el\u00e9ctrica e inform\u00e1tica en la Universidad de California, Riverside, que estudia la huella medioambiental de la IA<\/a>, estim\u00f3 que un modelo anterior de ChatGPT pod\u00eda consumir medio litro de agua por cada 10 a 50 interacciones de los usuarios con el chatbot<\/em>.<\/p>\n

La huella h\u00eddrica de la IA es dif\u00edcil de poner en perspectiva<\/h2>\n

La producci\u00f3n de un solo par de pantalones de mezclilla puede requerir 3,800 litros de agua, seg\u00fan una estimaci\u00f3n de Levi\u2019s<\/a> citada por el Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA) en 2026. Se estima que una camiseta de algod\u00f3n tiene una huella h\u00eddrica de 2,720 litros, mientras que el consumo anual de caf\u00e9 y t\u00e9 supone aproximadamente 140 billones de litros a nivel mundial.<\/p>\n

Aunque esas cifras superan con creces las estimaciones correspondientes a una sola consulta a un chatbot<\/em> de IA, tambi\u00e9n incluyen factores como el agua de lluvia, el riego y el agua relacionada con la contaminaci\u00f3n agr\u00edcola<\/a> e industrial. La mayor preocupaci\u00f3n es la rapidez con la que est\u00e1 creciendo la demanda acumulada de la IA y d\u00f3nde se consume esa agua.<\/p>\n

Una investigaci\u00f3n<\/a> de la que Ren fue coautor en 2025 preve\u00eda que las operaciones globales de IA podr\u00edan extraer entre 4.2 billones y 6.6 billones de litros al a\u00f1o para 2027, lo que equivale a entre cuatro y seis veces las extracciones anuales de agua de Dinamarca. Esa magnitud de la demanda plantea interrogantes sobre cu\u00e1nta agua consume realmente la IA,<\/a> sobre todo a medida que los centros de datos se expanden hacia regiones que ya sufren escasez de agua.<\/p>\n

\n
\"centros<\/picture><\/span><\/div>\n
\n
\u00bfCu\u00e1nta agua y electricidad consumen realmente los centros de datos? La Uni\u00f3n Europea quiere saber<\/a><\/div>\n

La Comisi\u00f3n Europea propone un sistema de calificaci\u00f3n para transparentar el uso de electricidad y agua de los centros de datos ante el crecimiento previsto de su capacidad durante la pr\u00f3xima d\u00e9cada.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

\u00bfPor qu\u00e9 sigue siendo tan dif\u00edcil determinar cu\u00e1nta agua consume un solo prompt<\/em>?<\/h2>\n

Las estimaciones dependen en gran medida de lo que midan los investigadores. En un estudio de septiembre<\/a> de 2026, investigadores de la Northeastern University y la Boston University desarrollaron un marco denominado \u00abWater Cost of Intelligence\u00bb (WCI) que tiene en cuenta el agua consumida directamente en los centros de datos<\/a>, el agua utilizada para generar electricidad y la escasez h\u00eddrica regional. Esto ayuda a explicar por qu\u00e9 la estimaci\u00f3n de Google es m\u00e1s baja: solo tiene en cuenta el agua consumida en sus centros de datos, no la electricidad necesaria para alimentarlos.<\/p>\n

Pero otro problema a la hora de asignar una cifra fija a una consulta es que no todas las solicitudes requieren la misma cantidad de trabajo. \u00abPodemos estimarlo para una tarea claramente definida en condiciones de funcionamiento espec\u00edficas, pero ‘una solicitud’ ya no es una unidad de trabajo consistente. Puede generar una respuesta breve o dar lugar a un razonamiento extenso y a m\u00faltiples llamadas al modelo para completar una tarea compleja\u00bb, afirma Ren.<\/p>\n

Sus estimaciones anteriores se basaban en respuestas relativamente sencillas de GPT-3. Explica que, aunque los modelos de IA m\u00e1s recientes procesan los tokens<\/em> individuales de forma m\u00e1s eficiente, una sola solicitud hoy en d\u00eda puede requerir una cantidad de c\u00e1lculo sustancialmente mayor. Ni siquiera una respuesta breve requiere necesariamente menos trabajo para generarse.<\/p>\n

No es lo mismo el agua para un centro de datos que para generar electricidad<\/h2>\n

\u00abUn centro de datos puede consumir poca agua in situ, pero depender de una mayor generaci\u00f3n de electricidad que, a su vez, consume agua adicional en otros lugares. La disyuntiva entre el consumo de agua in situ y el consumo adicional de energ\u00eda es especialmente significativa cuando hace calor en verano\u00bb, argumenta Ren.<\/p>\n

Arif Gasilov, socio de Gasilov Group y especialista en recursos naturales, energ\u00eda y agua, se pregunta hasta qu\u00e9 punto nos aporta informaci\u00f3n una estimaci\u00f3n por consulta. Los servidores pueden gestionar miles de solicitudes simult\u00e1neamente, pero tambi\u00e9n consumen electricidad simplemente por permanecer en funcionamiento. El consumo de agua atribuido a una solicitud concreta suele calcularse utilizando medias, en lugar de medirse directamente.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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