La IA usa menos agua de lo que cree el público
(californiawaterblog.com)- La preocupación por el uso de agua de los centros de datos de IA en California parece relativamente pequeña frente al uso humano total de agua en el estado cuando se cuantifica su magnitud real
- En California hay unos 15 millones de pies cuadrados de superficie de centros de datos, y si todos operaran continuamente con enfriamiento evaporativo, podrían evaporarse entre 32,000 y 290,000 acre-ft de agua al año
- El rango total de varias estimaciones de IA es amplio, de 2,300 a 400,000 acre-ft/year, pero un valor más acotado respaldado en conjunto por cuatro estimaciones es de alrededor de 20,000 acre-ft/year
- Unos 20,000 acre-ft/year equivalen al 0.055% del uso humano anual de agua en California, de aproximadamente 40 millones de acre-ft, y hasta el rango más amplio de 32,000–290,000 acre-ft/year corresponde a cerca de 0.08–0.7%
- No hay mucha razón para entrar en pánico por el uso de agua de los centros de datos de IA en California, y el debate de política pública necesita estimaciones cuantitativas honestas y mejores fundamentos técnicos en lugar de especulación
Contexto de la preocupación por el uso de agua de la IA
- La IA está en una etapa temprana de desarrollo y, como suele pasar con las nuevas tecnologías, genera tanto expectativas de que ayudará a la humanidad como temores de que destruya la mente humana y la civilización
- Una de las preocupaciones que aparece con frecuencia en los medios es el uso de agua de la IA y sus efectos, tratado como una mezcla de inquietudes especulativas propias de una etapa inicial y de esfuerzos por obtener financiamiento para investigación y defensa pública aprovechando el interés del público
- El miedo y la expectativa frente a nuevas tecnologías ya se han repetido antes; algunos casos terminaron siendo ilusiones, otros fueron en general positivos y otros produjeron resultados mixtos
- Los autos voladores son un ejemplo cercano a una ilusión
- Las vacunas, la cloración del agua potable y su fluoración están entre los ejemplos mayormente positivos
- La tecnología de vigilancia y las bases de datos, Internet y los automóviles pueden verse como ejemplos mixtos
- La base de la IA son los centros de datos que almacenan datos y realizan cómputo; son enormes bodegas de computadoras conectadas en racks que requieren energía, agua para enfriamiento y espacio físico
- La gran demanda eléctrica de los centros de datos puede afectar las tarifas locales de electricidad, y su uso de agua surge principalmente de la necesidad de enfriamiento para disipar el calor generado por el consumo eléctrico
- En California, el debate sobre el agua a veces se mueve por temores con poco sustento científico, y el uso de agua de los centros de datos también ha sido objeto de ese tipo de preocupación
- El uso de agua de los centros de datos en California tiende a no ser muy grande, aunque en otros estados con más actividad de centros de datos y una infraestructura hídrica menos desarrollada podría ser un problema mayor
Estimación del uso de agua de los centros de datos en California
- El debate público, los artículos y la cobertura mediática sobre el uso de agua de la industria de IA reflejan esa preocupación
- La crítica de que las empresas e instalaciones de IA no divulgan con suficiente transparencia su uso de energía, agua y otros recursos probablemente sea cierta dada la naturaleza competitiva de la industria
- Pero la falta de información explícita sobre uso de agua también hace que periodistas, académicos y defensores se queden con demasiada frecuencia en la especulación
- Las estimaciones del uso de agua de los centros de datos de IA en California se basan principalmente en cálculos físicos básicos que convierten el uso de energía en uso de agua para enfriamiento
- Después del cálculo, se revisaron y exploraron las estimaciones con cuatro modelos de IA
Supuestos y rangos del cálculo
- En California hay aproximadamente 15 millones de pies cuadrados de superficie de centros de datos, equivalentes a unas 340 acres
- La superficie total de las instalaciones podría ser mayor si se incluyen estacionamientos, paisajismo y edificios de apoyo
- Fuente: https://www.aterio.io/insights/us-data-centers
- La disipación de calor requerida por los racks de centros de datos es de aproximadamente 2–12 kW/㎡
- Si la eficiencia fuera del 100%, esa disipación de calor equivaldría a evaporar 70–420 mm de agua por día por cada 1㎡ de superficie
- La eficiencia de los grandes sistemas industriales de enfriamiento parece estar entre 60% y 90%; al reflejar eso, el rango de evaporación pasa a 80–700 mm de agua por día por cada 1㎡ de superficie
