Informe Comparativo del Consumo de Agua: Modelos de IA, Producción de Alimentos y Bienes de Consumo PDF Free Download
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Informe Comparativo del Consumo de Agua: Modelos de IA,
Producción de Alimentos y Bienes de Consumo
1. Introducción:
La creciente preocupación mundial por la escasez de agua dulce, exacerbada por el
cambio climático y el crecimiento demográfico, subraya la importancia de comprender
la huella hídrica asociada con diversas actividades humanas.1 El agua es un recurso
cada vez más limitado a nivel global 1, y la presión sobre los suministros de agua dulce
se intensifica debido al cambio climático y al aumento de la población.4 En este
contexto, resulta crucial analizar y comprender la huella hídrica de diferentes
actividades para lograr una gestión sostenible de los recursos.6
En este panorama, han emergido tecnologías de inteligencia artificial (IA),
particularmente los modelos de lenguaje extenso (LLMs) como ChatGPT y Gemini, que
presentan potenciales impactos ambientales, sumándose a las ya conocidas demandas
de agua de la producción de alimentos y bienes de consumo.9 Los LLMs están
revolucionando diversas industrias, pero conllevan costos ambientales ocultos.9 La
producción de alimentos es, desde hace tiempo, una de las principales consumidoras
de recursos hídricos a nivel mundial 4, y la fabricación de bienes de consumo también
contribuye significativamente al consumo de agua.14
El objetivo de este informe es proporcionar un análisis comparativo del consumo de
agua en estos tres ámbitos: modelos de IA, producción de alimentos y bienes de
consumo. A través del análisis de los datos de investigación disponibles, se busca
cuantificar y comparar la huella hídrica de estos sectores aparentemente dispares,
resaltando la escala relativa del uso de agua y discutiendo las implicaciones para la
sostenibilidad.
La rápida expansión de la IA está introduciendo una demanda nueva y potencialmente
significativa sobre los recursos de agua dulce, lo que se suma a las presiones
existentes de la agricultura y la industria. Esto hace necesario comprender de manera
integral la huella hídrica de la IA para asegurar un desarrollo sostenible. La
comparación del consumo de agua de la IA con bienes tangibles como alimentos y ropa
puede ayudar a contextualizar su impacto ambiental para una audiencia más amplia,
haciendo más comprensible el concepto abstracto del uso de agua en los centros de
datos.
2. Consumo de Agua de los Modelos de Inteligencia Artificial:
Los modelos de IA consumen agua principalmente a través del enfriamiento de los
centros de datos y de la huella hídrica de la generación de electricidad que requieren
para su funcionamiento.18 Los modelos de IA requieren una enorme potencia
computacional, lo que genera una cantidad significativa de calor.9 Para evitar el
sobrecalentamiento, los centros de datos dependen de sistemas de enfriamiento que
consumen cantidades sustanciales de agua.9 El agua se utiliza directamente en torres
de enfriamiento e indirectamente a través de la huella hídrica de la generación de
electricidad necesaria para alimentar los servidores.18 La generación de electricidad es,
en sí misma, un proceso que requiere mucha agua, especialmente en las centrales
térmicas y nucleares.3
El entrenamiento de modelos de lenguaje extenso como GPT-3, GPT-4 y Gemini
requiere cantidades significativas de agua. El entrenamiento de GPT-3 requirió
aproximadamente 700,000 litros de agua 2, mientras que el entrenamiento de Llama 2
de Meta consumió 10.9 millones de litros.9 Los centros de datos de Google, que
alimentan modelos como Gemini, consumieron 5.6 mil millones de galones de agua en
