EXPEDIENTE DE INVESTIGACIÓN IDLI-AAN-005 / v2
Pregunta de investigación
¿Cuánta electricidad y agua requieren los centros de datos que sostienen la inteligencia artificial, y de qué depende ese consumo?
Categoría causal: centros de datos, inteligencia artificial, energía, refrigeración y agua
Estados de evidencia: OPERATIVO / EN EXPANSIÓN / EN DESPLIEGUE / DISCUTIDO EN SUS IMPACTOS TERRITORIALES
Fecha de última verificación: 20 de agosto de 2026
Estado del expediente: verificación documental actualizada
Zona de investigación: infraestructura digital, energía, agua y territorio
La inteligencia artificial no funciona en una infraestructura inmaterial.
Entrenamiento, inferencia, almacenamiento y servicios digitales dependen de centros de datos que requieren:
La Agencia Internacional de Energía informó en 2026 que el consumo eléctrico mundial de los centros de datos alcanzó aproximadamente 485 TWh en 2025 y proyecta alrededor de 950 TWh para 2030 en su escenario central, cerca del 3 % de la demanda eléctrica global. Los centros orientados a IA crecen más rápido que el conjunto del sector.
El agua presenta una dificultad adicional: no existe una cifra universal por consulta, modelo o centro de datos. Lawrence Berkeley National Laboratory documentó variaciones superiores a cuatro órdenes de magnitud entre cargas de trabajo según eficiencia del servidor, utilización, tecnología de refrigeración, clima, mezcla eléctrica y otros factores.
La relación puede resumirse así:
La nube no “seca” por sí sola una región.
Pero tampoco flota.
Su crecimiento agrega demanda material a territorios que ya poseen límites energéticos, hídricos, ambientales y sociales.
La expansión de la inteligencia artificial vuelve más visible una verdad anterior: la nube tiene cuerpo. Consume electricidad, produce calor y depende de infraestructuras físicas cuya relación con el agua cambia según tecnología, clima, ubicación y escala.
La eficiencia por unidad puede mejorar mientras el consumo total del sistema continúa creciendo.
Ese desacople entre eficiencia y escala es uno de los antecedentes materiales más importantes para Crónicas de la Intemperie.
La palabra “nube” sugiere una infraestructura liviana y distante.
En realidad, los servicios digitales dependen de instalaciones concretas:
La virtualización no elimina materia.
Reorganiza dónde se encuentra y quién absorbe sus costos.
La IEA actualizó en 2026 sus proyecciones sobre energía e inteligencia artificial.
Según su escenario central:
La misma actualización señala que el consumo de los centros enfocados en IA aumentó aproximadamente 50 % durante 2025.
En Estados Unidos, el United States Data Center Energy Usage Report: 2025 Update, publicado por Lawrence Berkeley National Laboratory en junio de 2026, estima que los centros de datos podrían representar alrededor del 11,8 % del consumo eléctrico estadounidense en 2030, con un rango de escenarios de aproximadamente 9,5 % a 15,3 %.
Estas cifras no describen un colapso energético.
Describen una infraestructura cuyo crecimiento obliga a coordinar:
OPERATIVO / EN EXPANSIÓN.
La electricidad utilizada por servidores termina, en gran medida, convertida en calor.
Ese calor debe retirarse para mantener los componentes dentro de sus condiciones de operación.
Los centros de datos utilizan combinaciones de:
No existe una única solución óptima.
Reducir agua directa puede aumentar electricidad.
Reducir energía puede, en algunos diseños y climas, requerir más evaporación.
Por eso agua y electricidad deben estudiarse juntas.
El consumo hídrico de un centro de datos puede dividirse, de manera simplificada, en dos grandes capas.
Agua utilizada dentro o cerca de la instalación, principalmente para refrigeración evaporativa y otros servicios.
Agua asociada a la generación de la electricidad consumida por la instalación.
La proporción cambia según:
Por eso dos cargas aparentemente semejantes pueden tener huellas hídricas muy diferentes.
