¿Cuánta agua usa la IA? (Las cifras reales, explicadas)
El uso de agua de la IA depende de lo que se cuente. Una sola consulta tipo ChatGPT usa aproximadamente entre 0,3 ml y 50 ml de agua sumando refrigeración y generación eléctrica, según estimaciones publicadas. Un gran centro de datos puede usar millones de galones al año, principalmente para enfriar sus servidores.
Probablemente hayas visto titulares alarmistas: “ChatGPT se bebe una botella de agua cada vez que hablas con él”. La realidad es más interesante y mucho menos alarmante. El uso de agua de la IA es real, las cifras varían mucho según lo que se mida, y la respuesta honesta necesita algo de contexto. Aquí tienes una visión clara y con fuentes sobre a dónde va realmente el agua.
¿Por qué la IA usa agua?
La IA no bebe agua como tú. La usa indirectamente, de dos formas principales.
- Refrigeración directa. La IA funciona en racks de servidores agrupados en centros de datos. Esos chips se calientan, y muchos centros usan agua para evacuar ese calor, a menudo evaporándola en torres de refrigeración. El agua evaporada sale del sistema, así que cuenta como “consumida”.
- Indirectamente, a través de la electricidad. Los centros de datos consumen enormes cantidades de energía, y muchas centrales eléctricas (especialmente de carbón, gas y nuclear) consumen agua para generar esa electricidad. Esta agua indirecta suele superar con creces la de la refrigeración directa.
Los investigadores dividen esto en “alcance 1” (refrigeración en sitio) y “alcance 2” (generación eléctrica fuera del sitio). Cuando ves dos cifras muy distintas sobre el agua de la IA, normalmente es porque una cuenta solo el alcance 1 y la otra ambos. Esa sola distinción explica la mayor parte de la confusión en los titulares.
¿Cuánta agua usa una consulta de ChatGPT?
Esta es la pregunta que todos hacen, y la respuesta es un rango, no una sola cifra.
La cifra más citada viene de un estudio de la Universidad de California, Riverside, Making AI Less “Thirsty”, que estimó que GPT-3 consume una botella de 500 ml de agua por unas 10 a 50 respuestas de longitud media (UC Riverside / CACM, 2025). Eso equivale a 10–50 ml por consulta, incluyendo tanto la refrigeración en sitio como el agua de las centrales eléctricas.
En 2025, Sam Altman de OpenAI publicó una cifra mucho menor: unos 0,000085 galones (≈0,32 ml) por consulta media — aproximadamente una quinceava parte de una cucharadita (Data Center Dynamics, 2025). Esa cifra no está revisada por pares, la definición de “consulta media” no está clara, y parece contar sobre todo el agua en sitio. Así que realmente no se contradicen; miden cosas distintas, en años distintos y con hardware diferente.
La conclusión honesta: las estimaciones van desde una fracción de una cucharadita hasta unas cucharadas por consulta, y varían según el modelo, la ubicación del centro de datos, el clima local y cómo se genera la electricidad.
Las cifras en una tabla
Aquí tienes las cifras más citadas, con la fuente y el año para que puedas comprobarlas tú mismo.
| Qué | Uso estimado de agua | Fuente (año) |
|---|---|---|
| Una consulta ChatGPT/GPT-3 (refrigeración + electricidad) | ~10–50 ml (500 ml por 10–50 respuestas) | UC Riverside / CACM (2025) |
| Una consulta “media” de ChatGPT (dato de OpenAI) | ~0,32 ml (0,000085 gal) | Data Center Dynamics (2025) |
| Entrenamiento de GPT-3 (centros de datos de Microsoft en EE. UU.) | ~5,4 millones de litros en total | UC Riverside / CACM (2025) |
| Centros de datos de Google, total (2024) | ~8.100 millones de galones | Data Centre Magazine / Google Env. Report (2025) |
| Google, mayor centro individual (Council Bluffs, IA, 2024) | ~1.000 millones de galones | Data Centre Magazine (2025) |
| Centros de datos de EE. UU., refrigeración directa (2023) | ~17.000 millones de galones | EESI / LBNL report (2024) |
| Centros de datos de EE. UU., indirecto vía electricidad (2023) | ~211.000 millones de galones | EESI / LBNL report (2024) |
| Extracción mundial de agua para IA, proyección (2027) | 4,2–6,6 mil millones de metros cúbicos | UC Riverside / CACM (2025) |
La gran diferencia entre estimaciones por consulta es precisamente la razón por la que debes tomar cualquier estadística viral con cautela. Los estudios miden límites distintos.
¿Cuánta agua se usa al generar una imagen con IA?
Quizá hayas visto afirmaciones de que una imagen de IA cuesta galones de agua. No hay una cifra sólida y revisada por pares por imagen que respalde las afirmaciones más exageradas, así que sé escéptico con los cálculos exactos en galones.
