La inteligencia artificial (IA) de OpenAI ha revolucionado el campo de la generación de contenido visual, desde textos hasta imágenes detalladas al estilo Studio Ghibli. Sin embargo, en medio del crecimiento exponencial de esta tecnología, surge una pregunta importante: ¿qué impacto tiene sobre nuestros recursos naturales, especialmente el agua?
¿Por qué la IA consume agua?
La respuesta radica en la infraestructura que soporta la inteligencia artificial. Los modelos de IA requieren centros de datos masivos para procesar la enorme cantidad de información necesaria para generar respuestas, textos o imágenes. Estos centros de datos necesitan ser refrigerados constantemente para evitar el sobrecalentamiento de los servidores. Esta refrigeración, en muchos casos, se realiza mediante el uso de agua, que se utiliza en los sistemas de enfriamiento por evaporación o en centrales eléctricas que proporcionan la energía para alimentar los servidores.
¿Cuánto agua se consume realmente?
El impacto del uso de IA sobre los recursos hídricos no es sencillo de medir, ya que depende de varios factores, como el tipo de modelo de IA utilizado, el centro de datos y la ubicación geográfica de estos. Sin embargo, estudios recientes nos dan una idea aproximada:
- Según la Universidad de California en Riverside, generar un texto de aproximadamente 100 palabras usando un modelo de IA puede consumir alrededor de 519 ml de agua. Este cálculo toma en cuenta el consumo de agua relacionado con la producción de electricidad y el enfriamiento de los servidores.
Pero el caso de generar una imagen con IA, especialmente una de alta calidad como las generadas al estilo Ghibli, es mucho más intensivo en cuanto a recursos computacionales. Aunque no existe un cálculo exacto universal, algunas estimaciones sugieren que una sola imagen puede consumir entre 5 y 20 veces más recursos que la generación de un texto corto, dependiendo de la complejidad de la imagen y el modelo de IA utilizado. OpenAI también cuenta con la funcionalidad de generación de vídeos (Sora) el cuál tiene incluso más tiempo de procesamiento.
Contexto del consumo de agua en la vida diaria
Para poner en perspectiva el consumo de agua por IA, comparemos con el consumo doméstico humano. La Organización Mundial de la Salud (OMS) recomienda que cada persona consuma entre 50 y 100 litros de agua al día para cubrir sus necesidades básicas de bebida, cocina, higiene y limpieza.
El consumo varía significativamente según la región:
- En zonas urbanas de Perú, se estima que el consumo promedio de agua es de 100-150 litros diarios por persona.
- En Brasil, el consumo promedio en áreas urbanas es de 180-200 litros diarios.
- En México, el consumo promedio es de 150-170 litros diarios.
- En EE. UU., el consumo en áreas urbanas puede superar los 300-380 litros por persona.
A pesar de que la generación de una imagen con IA puede consumir algunos litros de agua, es una fracción mínima comparado con lo que una persona usa diariamente. Sin embargo, si se considera el uso masivo de IA, el impacto puede ser más relevante a medida que aumenta la demanda.
Impacto según la ubicación de los centros de datos
Un factor clave a considerar es que el impacto ambiental, en términos de consumo de agua, depende de la ubicación de los centros de datos que alojan los modelos de IA. Microsoft, que es responsable de la infraestructura de OpenAI, tiene centros de datos en diversas partes del mundo:
- Estados Unidos: Virginia, Washington, Arizona, Texas
- Europa: Irlanda, Países Bajos, Francia
- Asia-Pacífico: Singapur, Australia, Japón
- Latinoamérica: Brasil
El consumo de agua tiene un impacto variable dependiendo de la disponibilidad de recursos hídricos en la región. Por ejemplo:
- Los centros en regiones áridas, como Arizona, enfrentan un mayor estrés hídrico debido a la escasez de agua en la zona.
- En cambio, regiones como Irlanda o Washington, donde el acceso al agua es abundante, tienen un impacto mucho menor.
Microsoft ha comenzado a implementar estrategias de sostenibilidad, comprometiéndose a ser «water positive» para 2030, lo que significa que se comprometen a reponer más agua de la que consumen a través de iniciativas de conservación y restauración de ecosistemas.
Evidencia científica sobre el impacto ambiental de la IA
El impacto ambiental de la IA no se limita al consumo de agua. Investigaciones sobre el consumo energético y las emisiones de CO₂ también han revelado que entrenar modelos de IA y generar contenido digital requiere una gran cantidad de energía. Según un estudio de la Universidad de Massachusetts Amherst (2019), entrenar un modelo de IA grande como GPT-3 puede emitir más de 280,000 kg de CO₂, equivalente a la huella de carbono de 5 automóviles a lo largo de su vida útil.
Además, la extracción de materiales para la fabricación de hardware (como semiconductores) también tiene un costo ambiental significativo, tanto en términos de recursos naturales como de residuos electrónicos.
¿Es este impacto motivo de preocupación?
Si bien el consumo de agua relacionado con la IA no es en principio una amenaza directa para los recursos hídricos globales, su crecimiento exponencial plantea interrogantes sobre su sostenibilidad a largo plazo, especialmente en regiones con estrés hídrico. Además, el impacto ambiental acumulado del uso masivo de IA, sumado a las emisiones de CO₂ y el desecho de equipos electrónicos, requiere una reflexión profunda sobre el desarrollo de tecnologías más limpias y responsables.
Conclusión
La generación de imágenes con IA, como las al estilo Ghibli, es un ejemplo de cómo la tecnología avanza a gran escala, pero también genera efectos secundarios en términos de consumo de recursos naturales. Si bien el impacto en el agua por imagen generada es pequeño en comparación con el consumo humano diario, el crecimiento continuo de la IA debe ser monitoreado, especialmente en cuanto a su huella ambiental.
Es esencial que las empresas tecnológicas sigan implementando estrategias de sostenibilidad, como el compromiso de Microsoft de ser «water positive» para 2030, y que se fomente la innovación responsable en todos los aspectos del desarrollo tecnológico.