- En términos anuales, eso equivale a 29–255 m de evaporación por cada 1㎡ de superficie de centro de datos, aproximadamente 25–150 veces más que la evaporación anual de la agricultura de riego por unidad de superficie
- Si se asume que los 15 millones de pies cuadrados, es decir 1.4 millones de ㎡, de centros de datos en California operan continuamente y usan solo enfriamiento evaporativo industrial, la evaporación total anual se estima en 40 millones–357 millones de ㎥
- Convertido a acre-pies, eso da un rango anual de 32,000–290,000 acre-ft en todo California
- Ante el prompt “Si se asume que la mayoría de los centros de datos de California usan enfriamiento evaporativo, ¿cuánta agua podría evaporarse al año?”, varios sitios web gratuitos de IA ofrecieron rangos de estimación y también pudieron presentar los rangos de supuestos y sus fuentes
Qué significan los resultados
- El rango total de las estimaciones de pérdida anual por evaporación presentadas por la IA es amplio: 2,300–400,000 acre-ft/year
- El rango de 32,000–290,000 acre-ft/year obtenido mediante un cálculo separado sigue siendo amplio, pero puede considerarse una estimación razonable
- Un valor más acotado respaldado por las cuatro estimaciones es de alrededor de 20,000 acre-ft/year
- Ese volumen es grande desde una perspectiva individual, pero pequeño en comparación con el uso humano total de agua en California, de aproximadamente 40 millones de acre-ft al año
- Unos 20,000 acre-ft/year equivalen a cerca del 0.055% del uso humano anual de agua en California y podrían estar entre los usos económicamente más eficientes del agua
- Si se usa la estimación inicial más amplia de 32,000–290,000 acre-ft/year, eso corresponde a 0.08–0.7% del uso humano anual de agua en California
- Ese rango es similar al volumen que podría abastecer entre 10,000 y 100,000 acres de tierras agrícolas irrigadas, de un total de 7 millones de acres irrigados en California
- En algunas regiones fuera del oeste árido, nuevos usos industriales del agua aparecen en un momento en que el uso urbano de las grandes ciudades disminuye gracias a esfuerzos de conservación, y pueden convertirse en una fuente de ingresos deseable para ciudades con capacidad excedente de abastecimiento
- Esto lleva a la conclusión de que todos los problemas del agua son locales
- La idea de que el agua evaporada por la respiración durante el tiempo de escribir la entrada del blog pudo haber sido mayor que el incremento de evaporación causado por las cuatro estimaciones de IA se usa para describir como pequeño el uso adicional de agua de una consulta individual a la IA
Lecciones para California
- No hay necesidad de entrar en pánico por el uso de agua de los centros de datos de IA en California
- El estudio de Central Arizona señala que en esa región la producción de cerveza consumía más agua que los centros de datos
- También se menciona que puede haber preocupaciones más importantes sobre la IA, como el fin de la civilización humana
- Las estimaciones de IA ofrecieron un rango razonable y apropiadamente amplio
- La IA es útil para estimaciones preliminares rápidas
- Si se hacen buenas preguntas, la IA revela la mayor parte del proceso de cálculo
- En evaluaciones públicas y de política donde las estimaciones cuantitativas suelen omitirse por conveniencia en el debate, la IA puede ayudar a crear y formalizar rápidamente estimaciones preliminares
- Hay que desconfiar de debates superficiales, artículos e informes “técnicos” que no presenten estimaciones honestas y razonables
- Los informes de política pública necesitan mejores fundamentos técnicos
- Como dice la expresión “los hechos son hechos, pero la percepción es realidad”, el debate público, incluido el del agua, muchas veces queda bloqueado por discursos que no están disciplinados por evidencia, datos y cuantificación
- Ahora que existe la IA, casi ya no hay excusa para no intentar y usar estimaciones honestas en las discusiones sobre el miedo y la expectativa
- A pesar de la tecnología y las instituciones modernas, la sociedad humana, la tecnología y la comprensión siguen dependiendo de cerebros humanos de 50,000 años que evolucionan lenta y misteriosamente, y no queda otra que trabajar dentro de los límites del hardware neuronal individual y colectivo
Material de referencia
- Large Non-Agricultural Water Uses in Central Arizona - Kyl Center for Water Policy, Arizona State University, 2026
- The Chlorine Revolution: Water Disinfection and the Fight to Save Lives - McGuire, M., American Water Works Association, 2013