Lo que sí sabemos: un estudio de Hugging Face y Carnegie Mellon encontró que generar una imagen es la tarea de IA común más intensiva en energía, aproximadamente equivalente a cargar un smartphone (MIT Technology Review, 2023). Como el uso de agua sigue al uso de energía (más potencia implica más refrigeración y más agua en centrales eléctricas), una imagen generalmente cuesta más agua que una respuesta corta de texto, pero la cifra exacta depende mucho del modelo y de dónde se ejecute. La afirmación segura es “más que una consulta de texto, menos que los titulares alarmistas”.
¿Cuánta agua usan en total los centros de datos?
Aquí es donde las cifras se disparan, porque los centros de datos ejecutan miles de cargas de trabajo de IA y no IA a la vez.
Un informe del Lawrence Berkeley National Laboratory, encargado por el Departamento de Energía de EE. UU., encontró que en 2023 los centros de datos de EE. UU. usaron unos 17.000 millones de galones de agua directamente para refrigeración, más una estimación de 211.000 millones de galones indirectamente a través de la electricidad consumida (EESI / LBNL, 2024). Se prevé que el uso directo de refrigeración suba a 38–73 mil millones de galones en 2028.
Las empresas empiezan a publicar más datos. Los centros de datos de Google usaron unos 8.100 millones de galones de agua en 2024, frente a unos 4.300 millones en 2021 (Data Centre Magazine, 2025). La tendencia es claramente al alza a medida que crecen las cargas de IA. Si quieres más cifras como estas, nuestra página de estadísticas de IA recopila los datos principales según se actualizan.
¿Cómo se compara el uso de agua de la IA con cosas cotidianas?
El contexto importa, así que aquí tienes cómo se compara una sola consulta con otros consumos habituales de agua.
- Una consulta de ChatGPT: una fracción de una cucharadita hasta unas cucharadas.
- Una hamburguesa de ternera: unos 1.700 litros de agua para producirse, sobre todo para el alimento y el animal.
- Una camiseta de algodón: unos 2.700 litros desde el cultivo hasta la prenda acabada.
- Una ducha de 10 minutos: unos 75–100 litros.
Por uso, tu hábito de chatbot es minúsculo comparado con tu comida o tu ropa. El motivo por el que el uso de agua de la IA llama la atención no es la cifra por consulta; es la escala (miles de millones de consultas) y la concentración (muchos centros de datos se agrupan en zonas secas donde cada galón cuenta localmente).
¿Debería preocuparte?
Respuesta equilibrada: por consulta, el impacto es pequeño. La preocupación legítima es la concentración y el crecimiento. Cuando docenas de grandes centros de datos se agrupan en un condado propenso a la sequía, su consumo conjunto puede tensar el suministro local aunque cada consulta sea trivial. Se prevé que la extracción global de agua para IA alcance 4,2–6,6 mil millones de metros cúbicos en 2027 (UC Riverside / CACM, 2025), así que la tendencia agregada merece seguimiento.
También conviene señalar que un diseño más inteligente puede reducir el coste. Técnicas que hacen la IA más eficiente — mejor uso del hardware y métodos de recuperación como RAG que reducen el cálculo innecesario — recortan la factura energética y de agua. Eficiencia y agua van de la mano: menos computación significa menos calor que enfriar y menos energía que generar.
¿Qué hacen las tecnológicas al respecto?
Los grandes operadores han anunciado programas de gestión del agua. Las estrategias habituales incluyen:
- Agua reciclada y no potable para refrigeración, evitando así el consumo de agua potable.
- Refrigeración por aire y líquida (a nivel de chip) que reducen o eliminan la pérdida por evaporación.
- Ubicación en climas más fríos donde se necesita menos refrigeración todo el año.
- Compromisos de ser “positivos en agua” para reponer más agua de la que consumen.
Por ejemplo, Google informó de haber repuesto aproximadamente el 64% de su consumo de agua dulce en 2024, con el objetivo de llegar al 120% en 2030 (Data Centre Magazine, 2025). Microsoft ha construido plantas de reutilización de agua en algunos centros y declara haber repuesto más de 100 millones de metros cúbicos de agua (Cloud Computing News, 2025). Estos compromisos son alentadores, pero la transparencia sigue siendo limitada: muchas empresas no desglosan el uso de agua por centro, lo que dificulta la verificación independiente.
En resumen
La IA usa agua, pero el coste por consulta es pequeño (de una fracción de cucharadita a unas cucharadas, según lo que se cuente) y muy por debajo de cosas cotidianas como la comida o la ropa. El verdadero reto está en el nivel de centro de datos, donde la refrigeración y la electricidad suman miles de millones de galones y donde la presión local en zonas secas es un problema real. Observa la tendencia agregada, apoya la transparencia y la eficiencia, y evita el pánico viral. Si quieres entender la tecnología detrás de estos números, empieza por nuestro hub de aprendizaje.
Preguntas frecuentes
¿Cuánta agua usa una consulta de ChatGPT? Las estimaciones van desde unos 0,32 ml (dato de OpenAI solo en sitio) hasta aproximadamente 10–50 ml por consulta si también se cuenta el agua usada para generar la electricidad. El estudio de UC Riverside calculó que una botella de 500 ml cubre unas 10–50 respuestas medias.
