¿Cuánta agua gasta la IA? Datos reales por consulta

Una consulta de texto a una IA gasta entre unas gotas y unas cucharadas de agua. Google calcula 0.26 ml para una consulta mediana a Gemini. Las estimaciones académicas para GPT-3 rondan los 17 ml. En Estados Unidos los centros de datos usaron unos 64 mil millones de litros de agua para refrigeración en 2023, sin contar las centrales eléctricas que los abastecen.

La diferencia entre esas cifras no es un error. Cuánta agua gasta la IA depende de qué mide cada estimación. Aquí ves qué cuenta cada una, por qué la IA consume agua y cuándo se vuelve un problema local de verdad. Actualizado en noviembre de 2026.

¿Por qué la IA consume agua?

La IA no bebe agua. Las computadoras que la ejecutan se calientan y el agua es la forma más barata de sacar ese calor. La IA gasta agua en tres lugares.

Al enfriar el centro de datos

La mayoría de los grandes centros de datos usan refrigeración por evaporación. El agua caliente de las salas de servidores pasa por torres de enfriamiento, una parte se evapora y esa evaporación se lleva el calor. El agua evaporada desaparece del suministro local. Los diseños más nuevos enfrían los chips directamente con líquido en un circuito cerrado y gastan mucho menos.

Al producir la electricidad

Las centrales termoeléctricas (de carbón, gas o nucleares) también se enfrían con agua. Cada kilovatio-hora que compra un centro de datos lleva un gasto de agua en la central. Los investigadores lo llaman agua indirecta.

Al fabricar los chips

Las fábricas de chips usan mucha agua ultrapura. Es la parte más difícil de medir y casi todas las estimaciones por consulta la dejan fuera.

Hay dos términos que conviene distinguir. La extracción es toda el agua que se toma de ríos o acuíferos, aunque gran parte vuelva. El consumo es la parte que no vuelve, sobre todo porque se evaporó. El estudio de UC Riverside sobre la huella hídrica de la IA usa estas definiciones. En su proyección para 2027 la extracción global de agua de la IA es unas 11 veces su consumo. Fíjate en cuál de las dos cita un titular.

¿Cuánta agua gasta una consulta a la IA?

Depende de quién haga la cuenta. La tabla reúne las estimaciones más conocidas. La última columna las traduce a algo fácil de imaginar: una regadera estándar de Estados Unidos, que gasta hasta 9.5 litros por minuto según el límite federal que cita la EPA.

¿Por qué la estimación más alta es unas 170 veces la más baja? Hay cuatro razones:

• Qué se cuenta. La cifra de Google incluye el agua de refrigeración de sus propios centros de datos. La de UC Riverside suma el agua usada para generar la electricidad, que suele ser la parte mayor. Mistral mide todo el ciclo de vida, incluida la fabricación de los servidores.
• Qué modelo. Los datos de UC Riverside son de GPT-3, un modelo de 2020. Google dice que la energía por consulta a Gemini bajó 33 veces entre mayo de 2024 y mayo de 2025 gracias a modelos y hardware más eficientes.
• Dónde y cuándo. Un centro de datos en un lugar caluroso y seco evapora más agua que uno en un clima fresco. En el estudio de UC Riverside una botella de 500 ml alcanzaba para unas 10 respuestas de GPT-3 en el estado de Washington y para unas 70 en Irlanda.
• Qué es una consulta. Una pregunta corta y un informe de 2,000 palabras no son lo mismo. Generar imágenes o video exige mucho más cálculo que el texto.

La respuesta honesta para una consulta de texto típica hoy va de una fracción de mililitro a unas decenas de mililitros. Incluso en el peor caso son unos sorbos.

¿Cuánta agua consume ChatGPT?

OpenAI no ha publicado un método. La única cifra oficial sale de una entrada del blog de su director, Sam Altman, de junio de 2025 llamada "The Gentle Singularity". Ahí escribió que una consulta media a ChatGPT usa "unos 0.000085 galones de agua". Eso es más o menos un quinceavo de cucharadita, unos 0.32 ml.

La cifra se parece a la de Gemini. Pero sin método nadie puede comprobar si incluye el agua de las centrales eléctricas o solo la refrigeración. La famosa frase de "una botella de agua por conversación" viene del estudio de UC Riverside de 2023 y se refiere a GPT-3, no a los modelos que usa ChatGPT hoy.