2022, principalmente para refrigeración.9 El entrenamiento de GPT-3 podría haber
consumido tanta agua como la necesaria para producir 370 automóviles BMW o 320
vehículos eléctricos Tesla.6 Si el entrenamiento de GPT-3 se hubiera realizado en
centros de datos menos eficientes en Asia, el consumo de agua se habría triplicado.6
En los centros de datos de Microsoft en EE. UU., el entrenamiento de GPT-3 puede
consumir un total de 5.4 millones de litros de agua, incluyendo 700,000 litros de
consumo de agua in situ.1
Cada interacción del usuario con un LLM también consume agua. Por ejemplo, cada
10-50 indicaciones a ChatGPT utilizan aproximadamente 500 mililitros de agua.6 Una
conversación con ChatGPT que conste de 20-50 preguntas puede utilizar hasta 500 ml
de agua.18 Se estima que por cada 500 ml de agua, GPT-3 puede manejar un cierto
número de inferencias 19, y ChatGPT necesita unos 500 ml de agua para una
conversación sencilla.22 GPT-3 necesita "beber" una botella de 500 ml de agua por
cada 10-50 respuestas de longitud media.1 ChatGPT utiliza aproximadamente un cuarto
de galón de agua por cada 40 a 100 consultas 30, y podría requerir hasta tres botellas
de agua para generar un solo correo electrónico de 100 palabras.32 En comparación,
Gemini consume alrededor de 300-500 ml de agua por consulta 31, mientras que
ChatGPT consume aproximadamente 500 ml por consulta.31 El consumo de agua de
ChatGPT por indicación de texto oscila entre 0.05 y 0.3 litros, y el de Gemini entre 0.03
y 0.21 litros.33
El consumo de agua varía entre los diferentes modelos de IA y depende de factores
como el tamaño del modelo, la ubicación del centro de datos y las tecnologías de
enfriamiento utilizadas.1 GPT-4 es casi 10 veces más grande que GPT-3, lo que
posiblemente aumenta el consumo de agua.18 Los centros de datos en regiones cálidas
y secas utilizan significativamente más agua para el enfriamiento.9 La Eficacia del Uso
del Agua (WUE) varía espacial y temporalmente, lo que impacta la huella hídrica.1
Gemini de Google emplea métodos de enfriamiento eficientes en el uso del agua 31, y
sus centros de datos han adoptado técnicas de ahorro de agua más eficientes que
ChatGPT.31 El centro de datos de Microsoft en Arizona utiliza una gran cantidad de
agua anualmente 9, y el consumo de agua también depende de la carga del servidor.9
Modelo Consumo de Agua
para Entrenamiento
(ejemplos)
Consumo de Agua
por Consulta
(promedio)
Factores que
Afectan el Consumo
ChatGPT 700,000 litros
(GPT-3), 5.4 millones
litros (GPT-3, algunos
escenarios)
500 ml Tamaño del modelo,
ubicación del centro
de datos, tecnología
de enfriamiento,
carga del servidor
Gemini 5.6 mil millones de
galones (centros de
datos de Google)
300-500 ml Tamaño del modelo,
ubicación del centro
de datos, tecnología
de enfriamiento,
carga del servidor
La huella hídrica de la IA es sustancial y tiene componentes tanto de entrenamiento
como operativos. El entrenamiento de modelos grandes es un consumidor de agua de
alto volumen, mientras que el uso contribuye con una cantidad menor por interacción,
pero puede acumularse rápidamente debido a la gran base de usuarios. La ubicación
del centro de datos y la tecnología de enfriamiento influyen significativamente en la
huella hídrica de la IA. Elegir climas más fríos e invertir en sistemas de enfriamiento
más eficientes (como enfriamiento por aire o inmersión líquida) son estrategias de
mitigación cruciales. Las cifras reportadas de consumo de agua para modelos de IA
pueden variar según el estudio, la metodología y las suposiciones realizadas. Esto
resalta la necesidad de informes estandarizados y una mayor transparencia por parte
de los desarrolladores de IA con respecto a su uso de agua.
