El verdadero consumo de agua de herramientas como ChatGPT y otras tecnologías de inteligencia artificial (IA) es considerablemente alto debido al enfriamiento necesario para los servidores que ejecutan los modelos. Cuando interactuamos con una IA, nuestras solicitudes son procesadas en centros de datos que, al realizar millones de cálculos por segundo, generan un calor significativo. Para evitar que los servidores se sobrecalienten o se dañen, se emplean sistemas de refrigeración intensivos, los cuales a menudo utilizan grandes cantidades de agua que se evapora en el proceso.

¿Cómo se calcula la huella hídrica de la IA?

El concepto de huella hídrica se refiere a la cantidad de agua dulce utilizada y evaporada para mantener funcionando estos centros de datos. Por ejemplo, cada consulta a ChatGPT podría consumir entre 10 y 100 ml de agua, dependiendo de la complejidad de la tarea. Modelos como GPT-4 podrían consumir hasta 3 litros de agua para redactar un correo de 200 palabras, y generar un informe de 10 páginas podría implicar un uso de hasta 60 litros.

En cuanto al entrenamiento de modelos, el consumo es aún mayor. Para entrenar modelos como GPT-3, se estimó que se evaporaron 700,000 litros de agua, mientras que para desarrollos más recientes, como el ciclo completo de entrenamiento de un modelo avanzado, el consumo podría superar los 2.7 millones de litros.

¿Cómo se puede mitigar este impacto?

Algunas empresas están adoptando prácticas para reducir la huella hídrica de la IA, como ubicar centros de datos en regiones frías donde el enfriamiento es más eficiente o utilizar agua reciclada. Además, existen tecnologías como la reutilización de respuestas generadas para consultas recurrentes, lo que permite un ahorro significativo en el uso de agua y energía.

A medida que el impacto ambiental de la IA sigue creciendo, se requieren medidas más transparentes y responsables para mitigar su consumo de recursos. La implementación de modelos más eficientes y la optimización de infraestructuras son pasos clave hacia un futuro más sostenible para la inteligencia artificial.