{"id":3124,"date":"2026-08-05T21:36:17","date_gmt":"2026-08-06T01:36:17","guid":{"rendered":"https:\/\/didi.com.bo\/blog\/?p=3124"},"modified":"2026-08-08T17:49:03","modified_gmt":"2026-08-08T21:49:03","slug":"el-costo-oculto-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/didi.com.bo\/blog\/el-costo-oculto-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"El costo oculto de la inteligencia artificial: agua, energ\u00eda y emisiones de carbono"},"content":{"rendered":"
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Respuesta r\u00e1pida<\/h3>\n

La inteligencia artificial consume grandes cantidades de electricidad y agua porque los chips que procesan modelos como ChatGPT o Gemini generan mucho calor. Para evitar el sobrecalentamiento, los centros de datos utilizan sistemas de refrigeraci\u00f3n que, seg\u00fan el dise\u00f1o, consumen agua mediante evaporaci\u00f3n o requieren m\u00e1s electricidad para enfriar el aire. Aunque una sola consulta tiene un impacto muy peque\u00f1o, miles de millones de consultas diarias multiplican ese consumo. El principal desaf\u00edo no es cada interacci\u00f3n individual, sino la enorme escala a la que opera la infraestructura mundial de la IA y el equilibrio entre consumo de agua, energ\u00eda y emisiones de carbono.<\/p><\/blockquote>\n

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En septiembre de 2024, Google renunci\u00f3 a un permiso ambiental que le hab\u00eda costado 4 a\u00f1os de litigios. La empresa planeaba construir un centro de datos de 200 millones de d\u00f3lares en Cerrillos, una comuna al poniente de Santiago de Chile. El dise\u00f1o original contemplaba extraer agua del Acu\u00edfero Santiago Central mediante 3 pozos propios, en un pa\u00eds que arrastra m\u00e1s de 15 a\u00f1os de megasequ\u00eda. Una vecina present\u00f3 una reclamaci\u00f3n, el Segundo Tribunal Ambiental anul\u00f3 parcialmente la aprobaci\u00f3n<\/a> y orden\u00f3 incorporar los efectos del cambio clim\u00e1tico en la evaluaci\u00f3n del acu\u00edfero. Google desisti\u00f3 del proyecto original<\/a> y anunci\u00f3 que empezar\u00eda desde cero con un dise\u00f1o que enfr\u00eda los servidores con aire, sin tocar el agua subterr\u00e1nea.<\/p>\n

La historia parece un triunfo ambiental, sin embargo la historia no acaba aqu\u00ed. Enfriar servidores con aire en lugar de agua exige m\u00e1s electricidad, y esa electricidad adicional, seg\u00fan de d\u00f3nde venga, produce m\u00e1s emisiones de carbono y evapora m\u00e1s agua en las centrales que la generan. Al final, el calor que generan los chips siempre debe disiparse. No existe una soluci\u00f3n gratuita. Los ingenieros solo pueden elegir qu\u00e9 impacto ambiental asumir: consumir m\u00e1s agua para refrigerar directamente los centros de datos o consumir m\u00e1s electricidad, con las emisiones y el uso indirecto de agua que eso implica.<\/p>\n

La nube es un edificio con chimenea de vapor<\/h2>\n

La idea de la \u00abnube\u00bb sugiere algo inmaterial, sin embargo la infraestructura real consiste en naves industriales de hormig\u00f3n llenas de computadoras, subestaciones el\u00e9ctricas dedicadas, kil\u00f3metros de cableado de cobre y, con frecuencia, torres de refrigeraci\u00f3n que expulsan columnas de vapor de agua visible.<\/p>\n

Cuando alguien escribe un mensaje a ChatGPT, Gemini o Claude, la petici\u00f3n viaja por fibra \u00f3ptica hasta uno de esos edificios. All\u00ed, miles de unidades de procesamiento gr\u00e1fico (GPU, los chips especializados que ejecutan los modelos de IA<\/a>) mueven los par\u00e1metros del modelo desde la memoria hasta los n\u00facleos de c\u00e1lculo y multiplican matrices durante fracciones de segundo. La corriente el\u00e9ctrica que atraviesa esos transistores encuentra resistencia, y esa resistencia genera calor. La respuesta vuelve a la pantalla del usuario pero el calor se queda en el edificio y alguien tiene que sacarlo de ah\u00ed.<\/p>\n

