La reciente investigación del Instituto para el Agua, el Medio Ambiente y la Salud de la Universidad de las Naciones Unidas ha revelado un dato alarmante: para el año 2030, el consumo de agua necesario para operar y refrigerar los servidores de la inteligencia artificial generativa igualará la demanda básica de agua de 1.300 millones de personas. Este estudio pone de manifiesto la creciente preocupación por el impacto ambiental de la tecnología digital, que a menudo se percibe como etérea, pero que en realidad requiere una infraestructura física masiva que consume recursos naturales de manera desmedida.

El informe destaca que, para fines de la década, los centros de datos a nivel global consumirán aproximadamente 945 teravatios-hora de electricidad. Este volumen de energía es tres veces mayor que el consumo anual combinado de países como Pakistán, Bangladesh y Nigeria, lo que representa una presión sin precedentes sobre las redes eléctricas del mundo. La investigación también señala que evaluar la sostenibilidad de la inteligencia artificial solo a través de su huella de carbono es un error crítico, ya que la transición a fuentes de energía bajas en carbono puede multiplicar significativamente la huella hídrica y el impacto sobre el suelo.

En 2025, los centros de datos ya habían consumido 448 teravatios-hora de electricidad, lo que los posicionaría como el undécimo mayor consumidor eléctrico del mundo si fueran considerados como un país independiente, superando a Arabia Saudí. Este crecimiento en la demanda de energía está intrínsecamente ligado a la adopción masiva de tecnologías digitales, donde el proceso de inferencia, que representa el cálculo que realiza el sistema cada vez que un usuario interactúa con un chatbot, constituye entre el 80% y el 90% del gasto ecológico total.

La investigación también revela que la generación de contenido multimedia, como imágenes y videos, tiene un impacto ambiental desproporcionado. Por ejemplo, crear una sola imagen sintética requiere 1.450 veces más electricidad que procesar un texto básico, y un video corto puede llegar a consumir hasta 200.000 veces más energía. Esto se traduce en una huella hídrica alarmante, donde la ejecución de un video de alta complejidad puede requerir hasta 4,1 litros de agua, superando las necesidades de hidratación de una persona durante dos días.

La concentración geográfica de la infraestructura tecnológica también plantea un desafío de justicia ambiental. Mientras que el uso de plataformas digitales es global, la instalación de centros de procesamiento físico se encuentra en solo 32 países, lo que traslada los costos colaterales de agotamiento de acuíferos y estrés hídrico a comunidades locales específicas. Además, la llamada "trampa de la eficiencia" sugiere que a medida que se optimiza el software, los costos disminuyen, lo que a su vez estimula un consumo masivo que termina neutralizando los ahorros y acelerando la extracción de recursos naturales.

Finalmente, el informe advierte sobre el creciente problema de la chatarra tecnológica. Para 2030, se estima que la renovación constante de componentes de hardware generará 2,5 millones de toneladas de residuos electrónicos anuales. Este panorama plantea serias preguntas sobre la sostenibilidad de la inteligencia artificial y su impacto en el medio ambiente, lo que podría tener implicaciones significativas para los inversores y las empresas que dependen de esta tecnología en el futuro.