26 de septiembre · Día Mundial de la Salud Ambiental

¿Cuánta agua gasta la IA?Mitos y realidades sobre la inteligencia artificial, el agua y el medioambiente

Este 26 de septiembre, Día Mundial de la Salud Ambiental, separamos lo cierto de lo exagerado sobre la sed de la inteligencia artificial: cuánta agua gasta una pregunta, por qué los data centers necesitan agua, qué pasa en Quilicura y Cerrillos, y qué puedes hacer tú.

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La sed de la IA en cuatro cifras

  • ≈ 5 gotasde agua gasta una pregunta de texto a Gemini (0,26 ml)Google, 2025
  • 560 mil millonesde litros de agua al año consumen los data centers del mundoAIE, 2025
  • 67data centers en Chile: 33 operando y 34 en desarrolloCIPER y Radio U. de Chile, 2026
  • x2,3se multiplicaría la electricidad de los data centers entre 2024 y 2030AIE, 2025

Capítulo 1 · Tu pregunta

¿Cuánta agua gasta ChatGPT (y la IA) por pregunta?

Unas gotas, dicen las empresas. Una botella cada tantas respuestas, dicen algunos estudios. Las dos cosas pueden ser ciertas: depende de qué se cuenta.

¿Cuánta agua gasta ChatGPT?

“Cada pregunta a ChatGPT se toma una botella de agua”

Veredicto: Mito

Qué dicen los datos

0,3 ml por pregunta de texto, según Google y OpenAI: unas cinco gotas

La famosa botella viene de un estudio de 2023 de la Universidad de California en Riverside: GPT-3 «bebía» medio litro de agua cada 10 a 50 respuestas, según dónde y cuándo funcionara. Es decir, una botella por conversación larga, no por pregunta.

En 2025 las empresas publicaron sus propias cifras. Google calculó 0,26 ml por pregunta de texto a Gemini (unas cinco gotas) y Sam Altman, de OpenAI, dijo que una consulta promedio a ChatGPT usa unos 0,32 ml, sin publicar cómo lo midió.

Los números no se contradicen tanto como parece: miden cosas distintas. Google cuenta solo el agua que se evapora para enfriar sus servidores; el estudio académico suma el agua que se gasta en generar la electricidad. Y los modelos de 2025 son más eficientes que GPT-3.

Agua por respuesta de texto, según quién mide

Las cifras no son comparables entre sí: cada una cuenta cosas distintas. Esa es justamente la explicación de la diferencia.

Fuentes: Li, Yang, Islam y Ren, «Making AI Less "Thirsty"», 2023 · Google, 2025 (arXiv 2508.15734) · Sam Altman, «The Gentle Singularity», 2025 · Mistral AI, análisis de ciclo de vida, 2025

¿Gasta más generar un video o una imagen con IA?

“Pedirle un video a la IA gasta muchísimo más que una pregunta de texto”

Veredicto: Realidad

Qué dicen los datos

+700 veces la energía de una imagen: eso gasta un video de 5 segundos, como un microondas encendido más de una hora

MIT Technology Review midió modelos abiertos en 2025. Una respuesta de un modelo de texto chico (Llama 3.1 8B) usó unos 114 joules; la del modelo grande de la misma familia (405B), unos 6.706. Una imagen con Stable Diffusion 3 Medium, unos 2.282. Un video de 5 segundos, unos 3,4 millones.

Más energía es más calor que sacar del data center y más agua en las centrales que generan esa electricidad. Por eso importa más qué le pides a la IA que cuántas veces le escribes.

Energía por tarea en modelos abiertos

Las tres primeras barras casi no se ven: a esta escala, el video se come todo.

Fuentes: MIT Technology Review, mayo de 2025

¿Qué gasta más: entrenar la IA o usarla?

“Lo que gasta es entrenar el modelo; usarlo después casi no cuesta”

Veredicto: Mito

Qué dicen los datos

45 ml de agua por respuesta de Mistral Large 2, contando todo su ciclo de vida

Mistral AI publicó en 2025 uno de los primeros análisis de ciclo de vida completos de un modelo de IA, hecho con la agencia ambiental francesa ADEME y revisado por consultoras externas. Entre su entrenamiento y 18 meses de uso, Mistral Large 2 consumió 281.000 m³ de agua (281 millones de litros).

Además, cada respuesta de 400 tokens suma unos 45 ml de agua y 1,14 g de CO₂e, incluyendo la fabricación de los servidores. Entrenamiento y uso concentran el 85,5% de sus emisiones y el 91% de su agua.

Un modelo se entrena una vez; se usa cada vez que alguien escribe. Con cientos de millones de personas usando IA, la suma de preguntas pesa tanto o más que el entrenamiento.