- “A Retrospective Assessment of Wastewater Technology in the United States, 1800-1932” - Tarr, J., Technology and Culture, 25(2), 226-263, 1984
- Small Bottle, Big Pipe: Quantifying and Addressing the Impact of Data Centers on Public Water Systems - Han et al., 2026
1 comentarios
Opiniones de Hacker News
Los sistemas de enfriamiento de circuito cerrado para centros de datos se siguen construyendo hoy en día. El enfriamiento evaporativo total tiene la ventaja de ser más eficiente energéticamente y por eso más barato, y si se usa es porque el agua es abundante y se ofrece a bajo costo
Mucha gente no tiene una idea realista de lo barata que está fijada el agua para uso industrial en este país. Mis padres tenían un huerto de cerezos, usaban toda la que querían y aun así la factura anual del agua era de 100 dólares por acre. Así que el consumo de agua de los centros de datos no es más que una fracción del agua que se pierde por evaporación en un riego por aspersión ineficiente
Lo peor es que los dueños de esos campos a menudo son empresas extranjeras. En una de las regiones más secas del planeta, en medio de una sequía de décadas, usan cantidades enormes de agua, y la riqueza que generan esas granjas termina saliendo al extranjero
Si eso hace que una bolsa de nueces para snack cueste más, ni modo. Si ya no se sostiene vaciar ríos para tener nueces sabrosas, puedo aceptar eso
Comparar el uso de agua de la IA con la agricultura o las ciudades es algo engañoso. El uso urbano del agua incluye cosas prácticamente esenciales para mantener viva a la gente, como saneamiento y agua potable, y el agua agrícola es necesaria porque hay que comer. No deberíamos comparar cosas opcionales con cosas esenciales
En su lugar, habría que compararlo con usos urbanos opcionales como autolavados o parques acuáticos. O también con el agua necesaria para que una persona haga una tarea similar. Por ejemplo, comparar ejecutar una tarea de IA para redactar un informe de 15 minutos con el agua necesaria para mantener con vida a una persona durante varias horas. Aun así, el uso de agua de la IA podría no verse tan mal, pero sería una comparación más honesta
El riego paisajístico usa alrededor de 3.5 millones de acre-pies al año, entre 10 y 100 veces más que el uso estimado de los centros de datos de IA
Si solo contáramos el agua necesaria para mantener viva a la gente y el mínimo indispensable para la agricultura, sería una fracción pequeñísima de la que usamos hoy. Comparar centros de datos con un umbral mínimo de supervivencia no es muy interesante, y la idea del texto es más bien que, en general, el uso del agua es ineficiente y la IA es una fuente relativamente pequeña dentro de todo ese desperdicio
Hace unos meses, un texto[1] decía que Google estaba manteniendo en secreto sus requerimientos de agua frente a residentes locales que pedían transparencia, alegando que eran secretos comerciales
Entonces hubo una demanda y salió a la luz que planeaban usar entre 2 y 8 millones de galones de agua potable al día[2]. Por lo que dicen funcionarios públicos, parece estar cerca del límite de la capacidad manejable
“Ese suministro de agua no se iba a necesitar originalmente hasta 2060 o la década de 2060, y de repente es algo que debemos preocuparnos en la década de 2030”
“Si superamos la demanda, tendremos que encontrar una nueva fuente de agua”
Así que no me queda claro cómo encaja eso con la afirmación del post original. Al menos en ciertos lugares, especialmente los menos preparados, sí parece tener un impacto desproporcionado
[1] https://pivot-to-ai.com/2026/03/06/how-much-water-do-the-dat...
[2] https://www.wsls.com/news/local/2026/02/26/google-data-cente...
Además, si los hiperescaladores de IA llegan al punto de demandar para tratar de mantener en secreto su consumo, no es porque ese consumo se vea bien
Harían falta millones de prompts para igualar el agua usada para hacer una hamburguesa de res
Lo mismo con las emisiones de CO2: harían falta decenas de miles de prompts para llegar a algo parecido. Hay muchas preocupaciones legítimas sobre la IA, pero por ahora el uso de agua o las emisiones de CO2 no son una de ellas. Si te vuelves vegano, puedes compensar miles de veces tu consumo de agua y emisiones de CO2 por uso de IA
Sí coincido en que hay otros enfoques que deberían avanzar en paralelo respecto a las emisiones
La carne puede “producirse” en zonas donde el agua escasea menos, por ejemplo zonas rurales. Los centros de datos “prefieren” crecer en áreas urbanas
Este material dice que 100 prompts usan 0.5 litros de agua
https://www.eesi.org/articles/view/data-centers-and-water-co...
