Los centros de datos de IA están secando los ríos de tus vecinos

Los centros de datos que alimentan los grandes modelos de inteligencia artificial consumen agua en cantidades que las comunidades locales no esperaban y para las que nadie les pidió permiso. Es el argumento central de un análisis publicado por Gizmodo el 8 de agosto de 2026. Los números son difíciles de ignorar: en Fayetteville, Georgia, un campus de Quality Technology Services absorbió 30 millones de galones (113 millones de litros) del suministro local antes de recibir una sola factura. En The Dalles, Oregon, los centros de datos de Google son responsables de casi el 40% del consumo total de agua de la ciudad.

La reacción ciudadana está escalando. El pasado mes, comunidades de distintos estados organizaron el primer evento de protesta nacional coordinado contra la expansión de centros de datos: cerca de 150 protestas simultáneas en 42 estados de EE.UU. El argumento no es que la IA sea mala. Es que nadie les preguntó.

Por qué los centros de datos de IA consumen tanta agua

Los servidores generan calor. El calor se disipa con agua. Los modelos de IA —especialmente los de última generación, con miles de GPUs en paralelo— generan mucho más calor por unidad de superficie que los servidores convencionales. La densidad de potencia por rack se ha multiplicado, y con ella el consumo de refrigeración.

Los grandes centros de datos pueden consumir hasta 5 millones de galones de agua al día, equivalente al uso diario de una ciudad de entre 10.000 y 50.000 habitantes. El 80% del agua que entra en un centro de datos se evapora en el proceso de refrigeración; el resto sale como aguas residuales cálidas que pueden saturar las plantas de tratamiento locales.

En 2021, los 5.426 centros de datos de EE.UU. consumían unos 449 millones de galones diarios (163,7 mil millones anuales). Con la explosión de la IA, esa cifra está creciendo de forma acelerada: una previsión de Bloom Energy indica que la demanda energética total de los centros de datos en EE.UU. casi se duplicará entre 2025 y 2028, pasando de 80 a 150 gigavatios. El agua va de la mano de la energía.

Amazon reveló en junio de 2026 que sus centros de datos consumieron 2.500 millones de galones de agua en 2025, equivalente al 5% del consumo anual del área metropolitana de Seattle. Era la primera vez que la compañía publicaba esa cifra global. La defensiva fue inmediata: Amazon asegura ser 7 veces más eficiente que la media del sector (0,12 litros por kWh vs 0,84 litros del sector), pero el volumen absoluto sigue siendo enorme.

La brecha entre los compromisos y la realidad

Google se comprometió a devolver más agua de la que consume para 2030. En 2024 consumió 7.200 millones de galones de agua dulce y devolvió aproximadamente 4.500 millones, un 64%. Para llegar al 100% antes de 2030, necesita que la eficiencia mejore más rápido de lo que crece la demanda de cómputo. Con la expansión de la infraestructura de IA acelerada al ritmo actual, ese equilibrio es difícil de mantener.

La crítica legítima a estos compromisos no es que sean falsos, sino que la contabilidad hídrica puede ser engañosa. Devolver agua a un acuífero en Texas no es lo mismo que devolver agua al mismo acuífero de donde se extrajo. Las cuencas hidrológicas no son intercambiables. Un centro de datos en una región con estrés hídrico puede seguir siendo un problema aunque la empresa financie proyectos de restauración en otra cuenca.

La tecnología de refrigeración tiene espacio para mejorar. Los sistemas de refrigeración directa al chip o de inmersión pueden reducir drásticamente el consumo de agua, pero requieren inversiones que muchos operadores retrasan por el coste de la transición. Mientras tanto, la expansión continúa a ritmo de cemento en regiones donde el agua ya es escasa.

Mi valoración

Llevamos años cubriendo el impacto ambiental de la infraestructura tecnológica. El debate sobre el agua en los centros de datos de IA es diferente al del CO₂ por una razón: el agua no es global. El carbono que emite un servidor en Virginia no afecta más a un ciudadano de esa ciudad que al resto del planeta. El agua que consume un centro de datos en The Dalles afecta directamente al suministro de esa ciudad, y de ninguna otra.

Lo que más me convence de la reacción ciudadana es que está centrada: no piden que la IA desaparezca, piden transparencia y planificación. Que una empresa pueda extraer 30 millones de galones antes de recibir una sola factura no es un fallo de la empresa —que siguió los trámites que existían— sino un fallo de los marcos regulatorios locales que no contemplaban este nivel de demanda.

Lo que más me preocupa es la asimetría de poder. Las comunidades afectadas no tienen la capacidad técnica, legal ni económica para enfrentarse a grandes hipérescaladores en negociaciones de permisos. Las moratorias que algunos municipios están aprobando —como Seattle— son respuestas reactivas, no planificación preventiva.

La pregunta a 12 meses es si la regulación de consumo de agua de centros de datos llegará a nivel federal en EE.UU., o si seguirá siendo un patchwork de decisiones municipales donde el resultado depende de quién tenga mejor abogado.

Preguntas frecuentes

¿Cuánta agua consume una consulta a ChatGPT?

Los datos varían según la fuente. Investigadores de la Universidad de California y Riverside estimaron que cada 100 palabras de respuesta generada por un modelo como GPT-4 consumen aproximadamente 500 mililitros de agua, considerando tanto el uso directo de refrigeración como el agua indirecta de la generación eléctrica.

¿Qué tecnologías reducen el consumo de agua en los centros de datos?

Los sistemas de refrigeración de circuito cerrado, la refrigeración directa al chip, el enfriamiento por inmersión en líquido y el uso de agua no potable reciclada pueden reducir el consumo hasta en un 90% respecto a los sistemas de refrigeración por evaporación tradicionales. Pero representan un coste de instalación mayor.

¿Por qué se construyen centros de datos en zonas con escasez hídrica?

Factores como la disponibilidad de terreno barato, incentivos fiscales, acceso a energía eléctrica y conectividad de red a menudo tienen más peso en la decisión de ubicación que el estrés hídrico de la región. Esta es precisamente la crítica: las decisiones se optimizan para la empresa, no para el ecosistema local.

Fuente: wwwhatsnew.com