Mientras Sam Altman compara el consumo de Agua de ChatGPT con una Almendra, National Geographic Calcula Cuánto Supone Escribir 100 palabras

¿Cuánta agua puede esconder una pregunta hecha desde el teléfono? La respuesta parece pequeña cuando se mira una sola consulta, pero cambia de escala cuando millones de personas usan inteligencia artificial para trabajar, estudiar o resolver una duda cotidiana.

Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, puso esa discusión sobre la mesa en el primer episodio del pódcast Sources, presentado por el periodista Alex Heath. Su hallazgo verbal fue llamativo: según dijo, harían falta unas 38.000 consultas a ChatGPT para igualar el agua necesaria para producir una almendra cultivada en California.

Altman explicó que usaba una “contabilidad total del agua”, es decir, un cálculo que reúne el gasto de todo el proceso y no solo el que ocurre dentro de un centro de datos. También reconoció que citaba la cifra de memoria y que podía no ser exacta, aunque la consideró cercana.

“Es aproximadamente correcta”, sostuvo Altman al defender la comparación.

La clave está en no imaginar a ChatGPT como una aplicación sin cuerpo. Detrás de cada respuesta hay servidores, chips y sistemas de refrigeración que convierten electricidad en cálculos. Ese cableado físico necesita energía y, según la tecnología disponible, también puede requerir agua para mantenerse a una temperatura segura.

La almendra y la sala de máquinas

La analogía más útil es pensar en una casa con una caldera central. Cuando se abre un grifo, el agua no aparece de la nada: viaja por tuberías, pasa por equipos y deja una huella antes de llegar a la cocina. Una consulta a una IA funciona de forma parecida, aunque sus tuberías sean cables, redes eléctricas y equipos de enfriamiento.

Altman señaló que los grandes centros de datos modernos ya no usan, desde hace tiempo, refrigeración por evaporación, un mecanismo que enfría al transformar agua en vapor. A su juicio, un centro de datos grande consume una cantidad comparable a la de un edificio de oficinas.

Sin embargo, ese interruptor no tiene una única posición. El consumo varía según el modelo de IA, la ubicación del centro, el clima local, la fuente de electricidad y el sistema de refrigeración. Por eso no existe una cifra única y consensuada para medir el agua que utiliza ChatGPT.

Medios especializados cuestionaron la equivalencia de Altman. Estimaciones vinculadas a investigadores del Servicio Geológico de Estados Unidos sitúan en 1,1 galones, unos 4,16 litros, el agua media para producir una almendra californiana. Si cada consulta consumiera entre 1 y 50 mililitros, como Altman había estimado antes para tecnologías antiguas, la cuenta daría entre 85 y 5.500 consultas por almendra, no 38.000.

Otros cálculos elevan la señal de alerta. Un estudio citado por National Geographic estimó que generar un texto de 100 palabras con ChatGPT puede requerir, en promedio, 519 mililitros de agua: casi una botella. Esa misma respuesta demandaría 0,14 kilovatios-hora de electricidad, el equivalente a mantener encendidas 14 bombillas LED durante una hora.

Cuando la escala cambia el resultado

El mecanismo se vuelve más visible cuando se multiplica. Un informe de The Washington Post y la Universidad de California en Riverside calculó que, si el 10% de los trabajadores de Estados Unidos usara ChatGPT cada semana, el consumo anual de agua superaría los 435 millones de litros. Esa cantidad podría abastecer durante un día y medio a los hogares de un estado del tamaño de Rhode Island.

Además, la creciente demanda eléctrica de los centros de datos ya generó tensiones en redes locales de Georgia, Arizona y Texas. En Fayette County, Georgia, un centro consumió 29 millones de galones de agua en 15 meses, mientras residentes de Morgan County denunciaron agua turbia tras otro desarrollo.

La oportunidad no consiste en dejar de usar cada herramienta digital, sino en mirar la pieza clave que suele quedar fuera de pantalla: la infraestructura. Como en una casa, conocer qué ocurre detrás de la pared permite usar mejor cada interruptor.

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.