La IA se convierte en una bestia hambrienta y sedienta que devora recursos sin piedad: requiere el agua de 112 piscinas olímpicas
La clave está en los centros de datos que procesan estas imágenes, instalaciones gigantescas que requieren enormes cantidades de energía y agua para funcionar.
Si bien es cierto que el poder de la inteligencia artificial es enorme, parece que su consumo también está dando mucho de qué hablar. Desde luego que aquí existe un gran debate entre aquellos a los que realmente esto les preocupa y los que consideran que se están exagerando.
Ahora ha salido a la luz un informe de la empresa francesa Mistral AI que revela que entrenar sus modelos consume el agua equivalente a más de 112 piscinas olímpicas, reabriendo, una vez más, el debate sobre la sostenibilidad real de tecnologías como ChatGPT.
La gran pregunta es cómo es posible que la IA consuma tanta agua. Para ello, primero hay que abrir el melón de esos centros de datos donde trabajan los modelos gigantes como Mistral Large 2, que tiene 123.000 millones de parámetros.
Estos centros usan una enorme cantidad de GPU, procesadores muy potentes que generan un calor extremo. Con esto como base, necesitan enfriarse por fuerza, porque si no todo se pararía.
Una bestia tecnológica con mucha sed, pero ¿de dónde sale tanta agua?
Ahí entra en juego la refrigeración por torres de enfriamiento. Es un sistema que funciona tirando agua para evaporarla y enfriar el aire alrededor de las máquinas. Hasta aquí todo normal, pero el problema está en la cantidad de agua que se pide para mantener todo a punto.
Para que te hagas una idea, entrenar el modelo Mistral Large 2 consumió unos 281.000 metros cúbicos de agua, que es como llenar 112 piscinas olímpicas.
El informe, hecho junto con Carbone 4 y la Agencia Francesa de la Transición Ecológica (ADEME), también recuerda que el gasto de recursos no queda solo ahí. Fabricar y transportar el hardware también consume materiales y energía, y según Mistral, cerca del 29% del consumo material se debe a fallos o cambios de hardware durante el entrenamiento y uso del modelo.
Por supuesto, el agua no es el único recurso que preocupa. La energía consumida genera gases contaminantes (CO2), y en el caso del modelo Mistral Large 2, entrenarlo emitió unas 20.000 toneladas de CO2 equivalente. Eso sin contar que cada vez que usas el modelo para pedir una respuesta o generar texto, estás usando recursos —aunque en menor cantidad— y sumándote a esa cuenta gigante.
En cuanto a la contaminación y ya hablando de datos, generar una respuesta que ocupe alrededor de 400 caracteres consume unos 45 mililitros de agua y genera 1,14 gramos de CO2. Parece poco, pero cuando millones hacen consultas la cosa escala rápido.
Eso sí, Mistral explica que hay forma de reducir este consumo, como puede ser el uso de centros de datos en climas fríos o con energía renovable, y eligiendo modelos más pequeños y específicos para la tarea, porque uno de tal magnitud como puede ser también GPT-4.5 o incluso el futuro GPT-5 no siempre es lo más eficiente.
"No se destruye, se devuelve al ecosistema"
Como antes se mencionaba, por otro lado, existen voces que si bien no niegan lo evidente, tratan de calmar un poco a la población que acaba escuchando o leyendo todos estos datos.
Aunque las cifras son un tanto impactantes, hay que mantener la calma porque también hay que decir que no toda el agua utilizada se pierde. Muchos centros de datos tienen sistemas para reciclarla y devolverla al ecosistema. En algunos casos, el agua vuelve al río o lago del que se extrajo, completamente limpia. Este proceso incluye filtrado para eliminar impurezas antes de devolverla a su origen.
Además, hay iniciativas para reducir el impacto hídrico. Algunos centros están utilizando agua salada para la refrigeración, evitando así el uso de agua potable. Otros han llevado la tecnología al límite con centros submarinos que aprovechan las bajas temperaturas del océano para enfriar sus equipos. Estas soluciones son especialmente importantes en regiones con escasez hídrica.
Por ejemplo, en la provincia de Hainan, al sur de China, se ha inaugurado el primer centro de datos submarino comercial del mundo. Este proyecto busca poner fina a uno de los mayores problemas tecnológicos actuales: el consumo energético de los centros de datos.
La instalación, ubicada a 40 metros bajo el agua, utiliza el océano como refrigerante natural, eliminando la necesidad de sistemas de enfriamiento que consumen grandes cantidades de electricidad.
Otro ejemplo es el diseño zero water desarrollado por Microsoft para sus centros de datos en España. Este sistema elimina por completo el uso continuo de agua dulce mediante refrigeración líquida en un circuito cerrado.
Sin ir más lejos, estos sistemas han logrado reducir bastante su Water Usage Effectiveness (WUE). En 2021, sus centros consumían 0,49 litros por kilovatio-hora; ahora están en 0,30 litros/kWh, una mejora del 39%. Esto demuestra que la industria está avanzando hacia soluciones algo más sostenibles y eficientes, porque los datos es cierto que algo sí que asustan.
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Carolina González
Redactora
Carolina González, redactora de actualidad, reportajes a fondo, análisis de todo tipo de productos y vídeos para el canal de Youtube.