Fuentes: Mistral AI, análisis de ciclo de vida, 2025

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Capítulo 2 · La nube

¿Por qué la IA gasta agua? Qué es un data center

La nube no flota: son galpones llenos de servidores que se calientan, se enfrían y funcionan día y noche.

¿Por qué la IA gasta agua?

“La IA no gasta agua: todo pasa en la nube”

Veredicto: Mito

Qué dicen los datos

560.000 millones de litros de agua al año consumen los data centers del mundo

Cada respuesta se calcula en chips que se calientan. Para enfriarlos, muchos data centers usan torres de enfriamiento que evaporan agua, como el sudor en la piel. A eso se suma el agua de las centrales que generan su electricidad y la que se usa para fabricar los chips.

La Agencia Internacional de Energía (AIE) estima que los data centers consumen más de 560.000 millones de litros de agua al año, y que podrían llegar a 1,2 billones (millones de millones) en 2030.

Un solo data center grande, de 100 MW, puede consumir unos 2.500 millones de litros al año: lo que necesitan unas 80.000 personas.

Electricidad de los data centers (TWh al año)
Agua que consumen los data centers (litros al año)

Fuentes: AIE, «Energy and AI», 2025 · GDSA (Reino Unido), «Water use in AI and Data Centres», 2025

¿Qué es un data center?

“Un data center es una oficina con muchos computadores”

Veredicto: Mito

Qué dicen los datos

1,5% de la electricidad del mundo usaron los data centers en 2024 (415 TWh)

Un data center (centro de datos) es un edificio industrial lleno de servidores apilados en racks, con respaldo eléctrico, conexión de alta velocidad y un sistema de enfriamiento que nunca se apaga. Ahí viven tu correo, tus fotos en la nube, las series que ves y, ahora, los modelos de IA.

La IA cambió la escala: los servidores con chips aceleradores consumen mucho más por metro cuadrado. Según la AIE, su consumo eléctrico crece cerca de 30% al año y explica casi la mitad del aumento. Los data centers pasarían de 415 TWh en 2024 a unos 945 TWh en 2030, algo menos del 3% de la electricidad mundial.

Fuentes: AIE, «Energy and AI», 2025

¿El agua de los data centers se recupera?

“El agua que enfría los servidores vuelve toda al río”

Veredicto: A medias

Qué dicen los datos

700.000 litros se evaporaron en data centers de Microsoft solo para entrenar GPT-3

Hay que distinguir extraer de consumir. Un sistema de enfriamiento puede sacar mucha agua y devolver una parte, a veces más caliente o con más sales. Pero la que se evapora en las torres se va de la cuenca: esa es agua consumida.

El estudio de UC Riverside calculó que entrenar GPT-3 en data centers de Microsoft en Estados Unidos evaporó unos 700.000 litros en el propio recinto, y unos 5,4 millones si se suma el agua de generar la electricidad.

Hay alternativas: el enfriamiento por aire o en circuito cerrado casi no consume agua, pero usa más electricidad. Qué conviene depende de cuánta agua y cuánta energía limpia hay en cada lugar.

Fuentes: Li, Yang, Islam y Ren, «Making AI Less "Thirsty"», 2023 · Google, 2025 (arXiv 2508.15734)

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Capítulo 3 · Chile

Data centers en Chile: Quilicura, Cerrillos y el agua

Santiago se volvió un polo de data centers en plena megasequía. Lo que se discute aquí no es global: es la napa de al lado.

¿Cuántos data centers hay en Chile?

“Los data centers son un tema lejano para Chile”

Veredicto: Mito

Qué dicen los datos

33 + 34 data centers en Chile: 33 operando y 34 en desarrollo

Chile tiene 33 data centers en operación y 34 en desarrollo, lo que lo deja como el tercer país de América Latina con más centros de datos, después de Brasil y México. Solo en Quilicura hay seis aprobados, de Google, Microsoft, Ascenty, Sonda y Cirion.

La conectividad, la energía renovable y la estabilidad atraen inversión. El problema es dónde: buena parte se instala en la Región Metropolitana, una cuenca con escasez hídrica.

Fuentes: CIPER, febrero de 2026 · Radio U. de Chile, marzo de 2026

¿Cuánta agua usa el data center de Google en Quilicura?

“El data center de Google en Quilicura consume 50 litros de agua por segundo”

Veredicto: A medias

Qué dicen los datos

458 millones de litros consumió en 2024: unos 14,5 litros por segundo

Google opera en Quilicura desde 2015, su primer data center en América Latina. Tiene inscrito un derecho para extraer hasta 50 litros por segundo de las napas que alimentan el humedal de Quilicura, lo que se ha comparado con el consumo de unos 8.500 hogares. Pero ese es el máximo permitido, no lo que usa.

