Calculadora de huella hídrica de la IA

Los centros de datos grandes generan mucho calor por los cálculos en GPU y CPU. Las torres de enfriamiento evaporativo y los sistemas de refrigeración usan agua para disipar ese calor. El agua se evapora y no regresa a la cuenca local, creando una huella hídrica consuntiva.

Las estimaciones de investigación varían bastante, pero un estudio de 2023 (Li et al.) estimó cerca de 500 mL (unas 2 tazas) de agua por cada 20 a 50 consultas a ChatGPT, según la ubicación del centro de datos y la tecnología de enfriamiento. Las regiones con climas más cálidos requieren más enfriamiento evaporativo. Eso equivale a unos 10-25 mL por consulta, coherente con el valor por defecto de esta calculadora de cerca de 25 mL para una sola consulta a un modelo grande.

Producir un kilogramo de carne de res requiere unos 15,000 litros de agua; una taza de café usa cerca de 140 litros. El agua de la IA por consulta (10-500 mL) es modesta frente a la producción de alimentos, pero significativa a la escala agregada de miles de millones de consultas diarias en el mundo.

Esta calculadora usa promedios por consulta. Un prompt corto a un modelo grande (clase GPT-4 o Gemini) es de unos 25 mL, un modelo más pequeño unos 10 mL, y una generación de imagen unos 50 mL. Las peticiones más largas y complejas escalan: un intercambio largo con un modelo grande es de unos 500 mL y un trabajo largo de imagen unos 1,000 mL. Son puntos medios de agua de enfriamiento; la cifra real depende de la ubicación del centro de datos y de la tecnología de enfriamiento.