¿Cómo te hace sentir la IA? ¿Entusiasmado? ¿Listo para “codificar vibraciones” para un futuro más inteligente? ¿O ansioso? La ansiedad proviene de la factura. Los centros de datos consumen miles de millones de galones de agua. Arrojan contaminación. Queman energía.
Profundice en el revuelo y encontrará una pregunta difícil. ¿Realmente vale la pena el costo de estos enormes avances en la IA generativa?
En este momento, cientos de miles de GPU están hacinadas en instalaciones de todo el mundo. Nvidia llama a su lanzamiento de 1999 la primera GPU del mundo. Algunos remontan la tecnología a los juegos arcade de la década de 1970. El hardware impulsa de todo, desde teléfonos inteligentes hasta automóviles autónomos. También impulsa el auge de la IA que convirtió a Nvidia en la empresa más valiosa del planeta.
Catherine Flick, profesora de ética en la Universidad de Staffordshire, observa un patrón.
“Hay enormes desarrollos de hardware que comienzan gracias a los juegos”, dice Flick.
Ya sea realidad virtual o inteligencia artificial, las cuestiones éticas comienzan con los juegos. ¿Cuál es el impacto en la forma en que interactuamos con la realidad?
Desorden de fabricación
El daño comienza mucho antes de que la GPU impulse un chatbot. La extracción de materias primas deja cicatrices. Las fábricas de semiconductores exponen a los trabajadores a sustancias químicas tóxicas.
En los centros de datos, las GPU queman agua y energía. ¿El resultado? Más gases de efecto invernadero. Más contaminación del aire. El cambio climático se acelera.
Cuando el chip muere, se convierte en basura electrónica.
¿Vale la pena? ¿Las interrupciones en el pronóstico del tiempo impulsadas por la IA justifican la huella? ¿Qué pasa con la GPU de tu iPhone? ¿Debería enfrentarse al mismo escrutinio?
La carga local
La IA ha puesto a las GPU en el centro de atención. Para muchos estadounidenses, esto les toca de cerca.
Estados Unidos tiene más centros de datos que cualquier país. Las empresas tecnológicas se apresuran a construir instalaciones a gran escala. Las comunidades están despertando ante los enormes almacenes de al lado.
Como periodista ambiental, escucho el rechazo. ¿Estamos convirtiendo a la IA en el hombre del saco? La moda rápida es mala. La tecnología de consumo es mala. ¿Por qué destacar la IA?
Algunos capitalistas de riesgo afirman que la mala prensa sobre el impacto ambiental perjudica la adopción de la IA. Flick se ríe de eso.
“¿No es bueno tener al medio ambiente como chivo expiatorio?”
Ella no está sola. En TikTok, la estratega de productos Ashley Striblet rechazó que los capitalistas de riesgo culparan a los consumidores. La gente sabe que la moda rápida contamina. Todavía compran. Obtienen valor.
“Creo que la mayoría de la gente sabe que pedir ropa a [Shein] o Amazon no es lo más respetuoso con el medio ambiente”, dice Striblet.
El ahorro de costes justifica la compra para muchos. Flick está de acuerdo. ¿Pero los beneficios de la IA? Muchos consumidores aún no los ven.
“Es una tontería lo que dicen que puede hacer su tecnología”, dice Flick.
Aún no tenemos mayordomos personalizados. La brecha entre la promesa y la realidad es amplia. Mientras tanto, los costos son reales. Las facturas de servicios públicos aumentan. La contaminación aumenta. Esto ya no sucede en Asia. Está sucediendo en los barrios ricos de Estados Unidos.
Injusticia ambiental
Los centros de datos también están aterrizando en zonas de bajos ingresos. Las comunidades de color han luchado durante mucho tiempo contra los contaminadores que se instalan en las cercanías.
La NAACP demandó a xAI (que opera como SpaceXAI). La demanda apunta a la contaminación del aire provocada por los generadores de gas que alimentan los centros de datos. xAI no respondió a las solicitudes de comentarios.
El grupo de derechos civiles advirtió a las empresas de tecnología que se mantuvieran alerta. Las campañas locales están aumentando.
El costo humano del progreso
Shaolei Ren recuerda el carbón negro en la casa de su infancia en el norte de China. Creció en una región minera de carbón. Las ventanas permanecieron cerradas. Se racionó el agua en los tanques.
Ahora profesor asociado en UC Riverside, Ren estudia el costo ambiental de los centros de datos. Él mira más allá del cambio climático. Se centra en la calidad del aire. Escasez de agua.