Esa capa indirecta tampoco es constante: depende de cómo se produce la electricidad que alimenta al centro de datos. Por eso dos instalaciones con consumos eléctricos semejantes pueden arrastrar huellas hídricas distintas.
OPERATIVO / VARIABLE SEGÚN SITIO Y TECNOLOGÍA.
Una cifra de esa clase solo puede interpretarse si conocemos:
DISCUTIDO cuando se expresa como cifra universal por tarea.
Lawrence Berkeley National Laboratory publicó en 2025 una revisión específica sobre consumo de agua por cargas de trabajo de centros de datos.
El estudio encontró variaciones superiores a 10.000 veces entre cargas, explicadas por diferencias muy grandes en:
Por eso no corresponde convertir una estimación particular en una cifra universal como:
“cada consulta de IA consume X mililitros de agua”.
Microsoft desarrolla centros de datos para cargas de IA con sistemas de circuito cerrado y refrigeración directa al chip que buscan consumir cero agua por evaporación durante la operación de refrigeración.
La distinción es importante.
“Cero agua para refrigeración durante la operación” no significa:
Microsoft también reconoce un intercambio entre agua y energía: sustituir sistemas evaporativos por refrigeración mecánica puede aumentar el consumo eléctrico.
Esto confirma que el problema no posee una única variable.
OPERATIVO EN DESPLIEGUE / EN EXPANSIÓN.
Los centros de datos pueden mejorar:
Pero el sistema completo puede consumir más si la capacidad crece más rápido que esas mejoras.
La IEA describe precisamente esa tensión:
La pregunta relevante no es solamente:
¿Cuánto consume una operación?
También es:
¿Cuántas operaciones, modelos e instalaciones existirán después de que cada operación se vuelva más barata?
Un megavatio no tiene el mismo efecto en todos los lugares.
Un litro tampoco.
Los centros de datos se localizan según combinaciones de:
Por eso una cifra global puede ocultar un conflicto local.
Un consumo pequeño respecto del total mundial puede resultar relevante dentro de una:
La unidad política del problema no siempre es el planeta.
Muchas veces es el territorio concreto donde se instala la máquina.
El centro de datos de Google en Quilicura ofrece un antecedente sudamericano concreto para observar la relación entre infraestructura digital, agua, energía y territorio.
Google informó en marzo de 2026 que:
La empresa presenta además proyectos de reposición y eficiencia hídrica en la cuenca del Maipo.
Estas cifras son corporativas y autodeclaradas. Son útiles para documentar qué informa el operador, no para establecer por sí solas el impacto total sobre la cuenca.
La expansión de centros de datos en Chile también produjo controversias públicas y académicas sobre:
Una investigación académica publicada en 2026 sobre impactos de centros de datos en América Latina analiza precisamente esos conflictos y la acción de comunidades locales.
Que el consumo de recursos de una infraestructura digital puede convertirse en una cuestión territorial concreta.
Que un centro de datos sea por sí solo responsable de una crisis hídrica regional o del deterioro de un ecosistema.
OPERATIVO / DISCUTIDO EN SUS IMPACTOS TERRITORIALES.
Este expediente no pretende demostrar que los centros de datos vuelvan impotable el agua.
Su función dentro de la cadena es otra.
Muestra que una infraestructura presentada como virtual depende de:
Cuando el sistema hídrico se vuelve más frágil, irregular o costoso de tratar, esas demandas dejan de existir en compartimentos aislados.
Empiezan a competir y a condicionarse.
Ese es el puente hacia el siguiente expediente.
| Componente | Estado a agosto de 2026 |
|---|---|
| Centros de datos de gran escala | OPERATIVO |
| Centros orientados a IA | OPERATIVO / EN EXPANSIÓN |
| Crecimiento rápido de demanda eléctrica | OPERATIVO / EN EXPANSIÓN |
| Refrigeración con consumo directo de agua | OPERATIVO |
| Refrigeración directa al chip | OPERATIVO / EN EXPANSIÓN |
| Diseños sin evaporación de agua en operación | EN DESPLIEGUE |
| Medición PUE / WUE | OPERATIVA |
| Cifra universal de agua por consulta | NO DEMOSTRADA |
| Menor consumo total gracias a mayor eficiencia | NO GARANTIZADO |
| Data centers como causa global de la crisis hídrica | NO DEMOSTRADO |
La inteligencia artificial puede parecer inmaterial en la pantalla, pero su infraestructura transforma electricidad en cómputo y calor; disipar ese calor requiere instalaciones, energía y, según el diseño, agua, de modo que la expansión digital termina participando de las mismas redes materiales que abastecen a los territorios.
