Seguro viste la versión con la culpa incluida. Cada pregunta que le haces a ChatGPT se bebería una botella entera de medio litro de agua. Y unos scrolls más abajo, el propio jefe de OpenAI dice que una consulta promedio gasta 0,32 ml, o sea, como la quinceava parte de una cucharadita. Entre una cifra y la otra hay más de mil veces de diferencia, y las dos se comparten con la misma seguridad absoluta.
¿Entonces qué? ¿Estás vaciando un embalse cada vez que pides una receta, o no pasa absolutamente nada?
Te doy la respuesta honesta, que además es más útil que la de cualquiera de los dos bandos: una sola pregunta cuesta casi nada — de unas gotas a un par de cucharaditas — pero los centros de datos gigantes que hay detrás de la IA sí están apretando el suministro de agua en sitios muy concretos. Las dos cosas son verdad al mismo tiempo. Déjame mostrarte por qué las cifras parecen estar gritándose entre ellas, y qué es lo que de verdad vale la pena mirar.
Por qué el tema volvió a explotar justo ahora
El asunto en sí es viejo. Lo nuevo es la escala de lo que se está construyendo, y buena parte se está construyendo en suelo hispanohablante.
En España, Meta levanta un campus de centros de datos en Talavera de la Reina (Toledo) que, según los cálculos que salieron a la luz, necesitará alrededor de 504 millones de litros de agua al año, en su mayoría del río Tajo. Eso equivale más o menos al 8% de todo lo que consume el municipio entero. Amazon pidió aumentar un 48% la asignación de agua para sus tres centros en Aragón, en plena sequía, y se topó con agricultores y organizaciones ecologistas bastante enfadados. Microsoft, que va a multiplicar su infraestructura de IA en Madrid y Aragón, salió antes de tiempo a prometer refrigeración de circuito cerrado, de “evaporación cero”, para no seguir tocando el agua de la cuenca del Tajo, ya tensionada por el riego.
Y fíjate en el detalle: las empresas no salen a defender su consumo de agua antes de que nadie las acuse… salvo que “la IA se está bebiendo nuestra agua” ya sea una preocupación de calle. Y lo es. Ese es el telón de fondo de cada post viral de la botellita que te aparece en el feed.
Por qué a una misma pregunta le responden “0,3 ml” y “medio litro”
Acá está lo que casi nadie te explica: esas cifras no se están peleando de verdad. Están respondiendo preguntas distintas y fingiendo que responden la misma.
Cuando preguntas “cuánta agua gasta una consulta a ChatGPT”, podrías estar diciendo cualquiera de estas cosas:
- Solo enfriar los chips. Los servidores del centro de datos se calientan y el agua se lleva ese calor. Contando nada más eso, Sam Altman puso la consulta promedio en unos 0,32 ml (en su ensayo de junio de 2025, The Gentle Singularity). Google reportó su consulta mediana de Gemini en unas “cinco gotas”, 0,26 ml, en agosto de 2025. Diminuto. Ambos son solo refrigeración en el sitio.
- Más el agua que costó fabricar la electricidad. Tu consulta quemó un poquito de energía, y las centrales eléctricas también gastan agua. Sumando eso, las “cinco gotas” de Google trepan a unos 2,7 ml. El investigador independiente Shaolei Ren — el científico cuyo laboratorio empezó todo este debate — ahora estima una consulta moderna en unos 15 ml con todo incluido (unos 5 ml en el sitio más 10 ml de la red), en una actualización de julio de 2026.
- Una conversación entera en un modelo viejo. El famoso “medio litro” sale del propio paper de Ren en la Universidad de California en Riverside, de 2023, Making AI Less Thirsty. Lee el paper de verdad y la cifra era medio litro por cada 10 a 50 respuestas en un modelo tipo GPT-3, “según cuándo y dónde”. Eso es un chat completo de ida y vuelta, en una región calurosa, con tecnología vieja. El propio Ren ya dice que el medio litro está desactualizado para los sistemas de hoy.
