Cada vez que hacemos una pregunta a una inteligencia artificial, una computadora ubicada posiblemente a miles de kilómetros realiza millones de operaciones para generar la respuesta. Ese trabajo consume electricidad, produce calor y, en muchos centros de datos, también implica utilizar agua. Pero, ¿cuánta?
Durante los últimos años circularon cifras muy diferentes. Una de las más conocidas aseguraba que una conversación con una inteligencia artificial podía consumir aproximadamente una botella de medio litro. Mediciones y estimaciones más recientes, en cambio, hablan de fracciones de un mililitro para determinadas consultas de texto.
La aparente contradicción tiene una explicación: no todos los cálculos estudian el mismo modelo, el mismo centro de datos ni siquiera el mismo tipo de consumo de agua.
Por eso no existe actualmente una cifra universal que permita afirmar que “cada pregunta a una IA consume exactamente X cantidad de agua”.
¿Cuánta agua puede utilizar una consulta de inteligencia artificial?
Uno de los datos más recientes fue publicado por Google en 2025. La empresa estimó que una consulta de texto mediana realizada a Gemini Apps consumía aproximadamente 0,26 mililitros de agua, una cantidad que comparó con unas cinco gotas.
El cálculo contempló el funcionamiento real de los sistemas que sirven el modelo, incluidos procesadores, equipos que permanecen preparados para responder, memoria, infraestructura del centro de datos y refrigeración. Google aclaró, sin embargo, que se trataba de una fotografía de mayo de 2025 y que el resultado no representa necesariamente a todas las consultas ni a futuros modelos.
Microsoft publicó en junio de 2026 otra estimación. Para grandes modelos utilizados a escala comercial calculó que una consulta típica puede implicar entre 0 y 0,067 mililitros de agua destinada a refrigeración, dependiendo del centro de datos y de las condiciones de funcionamiento. La mediana sería inferior a una gota.
También existe una cifra sobre ChatGPT. En 2025, Sam Altman señaló que una consulta promedio utilizaría cerca de 0,000085 galones estadounidenses de agua, aproximadamente 0,32 mililitros. Sin embargo, no publicó junto con esa cifra una metodología detallada que permita saber exactamente qué partes del consumo fueron incluidas.
Los tres números son pequeños, pero no deberían compararse como si hubieran sido obtenidos de la misma manera.
¿De dónde salió la famosa “botella de agua” de la IA?
Una de las estimaciones más difundidas nació de una investigación publicada originalmente en 2023 por científicos de las universidades de California Riverside y Texas Arlington.
Los investigadores calcularon que el funcionamiento de GPT-3 podía requerir aproximadamente 500 mililitros de agua cada 10 a 50 respuestas de longitud media, dependiendo del lugar y el momento en el que funcionaran los servidores.
Eso equivale, de manera aproximada, a entre 10 y 50 mililitros por respuesta, y no a una botella entera por cada pregunta.
Además, ese trabajo estudiaba una generación anterior de modelos y utilizaba un método diferente al de algunas mediciones actuales.
Desde entonces, tanto los chips como los modelos y los sistemas que distribuyen las consultas entre miles de servidores se volvieron considerablemente más eficientes.
Por eso una estimación realizada sobre GPT-3 hace algunos años no puede trasladarse automáticamente a cualquier inteligencia artificial utilizada en 2026.
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¿Por qué las estimaciones son tan diferentes?
Porque calcular la llamada huella hídrica de la inteligencia artificial es mucho más complicado que colocar un medidor de agua junto a una computadora. El agua puede intervenir en distintas etapas:
Refrigeración del centro de datos. Los procesadores generan muchísimo calor. Algunos centros utilizan sistemas que evaporan agua para mantenerlos dentro de temperaturas seguras.
Producción de electricidad. Las centrales que generan la energía utilizada por los servidores también pueden consumir agua. Si un estudio incluye este consumo indirecto y otro no, los resultados serán diferentes.
Fabricación de equipos. Producir semiconductores y otros componentes requiere agua ultrapura. Esa huella normalmente queda fuera de los cálculos por consulta.
También importan la temperatura exterior, el clima de la región, el tipo de sistema de refrigeración, la fuente de electricidad, la eficiencia de los servidores y la complejidad de la tarea.
Una revisión científica publicada en 2025 encontró que el consumo de agua asociado a diferentes cargas de trabajo de centros de datos puede variar en más de 10.000 veces según estas condiciones. Entre los factores principales aparecen la eficiencia de los servidores, la forma de generar electricidad, el tipo de refrigeración y la ubicación del centro de datos.
Tampoco todas las preguntas cuestan lo mismo. Una respuesta breve requiere menos operaciones que generar miles de palabras, programar código complejo o resolver un problema mediante muchos pasos de razonamiento. Investigaciones recientes comprobaron que las consultas largas y complejas pueden requerir varias veces más energía que una conversación breve.
Entonces, ¿la inteligencia artificial consume mucha o poca agua?
Para una consulta individual de texto, las mediciones recientes de grandes empresas indican que la cantidad de agua utilizada directamente puede ser muy pequeña: en determinados sistemas actuales, del orden de fracciones de un mililitro.
Pero eso no significa que el impacto total sea insignificante.
La clave es la escala. Los sistemas de inteligencia artificial reciben miles de millones de consultas, y los centros de datos también entrenan modelos, almacenan información y realizan muchas otras tareas.
Además, el impacto de utilizar un litro de agua no es igual en todas partes. Un centro de datos ubicado en una región con abundantes recursos hídricos plantea un problema diferente de otro instalado en una zona afectada por sequías o estrés hídrico.
Por eso las empresas están desarrollando sistemas alternativos. Microsoft, por ejemplo, comenzó a implementar nuevos centros de datos que utilizan refrigeración líquida en circuitos cerrados, donde el agua circula repetidamente en lugar de evaporarse de manera continua. Según la compañía, ese diseño puede evitar el uso de más de 125 millones de litros anuales por instalación para refrigeración.
OpenAI también informó en 2026 que nuevos proyectos de infraestructura utilizan circuitos cerrados para reducir las extracciones continuas de agua.
Por eso, ante la pregunta “¿cuánta agua consume una consulta de inteligencia artificial?”, la respuesta más precisa es: depende.
Las mejores estimaciones actuales para algunas consultas de texto hablan de cantidades muy inferiores a las cifras que circularon hace algunos años. Pero todavía faltan datos públicos comparables entre empresas y modelos, y la huella completa puede incluir mucho más que el agua que vemos utilizada para enfriar un servidor.
Más que buscar una cifra única, la ciencia intenta responder una pregunta más amplia: ¿cómo podemos utilizar cada vez más inteligencia artificial sin aumentar en la misma proporción el consumo de agua y energía?