Un centro de datos no consume electricidad en el sentido de hacerla desaparecer. La convierte casi en su totalidad en calor. Todo el problema industrial de la IA se reduce a mover ese calor desde un chip del tama\u00f1o de una u\u00f1a hasta la atm\u00f3sfera, millones de veces por segundo.<\/p>\n

La f\u00edsica no negocia<\/h2>\n

Dos leyes b\u00e1sicas gobiernan el problema. La primera ley de la termodin\u00e1mica<\/a> establece que la energ\u00eda no se crea ni se destruye, solo cambia de forma<\/strong>. Cada vatio que entra por la subestaci\u00f3n de un centro de datos termina convertido en calor. La segunda ley dicta que ese proceso tiene una direcci\u00f3n: la energ\u00eda ordenada (electricidad) se degrada en energ\u00eda desordenada (calor) y no hay forma de revertirlo por completo.<\/strong><\/p>\n

En 1961, el f\u00edsico de IBM Rolf Landauer<\/a> demostr\u00f3 que borrar un solo bit de informaci\u00f3n tiene un costo energ\u00e9tico m\u00ednimo e inevitable, hoy conocido como el principio de Landauer<\/a>. Los procesadores actuales todav\u00eda consumen miles de millones de veces m\u00e1s energ\u00eda que ese l\u00edmite te\u00f3rico, por lo que a\u00fan existe un gran margen para mejorar su eficiencia. Sin embargo, el mensaje m\u00e1s importante del principio es otro: ninguna computadora puede procesar informaci\u00f3n sin generar calor<\/strong>. En otras palabras, por muy avanzados que sean los chips del futuro, la inform\u00e1tica nunca podr\u00e1 funcionar sin consumir energ\u00eda ni producir calor. Es una ley de la f\u00edsica, no un problema de la tecnolog\u00eda.<\/p>\n

Dentro del horno<\/h2>\n

Un rack (armario de servidores) convencional de la d\u00e9cada pasada disipaba entre 10 y 15 kilovatios, un nivel manejable con aire acondicionado industrial. La IA rompi\u00f3 esa escala. Un sistema GB200 NVL72 de NVIDIA<\/a>, que agrupa 72 GPU y 36 CPU en un solo rack, consume entre 120 y 140 kilovatios continuos. Cada chip individual supera los 1.000 vatios de disipaci\u00f3n.<\/p>\n

A esas densidades, el aire pierde utilidad como refrigerante: tiene poca capacidad para absorber calor. La industria migr\u00f3 a la refrigeraci\u00f3n l\u00edquida directa al chip<\/a>, un sistema donde placas fr\u00edas met\u00e1licas en contacto con el procesador hacen circular agua tratada que captura el calor y lo transporta fuera del servidor.<\/p>\n

El problema se traslada entonces al exterior del edificio. Ese calor acumulado tiene 2 salidas principales.<\/p>\n

Salida 1: evaporar agua<\/h3>\n
\"consumo
Infograf\u00eda aproximada para ilustrar la \u00abevaporaci\u00f3n de agua\u00bb<\/figcaption><\/figure>\n

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Las torres de enfriamiento evaporativo pulverizan el agua caliente del circuito y la exponen al aire. Una fracci\u00f3n se evapora, y ese cambio de fase absorbe cantidades enormes de energ\u00eda t\u00e9rmica (el mismo principio por el que el sudor enfr\u00eda la piel). El sistema es barat\u00edsimo en t\u00e9rminos el\u00e9ctricos: permite alcanzar valores de PUE cercanos a 1,1. El PUE (Power Usage Effectiveness) mide cu\u00e1nta energ\u00eda total consume la instalaci\u00f3n por cada unidad que llega a los equipos inform\u00e1ticos; 1,0 ser\u00eda la perfecci\u00f3n. El costo es h\u00eddrico: el agua evaporada abandona la cuenca local de forma permanente.<\/p>\n

Salida 2: gastar m\u00e1s electricidad<\/h3>\n
\"centros
Ilustraci\u00f3n aproximada de c\u00f3mo funciona la salida del calor de los centros de IA mediante electricidad<\/figcaption><\/figure>\n