3. Consumo de Agua en la Producción de Alimentos:
La huella hídrica indica la cantidad de agua dulce utilizada en un proceso o actividad.8
En la producción de alimentos, incluye el agua para el cultivo y la cría de ganado.11 Los
componentes de la huella hídrica son: agua verde (agua de lluvia consumida por las
plantas o evaporada del suelo) 34, agua azul (agua superficial y subterránea utilizada
para riego, agua potable para animales, etc.) 34 y agua gris (agua dulce necesaria para
diluir los contaminantes de la agricultura, como fertilizantes y pesticidas).34
La huella hídrica de diversas categorías de alimentos varía considerablemente. Para
las frutas, la lechuga requiere 15 galones/libra 7, los tomates 22 galones/libra 41, las
naranjas 55 galones/libra 41 o 17 galones/porción 42, las manzanas 83 galones/libra 41 o
25 galones/porción 42, los plátanos 102 galones/libra 41 o 24 galones/porción 42, el
mango 190 galones/libra 41 o 54 galones/porción 42 o 190 galones/libra 7, y el aguacate
220 galones/libra 41 o 35 galones/porción 42 o 220 galones/libra.7 El promedio global
para las frutas es de 962 litros/kilogramo.13 Para las verduras, el repollo requiere 24
galones/libra 41, el pepino 28 galones/libra 41, las papas 30 galones/libra 41 o 35
galones/libra.12 El promedio global para las verduras es de 322 litros/kilogramo.13 Los
huevos tienen una huella hídrica de 52 galones/huevo 43 o 50 galones/huevo 45, con un
promedio global ponderado de 53 galones/huevo.46 En China, la producción de huevos
tiene una huella hídrica de 1.917 a 2.114 m3/kg (Verde), 0.584 a 0.644 m3/kg (Azul) y
0.488 a 0.538 m3/kg (Gris).47 La leche de vaca requiere 1,050 litros/litro 48 o 50
galones/8 onzas líquidas 49 o 188 litros/8 onzas líquidas 49, mientras que la leche de
almendras tiene una huella similar a la de vaca 50, y la leche de avena tiene una huella
significativamente menor 48, con 48 litros/litro.48 El procesamiento de leche en la India
tiene una huella hídrica total de 9.0 L/kg.51 Para las carnes, la de res requiere 1,847
galones/libra 52 o 1,800 galones/libra 39 o 1,799 galones/libra 55 o 15,415 litros/kilogramo
13 o más de 15,000 litros/kg.58 La carne de cerdo tiene una huella de 576 galones/libra 54
o 6,000 litros/kilogramo 13, y la de pollo de 468 galones/libra 54 o 4,300 litros/kilogramo.13
El consumo de agua en la producción de alimentos está influenciado por las prácticas
agrícolas, los métodos de riego, la producción de alimento para animales y el
procesamiento. Los productos de origen animal generalmente tienen una huella hídrica
mayor que los productos de origen vegetal.11 La producción de alimento para animales
es un importante contribuyente a la huella hídrica de la carne, los lácteos y los
huevos.39 Las prácticas de riego impactan significativamente el uso de agua,
especialmente la huella hídrica azul.34 La ubicación y las condiciones climáticas
también afectan la huella hídrica.37 Los métodos de agricultura de pastoreo versus
industriales pueden tener diferentes impactos en los recursos hídricos 39, y el
procesamiento de alimentos se suma a la huella hídrica general.12
Categoría de Alimentos Huella Hídrica Promedio (litros/kg)
Carne Bovina >15,000
Nueces 9,063
Frutas 962
Verduras 322
Cereales Varía según el tipo
Huevos 2,500-2,700 (estimado a partir de m3/kg)
Leche 1,050 (por litro)
Cerdo 6,000
Pollo 4,300
La huella hídrica de los alimentos de origen animal, particularmente la carne de res, es
significativamente mayor que la de los alimentos de origen vegetal. Esto sugiere que
las elecciones dietéticas tienen un impacto sustancial en la huella hídrica general de un
individuo. La mayor parte de la huella hídrica de los productos animales está
relacionada con la producción de alimento para animales. Esto indica que los esfuerzos
para reducir la huella hídrica de la carne y los lácteos deberían centrarse en optimizar
la producción de alimento y explorar fuentes de alimento más eficientes en el uso del
agua. Existe una variabilidad considerable en la huella hídrica informada del mismo
alimento, dependiendo del estudio, la ubicación geográfica y las prácticas agrícolas.