Si también te preocupa la privacidad, aquí tienes si es seguro usar ChatGPT.

¿Cuánta agua gastan los centros de datos de IA?

Por consulta las cifras son mínimas. En total no lo son. Un informe de 2024 del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley calculó que los centros de datos de Estados Unidos usaron:

• unos 64 mil millones de litros de agua para refrigeración en 2023, unos 176 millones de litros al día
• unos 800 mil millones de litros más a través de la electricidad que consumieron, cerca de 12 veces la cifra de refrigeración

Esas cifras incluyen todos los centros de datos, no solo los de IA. El informe prevé que el uso directo de agua podría duplicarse o cuadruplicarse para 2028 con el crecimiento de la IA. El equipo de UC Riverside, por su parte, proyectó que la IA mundial podría extraer entre 4,200 y 6,600 millones de metros cúbicos de agua al año en 2027.

Los datos de una sola empresa dan una idea de la escala. Google declaró más de 22 mil millones de litros de agua de refrigeración en sus centros de datos en 2023. Uno solo de sus centros, en Iowa, usó unos 3,800 millones de litros en 2024, lo que gastan en agua todos los hogares del estado en unos cinco días.

¿Se puede reutilizar el agua? ¿Se puede beber después?

En general no. En un sistema por evaporación el enfriamiento funciona justamente porque el agua se convierte en vapor. Ese vapor sale del lugar y vuelve como lluvia en otra parte, no en la misma ciudad.

Del 20% al 30% que no se evapora acumula minerales mientras circula. Con el tiempo puede formar sarro y tapar los equipos. Por eso se purga y se manda a una planta de tratamiento de aguas residuales, según Data Center Knowledge. No es agua para beber. Reciclarla en el sitio cuesta más de lo que hoy están dispuestos a pagar casi todos los operadores.

Los circuitos cerrados son la excepción. El agua queda sellada en las tuberías y da vueltas una y otra vez. Microsoft dice que todos sus nuevos diseños de centros de datos desde agosto de 2024 enfrían los chips así y evitan más de 125 millones de litros de agua evaporada por centro al año, según su propio anuncio. A cambio estos sistemas gastan más electricidad, que tiene su propio costo de agua en la central.

¿El gasto de agua de la IA es un problema real?

Para ti como usuario, no mucho. Producir 1 kg de carne de res requiere unos 15,400 litros de agua según la Water Footprint Network, una cifra que cita la Convención de la ONU de Lucha contra la Desertificación. Equivale a unas 900,000 consultas a la IA incluso con la estimación de 17 ml.

Para algunas comunidades sí. El agua es local. Un centro de datos que se queda con más del 25% del suministro de una comunidad, algo que ya ha pasado, compite con casas y cultivos en plena sequía por muy eficiente que sea cada consulta. Por eso importa más dónde se construyen los centros de datos que el tamaño de tus prompts.

Las preguntas útiles no son "¿dejo de usar IA?" sino "¿dónde funciona, cómo se enfría y qué energía usa?".

Cómo reducir la huella de agua de tu uso de la IA

Nada de esto cambia mucho por sí solo. Pero es fácil:

• Pide lo que necesitas. Una respuesta corta requiere menos cálculo que una de 2,000 palabras.
• No le des a regenerar si la primera respuesta te sirve.
• Usa un modelo más pequeño para tareas simples. Muchas apps de chat dejan elegir uno más ligero.
• Genera imágenes y videos solo cuando los necesites. Usan mucho más cálculo que el texto.
• Usa un modelo local en tu computadora para las consultas del día a día. Nada va a un centro de datos, así que no hay refrigeración de centro de datos. Tu equipo sigue usando electricidad, que tiene su propia huella pequeña.

¿Nuevo en la IA local? Mira qué es un LLM local y por qué importa y compara dos herramientas populares en LM Studio vs Ollama.

Usa IA en tu propia computadora con Sigma

Sigma es un navegador gratis con Eclipse integrado, un modelo de IA local que funciona en tu dispositivo. Trabaja sin conexión y tus prompts se quedan en tu computadora en vez de ir a un servidor en la nube. Eso es ante todo una ventaja de privacidad. Además las preguntas del día a día no pasan por ningún centro de datos.

Eclipse es gratis y está disponible para Windows y macOS. Su velocidad depende de tu equipo y un modelo local suele ser menos potente que los grandes modelos en la nube. Va mejor para tareas rápidas del día a día.