Un nuevo estudio estima que la infraestructura para la inteligencia artificial (IA) producirá emisiones de carbono a nivel mundial en 2025 que son aproximadamente equivalentes a las emisiones de la ciudad de Nueva York durante todo un año, al tiempo que consumirá tanta agua como la que beben los residentes del mundo en agua embotellada combinada. Los autores del estudio señalaron que debido a que los datos divulgados por las empresas son muy limitados, es probable que esta evaluación sea una versión relativamente "conservadora" y el costo ambiental real puede ser mayor.

La investigación fue completada por Alex de Vries-Gao, estudiante de doctorado en el Instituto de Estudios Ambientales de la Universidad VU en Ámsterdam, y publicada en la revista académica Patterns. Durante mucho tiempo ha rastreado el consumo de energía de los centros de datos relacionados con la inteligencia artificial y la minería de criptomonedas. Esta vez, basándose en investigaciones anteriores, realizó un cálculo exhaustivo del consumo de electricidad de la IA y las emisiones resultantes y el uso de agua en 2025. Dijo sin rodeos que es casi imposible llegar a cifras extremadamente precisas en la actualidad, "pero pase lo que pase, la escala será muy enorme y, al final, serán todos los que paguen el precio".

Según investigaciones anteriores, la demanda mundial de potencia informática de IA puede alcanzar los 23 gigavatios en 2025, superando ya el consumo de energía de la minería de Bitcoin en 2024. Sin embargo, las grandes empresas de tecnología normalmente solo divulgan las emisiones generales de carbono y el consumo directo de agua en sus informes anuales de sostenibilidad, pero rara vez desglosan cuántos recursos consume el propio negocio de la IA. Con este fin, de Vries-Gao utilizó informes de analistas, actas de llamadas de ganancias y otra información pública para calcular la cantidad de producción y el consumo de energía de funcionamiento de hardware como chips de IA, y luego calculó las emisiones de gases de efecto invernadero y el consumo de agua en base a esto.

Los resultados muestran que los sistemas relacionados con la IA pueden emitir entre 32,6 millones y 79,7 millones de toneladas de dióxido de carbono por año en 2025, con un valor medio equivalente a las emisiones anuales promedio de dióxido de carbono de la ciudad de Nueva York de aproximadamente 50 millones de toneladas. En términos de uso de agua, se espera que la IA consuma entre 312,5 mil millones y 764,6 mil millones de litros de agua este año, más que un estudio de 2023 que predijo un límite superior de alrededor de 600 mil millones de litros en 2027. Ren Shaolei, profesor asociado de ingeniería eléctrica e informática en la Universidad de California, Riverside, dijo que la estimación del uso de agua en los últimos resultados era "la más sorprendente" y creía que el análisis todavía era "bastante conservador" en términos de metodología porque solo calculó el impacto del equipo durante la fase de operación y no incluyó la cadena de suministro ni los costos ambientales adicionales después de que el equipo sea desechado.

Los centros de datos son los "grandes consumidores de energía y agua" de la IA. Los servidores generan mucho calor durante el funcionamiento con carga alta y requieren el consumo de una gran cantidad de agua a través de los sistemas de refrigeración para evitar el sobrecalentamiento. Las plantas de energía que alimentan los propios centros de datos también dependen de enormes cantidades de agua de refrigeración. Estos factores juntos constituyen la enorme "huella hídrica" ​​de la IA. El crecimiento explosivo de la IA generativa ha impulsado la construcción de nuevos centros de datos y la planificación de nuevas centrales eléctricas. Si estas centrales eléctricas siguen dependiendo de combustibles fósiles, no sólo aumentarán la demanda de agua, sino que también aumentarán aún más las emisiones de gases de efecto invernadero.

En Estados Unidos, país líder mundial en número de centros de datos, muchos proyectos propuestos allí han encontrado una oposición comunitaria cada vez más fuerte. El foco central está en la ocupación de los recursos energéticos y hídricos. A los opositores les preocupa que los centros de datos de IA exacerben aún más las tensiones en áreas que ya están experimentando escasez de agua o tensión en las redes eléctricas. Los investigadores señalan que incluso en áreas con abundantes recursos hídricos, el desarrollo de centros de datos concentrados puede tener impactos a largo plazo en los ecosistemas locales.

Aún así, el estudio ofrece una amplia gama de pronósticos, en gran parte debido a la falta de transparencia por parte de las empresas que divulgan datos ambientales. de Vries-Gao descubrió que, aunque muchas empresas publican informes de sostenibilidad, a menudo omiten detalles clave, como la proporción de "agua indirecta" detrás del consumo de electricidad y la participación específica del negocio de IA en el consumo total de agua y las emisiones. Además, la estructura de la red eléctrica varía significativamente en diferentes regiones, y la "limpieza" de la fuente de energía afecta directamente el nivel de emisiones correspondiente al mismo consumo de energía. Por lo tanto, si la empresa puede marcar más claramente la distribución geográfica de los centros de datos, también ayudará al mundo exterior a evaluar con mayor precisión el impacto ambiental de la expansión de la IA.

El estudio pide que las empresas de tecnología sean más abiertas y transparentes en cuanto a las emisiones de carbono y los datos sobre el uso del agua relacionados con la IA, para que el público y los formuladores de políticas puedan comprender plenamente los verdaderos costos ambientales de esta ola tecnológica. Ren Shaolei cree que en un momento en que la actitud de la sociedad hacia la IA está cada vez más polarizada y el debate sobre las cuestiones del agua se intensifica, este tipo de trabajo es particularmente crítico y ayuda a promover el debate público basado en hechos. de Vries-Gao dijo que sólo con una información más transparente la sociedad podrá discutir seriamente una cuestión fundamental: "¿Es este el futuro que queremos? ¿Es justo?".