¿Por qué la IA usa agua? La IA funciona en servidores dentro de centros de datos que se calientan. Muchos centros usan agua para refrigerar, a menudo por evaporación, y las centrales eléctricas que suministran la electricidad también consumen agua. Así que la huella hídrica de la IA es parte refrigeración directa, parte generación eléctrica indirecta.
¿Cuánta agua se usa al generar una imagen con IA? No existe una cifra revisada por pares por imagen. La generación de imágenes es la tarea de IA más intensiva en energía (Hugging Face, 2023), y más energía suele significar más agua para refrigeración y centrales eléctricas, así que una imagen normalmente cuesta más agua que una respuesta corta de texto.
¿Cuánta agua usan en total los centros de datos? Los centros de datos de EE. UU. usaron directamente unos 17 mil millones de galones para refrigeración en 2023, más una estimación de 211 mil millones de galones indirectamente a través de la electricidad, según un informe del Lawrence Berkeley National Laboratory. El uso directo podría llegar a 38–73 mil millones de galones en 2028.
¿Es grave el uso de agua de la IA? Por consulta es mínimo. A gran escala, y en regiones propensas a sequía donde se concentran los centros de datos, la presión local es real. La preocupación es la concentración y el crecimiento, no el uso individual del chatbot. Es algo a vigilar, no para alarmarse.
¿Cómo se compara el uso de agua de la IA con cosas cotidianas? Una sola consulta equivale a una fracción de una cucharadita hasta unas cucharadas. Por comparación, una hamburguesa de ternera requiere unos 1.700 litros de agua para producirse y una camiseta de algodón unos 2.700 litros. La huella por uso de la IA es pequeña frente a la comida y la ropa.
¿Qué hacen las tecnológicas al respecto? Las empresas usan agua reciclada y no potable, refrigeración por aire y líquida, construyen en climas más fríos y prometen ser “positivas en agua”. Google repuso aproximadamente el 64% de su consumo de agua dulce en 2024 y apunta al 120% para 2030.
¿El entrenamiento de IA usa más agua que el uso diario? El entrenamiento es un coste puntual e intensivo. Investigadores estimaron que entrenar GPT-3 en centros de datos de Microsoft en EE. UU. consumió unos 5,4 millones de litros de agua. Las consultas diarias suman a través de miles de millones de usos, así que ambos importan a gran escala.
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Frequently asked questions
¿Cuánta agua usa una consulta de ChatGPT?
Las estimaciones van desde unos 0,32 ml (dato de OpenAI solo en sitio) hasta aproximadamente 10–50 ml por consulta si también se cuenta el agua usada para generar la electricidad. El estudio de UC Riverside calculó que una botella de 500 ml cubre unas 10–50 respuestas medias.
¿Por qué la IA usa agua?
La IA funciona en servidores dentro de centros de datos que se calientan. Muchos centros usan agua para refrigerar, a menudo por evaporación, y las centrales eléctricas que suministran la electricidad también consumen agua. Así que la huella hídrica de la IA es parte refrigeración directa, parte generación eléctrica indirecta.
¿Cuánta agua se usa al generar una imagen con IA?
No existe una cifra revisada por pares por imagen. La generación de imágenes es la tarea de IA más intensiva en energía (Hugging Face, 2023), y más energía suele significar más agua para refrigeración y centrales eléctricas, así que una imagen normalmente cuesta más agua que una respuesta corta de texto.
¿Cuánta agua usan en total los centros de datos?
Los centros de datos de EE. UU. usaron directamente unos 17 mil millones de galones para refrigeración en 2023, más una estimación de 211 mil millones de galones indirectamente a través de la electricidad, según un informe del Lawrence Berkeley National Laboratory. El uso directo podría llegar a 38–73 mil millones de galones en 2028.
¿Es grave el uso de agua de la IA?
Por consulta es mínimo. A gran escala, y en regiones propensas a sequía donde se concentran los centros de datos, la presión local es real. La preocupación es la concentración y el crecimiento, no el uso individual del chatbot. Es algo a vigilar, no para alarmarse.
¿Cómo se compara el uso de agua de la IA con cosas cotidianas?
Una sola consulta equivale a una fracción de una cucharadita hasta unas cucharadas. Por comparación, una hamburguesa de ternera requiere unos 1.700 litros de agua para producirse y una camiseta de algodón unos 2.700 litros. La huella por uso de la IA es pequeña frente a la comida y la ropa.
¿Qué hacen las tecnológicas al respecto?
Las empresas usan agua reciclada y no potable, refrigeración por aire y líquida, construyen en climas más fríos y prometen ser 'positivas en agua'. Google repuso aproximadamente el 64% de su consumo de agua dulce en 2024 y apunta al 120% para 2030.
¿El entrenamiento de IA usa más agua que el uso diario?
El entrenamiento es un coste puntual e intensivo. Investigadores estimaron que entrenar GPT-3 en centros de datos de Microsoft en EE. UU. consumió unos 5,4 millones de litros de agua. Las consultas diarias suman a través de miles de millones de usos, así que ambos importan a gran escala.
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