Recuerdo que este año Google reportó algo así como una gota de agua, o cinco gotas, por búsqueda
Obtuvimos miles de libras de carne usando casi nada de agua. Incluso usando un pozo de bajo caudal, basado en manantial, que solo da 1 galón por minuto, no se sintió un consumo adicional
En cambio, cultivos “veganos” como el maíz se riegan en muchas partes de EE. UU., usan mucha agua y a menudo son muy ineficientes
¿Estas cosas suelen convencer a alguien? El patrón general es que la gente primero decide su postura y luego encuentra un paper con DOI que la respalde. Es como la metáfora del elefante y el jinete. Incluso si presentas evidencia de que la postura de alguien es incorrecta, muchas veces eso no lo hace reconsiderar, sino que lo hace clavar más los pies y buscar un nuevo paper con DOI
Estamos en una época sin precedentes incluso dentro de la era de la información, donde la gente puede usar Wikipedia, Google y los LLM de manera crítica para obtener rápidamente competencias básicas en muchas áreas. Si el acceso a la información y la búsqueda fueran la limitación, debería haber mucho más consenso sobre los hechos
Pero creo que la forma en que realmente se usa la información es casi lo opuesto a lo que pensamos. Creemos que, si tenemos suficiente información, podemos construir un modelo preciso de la realidad. En la práctica, parece que los psicólogos sociales tienen razón. En general, primero construimos un modelo de la realidad y luego buscamos información que lo apoye. Por lo tanto, si aumentas la cantidad total de información, también aumentas la capacidad de cada quien para seleccionar la que respalda su propio modelo
Eso no significa que estos intentos no valgan la pena. Solo que no creo que los hechos por sí solos muevan mucho la opinión pública
Lo interesante de tener más información y mejores búsquedas es que acelera la separación entre quienes buscan la verdad y quienes buscan confirmación. Los primeros suelen tratar de encontrar información que refute; los segundos, información que respalde. En general, los primeros pueden tener más éxito al modelar el mundo, al menos el mundo no humano. Pero cuando otras personas ya creen que algo es verdadero, atacar de frente sus hechos muchas veces no es la mejor forma de lograr el resultado que uno quiere
Sus usos más profundos y complejos se relacionan con el constructivismo de la filosofía posmoderna, o con el construccionismo social en psicología social. Es la idea de que la realidad es coconstruida por las relaciones y por los participantes dentro de la sociedad
Este es el punto de llegada del pensamiento posmoderno y constructivista, que eleva las narrativas y las historias a la categoría de fuente de verdad. En cierto sentido, parece un regreso al pensamiento religioso y supersticioso en el que, si suficientes personas creen un sistema de doctrinas o dioses, esa narrativa se concreta como realidad consensuada
Históricamente, la psicología junguiana y la religión han sido un depósito compartido de sabiduría y técnicas acumuladas por la humanidad para lidiar con la realidad intersubjetiva y con la “higiene de la información” del colectivo. La religión es una especie de psicología arquetípica, y Jung la hereda a través de la tradición alquímica. Basta ver Psychology and Alchemy de Jung. Pero en el final del siglo XX y el XXI, al concentrarnos solo en mediciones cuantitativas objetivamente verificables, las técnicas que trataban fenómenos cualitativos privados y subjetivos, como el pensamiento interior, la contemplación y la vida onírica, se están perdiendo en el pasado
White Rose: ¿Alguna vez pensaste que si imaginabas o creías algo, podía volverse real? ¿Solo por voluntad?
