Hace poco se difundió una noticia alarmante sobre el elevado consumo de agua dulce vinculado al uso masivo de la IA y, en particular, al creciente uso de ChatGPT diariamente. Esto ha alarmado, preocupado y enfadado a más de una persona consciente del problema de escasez de agua dulce a nivel mundial.
Por ello decidí verificarlo en profundidad, con lujo de detalles y usando fuentes revisadas manualmente que me permitan comprobar si es un mito o una realidad:
Análisis en profundidad del hecho
Los modelos de IA como ChatGPT, Gemini y Claude se alojan en enormes centros de datos repletos de servidores que generan mucho calor al funcionar. Para mantener la temperatura adecuada se utiliza agua dulce para enfriarlos y preservar su buen rendimiento.
¡El agua salada no es una opción! Conduce la electricidad, puede ocasionar un cortocircuito y acelerar el proceso de oxidación de los chips.
Este proceso de enfriamiento ocurre en dos momentos específicos: cuando la IA está siendo entrenada (un proceso que sucede una única vez) y cuando cada uno de nosotros recurre a ChatGPT o a cualquier otra IA para hacer consultas.
Consumo de agua durante el entrenamiento
El modelo GPT-3, precursor de ChatGPT,
consumió unos 5,4 millones de litros durante
el entrenamiento, considerando tanto el enfriamiento de servidores como el agua
necesaria para generar electricidad.
Es una cifra insignificante si la comparamos con el consumo del sector agrícola:
2 722 billones de litros,
o con el consumo industrial:
734 billones de litros de agua dulce,
y estos consumos no se producen una sola vez, sino cada año.
Si bien el entrenamiento ha sido el foco de los debates sobre sostenibilidad, el uso diario se perfila como el principal problema a futuro.
Consumo de agua durante el uso diario de la IA
El 14 de mayo de 2025, investigadores de la Universidad de Rhode Island y la Universidad de Tunis publicaron un informe completo que cuantifica el impacto ambiental de la inteligencia artificial (energía, agua y carbono) tras analizar 30 modelos, entre ellos los desarrollados por OpenAI, Anthropic, Meta y DeepSeek.
En este informe vemos que DeepSeek-R1 es el modelo más “gastador” de agua, consumiendo ≈234 mililitros por cada 10 000 tokens (equivalente al total de 20–50 mensajes diarios de un usuario medio). También es el que mayor consumo energético posee, según lo analizado por los investigadores.
El modelo o3 (el más avanzado de OpenAI a día de hoy) consume ≈134 mililitros para la misma carga de 10 000 tokens, situándose en un rango igualmente alto. Por el contrario, el modelo GPT-4 Turbo (utilizado en la versión gratuita de ChatGPT) solo consume ≈33 mililitros para esa misma cantidad de tokens. Fuente: arxiv.org
| Modelo | 1 000 tokens (mililitros) | 10 000 tokens (mililitros) |
|---|---|---|
| DeepSeek-R1 | 201,87 | 234,12 |
| o3 (reasoning) | 73,02 | 133,75 |
| GPT-4.5 (dresearch) | 69,90 | 103,98 |
| GPT-4 Turbo (free) | 23,04 | 33,16 |
| Claude-3.7 Sonnet | 9,18 | 18,21 |
| LLaMA-3.2-vision 90B | 11,37 | 18,05 |
| GPT-4o (all tasks) | 4,14 | 6,10 |
| LLaMA-3.2-vision 11B | 0,71 | 3,10 |
Aunque estos valores parezcan bajos al hablar de mililitros, si pensamos en 100 millones de consultas diarias el impacto total es más alarmante, esto equivale a 33 mil litros de agua tomando como referencia el modelo GPT-4 Turbo.
Esto podría parecer preocupante, hasta que lo comparas con el agua que gasta, por ejemplo, una ducha caliente.
Consumo de agua de tus hábitos diarios en casa
Un estudio realizado por
IWA Publishing (editorial
líder en el campo del agua) demostró que
el consumo de agua promedio por persona es de 175 litros al día.
Para
ello, la editorial desarrolló un modelo teórico para describir estocásticamente
21 actividades que requieren el uso de agua.
Entre las actividades mencionadas en el estudio destacan ducharse, lavar la
ropa, descargar el inodoro, lavar los platos e incluso lavar el coche.
