No, el agua ya no es el problema
La refrigeración de circuito cerrado está convirtiendo el agua de los centros de datos en un problema resuelto
Quien quiere criticar el impacto ambiental de la IA (y hay impactos reales, no nos engañemos) suele mencionar a menudo el consumo agua. Es el argumento más intuitivo (titulares, discutibles, sobre consultas a ChatGPT que “cuestan una botella de agua”), porque el agua es tangible de una manera que los kilovatios no lo son.
Pero este argumento es muy falaz, y además tiene fecha de caducidad.
Primero, entendamos por qué hay que refrigerar estas infraestructuras.
Una GPU moderna de IA, como la H100 de NVIDIA, disipa unos 700 vatios en un chip de poco más de 8 cm², una densidad de potencia diez veces superior a la de una vitrocerámica. Estos chips operan entre 70 y 85 °C, y a partir de unos 90 °C se autolimitan o se apagan para no destruirse. Sin refrigeración continua, superarían ese umbral muy rápido: un solo rack de entrenamiento concentra más de 100 kilovatios de calor, el equivalente a decenas de hogares funcionando dentro de un armario.
Una de las soluciones habituales, especialmente en grandes instalaciones, ha sido la refrigeración “evaporativa”: eficaz y eficiente energéticamente, pero con un coste evidente en agua consumida.
Pero cada vez más la solución consiste en circuitos cerrados, con el objetivo de evitar en la medida de lo posible la pérdida neta de agua. A partir de aquí se entiende las declaraciones de Satya Nadella el pasado 2 de junio, en la keynote de Microsoft Build 2026, donde afirmó que los nuevos centros de datos de IA de la compañía consumen al año la misma agua que un restaurante de barrio.
Detrás de la afirmación hay un cambio de arquitectura: el campus Fairwater de Mount Pleasant, en Wisconsin, que Microsoft ha presentado como la primera gran materialización de este nuevo diseño, usa un circuito cerrado de refrigeración líquida que se llena una sola vez, durante la construcción, y recircula la misma agua indefinidamente. Más del 90% de la refrigeración descansa en ese circuito; el resto usa aire exterior, con aportes puntuales solo en los días más calurosos.
La promesa es clara: reducir drásticamente la evaporación y el consumo continuo de agua para refrigeración.
Diría que el agua de los centros de datos es un problema de ingeniería, y los problemas de ingeniería, con incentivos económicos de esta magnitud, tienden a resolverse. Lo que hoy es una solución innovadora en Fairwater tiene muchas papeletas para convertirse en estándar en los próximos proyectos, entre otras cosas porque construir sin tensionar los acuíferos locales es lo que permite obtener permisos.
Si el agua deja de ser un problema ambiental, lo que queda encima de la mesa es la electricidad: básicamente, capacidad de generación y costes de red. El debate ambiental de la IA no desaparece, pero uno de sus principales problemas se resuelve.
El agua era el argumento fácil contra la IA. Cuántas veces hemos oído que uno de los grandes problemas de la construcción de nuevas infraestructuras digitales era su consumo de agua.
Ahora la ingeniería desmonta este miedo, al menos para los nuevos centros de datos. Nos queda el reto de la energía, pero esto ya lo dejo para otro artículo.
PS: un concepto clave para seguir este debate es la diferencia entre water withdrawal (extracción) y water consumption (consumo). Buena parte de las cifras alarmantes que circulan mezclan ambas. Cuando leas un titular sobre el agua de la IA, pregúntate cuál de las dos está midiendo.
Entonces lo que toca medir ahora es la energía de reenfriamiento, del agua en circuito cerrado, necesaria en un clima semi árido como el mediterráneo. Cuánta nevera/congelador por chip? Solo augmenta el espacio necesario y la energía necesaria si la cantidad disponible de agua es el factor limitante.