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Los sistemas de enfriamiento seco transfieren el calor al aire exterior mediante radiadores gigantes y ventiladores, sin evaporaci\u00f3n significativa. El consumo local de agua cae casi a cero. El l\u00edmite f\u00edsico es la temperatura del aire: en verano, los ventiladores y los enfriadores mec\u00e1nicos trabajan al m\u00e1ximo, y el sistema exige entre un 20% y un 30% m\u00e1s de electricidad continua. Si la red que alimenta el centro quema gas o carb\u00f3n, esa electricidad extra se traduce en m\u00e1s emisiones. Y en un giro final, las propias centrales termoel\u00e9ctricas evaporan agua en sus torres para generar esos megavatios adicionales: hasta miles de litros por megavatio-hora en plantas convencionales, seg\u00fan las estimaciones del grupo de Shaolei Ren<\/a> en la Universidad de California en Riverside.<\/p>\n

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Sistema<\/span><\/th>\nConsumo de agua local<\/span><\/th>\nConsumo el\u00e9ctrico<\/span><\/th>\nEmisiones asociadas<\/span><\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Torres evaporativas (h\u00famedo)<\/span><\/td>\nAlto<\/span><\/td>\nBajo<\/span><\/td>\nMenores, si la red es f\u00f3sil<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Enfriamiento seco (aire)<\/span><\/td>\nCasi nulo<\/span><\/td>\n20% a 30% mayor<\/span><\/td>\nMayores, si la red es f\u00f3sil<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
<\/td>\n<\/td>\n<\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

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Cu\u00e1nto cuesta una pregunta<\/h2>\n

Durante a\u00f1os, las cifras sobre el consumo de la IA fueron estimaciones externas construidas sobre supuestos. Eso cambi\u00f3 en agosto de 2025, cuando Google public\u00f3 la primera medici\u00f3n interna a escala de producci\u00f3n. Seg\u00fan su metodolog\u00eda<\/a>, una consulta de texto promedio en Gemini consume 0,24 vatios-hora de electricidad, emite 0,03 gramos de CO\u2082 equivalente y usa 0,26 mililitros de agua, unas 5 gotas. Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, hab\u00eda publicado poco antes cifras similares para ChatGPT: 0,34 vatios-hora y unos 0,32 mililitros<\/a> por consulta promedio.<\/p>\n

Si se analiza todo el proceso, el panorama cambia. Tambi\u00e9n hay que considerar la electricidad que se necesita para alimentar esos centros de datos y, en muchos casos, el agua que utilizan las centrales el\u00e9ctricas para producir esa energ\u00eda. Cuando se suma todo ese impacto, algunos estudios estiman que generar un correo de unas 100 palabras con GPT-4 puede implicar el uso indirecto de alrededor de medio litro de agua<\/strong>, el equivalente a una peque\u00f1a botella.<\/p>\n

Lo m\u00e1s llamativo es el efecto de la escala. Cinco gotas de agua por consulta parecen insignificantes, pero cuando una IA responde miles de millones de preguntas, esas gotas se convierten en enormes cantidades. Si Gemini procesara 1.000 millones de consultas, consumir\u00eda aproximadamente 260.000 litros de agua y 240 megavatios-hora de electricidad. En otras palabras, lo que parece casi imperceptible en una sola conversaci\u00f3n adquiere una dimensi\u00f3n completamente distinta cuando se multiplica por millones de usuarios cada d\u00eda.<\/p>\n

El experimento natural de Uruguay<\/h2>\n

Un proyecto que ilustra el intercambio agua-carbono con tanta claridad es el de Teros, el centro de datos que Google construye en Canelones, Uruguay.<\/p>\n

El dise\u00f1o inicial contemplaba consumir agua potable de la red nacional para las torres de enfriamiento. El calendario choc\u00f3 con la peor crisis h\u00eddrica de Montevideo en m\u00e1s de 70 a\u00f1os, cuando la capital lleg\u00f3 a mezclar agua salobre en el suministro dom\u00e9stico. La presi\u00f3n social forz\u00f3 una reformulaci\u00f3n completa: Google redujo el proyecto a un tercio de su capacidad original<\/a> y adopt\u00f3 32 enfriadores por aire con circuitos cerrados de agua.<\/p>\n

