La inteligencia artificial se presenta como tecnología del futuro, pero su infraestructura funciona con electricidad, agua y tierra del presente. Un análisis de Rebelión Ecologista pone el foco en la huella que ya dejan los centros de datos que entrenan modelos y sirven consultas de IA a escala global.

La pregunta es incómoda y concreta: ¿qué coste ambiental paga la infraestructura que sostiene a las herramientas de IA mientras su crecimiento se anuncia como inevitable? Porque cada consulta a un chatbot, cada generación de imagen y cada entrenamiento de modelo corre sobre servidores que beben megawatts.

Un informe de la Agencia Internacional de la Energía (IEA, 2024) estima que los centros de datos consumieron cerca del 1.5% de la electricidad mundial en 2023 —unos 460 TWh— y proyecta que esa cifra podría duplicarse hacia 2026, driven principalmente por cargas de trabajo de IA y criptominería.

El agua es el otro gran vector. Un estudio publicado en *Environmental Research Letters* (Li et al., 2023) calculó que entrenar GPT‑3 consumió alrededor de 700,000 litros de agua para refrigeración en los centros de Microsoft. Una consulta a ChatGPT beve entre 0.5 y 2 litros según la región y el tipo de servidor.

Hay además un efecto menos visible: la huella territorial. Los hiper‑data centers requieren extensiones enormes cerca de fuentes de energía barata. En Estados Unidos, Virginia —"Data Center Alley"— concentra ya el 70% del tráfico mundial de internet y enfrenta conflictos por demanda eléctrica, ruido y térmicas residuales.

En el lado latinoamericano, el debate apenas empieza. Chile, Brasil y México están recibiendo proyectos de hyperscalers aprovechando energías renovables, pero los marcos de medición de impacto hídrico y eléctrico siguen siendo opacos. La expansión de la IA exige auditoría ambiental ahora, no cuando ya sea tarde.

Fuentes: [Rebelión Ecologista — artículo original](https://rebelionecologista.com/). Datos de consumo eléctrico global: [IEA — Data Centres & Data Transmission Networks, 2024](https://www.iea.org/reports/data-centres-and-data-transmission-networks). Huella hídrica de IA: Li et al., "Making AI Less Thirsty", *Environmental Research Letters*, 2023. Imagen: archivo.