Y hay una cuarta versión, muy nuestra: la Universidad Complutense de Madrid. Pedro Martínez Santos, del grupo de Hidrogeología y Medio Ambiente, calculó que por cada veintena de respuestas se gasta alrededor de un litro de agua — o sea, unos 50 ml por respuesta. ¿Está mal? No. Es un cálculo que cuenta más cosas que solo el chip, y por eso queda más alto que los 0,32 ml de OpenAI. El problema no es la cifra: es que viaja sin su letra pequeña. “Un litro cada 20 respuestas” se convierte en “la IA tiene sed”, y de ahí a la botella hay un solo pasito.
Así que el rango que va de 0,3 ml a medio litro no es mentira en ninguno de los dos extremos. Es la diferencia entre medir un sorbo y medir la comida entera — y un montón de gente citando el número más grande y más viejo como si fuera una preguntita de hoy. La cifra honesta para una consulta suelta, ahora mismo, está entre unas gotas y un par de cucharaditas. Si quieres un solo número para quedarte, di 15 ml — y acuérdate de que Ren dice que hasta eso es “33 veces menos que la botella”.
Cómo se compara con tu día normal
Un par de cucharaditas cuesta poco sentirlas como pecado cuando ves lo que gasta todo lo demás. El agua está escondida en casi todo lo que consumes, en cantidades que dejan a una consulta de IA como un error de redondeo.
Ponlo así: el agua que hay detrás de una sola hamburguesa alcanza para bastante más de cien mil consultas a ChatGPT. Una almendra cuesta más agua que unos cuantos cientos de preguntas. Por eso, allá por febrero de 2025, Altman se picó en X con la gente que “se inventa cosas sobre nuestro consumo de agua mientras se come una hamburguesa”. Es su marco, y algo de razón tiene — aunque, ya llegaremos, no es toda la razón.
Si te interesa la habilidad general de desenredar cifras así — donde el mismo dato se cuenta de tres maneras distintas para que te lo creas — eso es justo lo que entrenamos en el curso Deepfakes y Desinformación con IA. El debate del agua es un caso de estudio casi perfecto de leer una estadística antes de repetirla.
Pero acá está la parte que los animadores se saltan
Si la historia terminara en “tu consulta es prácticamente gratis”, sería su propia forma de mentira. Porque cuando te alejas de la pregunta suelta, el agregado sí es un problema de verdad.
Y no hace falta irse a Estados Unidos para verlo. En Chile, Google quería un centro de datos en Cerrillos (Santiago) que, según la propia empresa, iba a necesitar 7,6 millones de litros de agua potable al día — unos 169 litros por segundo, calculó el Segundo Tribunal Ambiental. En un país con quince años de sequía y racionamiento, el número se vio desproporcionado: el tribunal revocó parte de los permisos y el proyecto quedó frenado tras la demanda del movimiento vecinal Mosacat. En España, el campus de Meta en Talavera va a sacar sus 504 millones de litros al año del Tajo. No es un promedio nacional abstracto: cae en pueblos concretos, con vecinos concretos.
Y ojo con esto, que agarra a mucha gente desprevenida: la tecnología se vuelve más eficiente por tarea, y el consumo total de agua igual sube. Microsoft bajó a 0,30 litros por kilovatio-hora en 2025, un 39% mejor que en 2021. Google también mejoró — y aun así pasó de 4.300 a 6.100 millones de galones al año entre 2021 y 2024, porque la cantidad bruta de cómputo creció más rápido que las mejoras de eficiencia. Además, hasta el 85% del agua de refrigeración directa se evapora y no vuelve al suministro local.
Así que las dos cosas se sostienen a la vez. Tu consulta: unas gotas. La construcción que hay detrás: una presión real, concentrada y regional, que merece la atención que está recibiendo.
Qué significa esto para ti
Si te sientes culpable cada vez que usas ChatGPT: puedes soltarlo. Saltarte una consulta para “ahorrar agua” te ahorra más o menos una cucharadita — menos de lo que derramas preparando un té. Usa la IA para tu trabajo, para estudiar, para tus correos. La culpa está apuntando al blanco equivocado.
Si eres al que quieren hacer sentir culpable: ya tienes el contraargumento honesto. No es “la IA no gasta nada” ni “la IA está destruyendo el planeta”. Es “una consulta es trivial, la construcción de centros de datos es un problema local real”, y puedes decir las dos cosas sin tener que elegir bando.
