Cada chat de IA es igual a una botella de agua menos

Los sistemas de IA tienen sed: consumen 500 mililitros de agua, el equivalente a una botella pequeña de agua mineral, para uno sola conversación con un usuario. Además, utilizan aproximadamente la misma cantidad de agua para redactar un correo electrónico de 100 palabras.

Cada vez que un usuario conversa con un sistema de Inteligencia Artificial (IA), no solo se intercambian palabras o conceptos: también se "consume" agua, entre otros recursos energéticos. Un estudio publicado en la revista Communications of the ACM sugiere que una sola conversación breve con GPT-3 puede requerir hasta 500 mililitros de agua, o sea el volumen de una botella pequeña, cuando se incluyen las necesidades de refrigeración de los centros de datos que ejecutan los modelos.

Esta cifra, que sirve más como una medida orientativa que como un cálculo absoluto, es útil para advertir el fuerte impacto de la IA sobre el ambiente. La misma investigación indica que redactar un correo electrónico de unas 100 palabras mediante un modelo avanzado de IA consumiría una cantidad de agua similar, ya que las consultas cortas que generan texto requieren recursos computacionales y, de esta manera, procesos de enfriamiento en los servidores.

Una imagen que clarifica el impacto

El dato resulta útil para poner en términos cotidianos el impacto: una simple acción o consulta puede sumar una huella hídrica, si se multiplica por millones de usuarios. De acuerdo a un artículo publicado en The Conversation por el profesor Leo S. Lo, especialista de la Universidad de Virginia, en Estados Unidos, la cantidad de agua que “bebe” un chat depende principalmente de dónde y cuándo se ejecuta la comunicación.

En climas frescos y húmedos, los centros de datos pueden funcionar meses con un consumo mínimo de agua, usando aire exterior o enfriadores mecánicos. Por el contrario, en regiones áridas y calurosas las torres evaporativas trabajan sin descanso y disparan el consumo.

En ese sentido, otro estudio de la Universidad de Massachusetts Amherst ha detectado que un centro de datos usa la mitad de agua en invierno respecto al verano, y que las horas del día, especialmente al mediodía durante olas de calor, marcan picos en el gasto hídrico.

¿Por qué usan agua las máquinas? Los grandes centros de datos, donde se alojan y ejecutan modelos de lenguaje, generan calor al funcionar y precisan sistemas de refrigeración que, en muchos casos, emplean agua evaporada en torres de enfriamiento u otros circuitos.

El mayor consumo se concreta durante el entrenamiento

Aunque algunos centros reutilizan agua o emplean soluciones más eficientes, la escala del despliegue de IA hace que el consumo acumulado sea importante para regiones con estrés hídrico. El problema se vuelve más serio al ampliar la mirada: investigaciones académicas muestran que el entrenamiento de modelos a gran escala puede evaporar cientos de miles de litros de agua.

Las estimaciones sobre la huella hídrica de modelos anteriores indican, por ejemplo, que entrenar GPT-3 pudo haber consumido aproximadamente 700.000 litros de agua, una cifra que sugiere que la mayor parte del impacto no está en la conversación aislada sino en la construcción y mantenimiento de los modelos.

¿Qué medidas se pueden tomar? Expertos y empresas exploran posibles soluciones, como ubicar centros de datos en climas fríos o cercanos al mar para aprovechar la refrigeración natural, mejorar la eficiencia energética y de enfriamiento, reciclar aguas residuales o diseñar modelos y software más eficientes que reduzcan las consultas innecesarias.