Lo que consumió fue 458 millones de litros en 2024, 15% más que en 2023. En promedio, unos 14,5 litros por segundo: menos de un tercio del derecho, y aun así una cifra relevante. El agua se evapora en torres de enfriamiento; según activistas locales, es el único de la zona que todavía se enfría así.

Organizaciones vecinas acusan que el humedal se ha ido secando. La municipalidad dice no tener la convicción de que el data center lo esté afectando y pidió un estudio de la cuenca.

Google en Quilicura: derecho de agua vs. consumo real (litros por segundo)

Consumo en litros por segundo: promedio anual calculado por Mamífero a partir de los litros informados por la empresa.

Fuentes: Radio U. de Chile, marzo de 2026 · Cooperativa (EFE), noviembre de 2025

¿Qué pasó con el data center de Google en Cerrillos?

“Los data centers se aprueban sin mirar el agua”

Veredicto: Mito

Qué dicen los datos

169 L/s del acuífero Santiago Central tenía autorizados el proyecto original

Google proyectó en Cerrillos un data center de US$200 millones. Su diseño original, con torres de enfriamiento por agua, tenía autorizado extraer 169 litros por segundo del acuífero Santiago Central, según explicó el Segundo Tribunal Ambiental.

En febrero de 2022 la empresa consultó al Servicio de Evaluación Ambiental por cambiar a enfriadoras por aire, lo que eliminaría el uso de agua subterránea. Y el 27 de febrero de 2024 el tribunal, ante el reclamo de vecinos, anuló parcialmente la aprobación ambiental: el proyecto debe evaluar cómo el cambio climático afectará al acuífero.

El caso muestra que las comunidades y los tribunales sí miran el agua, y que el diseño de un data center puede cambiar para usar menos.

Fuentes: Futuro.cl, febrero de 2024 · País Circular, febrero de 2024

¿La IA es lo que más agua gasta?

“La IA es lo que más agua gasta en el mundo”

Veredicto: Mito

Qué dicen los datos

72% del agua que se consume en Chile es para la agricultura

La agricultura usa cerca del 70% del agua dulce que se extrae en el mundo y el 72,3% del uso consuntivo de agua en Chile. Los data centers son una fracción pequeña del total.

Para dimensionar: el agua dulce de ríos y napas detrás de una hamburguesa de vacuno de 150 gramos ronda los 82 litros. Alcanzaría para más de 300.000 preguntas a Gemini, o para unas 1.800 respuestas de Mistral Large 2 con todo su ciclo de vida.

Que sea poco en el total no significa que no importe: el agua es local. Un data center concentra su consumo en un solo punto de la cuenca y, donde hay escasez, compite con el consumo humano y con los ecosistemas.

¿Quién usa el agua? La agricultura, de lejos

Mundo: FAO (AQUASTAT). Chile: DGA, 2015. Las dos cifras miden cosas distintas (extracción y consumo) y no se suman.

Fuentes: FAO, AQUASTAT · Escenarios Hídricos 2030 (datos DGA 2015) · Mekonnen y Hoekstra, 2012

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Capítulo 4 · Más allá del agua

¿La IA contamina? Energía, minerales y basura electrónica

El agua es solo una parte. La IA también se enchufa, se fabrica y, algún día, se bota.

¿ChatGPT contamina?

“Si la electricidad es limpia, la IA no tiene impacto ambiental”

Veredicto: Mito

Qué dicen los datos

23% del cobre de mina del mundo salió de Chile en 2024, y el 20% del litio

Las emisiones por pregunta dependen de la electricidad que se use: Google calcula 0,03 g de CO₂e por pregunta a Gemini, contando sus compras de energía renovable, y Mistral, 1,14 g por respuesta de su modelo grande con todo el ciclo de vida.

Pero la IA también es materia: chips, servidores, cables de cobre y baterías. Chile produjo en 2024 el 23% del cobre de mina del mundo (5,3 de 23 millones de toneladas) y el 20% del litio (49.000 de 240.000 toneladas), según el Servicio Geológico de Estados Unidos. Y la minería también usa agua, en las zonas más secas del país.

Por eso no basta con energía renovable: también importa cuánto duran los equipos y qué pasa con ellos al final.

Fuentes: Google, 2025 (arXiv 2508.15734) · Mistral AI, análisis de ciclo de vida, 2025 · USGS, cobre 2025 · USGS, litio 2025

¿La IA genera basura electrónica?

“La basura electrónica de la IA es un problema menor”

Veredicto: Mito

Qué dicen los datos

1,2 a 5 millones de toneladas de basura electrónica podría acumular la IA generativa entre 2020 y 2030

Un estudio publicado en Nature Computational Science estimó que la IA generativa podría acumular entre 1,2 y 5 millones de toneladas de basura electrónica entre 2020 y 2030, por el recambio acelerado de servidores y chips.

