La factura de la IA empieza a preocupar y los inversores de Big Tech exigen cifras del coste oculto

Cuando uno enciende una luz o abre una canilla, casi nunca piensa en la red invisible que hace posible ese gesto. Con la inteligencia artificial pasa algo parecido: parece vivir en una nube limpia, pero su cableado físico empieza a mostrar una factura muy concreta.

Ahora, ese costo ya no inquieta solo a reguladores o vecinos. Según Reuters, accionistas de Amazon, Microsoft y Google están presionando para obtener datos precisos sobre el consumo de agua y electricidad de sus centros de datos en Estados Unidos.

El hallazgo revela un cambio de foco. La pregunta ya no es solo cuánta potencia de cómputo puede sostener la IA, sino qué recursos locales activa, desgasta o compromete en cada territorio donde se instala un centro de datos.

Más de una docena de inversores quieren respuestas antes de las juntas de primavera. Y no les alcanzan las promesas generales de sostenibilidad: exigen cifras reales, impacto por ubicación y una pieza clave para medir riesgo operativo.

Ahí aparece el mecanismo central. Cuanto más crecen la nube y los modelos de IA, más calor producen los servidores, y más agua y energía hacen falta para mantener estable esa maquinaria. No es una nube etérea: es una sala de máquinas con caños, cables e interruptores.

Incluso cuando el agua no entra de forma directa al edificio, igual participa. Una parte significativa del consumo hídrico es indirecta, porque se usa en la producción de electricidad que alimenta esos centros. Es decir, el gasto no siempre sale por la canilla del predio, pero sí del sistema.

El nuevo interruptor del problema

Las cifras ayudan a dimensionarlo. En 2025, los centros de datos en Estados Unidos consumieron casi 1 billón de litros de agua, un volumen comparable al consumo anual de Nueva York. Además, un estudio de 2024 estimó otros 800.000 millones de litros asociados de forma indirecta a la generación eléctrica.

Por eso los accionistas piden un mapa más fino. No es lo mismo instalar un centro en una zona con agua abundante que en otra con escasez, ni hacerlo en una red eléctrica robusta que en una infraestructura ya exigida por hogares e industrias.

Ese detalle local se volvió la nueva clave.

Varias tecnológicas ya adoptaron sistemas de refrigeración de circuito cerrado, un método que reutiliza parte del agua para enfriar equipos. Sin embargo, ese avance no resuelve la demanda de transparencia. Los inversores quieren saber quién asume el costo hídrico y energético en cada comunidad y qué presión deja esa operación.

Además, la información sigue llegando de forma desigual. Google reporta datos de centros propios y alquilados, pero no de terceros. Microsoft publica el consumo total de agua, aunque sin desglosarlo por instalación. Amazon, por su parte, no ofrece un total global y usa métricas por unidad de energía.

Qué cambia para las tecnológicas

El debate, entonces, ya no gira solo alrededor del crecimiento financiero de la IA. También incluye uso del suelo, contaminación, presión sobre infraestructuras y disponibilidad real de recursos básicos. De hecho, algunos proyectos multibillonarios fueron cancelados recientemente por oposición de comunidades locales.

Ese giro puede modificar decisiones de expansión, diseño y rendición de cuentas. Si antes el centro del tablero era cuántos chips había que sumar, ahora el engranaje completo incluye agua, electricidad y licencia social para operar.

La oportunidad para Amazon, Microsoft y Google no pasa solo por consumir menos, sino por mostrar con claridad cómo funciona ese sistema. Porque en la era de la IA, entender el enchufe y la canilla empieza a ser tan importante como admirar la pantalla.

Sofía Sicilia

Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.