En Chile, Uruguay y Brasil, comunidades enteras ya frenaron o retrasaron centros de datos de Google y Microsoft. El agua, no la electricidad, se volvió el verdadero cuello de botella de la expansión de la IA

Un reportaje publicado el 22 de octubre por Rest of World, adaptado del libro "Hyperscale" del periodista Paris Marx, documenta algo que la conversación pública sobre el costo de la inteligencia artificial rara vez pone en primer plano: mientras la discusión se concentra casi por completo en el consumo eléctrico y la huella de carbono de los centros de datos, el agua —un recurso mucho más escaso y mucho más políticamente sensible en ciertas regiones— se está convirtiendo en el obstáculo real que ya está frenando, retrasando o forzando rediseños de proyectos de Google y Microsoft en al menos tres países de América Latina.

La escala del problema, en números verificables

Un centro de datos hiperescala —el tipo de instalación que las grandes tecnológicas construyen para entrenar y operar modelos de IA a gran escala— puede consumir entre 1 y 5 millones de galones de agua al día, el equivalente al uso diario de una ciudad de entre 10,000 y 50,000 habitantes, según la cifra que recoge el reportaje. Para poner en contexto el costo específico de entrenar un solo modelo: un estudio de la Universidad de California de 2023 estimó que entrenar el sistema detrás de la primera versión de ChatGPT requirió cerca de 185,000 galones de agua. Google y OpenAI han respondido a este tipo de cuestionamientos afirmando que cada consulta individual a sus modelos usa apenas "unas gotas" de agua —una afirmación que investigadores independientes citados en el reportaje consideran incompleta, porque no contabiliza de forma transparente el agua necesaria para generar la energía que alimenta esos sistemas, además de la que se usa directamente para enfriarlos.

Chile: el caso que mejor documenta el patrón completo

El ejemplo más detallado del reportaje ocurre en Cerrillos, una comuna de Santiago de Chile, donde Google proyectó un centro de datos de 200 millones de dólares que, según la propia empresa, consumiría 169 litros de agua por segundo, extraídos de un acuífero que tiene restricciones de uso desde 2005 —restricciones que, de hecho, se reforzaron poco antes de que el proyecto recibiera su aprobación inicial—. En diciembre de 2019, una consulta vecinal registró 49% de rechazo frente a 38% de apoyo al proyecto. La organización vecinal MOSACAT se dedicó a analizar los informes técnicos del proyecto, con el apoyo de especialistas, para hacerlos comprensibles a la comunidad —una tarea que, según el investigador Sebastián Lehuedé, del King's College de Londres, suele ser prohibitivamente difícil para comunidades trabajadoras sin acceso a expertos propios—. El resultado concreto de esa presión: en 2022, Google propuso cambiar su sistema para enfriar el centro de datos únicamente con aire, en lugar de agua, una alternativa técnica que la empresa no había ofrecido desde el diseño original del proyecto. Chile vive una sequía sostenida desde 2010, y para 2021 más de la mitad de sus 19 millones de habitantes vivía en zonas con escasez severa de agua. A pocos kilómetros, en Quilicura, un proyecto distinto de Microsoft anunciado en 2022 enfrentó una oposición vecinal similar, con críticas directas de residentes como Vicente Bardales, quien acusó a las empresas de "secar el territorio" sin devolver nada a la comunidad.

Uruguay y Brasil: el mismo guion, países distintos

En Canelones, Uruguay, Google planeó un centro de datos en un terreno de 72 acres que requeriría cerca de 2 millones de galones diarios. La protesta ciudadana coincidió con la peor sequía en 70 años del país y con un estado de emergencia declarado en Montevideo. Según el reportaje, un investigador tuvo que recurrir a la vía judicial solo para obtener las cifras de consumo de agua del proyecto —información que, en teoría, debería ser pública desde el inicio de cualquier proceso de aprobación de esta escala—. El académico Daniel Pena, de la Universidad de la República, cuestionó públicamente que se destinara un recurso tan limitado a un proyecto de esta naturaleza en un país donde el consumo humano directo representa una fracción mínima del uso total de agua, frente a la agroindustria.

En Caucaia, cerca de Fortaleza, Brasil, varios centros de datos operan dentro de una zona franca, incluyendo uno de aproximadamente 10,000 millones de dólares que se desarrollaría, según el reportaje, para dar servicio a TikTok. Esa región de Brasil vivió emergencias declaradas por sequía en 16 de los 21 años transcurridos entre 2003 y 2024 —un patrón climático que hace que cualquier demanda adicional de agua a gran escala sea, por definición, más riesgosa que en una región con abundancia hídrica estable—. Brasil ya cuenta con más de 180 centros de datos en operación, lo que sugiere que el país no está frenando la expansión de esta infraestructura de forma generalizada, incluso con estos antecedentes regionales específicos.

