Centros de datos sedientos: cómo la IA está redefiniendo la demanda y el riesgo del agua
La inteligencia artificial (IA) suele analizarse en términos de capacidad de cómputo, demanda de chips y sus crecientes requerimientos de energía. Sin embargo, otro recurso natural es esencial para el avance de la IA y la digitalización: el agua. Entre los temas clave se encuentran el agua utilizada para el enfriamiento, las extracciones de agua asociadas a la generación de electricidad y el estrés hídrico local, factores que surgen tanto como restricciones operativas reales como motor estructural de oportunidades de inversión.
Por qué los centros de datos consumen tanta agua
Los centros de datos utilizan agua principalmente a través de sistemas de enfriamiento que retiran el calor de los servidores y otros equipos. El enfriamiento evaporativo suele ser el preferido por su efectividad y mayor eficiencia energética, aunque plantea un dilema real entre energía y agua, ya que parte del agua se pierde por evaporación. Esta tensión es más relevante a medida que aumentan las cargas de trabajo de IA, que requieren una infraestructura de mayor densidad, en particular con unidades de procesamiento gráfico (GPU), y generan más calor, lo que aumenta las necesidades de enfriamiento.
Una investigación del Laboratorio Nacional de Berkeley estima que el uso directo de agua de los centros de datos en Estados Unidos podría aumentar entre dos y cuatro veces para 2028 respecto a los niveles de 2023, a medida que se expande la infraestructura vinculada a la IA.
La huella oculta: el agua en la matriz eléctrica
Además, existe un consumo indirecto de agua a través de la generación de electricidad que alimenta los centros de datos y esta huella puede ser incluso más significativa que la del enfriamiento directo. Se estima que el uso indirecto de agua asociado a la generación eléctrica podría representar hasta el 75% de la huella hídrica total de un centro de datos. Esto es relevante porque la generación eléctrica de muchos sistemas aún depende en gran medida de las plantas térmicas, que utilizan volúmenes considerables de agua para enfriarse. En Estados Unidos, por ejemplo, la generación eléctrica representa alrededor del 40% de las extracciones totales de agua.
Una mayor participación de energías renovables variables, como la eólica y la solar, podría reducir de forma importante la demanda indirecta de agua, aunque algunas tecnologías de bajas emisiones, como la geotérmica, la biomasa y la captura de carbono, siguen siendo intensivas en agua.
Una ola de innovación en enfriamiento
La industria responde a las presiones de densidad energética e hídrica con una nueva generación de tecnologías de enfriamiento. El enfriamiento líquido directo al chip, en el que el refrigerante circula en un circuito cerrado a través de placas montadas directamente sobre los procesadores, se usa cada vez más en entornos de IA de alta densidad y puede reducir de forma significativa el consumo de agua. El enfriamiento por inmersión, donde los servidores se sumergen en un fluido dieléctrico no conductor, avanza hacia el uso generalizado. Enfoques más experimentales, como el enfriamiento microfluídico, apuntan a una eficiencia aún mayor a largo plazo.
Algunos operadores comienzan a implementar diseños de circuito totalmente cerrado y de «cero agua» en nuevas instalaciones. La disyuntiva sigue siendo el consumo energético, eliminar el uso de agua suele implicar más electricidad, pero esa brecha se estrecha a medida que mejoran las tecnologías. Además, la propia IA se utiliza cada vez más para gestionar los recursos hídricos de forma más eficiente, en aplicaciones como la detección de fugas, la medición inteligente, el pronóstico de demanda, la optimización del riego y el modelado de cuencas.
Hallazgos de los diálogos de Janus Henderson
Todas las grandes hyperscalers con las que Janus Henderson ha dialogado reportan el uso de agua de sus centros de datos con distintos grados de detalle, y la mayoría cuenta con compromisos hídricos. Meta y Google proporcionan datos de extracción y consumo de agua a nivel de cada centro de datos dentro de sus reportes anuales de sostenibilidad. Microsoft, Google, Meta y Amazon tienen compromisos para reponer o restaurar más agua de la que utilizan a nivel global hacia 2030.
Estos diálogos se han centrado en la transparencia sobre el uso de agua a nivel de sitio, la gestión de operaciones en regiones con estrés hídrico y cómo se consideran las disyuntivas entre eficiencia energética y uso de agua en el diseño de las instalaciones.
El riesgo en el suministro de agua es un problema global que afecta a todos los sectores que dependen de este recurso, incluido el tecnológico. La creciente demanda de centros de datos impulsada por la ola de la IA puede ofrecer oportunidades de inversión en empresas que permiten un enfriamiento más eficiente, el tratamiento del agua y la infraestructura de gestión de recursos. La demanda de agua de la infraestructura de IA supone una restricción real, pero también está impulsando una innovación significativa en sistemas de enfriamiento, diseño y gestión responsable del agua. Como gestores activos, en Janus Henderson seguimos integrando factores de sostenibilidad financieramente relevantes en nuestras decisiones de inversión.
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