Angela: Sí. De hecho, lo creí. Pero poco a poco he tenido que aceptar que eso no es el mundo real. Aunque yo quiera que lo sea
White Rose: Bueno, al final supongo que depende de cómo definas la realidad
https://vimeo.com/387207936
Esto ya se ha dicho mucho, pero sigue sorprendiéndome lo desviada que puede estar la percepción pública. Pete Buttigieg hizo un town hall en Tulsa hace como una semana, y alguien citó que generar una sola imagen cuesta 10 mil galones de agua[0]
[0]: https://www.youtube.com/watch?v=MCc-ipWVShY&t=1h5m43s
Los que se oponen a los centros de datos exageran el consumo de agua, pero quienes creen que hay que construir lo más posible lo más rápido posible también parecen pensar que decir “en realidad no usan tanta agua” de alguna manera invalida los problemas más reales de los centros de datos
Hay personas que obtienen indignación, aman esa indignación y no dejan que nadie se las quite
Mientras tanto, China e India están ofreciendo electricidad gratis, subsidios de inversión de capital de 1 dólar por cada 1 dólar invertido y exenciones fiscales por 25 años para construir centros de datos[0][1]
Es interesante que HN quiera estrangular la infraestructura que sostiene a toda nuestra industria y es la razón por la que a los usuarios de HN les pagan. Muestra bien cómo gran parte del rechazo a la IA viene, como siguen mostrando las encuestas, de la “clase parlanchina” y de otros tipos de trabajadores de cuello blanco[2][3]
Incluso dentro de mi propio partido, es gracioso ver a las mismas personas que antes les decían a mineros y obreros automotrices que “aprendieran a programar”, que miraban por encima del hombro a los trabajadores manuales e ignoraban las preocupaciones de quienes trabajan en manufactura y oficios especializados, haciéndolos girar hacia la derecha, actuar ahora exactamente igual
Edit: no puedo responder a las réplicas
“Los centros de datos de IA no son la forma en que todos los usuarios de HN, ni siquiera la mayoría, ganan dinero”
La mayoría de los centros de datos no se dedican solo a inferencia o entrenamiento de modelos; alquilan espacio para muchos tipos de cómputo. Además, si estrangulas la viabilidad económica de la capa de infraestructura, todo el ecosistema se va al extranjero
Hubo una oposición parecida a las fabs de semiconductores en EE. UU. a principios de los 2010, y en menos de una década casi todo el ecosistema se fue hasta que se firmó y ejecutó la CHIPS Act
Pasó lo mismo con la energía nuclear en Alemania y con la tecnología verde en varias partes de EE. UU.
[0] - https://www.reuters.com/world/asia-pacific/china-offers-tech...
[1] - https://www.reuters.com/world/india/india-gives-20-year-tax-...
[2] - https://www.cnbc.com/amp/2026/02/25/top-earners-are-more-afr...
[3] - https://www.pewresearch.org/social-trends/2023/07/26/which-u...
Normalmente, cuando comparas el uso de agua de los centros de datos con el de los campos de golf, te sientes mucho más tranquilo respecto a todo este tema
Unas 340 acres de alfalfa cultivadas todo el año en California usan tanta agua como el centro de datos de Google en The Dalles en un año
Ese centro de datos usó 550 millones de galones en 2025 para enfriamiento evaporativo, lo que equivale a 1,687 acre-pies
Un acre de alfalfa en California usa unos 5 acre-pies de agua al año. En California se cultivan cerca de 1 millón de acres de alfalfa, y la alfalfa consume 5 millones de acre-pies al año. Y eso es para alimentar ganado
Las personas que viven en áreas de servicio de agua potable con campos de golf tenían casi el doble de probabilidad de padecer Parkinson que las que vivían en áreas de servicio sin campos de golf
https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle...
No entiendo bien la preocupación por el agua en el enfriamiento de centros de datos. Aunque se usara mucha agua para enfriar cada prompt, aquí dicen que no es así, pero incluso si lo fuera, el agua “usada” para enfriamiento no sale simplemente un poco más caliente? Tal vez se evapora. Entonces volverá como lluvia
No es un proceso químico industrial que deja residuos tóxicos en el agua, ni agricultura que mete el agua en plantas y luego se las lleva a otra región. Solo sería otra ruta dentro del ciclo del agua
De verdad no sé si esto es algo que deba preocuparle a la gente. ¿Hay manipulación de opinión detrás? ¿Podría ser un intento de hacer ver tontos a ambientalistas y escépticos de la IA?
Claro, la solución fácil es que los centros de datos traigan y traten su propia agua no potable. O que las empresas de servicios cobren lo suficiente como para reflejar en el precio la externalidad de extraer más agua potable. Incluso si el centro de datos tuviera que tratar su propia agua, seguiría siendo económicamente viable. El problema de fondo es que las utilities fijan un precio demasiado bajo para el agua potable, así que, en igualdad de condiciones, los centros de datos la prefieren
https://www.theguardian.com/global-development/2024/sep/25/m...
https://www.bbc.com/news/articles/cx2ngz7ep1eo
Aun así, en California el uso de agua en agricultura es un problema mucho más grave
Aun así, no parece tan terrible, pero sí hay claramente una operación en la que se “consume” agua al evaporar agua de la red o agua desalada para enfriamiento
Por lo que he entendido hasta ahora, el uso de agua de los centros de datos de LLM va desde casi nada hasta más que una ciudad mediana. Al final siempre depende de cómo elijas hacer las cuentas y, más profundamente, de qué historia quieres contar
Las estadísticas son una maravilla