Por qué esto es, cada vez más, un problema de negocio y no solo de reputación

Es tentador leer estos tres casos como episodios de activismo ambiental local, relevantes para la cobertura de sostenibilidad pero marginales para la estrategia de negocio de las empresas involucradas. Esa lectura subestima lo que el patrón repetido en tres países distintos realmente representa: un riesgo operativo y de cronograma que ya se materializó más de una vez, con consecuencias verificables —una consulta vecinal que registró mayoría de rechazo, un rediseño técnico forzado del sistema de enfriamiento, procesos judiciales para forzar transparencia sobre el consumo real de agua—. Ninguno de estos casos es, por sí solo, evidencia de que la expansión global de infraestructura de IA esté en riesgo. Juntos, documentan que las comunidades locales en economías emergentes con estrés hídrico ya aprendieron el mismo guion: analizar los informes técnicos con ayuda de especialistas, organizar consultas o presión pública, y exigir transparencia sobre cifras de consumo que las empresas no siempre publican de forma proactiva.

No es exclusivo de economías emergentes, pero ahí pesa distinto

El reportaje señala, aunque sin el mismo nivel de detalle que en los casos latinoamericanos, que efectos similares ya se sienten en Estados Unidos y Europa. La diferencia relevante no es técnica —el mismo tipo de instalación consume aproximadamente la misma cantidad de agua sin importar en qué país se construya—, sino institucional y climática: un país con infraestructura hídrica robusta, lluvia regular y mecanismos de transparencia ya establecidos puede absorber la demanda adicional de un centro de datos con mucho menos fricción política que uno que ya declara estados de emergencia por sequía de forma recurrente. Eso explica por qué los casos documentados con mayor detalle —y con el mayor nivel de organización comunitaria— ocurren precisamente en Chile, Uruguay y el noreste de Brasil: son regiones donde el estrés hídrico ya era una realidad cotidiana antes de que llegara la industria de la IA, no una consecuencia nueva que esta industria introdujo por sí sola. La IA no creó la escasez de agua en esas regiones; llegó a competir por un recurso que ya estaba bajo presión, en un momento en que las comunidades locales ya tenían, por experiencia reciente, la atención puesta en ese problema específico.

Las alternativas técnicas ya existen, lo que cambia es quién las exige

El caso de Cerrillos deja una lección que vale la pena subrayar con independencia de cómo se resuelvan los casos de Uruguay o Brasil: cuando Google enfrentó suficiente presión regulatoria y comunitaria, encontró una alternativa técnica —enfriamiento por aire en lugar de agua— que no había ofrecido en el diseño original del proyecto. Eso sugiere que la decisión inicial de diseñar estos centros de datos con sistemas intensivos en agua no es, necesariamente, la única opción técnicamente viable, sino la opción más barata y más simple de operar mientras nadie la cuestione con suficiente fuerza. El patrón que emerge de los tres casos documentados no es que las empresas tecnológicas sean incapaces de reducir su consumo de agua; es que, hasta ahora, solo lo han hecho cuando la resistencia local se los exigió después de que el proyecto ya estaba en marcha, no como parte del diseño inicial pensado para la región específica donde se construye.

Lo que el reportaje no cuantifica, y por qué importa

El propio reportaje reconoce una limitación relevante: no ofrece una cifra agregada de cuántos proyectos de centros de datos se cancelaron por completo frente a los que solo se retrasaron, redujeron su escala o cambiaron su tecnología de enfriamiento en respuesta a la resistencia local. Esa ausencia de datos agregados importa porque, sin ella, es imposible saber con precisión si esta resistencia está cambiando de forma sistemática el ritmo o el diseño de la expansión global de infraestructura de IA, o si sigue siendo un conjunto de victorias locales específicas que, vistas desde la perspectiva global de las empresas involucradas, representan un costo marginal frente al ritmo general de construcción —más de 180 centros de datos solo en Brasil sugiere que, al menos en ese país, la resistencia documentada no detuvo la expansión general del sector.

Fuentes

• AI's thirst for water is sparking a global resistance — Rest of World (Paris Marx, extracto de "Hyperscale")

Libro:

• Paris Marx, Hyperscale, 2026.