La buena noticia: la economía circular, como alargar la vida útil de los equipos y reutilizar sus componentes, podría reducir esa basura entre 16% y 86%.

Fuentes: Wang et al., Nature Computational Science, 2024 · MIT Technology Review, octubre de 2024

¿Las tecnológicas devuelven el agua que usan?

“Las tecnológicas ya devuelven toda el agua que usan”

Veredicto: A medias

Qué dicen los datos

64% del agua dulce que consumió Google en 2024 fue repuesta con proyectos

Google, Microsoft, Amazon y Meta prometieron ser «water positive» hacia 2030: reponer más agua de la que consumen. En 2024 Google consumió 8.100 millones de galones (unos 30.700 millones de litros), 28% más que el año anterior, y repuso cerca del 64%. Su meta es 120% en 2030.

Reponer agua con proyectos en otra cuenca no devuelve el agua a la napa de donde se sacó. Por eso la cifra que más importa es local: cuánto se consume en cada lugar, y si se publica.

Google: agua repuesta en 2024 vs. su meta 2030

Fuentes: Google, Informe Ambiental 2025

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Capítulo 5 · Qué hacer

Cómo usar la IA gastando menos agua (y qué exigir)

Ni culpa ni indiferencia: lo que haces suma, y lo que exigimos juntos, más.

¿Sirve de algo usar un modelo más chico?

“Elegir un modelo más pequeño ahorra energía”

Veredicto: Realidad

Qué dicen los datos

59 veces más energía usó el modelo grande que el chico por respuesta

En las mediciones de MIT Technology Review, la versión grande de Llama 3.1 gastó casi 60 veces más energía por respuesta que la chica. Para resumir un texto, corregir un correo o traducir una frase, un modelo liviano suele bastar.

Fuentes: MIT Technology Review, mayo de 2025

En tu uso

  • Usa el modelo justo

    Los modos «rápidos» o «mini» alcanzan para tareas simples. Guarda los modelos de razonamiento para lo difícil.

  • Pregunta mejor, no más veces

    Un buen primer mensaje, con contexto y ejemplos, evita regenerar cinco respuestas.

  • Piensa antes de generar video

    Videos y decenas de imágenes «por jugar» son donde está el gasto grande.

  • Alarga la vida de tus equipos

    El celular o el computador que no cambias son minerales y agua que no se extraen.

Lo que podemos exigir juntos

  • Transparencia por sitio

    Que cada data center publique cuánta agua extrae y consume, y de qué fuente.

  • Enfriar sin agua donde falta

    Enfriamiento por aire o en circuito cerrado en cuencas con escasez, como se planteó en Cerrillos.

  • Participar en la evaluación ambiental

    Los proyectos grandes pasan por el SEA, que abre procesos de participación ciudadana. Ahí se pueden hacer observaciones.

  • Cifras por pregunta, con método

    Pedirles a todas las empresas de IA métricas de agua y energía con metodología pública, como hicieron Google y Mistral.

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Cómo hicimos este especial

Consultamos estudios revisados por pares, informes de organismos internacionales, reportes de las propias empresas y prensa chilena. Cada cifra enlaza a su fuente; cuando la tomamos de un documento que cita a otro, lo decimos.

  • Las cifras de agua por pregunta no son comparables entre sí: Google cuenta solo el enfriamiento del data center; el estudio de UC Riverside suma el agua de generar la electricidad; Mistral incluye todo el ciclo de vida, y OpenAI no publicó su método. Las mostramos juntas para explicar esa diferencia, no para rankearlas.
  • Los litros por segundo de Google en Quilicura (2023 y 2024) son promedios anuales calculados por Mamífero a partir del consumo anual informado (398 y 458 millones de litros).
  • La comparación con la hamburguesa usa la huella hídrica azul del vacuno (550 litros por kilo, promedio mundial de Mekonnen y Hoekstra, 2012) y es aproximada: la huella total, que incluye agua de lluvia, es de 15.400 litros por kilo.
  • Las cifras de agua de la AIE se citan a través del informe de la Government Digital Sustainability Alliance del Reino Unido (2025). Las de energía y electricidad, del informe «Energy and AI» de la AIE.
  • Usamos «billón» en su sentido en español: un millón de millones.
Todas las fuentes (21)

Publicado el 26 de septiembre de 2026, Día Mundial de la Salud Ambiental. ¿Te interesan los datos? Revisa también nuestro especial Salud mental en Chile.

Escrito, diseñado y programado por Rodrigo Cornejo.

Transparencia: para la investigación y el diseño de este especial se obtuvo ayuda de modelos de lenguaje extenso (LLM), que también se usaron para preparar borradores. Las cifras fueron verificadas en sus fuentes y el contenido publicado es responsabilidad del autor.