El artículo desglosa cómo los centros de datos que soportan cargas de IA consumen agua directa en procesos de enfriamiento evaporativo y agua indirecta asociada a la generación eléctrica. La magnitud varía según clima, tecnología (enfriamiento líquido vs. aire), eficiencia de los equipos y el mix de la red. Se citan estudios que estiman varios centenares de miles de litros por día en campus de gran escala, y se comparan alternativas para reducir el impacto hídrico, como circuitos cerrados, recuperación de agua, uso de aguas grises y relocalización hacia climas benignos.

También se discuten métricas como WUE (Water Usage Effectiveness) y su relación con PUE, además de cómo la programación de cargas de IA puede desplazar cómputo a horarios con menor estrés hídrico. La pieza invita a evaluar de manera holística el footprint hídrico al decidir emplazamientos y tecnologías, en paralelo con metas de descarbonización.

La noticia es importante para entender la dimensión hídrica de la expansión de la IA y las decisiones de diseño que pueden mitigar riesgos comunitarios y ambientales.

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https://spectrum.ieee.org/ai-water-usage