Según CNBC Markets, este jueves los votantes estadounidenses aprobaron 40 de 41 propuestas de referenda que imponen restricciones a las nuevas instalaciones de centros de datos, principalmente para fines de inteligencia artificial. Entre las principales preocupaciones de los consumidores se destacan el consumo de agua y la demanda de energía. A pesar de que estos indicadores son críticos, los datos exactos sobre el uso de recursos por cada centro de datos siguen siendo difíciles de obtener. Las empresas suelen presentar cifras generales para toda su operación, sin desglosar el consumo por ubicación o sistema.
Un ejemplo notable es el caso de centros de datos de tamaño gigantes, como los de Meta, Google, Amazon y SpaceX, que pueden consumir hasta 10 millones de galones de agua al día. Este número, según el investigador Shaolei Ren de la Universidad de Riverside, varía significativamente según el tipo de hardware instalado, la ubicación geográfica y el sistema de enfriamiento implementado. Los modelos más modernos, especialmente aquellos basados en unidades de procesamiento gráfico (GPUs), generan temperaturas extremas. Ren afirma que estos componentes pueden alcanzar niveles de calor que "hacen que un huevo se cocine en el aire", evidenciando la necesidad de soluciones de enfriamiento más eficientes.
En este escenario, el enfriamiento por agua resulta 3.000 veces más efectivo que el aire. Christopher Wellise, jefe de sostenibilidad en Equinix, explica que los GPUs operan a niveles de potencia tan elevados que, si se dependiera únicamente del aire, se necesitarían vientos de fuerza huracanera para evitar el sobrecalentamiento. Por ello, los sistemas más recientes, como el Nvidia Vera Rubin y el Helios de Advanced Micro Devices, dependen en gran medida del enfriamiento líquido para mantener la estabilidad térmica. Este método, aunque más eficiente, eleva directamente el consumo hídrico de los centros, lo que genera tensiones entre desarrollo tecnológico y uso de recursos naturales.
Para los inversionistas y ciudadanos peruanos, este panorama ofrece una reflexión clave. Aunque el crecimiento de la inteligencia artificial está impulsando nuevas oportunidades económicas, también exige una vigilancia rigurosa sobre el impacto ambiental. El Perú, con su fuerte dependencia de recursos hídricos en zonas rurales y su creciente demanda energética, puede ver en este modelo un ejemplo de cómo el desarrollo tecnológico debe ser equilibrado con la sostenibilidad. Los centros de datos no solo requieren infraestructura, sino también un diseño que evite agotar recursos locales. En un contexto donde la disponibilidad de agua es limitada en muchas regiones, entender cómo se gestionan estos consumos permite tomar decisiones más informadas sobre inversiones, políticas públicas y el futuro de la tecnología en el país.