La inteligencia artificial podría consumir en 2030 tanta agua como 1.300 millones de personas
Un informe de la Universidad de Naciones Unidas advierte del impacto ambiental del crecimiento de la IA por el aumento del consumo eléctrico, la necesidad de agua para los centros de datos y la ocupación de suelo
La expansión de la inteligencia artificial (IA) tiene un coste ambiental que va más allá de las emisiones de carbono. Cada consulta a un chatbot, cada imagen generada o cada vídeo creado mediante IA requiere una infraestructura tecnológica que consume energía, agua y territorio, según advierte un nuevo informe del Instituto de la Universidad de Naciones Unidas para el Agua, el Medio Ambiente y la Salud (UNU-INWEH).
El estudio, titulado Coste ambiental del uso energético de la IA: huellas de carbono, agua y suelo, señala que para 2030 los centros de datos que sostienen esta tecnología podrían consumir 945 teravatios-hora de electricidad, una cantidad cercana al triple del consumo anual conjunto de Pakistán, Bangladés y Nigeria, países que reúnen más de 650 millones de habitantes.
Además, su huella hídrica podría ser equivalente a las necesidades básicas de agua de toda la población de África subsahariana, unos 1.300 millones de personas. La superficie necesaria para estas infraestructuras podría superar los 14.500 kilómetros cuadrados, el doble del área metropolitana de Yakarta.
Medir solo el carbono no es suficiente
Los autores del informe explican que hasta ahora buena parte del debate sobre el impacto ambiental de la IA se ha centrado en las emisiones de carbono, pero se han tenido menos en cuenta otros factores como el agua utilizada para refrigerar los centros de datos o el suelo ocupado por las infraestructuras energéticas necesarias.
“Este informe no es un manifiesto en contra de la inteligencia artificial”, afirma el profesor Kaveh Madani, director de UNU-INWEH y responsable de la investigación. “Es un llamamiento a usarla de forma responsable y a abordar sus impactos no deseados de manera proactiva, para hacerla sostenible y equitativa”.
El informe recuerda que las soluciones para reducir emisiones pueden generar otros impactos. Por ejemplo, algunas alternativas al carbón reducen la huella de carbono, pero pueden aumentar el consumo de agua o la necesidad de suelo.
En 2025, los centros de datos globales consumieron 448 teravatios-hora. Si se compararan con un país, estarían entre los mayores consumidores eléctricos del mundo.
El impacto de millones de consultas diarias
La investigación también destaca que el consumo de la inteligencia artificial no se limita al entrenamiento de los grandes modelos. Actualmente, la mayor parte del gasto energético procede de su utilización diaria por parte de millones de usuarios.
La llamada “inferencia”, es decir, el procesamiento de las consultas realizadas una vez que un modelo ya está funcionando, representa entre el 80% y el 90% del consumo energético total de la IA.
Según los datos recogidos en el informe, ChatGPT procesa unos 2.500 millones de consultas al día, lo que supone alrededor de 383 gigavatios-hora de electricidad al año.
No todos los usos tienen el mismo impacto. Una conversación con un chatbot requiere mucha más energía que una tarea sencilla de clasificación de texto. La generación de imágenes y vídeos mediante inteligencia artificial eleva todavía más el consumo.
El informe advierte además de la llamada paradoja de Jevons: las mejoras de eficiencia pueden reducir el consumo de cada operación, pero al hacer la tecnología más barata y accesible aumenta el número total de usos.
“La gente piensa que la huella ambiental de la IA se reduce a medida que mejora la tecnología”, explica Madani. “Pero una IA más eficiente y asequible significa más consumo de IA, lo que hace que la huella total sea mucho mayor de lo que ahorramos con las ganancias de eficiencia”.
Una distribución desigual de costes y beneficios
La Universidad de Naciones Unidas también alerta de que el desarrollo de la IA puede aumentar las desigualdades entre países.
Actualmente solo 32 países cuentan con centros de datos especializados en inteligencia artificial y el 90% de esa capacidad se concentra en dos países, mientras más de 150 naciones no disponen de infraestructura propia de IA.
Al mismo tiempo, algunos países soportan impactos asociados a la extracción de minerales críticos o a los residuos electrónicos. El informe calcula que la infraestructura de inteligencia artificial podría generar hasta 2,5 millones de toneladas de residuos electrónicos anuales en 2030.
“El sistema global que está construyendo la inteligencia artificial también debe gobernarla de manera sostenible y justa”, señala el rector de la Universidad de Naciones Unidas, Tshilidzi Marwala. “Que la IA avance la prosperidad y el bienestar humanos de manera equitativa es ahora una cuestión de gobernanza, no técnica”.
El informe propone avanzar hacia una IA responsable basada en seis principios: transparencia, eficiencia, justicia ambiental, responsabilidad durante todo el ciclo de vida, cooperación global y uso sostenible.
Entre sus recomendaciones plantea que los gobiernos tengan en cuenta el impacto de la inteligencia artificial en sus planes energéticos y de gestión del agua, que la industria mida mejor sus efectos ambientales y que los usuarios adapten el uso de estas herramientas a sus necesidades reales.
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