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Un correo electrónico de cien palabras pedido a ChatGPT puede gastar cerca de 520 mililitros de agua, el equivalente a una botellita. El dato proviene de una estimación de la University of California Riverside y varía mucho según la región, el horario y el tipo de enfriamiento. Es un cálculo aproximado, no un número fijo.
Detrás de un simple correo electrónico pedido a ChatGPT existe una estructura física gigantesca, al otro lado del mundo. Investigadores estiman que generar un texto de cien palabras puede consumir cerca de 520 mililitros de agua, más o menos una botella pequeña. El número impresiona, pero requiere contexto.
La estimación, citada por Catraca Livre, se atribuye a la University of California Riverside, bajo la coordinación del investigador Shaolei Ren. El punto central es que este valor no es fijo, cambia bastante según dónde y cuándo se procesa la tarea, e incluye hasta el agua usada de forma indirecta para generar la electricidad. Los centros de datos consumen agua sobre todo para enfriar servidores que se calientan sin parar.
Por qué la inteligencia artificial gasta agua
Procesar incluso comandos simples requiere servidores enormes en centrales remotas, que se calientan todo el tiempo y necesitan enfriamiento constante.
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En muchos centros de datos, este enfriamiento se realiza con agua limpia, que se evapora en el proceso.
Y no es solo el agua del enfriamiento la que entra en el cálculo.
Buena parte de la electricidad que alimenta la inteligencia artificial también consume agua de forma indirecta, allá en la generación de energía.
Suma una cosa a la otra y cada tarea, por menor que parezca, lleva un costo de energía y de agua potable que casi nadie percibe.
De dónde viene el número de 520 mililitros
El dato que se viralizó tiene origen y tiene reservas.
La estimación de cerca de 520 mililitros por correo electrónico de cien palabras está ligada a modelos del tamaño del GPT-4, que está detrás del ChatGPT, y parte de análisis de la University of California Riverside, con el investigador Shaolei Ren.
El propio grupo deja claro que ese valor no es una regla universal.
En la práctica, el gasto varía mucho. Depende de la región, del horario y del clima, porque lugares secos y calientes necesitan más enfriamiento por evaporación.
Además, el número junta el agua del enfriamiento con el agua usada de forma indirecta en la electricidad.
Es decir, 520 mililitros es un orden de magnitud, no un medidor exacto por mensaje.
Lo que realmente preocupa, y lo que falta saber
La preocupación aparece cuando multiplicas.
Incluso un gasto pequeño por tarea se convierte en un volumen relevante cuando millones de personas usan el ChatGPT y herramientas similares todos los días, y eso preocupa más en regiones que ya enfrentan sequías largas.
Es una alerta legítima, siempre que sin pánico.
Solo que hay un hueco importante en esta historia, la falta de transparencia.
No existen métricas públicas y estandarizadas sobre la huella hídrica de estos sistemas, y las empresas no siempre divulgan números detallados.
Sin eso, es difícil dimensionar el problema de verdad o exigir soluciones, y buena parte del debate acaba girando en torno a estimaciones.
Lo que las empresas y los usuarios pueden hacer
Del lado de las empresas, ya existen caminos siendo probados.
Sistemas de circuito cerrado, que reutilizan el agua, refrigeración por aire seco, instalación de centros en regiones frías y reutilización de aguas residuales tratadas están entre las soluciones más citadas para reducir la huella hídrica de los centros de datos.
La migración hacia energía limpia también entra en la cuenta.
Y el usuario común no se queda de manos atadas.
Hábitos simples ayudan, como evitar reescribir el mismo correo largo varias veces y preferir pedidos directos al ChatGPT, lo que reduce solicitudes innecesarias.
No se trata de demonizar la tecnología, sino de usarla con un poco más de conciencia.
La cuenta de los 520 mililitros sirve menos como sentencia y más como recordatorio.
Cada interacción con el ChatGPT tiene un costo ambiental real, aunque difícil de medir con precisión y muy variable de un lugar a otro.
El mensaje de los investigadores es por más transparencia y eficiencia, no por abandonar la herramienta.
¿Y tú, ya habías pensado en el consumo de agua detrás de la inteligencia artificial? ¿Crees que las empresas de tecnología deberían abrir esos números? Deja tu opinión en los comentarios, con respeto a las diferentes visiones, y comparte este artículo con quien usa el ChatGPT todos los días y nunca imaginó este lado invisible.