El expediente ambiental aprobado estima que la instalaci\u00f3n emitir\u00e1 unas 25.000 toneladas de gases de efecto invernadero al a\u00f1o<\/a>, alrededor del 0,3% de las emisiones anuales de CO\u2082 del pa\u00eds seg\u00fan la evaluaci\u00f3n oficial. Daniel Pena, acad\u00e9mico de la Universidad de la Rep\u00fablica y activista ambiental, calcula que la cifra real podr\u00eda llegar al 2,7% anual. En un pa\u00eds donde cerca del 98% de la electricidad proviene de fuentes renovables, el grueso de esas emisiones sale de los generadores de respaldo a combusti\u00f3n. Una investigaci\u00f3n apoyada por el Pulitzer Center<\/a> document\u00f3 que esos generadores fueron aprobados con certificaci\u00f3n Tier 2, un est\u00e1ndar de 2006, cuando existe desde 2015 una tecnolog\u00eda que reduce las emisiones de \u00f3xidos de nitr\u00f3geno un 90%. La empresa consultora del proyecto descart\u00f3 la opci\u00f3n por su costo: 16,3 millones de d\u00f3lares adicionales.<\/p>\n

Uruguay obtuvo exactamente lo que pidi\u00f3: un centro de datos que no bebe de la red potable. Y recibi\u00f3, a cambio, el otro lado del intercambio termodin\u00e1mico.<\/p>\n

Memphis: la ciudad que le vendi\u00f3 agua a un supercomputador<\/h2>\n

El caso m\u00e1s extremo entre la relaci\u00f3n de la IA y los recursos locales ocurrio en Memphis, Tennessee. All\u00ed, xAI, la empresa de Elon Musk, mont\u00f3 en 122 d\u00edas el supercomputador Colossus dentro de una antigua f\u00e1brica de electrodom\u00e9sticos, con un cl\u00faster inicial de 100.000 GPU Nvidia H100<\/a> y planes declarados de escalar a 1 mill\u00f3n de chips entre sus instalaciones.<\/p>\n

Memphis se asienta sobre el acu\u00edfero Memphis Sand, una de las reservas de agua subterr\u00e1nea m\u00e1s puras de Estados Unidos. Los ingenieros estimaron que Colossus 1 necesita m\u00e1s de 1 mill\u00f3n de galones diarios (unos 3,8 millones de litros) solo para refrigeraci\u00f3n. La extracci\u00f3n inicial desde el acu\u00edfero provoc\u00f3 denuncias vecinales inmediatas, lideradas por organizaciones como Protect Our Aquifer.<\/p>\n

La respuesta de xAI fue construir una planta privada de reciclaje de aguas residuales de 80 millones de d\u00f3lares<\/a>, con el biorreactor de membranas cer\u00e1micas m\u00e1s grande del mundo, capaz de tratar hasta 13 millones de galones diarios de aguas cloacales de la ciudad para enfriar los servidores y abastecer a industrias vecinas. La obra arranc\u00f3 en octubre de 2025 con promesas de reducir un 9% las extracciones del acu\u00edfero. En abril de 2026, la construcci\u00f3n entr\u00f3 en pausa indefinida<\/a> mientras la empresa priorizaba la expansi\u00f3n de Colossus 2. Tras la presi\u00f3n del alcalde Paul Young y de la empresa p\u00fablica de aguas, xAI se comprometi\u00f3 en junio de 2026 a retomar las obras<\/a> a m\u00e1s tardar en el primer trimestre de 2027.<\/p>\n

Esto deja una lecci\u00f3n: incluso cuando una empresa acepta pagar el costo completo de no tocar el agua potable, la velocidad de la carrera por la IA compite contra sus propios compromisos ambientales.<\/p>\n

Irlanda: cuando la red dice basta<\/h2>\n

En Irlanda el conflicto no fue por agua sino por electrones. El pa\u00eds se convirti\u00f3 en la capital europea de los centros de datos gracias a su r\u00e9gimen fiscal, y la factura lleg\u00f3 a la red el\u00e9ctrica: los centros de datos pasaron de consumir el 5% de la electricidad nacional en 2015 al 22% en 2024<\/a>, seg\u00fan el regulador CRU, una cifra que ya supera el consumo agregado de todos los hogares urbanos del pa\u00eds. En Dubl\u00edn, los centros de datos absorben cerca de la mitad de la demanda el\u00e9ctrica regional.<\/p>\n

Desde 2021, Irlanda dej\u00f3 de autorizar nuevas conexiones el\u00e9ctricas para centros de datos en el \u00e1rea de Dubl\u00edn debido a la presi\u00f3n sobre la red. En diciembre de 2025, esa medida fue reemplazada por una normativa m\u00e1s estricta<\/a>. Ahora, cualquier centro de datos que necesite m\u00e1s de 10 megavoltamperios (MVA) de potencia debe contar con generaci\u00f3n el\u00e9ctrica propia para cubrir su demanda cuando sea necesario y contratar nueva energ\u00eda renovable producida en Irlanda para, al menos, el 80% de su consumo anual<\/strong>.<\/p>\n