Estos costos son invisibles para los usuarios que escriben en un chatbot.
Ren se sienta en su oficina. Una pizarra detrás de él está cubierta de ecuaciones azules. Quiere un “centro de datos integrado en la comunidad”. Es factible. Las instalaciones no deben dañar a los residentes.
Por ahora, lo hacen.
Las GPU potentes exigen más energía. Crean contaminación. Utilizan grandes cantidades de agua para enfriar. Esto sucede las 24 horas del día. La vida útil de una GPU en un centro de datos es de apenas unos pocos años.
Un estudio de 2024 realizado por Ren y sus colegas estima que entrenar el modelo Llama 3.1 de Meta genera una contaminación del aire equivalente a 10.000 viajes en automóvil entre Los Ángeles y Nueva York. Meta declinó hacer comentarios, señalando sus informes de sostenibilidad.
El estudio advierte sobre los costos de salud pública que excederán los $20 mil millones para 2038. 1.300 muertes prematuras por contaminación del aire anualmente para 2030.
Picos de energía y agua
Los juegos alguna vez lideraron el uso de energía de la GPU. En 2019, los juegos en EE. UU. consumieron 34 TWh. Eso era CO2 equivalente a 5 millones de coches. Las consolas más nuevas usan más. La suciedad de la red importa.
La IA está superando eso.
Según el Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley, los servidores de IA acelerados por GPU pasaron de 2 TWh en 2017 a más de 40 TWh en 2023. Para 2028, el consumo podría alcanzar entre 165 y 326 TWh. El extremo inferior equivale a 8,7 millones de hogares estadounidenses.
En 2025, el estudio de Alex de Vries-Gao sugiere que la IA superó el uso de energía de Bitcoin. La IA probablemente representó casi la mitad de toda la electricidad de los centros de datos a nivel mundial. Las emisiones de carbono alcanzaron entre 32,6 y 79,7 millones de toneladas. Compárese eso con los 50 millones de toneladas anuales de la ciudad de Nueva York.
Infraestructura sedienta
El sur de California ve el auge. Los almacenes definen el paisaje. Mercancías procedentes de Asia llegan al Puerto de Los Ángeles. Se trasladan a “puertos secos” con centros logísticos. Los grandes camiones zumban las 24 horas del día.
Los centros de datos añaden una nueva capa. Los jubilados ven cómo se transforman los barrios tranquilos. Las quejas por ruido surgen de generadores y sistemas de refrigeración.
Impulsar la IA tiene sed. Utiliza agua para generación y refrigeración. de Vries-Gao estima que la IA utilizó entre 312,5 y 764,6 mil millones de litros en 2025. Ese es el consumo anual mundial de botellas de agua.
El estudio de Ren de 2023 predijo hasta 600 mil millones de litros para 2027.
Los totales anuales ocultan el peligro. El uso del agua es “puntiagudo”. Los picos se alcanzan durante las olas de calor. Esto tensiona a los distritos de agua locales. El riesgo de sequía aumenta.
Las casas utilizan entre 1,5 y 2 veces el agua normal durante los picos. ¿Centros de datos? 6 a 10 veces. Algunos proyectos necesitan 30 veces más.
Los centros de datos estadounidenses podrían necesitar 1.451 millones de galones de nueva capacidad máxima de agua por día para 2030. El costo: hasta 10 mil millones de dólares.
Los sistemas comunitarios pequeños luchan con esto. A menudo no cuentan con fondos suficientes. Las actualizaciones de infraestructura son costosas.
Ren sostiene que las promesas de las empresas de tecnología de reciclar o reponer agua no son válidas. Necesitamos transparencia. Necesitamos planificación. Las comunidades deberían ayudar a construir infraestructura. Los residentes no deberían pagar la factura.
Huella material
Sophia Falk, de la Universidad de Bonn, y David Ekchajzer, de la Universidad Paris-Saclay, están analizando más detenidamente la cuestión. Lanzaron miles de dólares en GPU a licuadoras industriales.
Están buscando más fichas donadas. Quieren estudiar los materiales. La huella.
Cuando utilizamos la IA, nos olvidamos del impacto en el mundo real. Está fuera de la vista. Fuera de mente.
Falk estudió la Nvidia A100. El 90% son metales pesados. Cobre. Hierro. Estaño. Níquel. Silicio. El cobre conduce la electricidad. Requiere una extracción masiva.