Las fuentes permiten afirmar que:
Las fuentes no demuestran que exista una cantidad fija de agua consumida por cada consulta de inteligencia artificial.
Tampoco demuestran:
La infraestructura digital ya depende de energía, refrigeración, redes, suelo, materiales y, en numerosos diseños, agua.
Su crecimiento puede requerir nuevas inversiones eléctricas y competir localmente por capacidad de infraestructura.
Crónicas de la Intemperie:
Estas fuentes no demuestran que:
La novela no inventa que la nube tenga cuerpo. Inventa un mundo donde mantener ese cuerpo se vuelve una prioridad política capaz de reorganizar los demás consumos.
| Código | Fuente | Tipo | Aporte | Cautela |
|---|---|---|---|---|
| IEA-01 | IEA — Energy and AI | Organismo internacional | Proyección global de demanda eléctrica | Modelos sujetos a incertidumbre |
| IEA-02 | IEA — Key Questions on Energy and AI, 2026 | Organismo internacional | Datos 2025 y actualización a 2030 | Escenarios, no destino |
| LBL-01 | LBNL — United States Data Center Energy Usage Report: 2025 Update | Laboratorio público | Proyección de demanda eléctrica en EE.UU. | Contexto estadounidense |
| LBL-02 | Lei et al. — The water use of data center workloads | Investigación científica | Variabilidad del consumo de agua | No proporciona una cifra universal |
| MS-01 | Microsoft — reducción de intensidad hídrica, 2026 | Primaria corporativa | Tecnologías y métricas de refrigeración | Fuente interesada |
| MS-02 | Microsoft — diseño sin evaporación de agua | Primaria corporativa | Circuito cerrado y trade-off energético | No equivale a huella hídrica cero |
| GO-01 | Google — Quilicura, 2026 | Primaria corporativa | Caso regional, agua, energía y PUE | Datos autodeclarados |
| LATAM-01 | Díaz Bejarano & Valdivia — impactos de data centers en América Latina | Investigación académica crítica | Conflictos territoriales y ambientales | Perspectiva crítica; contrastar caso por caso |
International Energy Agency - Energy and AI - 2025 - 🔗
International Energy Agency - Key Questions on Energy and AI — Executive summary - 2026 - 🔗
International Energy Agency - Data centre electricity use surged in 2025 - 16/abril/2026 - 🔗
Lawrence Berkeley National Laboratory - United States Data Center Energy Usage Report: 2025 Update - Junio/2026 - 🔗
Microsoft - Inside Microsoft’s two-decade push to cut water intensity while scaling for growth
24/junio/2026 - 🔗
Microsoft - Sustainable by design: Next-generation datacenters consume zero water for cooling - 9/diciembre/2024 - 🔗
Nuoa Lei, Jun Lu, Arman Shehabi y Eric R. Masanet - The water use of data center workloads: A review and assessment of key determinants - Resources, Conservation and Recycling, 2025 - 🔗
Google - 10 datos sobre el centro de datos de Google en Quilicura, Chile - 31/marzo/2026 - 🔗
Google Data Centers - Quilicura, Chile - 🔗
Nicolás Díaz Bejarano y Ana Valdivia - Thirsty Forests and Expansive Droughts: The environmental impacts of data centers in Latin America - 2026 - 🔗
La nube no vive en el cielo. Vive en edificios que consumen electricidad, expulsan calor y se conectan a territorios concretos. Puede aprender a beber menos. Eso no la vuelve inmaterial.
IDLI Iniciativa por el Derecho a la Intemperie - Documento abierto a corrección y actualización.