Aun con estas exigencias, las previsiones oficiales indican que los centros de datos consumir\u00e1n casi un tercio de toda la electricidad del pa\u00eds (31%) para 2034<\/strong>, lo que muestra el enorme crecimiento de la infraestructura necesaria para impulsar la inteligencia artificial y los servicios digitales.<\/p>\n

El desaf\u00edo del objetivo de emisiones netas cero<\/h2>\n

Durante a\u00f1os, las grandes empresas tecnol\u00f3gicas afirmaron que pod\u00edan seguir creciendo sin aumentar su impacto clim\u00e1tico, gracias a la compra de energ\u00eda renovable y al uso de certificados de energ\u00eda limpia. Sin embargo, los informes ambientales m\u00e1s recientes dicen otra cosa: el r\u00e1pido crecimiento de la inteligencia artificial est\u00e1 dificultando el cumplimiento de sus metas de emisiones netas cero y poniendo a prueba esa estrategia.<\/p>\n

Microsoft report\u00f3 en julio de 2026 que sus emisiones totales de su a\u00f1o fiscal 2025 crecieron un 25% interanual<\/a>, de 16,21 a 20,29 millones de toneladas de CO\u2082 equivalente, un salto atribuido de forma expl\u00edcita a la construcci\u00f3n de centros de datos para IA. Un detalle revela m\u00e1s que la cifra total: la empresa dej\u00f3 de usar certificados renovables no vinculados a proyectos concretos, y sus emisiones reales de alcance 2 (la electricidad comprada) pasaron de representar el 2% al 13% de su huella.<\/p>\n

Google public\u00f3 d\u00edas despu\u00e9s una trayectoria similar: su huella de carbono de 2025 creci\u00f3 un 18% interanual y acumula un 81% de aumento<\/a> sobre su l\u00ednea base de 2019, el a\u00f1o de referencia de su promesa de neutralidad para 2030. La empresa redujo las emisiones espec\u00edficas de sus centros de datos, pero el crecimiento total del negocio y de la cadena de suministro arras\u00f3 con esa ganancia.<\/p>\n

El mayor impacto ambiental de la IA no ocurre dentro de los centros de datos, sino en todo lo que hace posible construirlos. Esto incluye la extracci\u00f3n de materias primas como cobre y litio, la fabricaci\u00f3n de acero y hormig\u00f3n, el transporte de los equipos y, sobre todo, la producci\u00f3n de los chips.<\/p>\n

La mayor\u00eda de estos chips se fabrica en Taiw\u00e1n por TSMC<\/span><\/span>, cuyas plantas dependen en gran medida de una red el\u00e9ctrica alimentada por carb\u00f3n importado. Adem\u00e1s, fabricar un chip requiere enormes cantidades de agua ultrapura. Solo en 2023, TSMC consumi\u00f3 alrededor de 101.000 millones de litros de agua, y producir un solo litro de esa agua ultrapura puede requerir hasta 1,6 litros de agua potable.<\/p>\n

La huida hacia el \u00e1tomo y el gas<\/h2>\n

La apuesta de largo plazo es nuclear. Microsoft firm\u00f3 con Constellation Energy un contrato de compra de energ\u00eda a 20 a\u00f1os para financiar la reapertura de la unidad 1 de Three Mile Island en Pensilvania, rebautizada Crane Clean Energy Center. La planta, cerrada en 2019 por razones econ\u00f3micas, aportar\u00e1 835 megavatios de energ\u00eda sin carbono<\/a> y tiene reinicio previsto para 2027, un a\u00f1o antes de lo planeado<\/a>, con el respaldo de un pr\u00e9stamo federal de 1.000 millones de d\u00f3lares. Google firm\u00f3 con Kairos Power el primer acuerdo corporativo para desplegar reactores modulares peque\u00f1os<\/a> (SMR, reactores compactos de fabricaci\u00f3n en serie), con 500 megavatios proyectados entre 2030 y 2035.<\/p>\n