Esto subraya la importancia de considerar estos factores al hacer comparaciones y
desarrollar estrategias para reducir el consumo de agua en la agricultura.
4. Consumo de Agua en la Producción de Bienes de Consumo:
La fabricación de bienes de consumo requiere una cantidad significativa de agua para
diversos procesos.14 Esto incluye la extracción de materias primas, el procesamiento, la
fabricación, el teñido y el acabado.14
Para la ropa, una camiseta de algodón requiere 2,700 litros (más de 700 galones) 7,
unos jeans 11,000 litros 15, la producción de poliéster entre 50,000 y 70,000 metros
cúbicos de agua por tonelada 14, una camisa de algodón 650 galones 45 y un kilo de
textil teñido entre 100 y 150 litros de agua.15 En cuanto a la electrónica, un smartphone
requiere 3,190 galones (12,760 litros) 64 o más de 3,400 galones 69 o 240 galones 70 o
910 litros 71 o 12,670 litros 72 o 14,000 litros 73 o casi 13,000 litros.74 Una computadora
portátil requiere 400 galones 69 o 20,000 litros 71 o 190 m3 75 o 6.247 m³/FU (Lenovo
ThinkCentre X1) 76, y un microchip 32 litros.71 Para los libros, una pieza de papel (A4)
requiere 1.3 galones 64, y un paquete de papel de copia (500 hojas A4) 5,000 litros.71
Las diferentes etapas de producción contribuyen a la huella hídrica de estos bienes. El
cultivo de algodón es intensivo en el uso de agua.14 Los procesos de teñido y acabado
en la fabricación textil consumen grandes cantidades de agua y pueden causar
contaminación.14 La fabricación de productos electrónicos implica procesos complejos
que requieren agua ultrapura para el enjuague y el enfriamiento.64 La extracción de
materias primas para la electrónica, incluida la minería, también requiere mucha agua y
puede provocar contaminación del agua.64 La producción de papel implica el uso de
agua en el despulpado y procesamiento de fibras de madera.
Producto Huella Hídrica (ejemplos) Factores Clave que
Contribuyen
Camiseta de Algodón 2,700 litros Cultivo de algodón, teñido
Jeans 11,000 litros Cultivo de algodón, teñido,
lavado
Smartphone 12,760 litros (3,190 galones) Fabricación de componentes
electrónicos, extracción de
materias primas, procesos de
limpieza
Computadora 190 m3 (estimado) Fabricación de componentes
electrónicos, extracción de
materias primas, procesos de
limpieza
Papel (A4) 5.1 litros (1.3 galones) por
hoja, 5,000 litros por paquete
Procesamiento de fibras de
madera
La producción de bienes de consumo, particularmente la ropa y la electrónica, tiene
una importante huella hídrica oculta que los consumidores a menudo pasan por alto.
Concientizar sobre este contenido de agua virtual es crucial para promover patrones de
consumo más sostenibles. La huella hídrica de diferentes tipos de materiales de ropa
varía mucho. Las fibras naturales como el algodón convencional tienden a ser muy
intensivas en el uso de agua en su cultivo, mientras que las fibras sintéticas como el
poliéster tienen un alto uso de agua en sus procesos de producción y pueden contribuir
a la contaminación por microplásticos en el agua. La fabricación de productos
electrónicos, especialmente teléfonos inteligentes y computadoras portátiles, requiere
grandes cantidades de agua ultrapura para los procesos de limpieza y enfriamiento.
Esta demanda ejerce presión sobre los recursos hídricos, particularmente en las
regiones donde se concentran estas instalaciones de fabricación.
