Escribir un correo de 100 palabras con ChatGPT parece tan ligero como abrir una pestaña. Sin embargo, un cálculo de 2024 con investigadores de la Universidad de California en Riverside asoció esa tarea de GPT-4 a unos 519 mililitros de agua en un centro de datos estadounidense medio.
La cifra no es un contador pegado a cada respuesta. Cambia con el modelo, la longitud, el clima, la refrigeración y la red eléctrica. El problema aparece al multiplicar un coste pequeño y oculto por millones de consultas.
De dónde sale la botella
El símil procede de un análisis de septiembre de 2024 sobre el agua y la electricidad necesarias para que GPT-4 redactara un correo medio. Shaolei Ren, investigador de UC Riverside, hizo el cálculo para una instalación estadounidense promedio, no para todos los centros de datos.
El trabajo científico de Pengfei Li, Jianyi Yang, Mohammad A. Islam y Ren ofrece otra referencia. El equipo de UC Riverside y la Universidad de Texas en Arlington estimó que GPT-3 podía consumir medio litro al generar entre 10 y 50 respuestas de longitud media, según dónde y cuándo funcionara.
¿Por qué un cálculo habla de un correo y otro de decenas de respuestas? Porque no estudiaron el mismo modelo ni aplicaron los mismos límites. La botella hace visible la huella, pero no es una conversión universal.
El agua detrás de la pantalla
Los servidores transforman casi toda la electricidad en calor. Muchas instalaciones lo llevan hasta torres de refrigeración, donde parte del agua se evapora y libera ese calor al aire. Se parece al sudor que enfría el cuerpo.
También hay un gasto indirecto. Las centrales eléctricas pueden necesitar agua para generar vapor o enfriar equipos. Por eso, un centro que use poca agua dentro de su recinto puede desplazar parte de la huella a otra zona.
Los estudios distinguen entre extracción y consumo. La primera es el agua tomada de un río, acuífero o sistema municipal, mientras que el segundo suele ser la parte que no puede reutilizarse de inmediato. Fabricar chips y servidores añade otra capa todavía poco documentada.
Cinco gotas o una botella
En 2025, un informe de Google calculó que la solicitud de texto mediana de Gemini Apps consumía 0,26 mililitros de agua y 0,24 vatios hora. La compañía lo comparó con cinco gotas. Aclaró que era una fotografía de mayo de 2025 y que no representaba todas las consultas.
¿Significa que la botella era falsa? No necesariamente. Cambian el servicio, el modelo, la longitud y la frontera de la contabilidad, incluida la decisión de sumar o no el agua vinculada a la electricidad.
El problema está en el mapa
El agua no se comporta como el dióxido de carbono. Un litro extraído en una región lluviosa no tiene el mismo efecto que otro sacado de un acuífero bajo sequía. La geografía manda.
Una revisión de junio de 2026 situó 517 de los 809 centros de datos previstos en Estados Unidos en lugares que habían sufrido sequía el año anterior. El texto corrigió después una descripción que había convertido los 500 mililitros en el coste de cada pregunta. El estudio original hablaba de entre 10 y 50 respuestas de GPT-3.
En West Des Moines, el servicio municipal de agua informa de que los centros de Microsoft usan entre el dos y el siete por ciento del agua bombeada cada mes. Entre 2021 y 2025, la media fue del 2,1 por ciento del agua consumida en la ciudad. También aclara que la restricción de riego de 2025 se debió a nitratos elevados, no a los centros de datos.
De una consulta a la red pública
Li y sus colegas proyectaron que la demanda mundial de IA podría extraer entre 4.200 y 6.600 millones de metros cúbicos de agua en 2027, cerca de la mitad de la extracción anual del Reino Unido. Es un escenario basado en modelos, no un recuento ni un destino inevitable.
Otro estudio de 2026, dirigido por Yuelin Han junto a Pengfei Li, Adam Wierman y Shaolei Ren, examinó las redes públicas estadounidenses. Si se mantiene la intensidad de 2024, los centros de datos podrían necesitar entre 2.600 y 5.500 millones de litros diarios de nueva capacidad hasta 2030. Es una escala comparable al suministro cotidiano de Nueva York.
Ahí está la cuestión. Una consulta aislada apenas mueve la aguja, pero las instalaciones deben reservar capacidad para los días más calurosos, cuando hogares y negocios también necesitan agua. El usuario tampoco puede elegir qué centro procesa su mensaje.
Qué puede cambiar
La solución no pasa solo por pedir a cada persona que escriba menos, ya que los investigadores proponen mover tareas flexibles hacia horas y lugares con menor presión hídrica. En una nota de UC Riverside, Ren dejó una comparación cotidiana. «No queremos regar el césped al mediodía, así que tampoco reguemos nuestra IA a mediodía».
La refrigeración de circuito cerrado puede evitar la evaporación dentro de la instalación, aunque el enfriamiento mecánico puede elevar algo el consumo eléctrico. También cuentan el agua reutilizada, una ubicación menos vulnerable y datos comparables. En la práctica, una cifra por consulta dice poco si no explica dónde se calculó y qué incluye.
El estudio principal se ha publicado en Communications of the ACM.