El problema del \u00e1tomo es el tiempo. La mayor\u00eda de esos megavatios nucleares llegar\u00e1 bien entrada la pr\u00f3xima d\u00e9cada, mientras la demanda de la IA crece hoy. El puente lo cubre el gas natural. El ejemplo m\u00e1s claro es Stargate, el proyecto de infraestructura de 500.000 millones de d\u00f3lares<\/a> de OpenAI, Oracle y SoftBank, con 7 sedes en Estados Unidos y una proyecci\u00f3n que supera los 9 gigavatios de capacidad hacia 2029, un consumo comparable al pico de la ciudad de Nueva York. Su campus insignia en Abilene, Texas, ya opera con unos 0,3 gigavatios y se alimenta con una mezcla de red y turbinas de gas instaladas en el propio predio, una soluci\u00f3n que esquiva las filas de a\u00f1os para conectarse a la red p\u00fablica. Al menos 3 de las 7 sedes usar\u00e1n generaci\u00f3n de gas en el propio sitio.<\/p>\n

\u00bfExagera la cr\u00edtica?<\/h2>\n

A nivel mundial, los centros de datos consumen una peque\u00f1a parte del agua dulce. La agricultura utiliza cerca del 70% del agua disponible, y sectores como la miner\u00eda y la industria textil consumen mucho m\u00e1s que la industria tecnol\u00f3gica. En la misma l\u00ednea, Google afirma que una consulta promedio en Gemini requiere menos energ\u00eda que ver unos 9 segundos de televisi\u00f3n.<\/p>\n

Sin embargo, el impacto cambia cuando se observa a nivel local. Un centro de datos no toma agua de los oc\u00e9anos, sino de los acu\u00edferos y fuentes de agua de la regi\u00f3n donde est\u00e1 instalado. Si una instalaci\u00f3n extrae millones de litros de agua al d\u00eda en una zona con escasez h\u00eddrica, puede afectar directamente el abastecimiento de las comunidades cercanas.<\/p>\n

Existe adem\u00e1s otro aspecto menos evidente. A medida que la inteligencia artificial se vuelve m\u00e1s eficiente, el costo de usarla disminuye. Y cuando algo cuesta menos, normalmente se utiliza mucho m\u00e1s.<\/p>\n

Un buen ejemplo es Google. Google redujo 33 veces el consumo energ\u00e9tico por consulta de Gemini en un a\u00f1o. Sin embargo, como ya mencionamos mas arriba, sus emisiones totales (ambition-based) aumentaron un 18% respecto a 2024<\/a>, impulsadas principalmente por la expansi\u00f3n de la infraestructura de IA y de su cadena de suministro.<\/p>\n

Este fen\u00f3meno fue descrito por el economista William Stanley Jevons<\/span><\/span> en 1865 y se conoce como la paradoja de Jevons<\/strong><\/a>. Su idea es que una mayor eficiencia no siempre reduce el consumo total de un recurso. En muchos casos ocurre lo contrario: al abaratar su uso, la demanda crece tanto que el consumo global termina aumentando. Hasta ahora, la inteligencia artificial parece ser uno de los ejemplos m\u00e1s claros de este fen\u00f3meno.<\/p>\n

Lo que sabemos y lo que falta saber<\/h2>\n

Sabemos con certeza que la computaci\u00f3n produce calor por necesidad f\u00edsica, que evacuar ese calor cuesta agua o electricidad, y que ambas recursos tienen precio ambiental. Sabemos, por informes auditados, que las emisiones de Microsoft y Google crecieron en 2025 pese a una d\u00e9cada de promesas de neutralidad, y que la causa declarada es la infraestructura de IA. Sabemos que los conflictos locales por agua ya modificaron proyectos reales en Chile, Uruguay, Espa\u00f1a, Irlanda y Estados Unidos.<\/p>\n

No sabemos cu\u00e1ntas consultas procesa el sistema global cada d\u00eda, porque las empresas no lo publican, y sin ese dato toda cifra por consulta flota sin denominador. No sabemos si los reactores modulares llegar\u00e1n a tiempo o si el gas natural se volver\u00e1 permanente. No sabemos si arquitecturas m\u00e1s eficientes, como los modelos de mezcla de expertos que activan solo fragmentos de la red neuronal por consulta, contendr\u00e1n la curva de demanda o simplemente la alimentar\u00e1n v\u00eda precios m\u00e1s bajos.<\/p>\n

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La expansi\u00f3n de la inteligencia artificial est\u00e1 aumentando la demanda de electricidad, agua e infraestructura en todo el mundo. 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