¿Puede secar un pantano un vídeo hecho con IA? La verdad detrás de su consumo de agua

Un vídeo creado con inteligencia artificial no va a secar un pantano por sí solo. El meme, repetido en muchas redes sociales, necesita un matiz importante. Pero tampoco hay que dejar pasar la preocupación que hay detrás de que cada imagen, cada pregunta o cada clip generado por IA requiera capacidad de cálculo en grandes centros de datos, y esa infraestructura consuma electricidad y agua.

El problema no está en un usuario que pide a una herramienta que convierta una fotografía en una escena de cine de diez segundos. Está en la escala. Millones de personas ya utilizan a diario generadores de vídeo, imagen y texto; las plataformas aumentan la resolución, la duración y el realismo de los contenidos, y los centros de datos que hacen posible esa carrera tecnológica necesitan refrigerar miles de servidores trabajando sin interrupción.

Un vídeo creado con inteligencia artificial no va a secar un pantano por sí solo

La inteligencia artificial no bebe agua, pero el agua se emplea, en buena medida, para disipar el calor de los equipos informáticos y, de forma indirecta, para producir parte de la electricidad que los alimenta. También interviene antes en la fabricación de los chips que necesitan estos sistemas. Por lo tanto, la factura ambiental sí existe en cada conversación con un chatbot.

Cuánto agua consume un vídeo

La estimación más concreta procede de un informe publicado en junio por el Instituto para el Agua, Medio Ambiente y Salud de la Universidad de las Naciones Unidas (UNU-INWEH). Según sus cálculos, una imagen generada por IA tiene una huella hídrica asociada a la electricidad de unos 29 mililitros, aproximadamente dos cucharadas soperas. Un vídeo más complejo elaborado con IA puede elevar esa cifra hasta 4,1 litros.

Dicho de otra manera, un solo vídeo de alta complejidad no seca un pantano, ni siquiera llena una botella grande de agua. Pero esos 4,1 litros son una estimación asociada a un tipo de generación bastante exigente. El consumo final depende de muchos factores como el modelo utilizado, la duración del clip, la resolución, la cantidad de fotogramas por segundo, los retoques solicitados, el centro de datos que procesa la petición, el clima de la zona y la fuente de electricidad de la instalación.

Un vídeo complejo elaborado con IA puede elevar esa cifra hasta 4,1 litros

No todos los vídeos consumen exactamente lo mismo y las compañías tecnológicas no suelen publicar datos detallados por cada servicio, modelo o petición. Lo que sí está claro es que el salto desde una consulta de texto a la generación audiovisual es enorme. La UNU-INWEH estima que un vídeo corto hecho con IA puede requerir tanta electricidad como 200.000 clasificaciones de mensajes de spam.

El agua no desaparece

Hablar de consumo de agua obliga a distinguir dos conceptos que suelen mezclarse. El primero es la extracción: el volumen que se toma de ríos, acuíferos o redes públicas. El segundo es el consumo: el agua que se evapora o no vuelve de forma inmediata al entorno del que se extrajo.

En un centro de datos, los servidores convierten casi toda la electricidad que reciben en calor. Para evitar averías, esa temperatura debe expulsarse. Algunas instalaciones emplean torres de refrigeración que evaporan agua; otras usan aire exterior, circuitos cerrados, refrigeración líquida directa sobre los chips o sistemas que reducen la evaporación. Las diferencias son importantes porque trasladar una carga de IA de un centro de datos a otro puede cambiar su huella hídrica.

Un estudio de las universidades de California y Texas advierte de que el uso de agua de la IA tiene tres capas: el agua de refrigeración dentro del centro de datos, la utilizada para generar la electricidad y la empleada en la cadena de fabricación de servidores y semiconductores.

Ese trabajo calcula que el entrenamiento de GPT-3 pudo consumir unos 5,4 millones de litros de agua, de los cuales alrededor de 700.000 litros corresponderían al consumo directo en el centro de datos. También estima que entre 10 y 50 respuestas medias de aquel modelo podían asociarse a una botella de 500 mililitros, según el lugar y el momento de ejecución. Son cálculos sobre un modelo concreto y no pueden trasladarse sin más a cualquier chatbot actual, pero ilustran la dimensión material de esta tecnología.

El riesgo: la suma

Un solo vídeo no puede vaciar un humedal. El riesgo aparece cuando una tecnología de uso masivo se apoya en instalaciones de enorme tamaño situadas, en ocasiones, en territorios sometidos a sequía o estrés hídrico.

La Universidad de las Naciones Unidas estima que los centros de datos consumieron 448 teravatios hora de electricidad en todo el mundo en 2025. Si fueran un país, ocuparían el undécimo puesto global por consumo eléctrico, por delante de Arabia Saudí y por detrás de Francia. Para 2030, el informe proyecta 945 teravatios hora y una huella hídrica ligada a esa electricidad de 9,3 billones de litros.

El riesgo aparece cuando una tecnología de uso masivo se apoya en instalaciones situadas en territorios sometidos a sequía

No toda esa cifra corresponde a herramientas de IA ni representa agua extraída directamente para refrigerar. Es una huella asociada al sistema eléctrico que alimenta a los centros de datos. Precisamente por eso el dato debe explicarse con cuidado ya que medir solo el agua que entra físicamente en una instalación deja fuera una parte del impacto.

La investigación calcula que la demanda mundial de IA podría provocar en 2027 una extracción de entre 4.200 y 6.600 millones de metros cúbicos de agua. Esa previsión equivale aproximadamente a la mitad de la extracción anual de agua del Reino Unido, aunque los autores subrayan que se trata de una estimación sometida a incertidumbre y dependiente de la evolución tecnológica y energética.

Transparencia

No, generar un vídeo con IA no seca un pantano. Presentarlo así simplifica hasta deformar el problema. Pero sí, los vídeos de IA tienen una huella ambiental más alta que las consultas de texto y su expansión puede agravar la presión sobre recursos hídricos locales si no se planifica bien dónde, cuándo y con qué tecnología se ejecutan.

La UNU-INWEH reclama que empresas y administraciones informen conjuntamente de emisiones de carbono, consumo de agua y ocupación de suelo; además, plantea utilizar el modelo más ligero y la menor resolución necesaria para cada tarea.

El usuario no debe dejar de usar cualquier herramienta de IA, sino evitar el derroche y no regenerar decenas de clips idénticos, no pedir resolución máxima cuando un vídeo breve para redes es suficiente o no convertir en contenido lo que se consigue con una fotografía o una edición estándar. Las tecnológicas tienen la obligación de publicar métricas, reutilizar agua cuando sea posible, reducir la dependencia de agua potable y no instalar capacidad intensiva en zonas donde el recurso escasea.

El vídeo de IA no vacía un pantano con un clic. Pero millones de clics, procesados por una infraestructura cada vez más exigente pueden convertirse en un problema de agua en el futuro.