- El CEO de OpenAI, Sam Altman, afirma que cada consulta a ChatGPT utiliza unos 0,00032 litros de agua, comparando este volumen con “la quinceava parte de una cucharadita”.
- El consumo energético de una interacción con ChatGPT ronda los 0,34 vatios-hora, similar al uso de una bombilla LED durante pocos minutos.
- Los expertos y parte de la comunidad científica señalan que no se han presentado pruebas claras que respalden estas cifras ni se detalla su metodología.
- El debate sobre el impacto medioambiental de la IA sigue abierto, especialmente en lo que respecta a la refrigeración de centros de datos y el entrenamiento de grandes modelos.
El avance vertiginoso de la inteligencia artificial ha puesto sobre la mesa inquietudes sobre su influencia en el medio ambiente, con especial atención al uso de energía y agua que conlleva el funcionamiento de modelos populares como ChatGPT, desarrollado por OpenAI. En los últimos meses, el CEO de la compañía, Sam Altman, ha tratado de arrojar luz sobre el verdadero alcance del consumo de recursos naturales por parte de su tecnología, aunque no sin cierta controversia ni ausencia de interrogantes.
Las afirmaciones de Altman en su blog personal han generado un intenso debate en la esfera tecnológica y científica. Mientras que la popularidad de ChatGPT sigue creciendo a escala global, la opinión pública y los medios han puesto el foco en la huella ecológica de cada consulta, y si los datos proporcionados realmente reflejan el impacto ambiental que puede tener la inteligencia artificial en la vida cotidiana.
¿Cuánta agua usa realmente ChatGPT por consulta?
Recientemente, Sam Altman aseguró que cada vez que un usuario interactúa con ChatGPT, el gasto de agua asociado es ínfimo. Según explicó, una sola consulta consume en torno a 0,00032 litros de agua, equivalentes aproximadamente a «una quinceava parte de una cucharadita». Esta cantidad se utiliza principalmente en los sistemas de refrigeración de los centros de datos donde los servidores procesan y generan las respuestas de la IA.
La refrigeración es crucial para evitar el sobrecalentamiento de los componentes electrónicos, en especial cuando hablamos de grandes infraestructuras que trabajan de forma ininterrumpida y a pleno rendimiento. Esta necesidad de enfriar máquinas con agua no es exclusiva de ChatGPT, sino común a todo el sector de la computación en la nube y la IA. Sin embargo, la magnitud de consultas diarias —millones, según OpenAI— hace que incluso consumos minúsculos acumulen un impacto apreciable.
Aunque Altman ha querido recalcar que el gasto por usuario es casi irrelevante, expertos y estudios previos han publicado cifras superiores en investigaciones independientes. Por ejemplo, análisis recientes elaborados por universidades estadounidenses sugieren que el entrenamiento de grandes modelos como GPT-3 o GPT-4 puede requerir cientos de miles de litros de agua, si bien el uso puntual por consulta diaria es mucho menor.
La polémica de las cifras: dudas sobre la transparencia y la metodología
Las declaraciones de Altman han sido recibidas con prudencia tanto por la comunidad científica como por medios especializados, debido a la falta de explicaciones detalladas sobre cómo se han obtenido esos valores. Diversos artículos señalan que OpenAI no ha publicado la metodología exacta para calcular el consumo hídrico y energético, lo que ha llevado a que algunos medios y entidades pidan más transparencia en esta materia.
Las publicaciones de medios como The Washington Post, The Verge y universidades como el MIT o California han apuntado a estimaciones más elevadas, llegando a calcular entre 0,5 litros por cada 20-50 consultas (en el caso de modelos previos como GPT-3) y varios centenares de miles de litros para la fase de entrenamiento de la IA.
El debate energético: eficiencia, contexto y comparativas
Otro de los puntos abordados por Sam Altman es el consumo energético asociado a cada interacción con ChatGPT. Según sus estimaciones, una consulta media implica unos 0,34 vatios-hora, similar a lo que gasta una bombilla LED durante dos minutos o un horno doméstico encendido durante un segundo. Para comprender mejor los impactos de la IA, puede consultar también el impacto de la inteligencia artificial en la sostenibilidad.
Sin embargo, la eficiencia de los modelos ha aumentado en los últimos años y el hardware actual es capaz de procesar peticiones con menos consumo que hace apenas un par de años. Esto implica que, aunque el uso individual sea bajo, el reto está en el enorme volumen de interacciones simultáneas que se producen en plataformas como ChatGPT, Gemini o Claude.
Estudios recientes avalan cierta reducción del consumo medio por consulta, aunque insisten en que cada navegador, cada dispositivo y cada región pueden tener cifras diferentes en función del tipo de centro de datos y el sistema de refrigeración empleado.
La huella acumulada y el reto de la sostenibilidad a largo plazo
El verdadero dilema surge al extrapolar esas cifras mínimas por consulta al total de interacciones diarias en todo el mundo. La suma de millones de pequeñas gotas puede convertirse en un caudal nada desdeñable, especialmente cuando la IA se utiliza para tareas cada vez más complejas y se extiende a sectores como la educación, el ocio o la sanidad.
Además, el proceso de entrenamiento de modelos de IA de última generación como GPT-4 o GPT-5 continúa siendo extremadamente exigente en recursos, tanto en términos de electricidad como de agua, lo que obliga a las empresas tecnológicas a buscar nuevas fuentes energéticas —como la nuclear— y a plantearse ubicaciones para sus centros de datos donde la infraestructura hídrica esté garantizada.
La falta de estándares claros, cifras oficiales y transparencia en los cálculos sigue alimentando la controversia. Organizaciones como EpochAI y firmas consultoras han intentado aproximar el impacto, pero aún no existe consenso sobre el verdadero coste ambiental de interactuar con la IA generativa a gran escala. Mientras tanto, el debate abre una ventana a la reflexión sobre el futuro de la tecnología y la responsabilidad ambiental de sus grandes impulsores.
La discusión sobre el uso de agua ChatGPT Sam Altman y la IA en general pone de manifiesto las tensiones entre innovación tecnológica y sostenibilidad. Aunque las cifras proporcionadas por Sam Altman buscan tranquilizar a la opinión pública sobre el bajo impacto de cada consulta individual, la ausencia de transparencia y la escala global del servicio mantienen el foco en la necesidad de vigilancia y rigor científico a la hora de evaluar la huella ecológica de unos sistemas que ya forman parte de nuestra vida diaria.
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