5. Análisis Comparativo y Discusión:
Al comparar directamente el consumo de agua entre las tres categorías, se observa
que el entrenamiento de modelos de IA utiliza millones de litros de agua 1, una escala
considerable, pero que debe contextualizarse con la producción de alimentos a gran
escala, que puede requerir miles de litros por kilogramo y potencialmente miles de
millones para la producción total.11 El uso de IA por interacción, medido en cientos de
mililitros 1, contrasta con la huella hídrica de una sola porción de algunos alimentos,
que puede variar desde decenas hasta cientos de litros.41 La fabricación de bienes de
consumo individuales requiere miles de litros por artículo 7, mientras que el uso
continuo de la IA también genera una demanda hídrica constante. El consumo total de
agua de los centros de datos de Google, que asciende a miles de millones de galones
9, puede compararse con la huella hídrica de la producción a gran escala de cultivos
básicos o ganado.11
Dentro de cada categoría, existen actividades y productos con la mayor huella hídrica.
En la IA, el entrenamiento de modelos grandes y el funcionamiento de centros de datos
masivos son los principales consumidores. En la producción de alimentos, la carne de
res se destaca por su altísima intensidad hídrica.11 En los bienes de consumo, la
fabricación de ropa de algodón y de dispositivos electrónicos complejos como los
smartphones tiene una huella hídrica considerable.7 Los factores que contribuyen a
estas elevadas huellas hídricas incluyen las necesidades de enfriamiento para la IA, la
producción de alimento para animales en la alimentación, y el procesamiento intensivo
de materias primas para los bienes.
Es importante considerar la escala del consumo de agua por parte de la IA en el
contexto del vasto uso de agua en la agricultura y la industria.3 La agricultura es un
importante consumidor mundial de agua 4, y las industrias tradicionales también tienen
demandas hídricas significativas.3 El uso actual y proyectado de agua por parte de la IA
debe contextualizarse dentro de estas demandas establecidas más amplias.3
Si bien el consumo de agua por consulta de la IA puede parecer pequeño, el gran
volumen de consultas procesadas diariamente se traduce en una demanda acumulativa
significativa, potencialmente comparable o incluso superior a la huella hídrica de la
producción de ciertos alimentos cotidianos o la fabricación de bienes de consumo. La
huella hídrica de la producción de una sola unidad de un bien de consumo complejo
como un teléfono inteligente o una computadora portátil puede ser órdenes de
magnitud mayor que el agua necesaria para múltiples interacciones con un modelo de
IA. Sin embargo, la vida útil y los patrones de uso de estos productos difieren
significativamente, lo que dificulta las comparaciones directas. La IA, aunque
actualmente es un consumidor de agua globalmente menor en comparación con la
agricultura y algunas industrias pesadas, representa una demanda en rápido
crecimiento. Su creciente integración en diversos aspectos de la vida requiere medidas
proactivas para gestionar su huella hídrica y evitar exacerbar los problemas de escasez
de agua en el futuro.
6. Conclusión:
En resumen, este informe ha presentado un análisis comparativo del consumo de agua
en tres dominios críticos: modelos de IA como ChatGPT y Gemini, producción de
alimentos y fabricación de bienes de consumo. Los hallazgos reiteran la significativa
huella hídrica asociada con la IA, particularmente en el entrenamiento de modelos y las
operaciones a gran escala de centros de datos, al tiempo que reconocen las huellas
hídricas aún mayores de la producción de alimentos y la fabricación de muchos bienes
de consumo.
Es fundamental considerar el consumo de agua como un factor ambiental crítico en el
desarrollo y uso de la IA, así como en nuestras elecciones con respecto a los alimentos
y los bienes de consumo. Estos sectores aparentemente distintos están
interconectados en su dependencia de los recursos de agua dulce.
Se requiere investigación continua, transparencia por parte de las empresas
tecnológicas con respecto a su uso de agua, y la adopción de prácticas sostenibles
para mitigar la huella hídrica de estas actividades y garantizar la seguridad hídrica a
largo plazo. Estas prácticas incluyen la ubicación de centros de datos en climas más
fríos, la inversión en tecnologías de enfriamiento eficientes en el uso del agua y la
optimización de los algoritmos de IA para la eficiencia energética y hídrica.
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