175 litros diarios es una cantidad notablemente alta, y ni siquiera manteniendo
una conversación de 1 millón de tokens con el modelo más gastador llegaríamos
cerca de ese consumo: serían apenas 20 litros.
Prácticamente cualquiera de las actividades diarias consume más que lo que un modelo de inteligencia artificial utilizaría:
| Actividad diaria | Consumo (mililitros) | Fuente |
|---|---|---|
| Lavado de ropa | 117,000 | thespruce.com |
| Ducha (8min) | 60,000 | epa.gov |
| Lavado de platos | 23,000 | wikipedia.org |
| Descarga de inodoro | 6,000 | wikipedia.org |
| Uso de grifo (30 s) | 1,900 | wikipedia.org |
| DeepSeek-R1 (10 K) | 234 | arxiv.org |
| GPT-4 Turbo (10 K) | 33 | arxiv.org |
Si 100 millones de personas se duchan caliente al día por 8 minutos, consumirían 6,000 millones de litros de agua dulce.
Y eso no es nada, para lavar tu coche se necesitan aproximadamente 440 litros de agua dulce. ¡Haz tú mismo el cálculo! cfpub.epa.gov
Conclusión / Veredicto
Esta comparativa muestra de forma clara que, hoy por hoy, la huella hídrica de usar IA (234 mililitros por sesión) es insignificante frente a actividades diarias como ducharse, lavar la ropa o incluso fregar los platos. Por tanto, podemos con total seguridad responder un rotundo NO a la pregunta ¿La IA consume más agua que tus hábitos diarios?.
¡Es totalmente FALSO!
Esto no quiere decir que debamos dejar de preocuparnos por el consumo de agua; al contrario, reflexionar sobre duchas más cortas, espaciar el lavado del coche o incluso reducir el consumo de hamburguesas puede ahorrar mucha más agua potable que dejar de usar la inteligencia artificial moderna en tu día a día.
¡Cada gota cuenta! 💧 Pequeños cambios diarios impactan cuando los adoptamos juntos. Informarse, compartir y actuar hoy es asegurar agua mañana. 🌎
Referencias
- Making AI Less “Thirsty”: Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models. https://arxiv.org/abs/2304.03271 https://arxiv.org/pdf/2304.03271
- How Hungry is AI? Benchmarking Energy, Water, and Carbon Footprint of LLM Inference. https://arxiv.org/abs/2505.09598 https://arxiv.org/pdf/2505.09598
- AI's Challenging Waters. https://cee.illinois.edu/news/AIs-Challenging-Waters
- Water footprint. https://en.wikipedia.org/wiki/Water_footprint
- About IWA Publishing. https://iwaponline.com/pages/About_IWA_Publishing
- Defining domestic water consumption based on personal water-use activities. https://iwaponline.com/aqua/article/70/7/1002/83539/Defining-domestic-water-consumption-based-on
- Save Water and Energy by Showering Better. https://www.epa.gov/sites/default/files/2017-02/documents/ws-ourwater-shower-better-learning-resource_0.pdf
- How Much Water Is Your Washing Machine Using? https://www.thespruce.com/how-much-water-does-a-washing-machine-use-8694300
- Residential water use in the U.S. and Canada. https://en.wikipedia.org/wiki/Residential_water_use_in_the_U.S._and_Canada
- Microsoft unveils zero-water cooling for AI data centres. https://sustainabilitymag.com/articles/microsoft-unveils-zero-water-cooling-for-ai-data-centres
- AI Is Accelerating the Loss of Our Scarcest Natural Resource: Water. https://www.forbes.com/sites/cindygordon/2024/02/25/ai-is-accelerating-the-loss-of-our-scarcest-natural-resource-water/
- ChatGPT Pricing. https://openai.com/chatgpt/pricing/
- How can OpenAI reduce water usage in server cooling? https://community.openai.com/t/how-can-openai-reduce-water-usage-in-server-cooling/1195434
- Google Water Stewardship. https://sustainability.google/commitments/water/
- Car Washing - What is a Watershed?. https://cfpub.epa.gov/npstbx/files/KSMO_CarWashing.pdf
- Number of ChatGPT Users (April 2025 Updated) https://shahidshahmiri.com/chatgpt-users/