La inteligencia artificial puede parecernos extraordinariamente ligera: escribimos unas palabras, pulsamos enviar y recibimos una respuesta segundos después. Lo que no vemos es la infraestructura necesaria para que eso ocurra. Centros de datos, aceleradores, enormes cantidades de electricidad y sistemas de refrigeración forman parte de una industria que está creciendo con especial intensidad en Estados Unidos, uno de los principales polos mundiales de la IA. Esa expansión está obligándonos a mirar más allá de los modelos y sus capacidades, porque mantener toda esa infraestructura funcionando también significa competir por recursos mucho más físicos.
El consumo se triplicó. Según una estimación de Lawrence Berkeley National Laboratory recogida por el Congressional Research Service, los centros de datos del país norteamericano pasaron de consumir directamente unos 21.200 millones de litros de agua en 2014 a cerca de 66.000 millones en 2023. En apenas nueve años, por tanto, la cantidad se multiplicó aproximadamente por tres.
Una foto tomada en 2023. La fecha importa porque ese dato no describe la infraestructura que tenemos hoy. ChatGPT había debutado públicamente a finales de 2022 y la demanda de IA generativa ya estaba creciendo, pero buena parte de la expansión física necesaria para sostenerla todavía estaba por desplegarse. Durante los años siguientes hemos visto multiplicarse los proyectos de nuevos complejos, las compras de aceleradores y la búsqueda de capacidad adicional de cómputo. Por eso, esos cerca de 66.000 millones de litros corresponden más al comienzo de esta nueva etapa que a su desarrollo posterior.
El cómputo cambió de escala. La evolución de OpenAI permite ver hasta qué punto. La compañía ha explicado al Congreso de EEUU que su capacidad disponible pasó de unos 0,2 GW en 2023 a cerca de 1,9 GW en 2025, casi diez veces más en apenas dos años. En paralelo, Microsoft dejó de tener exclusividad sobre toda la nueva capacidad de cómputo y OpenAI amplió sus acuerdos con Oracle y otros socios. Proyectos como Stargate muestran la magnitud del cambio: la carrera por la IA ya no consiste solo en entrenar mejores modelos, sino también en asegurar suficientes chips, energía y lugares donde ejecutarlos.
Por qué necesitan tanta agua. Los servidores y aceleradores convierten buena parte de la electricidad que consumen en calor, y mantenerlos dentro de unos márgenes térmicos seguros obliga a refrigerar las instalaciones de forma constante. Algunos centros recurren a sistemas evaporativos, que pueden reducir el gasto energético frente a otras soluciones, pero consumen agua durante el proceso. La elección depende del clima, la ubicación, la densidad del hardware y el diseño de cada complejo. Por eso, más capacidad de IA no equivale automáticamente a una cantidad concreta de agua: el impacto puede variar mucho de una instalación a otra.