Si vives cerca de un centro de datos propuesto: acá es donde tu atención de verdad importa, mucho más que tus hábitos con el chatbot. Las preguntas que valen la pena en la reunión del ayuntamiento o de la junta de vecinos: ¿es refrigeración de circuito cerrado o evaporativa? ¿De dónde sale el agua, y quién la tiene primero en una sequía? ¿Quién paga la nueva infraestructura? Ese es el punto de palanca, no tu teclado.
Si usas mucha IA o montaste un negocio encima: la eficiencia cambia bastante según el modelo. Una respuesta corta de un modelo pequeño apenas sorbe; una sesión larga de razonamiento en un modelo gigante traga (hasta ~150 ml). Si te importa, tira del modelo ligero cuando no necesites el pesado — aunque, siendo honestos, eso es más por costo y velocidad que por agua.
Si se lo explicas a tus hijos o a tus alumnos: momento pedagógico buenísimo. El mismo dato, tres titulares, todos técnicamente “verdad”. La habilidad no es memorizar el número, es preguntar “¿contando qué, exactamente?” antes de creerte cualquiera de ellos.
Lo que esto no arregla (y la letra pequeña honesta)
Voy a ser claro con los límites de todo lo de arriba.
- Saltarte consultas no mueve la aguja. La palanca real está en la política, las eléctricas y dónde se colocan los centros de datos: cómo se enfrían, dónde se construyen y quién paga. Tus consultas individuales son una cucharadita en el océano.
- Ningún número está auditado del todo. OpenAI no publicó la metodología detrás de los 0,32 ml. Las estimaciones independientes dependen de supuestos sobre hardware y ubicación. Trata cada cifra de acá — las mías incluidas — como un rango razonable, no como un dogma.
- La ubicación lo cambia todo. La misma consulta en un Oregón fresco con energía hidráulica y en un Phoenix ardiente a carbón tiene huellas muy distintas. Un número global siempre esconde eso.
- Electricidad y agua no son la misma conversación. La demanda de energía de la IA quizá sea la historia más grande, y está relacionada pero es distinta. Resolver una no resuelve la otra automáticamente.
- Esto no es un pase libre para la industria. “Tu consulta es diminuta” y “la construcción necesita supervisión real” son las dos verdad. No dejes que nadie use la primera para tapar la segunda.
En resumen
Si te quedas con una sola cosa, que sea esta: una consulta de IA cuesta de unas gotas a un par de cucharaditas de agua, no una botella. El aterrador medio litro es una conversación entera, en un modelo viejo, en un clima caliente, citada fuera de contexto. No tienes por qué sentirte culpable por hacerle una pregunta a un chatbot.
Pero quédate también con la otra mitad. Los centros de datos detrás de la IA sí beben agua real en pueblos reales, con mejoras de eficiencia y todo, y eso vale la pena vigilarlo — al nivel de cómo se construyen y se enfrían, no de si le das a enviar.
La habilidad de verdad acá no es el número del agua. Es poder cachar una estadística viral, preguntar “¿contando qué?” y aterrizar en la versión honesta antes de compartirla. Esa es toda la idea detrás de nuestro curso Fundamentos de IA, y de IA Generativa: Fundamentos si quieres entender cómo funcionan por dentro estos modelos. Ese músculo te sirve mucho más allá de este debate.
Fuentes:
- The Gentle Singularity (la cifra de 0,32 ml) — Sam Altman, junio de 2025
- Making AI Less Thirsty (origen del “medio litro”) — Ren et al., UC Riverside, 2023
- ¿Cuánta agua consume la inteligencia artificial? — UCM, Pedro Martínez Santos
- Si la IA bebe tanta agua, ¿cómo brotan sus centros de datos en la España seca? — elDiario.es
- La sed de la IA: cuánta agua necesita, de dónde vienen las cifras — Maldita.es
- “169 litros de agua por segundo”: el consumo del data center de Google, según el Segundo Tribunal Ambiental — Futuro Chile
- La huella hídrica de la IA — Newtral
- OpenAI planea un centro de datos de 3,2 gigavatios en Georgia — Axios
