El debat sobre el consum d’aigua en la intel·ligència artificial està lluny d’estar clar. Durant mesos, s’han viralitzat xifres alarmants sobre la quantitat d’aigua que necessita un centre de dades per operar models com ChatGPT. Una de les més repetides va aparèixer al llibre Empire of AI, de la periodista Karen Hao. S’hi afirmava que un centre de dades a prop de Santiago de Xile consumiria mil vegades més aigua que tota la població de la zona. La xifra va impactar, però va resultar estar mal calculada.
Hao va reconèixer l’error en un fil de X, en prendre dades tècniques sobre ús d’aigua, s’havia produït una confusió entre litres i metres cúbics. Això va multiplicar el consum estimat per un factor de mil. L’error, que provenia d’una font secundària mal interpretada, ja està corregit en futures edicions del llibre.
I am working to address an apparent error for a data point I cited in my book about the water footprint of a proposed data center in Chile. I’d like to explain what happened, what I’m doing to remedy it, and provide more recent data on the water footprint of data centers. 1/
— Karen Hao (@_KarenHao) November 18, 2025
Refredar amb aigua, operar sense soroll
L’aigua no s’utilitza directament perquè la IA «funcioni», sinó per refredar els servidors que processen milions d’operacions cada segon. Aquests sistemes generen calor. Molt. Per mantenir-los a temperatura segura, el líquid circula per la maquinària i després se n’allibera part per evaporació en torres de refrigeració. Algunes empreses fan servir aigua reciclada o tractada. Altres, aigua potable. El motiu és simple, l’aigua salobre danya els equips.
Encara que existeixen tecnologies alternatives (com refrigerants especials o sistemes tancats), aquestes també plantegen dilemes ambientals. Els refrigerants industrials poden alliberar substàncies persistents, i els sistemes elèctrics incrementen el consum d’energia. En regions càlides, com Arizona o Querétaro, la refrigeració hídrica s’intensifica a l’estiu, just quan la demanda d’aigua és més sensible.
Una ampolla per consulta: xifres que confonen
Titulars com «un correu electrònic generat amb IA consumeix una ampolla d’aigua» busquen conscienciar, però desinformen. No hi ha un nombre únic de litres per consulta. Depèn del clima, la infraestructura, la font d’energia i el disseny del centre. També importa si es mesura l’aigua directa o també la utilitzada en la generació elèctrica.
De fet, els centres que més aigua consumeixen no sempre són els d’IA. Hi ha altres sectors industrials, i fins i tot camps de golf, amb petjades hídriques molt més grans.
On importa l’aigua
El problema no és quanta aigua es fa servir, sinó com. En estats dels EUA amb sequeres cròniques, com Arizona o Utah, projectes de centres de dades han trobat oposició local. El mateix passa en zones de Mèxic com Querétaro, on els permisos ambientals han estat relaxats per atreure inversions. L’aigua, a diferència del carboni, no té un impacte global homogeni. La seva escassetat és localitzada. Per això, un consum que en una regió és sostenible, en una altra pot ser devastador. Aquesta és la tensió que molts estudis i titulars no recullen.
Tecnologia invisible, tensió visible
El creixement de la IA requereix més centres de dades. I aquests, segons l’estació i el disseny, necessitaran més aigua o més energia. Algunes empreses aposten per eficiència, altres no informen amb claredat. La pressió local, mentrestant, creix. El que aquest debat deixa clar no és només una qüestió tècnica, sinó social. Què estem disposats a cedir, i on, per sostenir una tecnologia que no veiem, però que fem servir cada dia.
Obre un parèntesi en les teves rutines. Subscriu-te al nostre butlletí i posa’t al dia en tecnologia, IA i mitjans de comunicació.
