Cuánta energía y agua gasta de verdad una pregunta a la IA (y por qué nadie da la misma cifra)

¿Cuánto consume una pregunta a un chatbot? Según quién responda, entre una décima de vatio hora y varios vatios hora, y entre cinco gotas y unos 45 mililitros de agua. Ninguna de esas cifras es mentira. Miden cosas distintas, con modelos distintos y en centros de datos distintos.

Esta guía reúne los datos publicados con método por Google, OpenAI, Mistral, la Agencia Internacional de la Energía y un equipo de la Universidad de California, y explica por qué no encajan entre sí. Si buscas un número único que zanje la discusión, no lo vas a encontrar aquí, porque hoy no existe. Continúa leyendo «Cuánta energía y agua gasta de verdad una pregunta a la IA (y por qué nadie da la misma cifra)»

El satélite SWOT mide por primera vez cuánto cambia el agua de los ríos del mundo, y los modelos fallaban

El satélite SWOT, de la NASA y la agencia espacial francesa CNES, ha seguido por primera vez, mes a mes y durante un año entero, cuánto cambia el agua almacenada en los ríos de casi todo el planeta. En su primer ciclo de observación, de octubre de 2023 a septiembre de 2024, el volumen de los ríos que vigila osciló unos 313 kilómetros cúbicos, un 28 % menos que la estimación más baja de los modelos. El estudio se publicó en Nature el 4 de marzo de 2026.

Que la cifra sea menor que la de los modelos no significa que los ríos tengan menos agua. Significa que, por primera vez, hay una medición con la que comprobar cuánto se equivocan las simulaciones, y la respuesta es que bastante.

¿Qué mide exactamente SWOT?

SWOT no mide el volumen total de un río, sino cómo cambia. Su instrumento principal, el radar interferométrico en banda Ka (KaRIn), mide a la vez la anchura del río y la altura de su superficie, rebotando microondas en el agua en dos franjas de 50 kilómetros a cada lado del satélite, según el resumen de la NASA sobre el estudio. Con esos datos se calcula cuánto volumen gana o pierde cada tramo de un mes a otro.

Hasta ahora había que combinar instrumentos que medían la altura con estimaciones de anchura por satélite óptico o radar, o directamente recurrir a modelos. SWOT lo hace todo a la vez. El satélite se lanzó en diciembre de 2022 desde la base de Vandenberg, en California, con aportaciones de las agencias espaciales canadiense y británica. En wwwhatsnew contamos entonces que la NASA estaba a punto de lanzar SWOT para vigilar el agua de la Tierra.

El análisis usó casi 1,6 millones de observaciones de unos 127.000 tramos de río; la nota de Nature concreta 126.674.

¿Qué ríos cambian más a lo largo del año?

El Amazonas, con diferencia. Ganó y perdió más de 172 kilómetros cúbicos de agua en el periodo estudiado, más que cualquier otro río. La NASA lo traduce a otra escala: suficiente para llenar 68 millones de piscinas olímpicas.

En el Amazonas, el Misisipi, el Orinoco, el Yangtsé, el Ganges, el Mekong y el Yeniséi, el nivel del agua varía más de 10 metros entre su punto más alto y el más bajo del año, según la NASA y la nota de prensa de Nature. En el otro extremo está el Nilo, que solo osciló 8,5 kilómetros cúbicos, menos de lo esperado. La NASA apunta tres posibles causas: las presas río arriba, una sequía severa y las dificultades propias de un instrumento nuevo.

Por qué la cifra es menor que la de los modelos

La variación medida fue un 28 % inferior a la estimación más baja de los modelos hidrológicos. La NASA relaciona parte de esa diferencia con la sequía extrema que vivió la cuenca del Amazonas durante el periodo de observación: con menos agua entrando, hay menos que ganar y perder.

Pero la conclusión de los autores va más allá de un año seco. Según la Universidad Estatal de Ohio, cuyo equipo participó en el trabajo, la comparación indica que los modelos globales necesitan mejoras importantes en cómo representan la dinámica de ríos y aguas superficiales. Los propios autores reconocen que los datos son de la primera etapa de la misión y tienen incertidumbre, y que quedan huecos en zonas con hielo y en llanuras de inundación.

La forma de las orillas

El estudio tiene una segunda parte menos llamativa pero útil: mapas casi globales de la forma de los cauces activos. El título del artículo lo deja claro, «Wide-swath altimetry maps bank shapes and storage changes in global rivers». Una de las conclusiones es que ríos con caudales parecidos pueden tener formas muy distintas, algo que los modelos tienden a simplificar.

¿Cuánta agua hay en total en los ríos?

SWOT no lo dice, pero hay una estimación anterior del mismo grupo de la NASA. En abril de 2024, un estudio publicado en Nature Geoscience, con datos de 1980 a 2009 y unos 3 millones de tramos de río, calculó que los ríos del planeta almacenan de media unos 2.246 kilómetros cúbicos, y que el Amazonas concentra alrededor del 38 %, según el JPL.

Ese trabajo combinaba modelos con unas 1.000 estaciones de aforo. Sus autores ya anticipaban que SWOT serviría para contrastarlo. Los dos números no se pueden comparar directamente: uno es un volumen medio estimado con modelos para otra época y otra red de ríos, y el otro, una oscilación anual medida desde el espacio. Lo que sí tienen en común es el grupo que los firma y el objetivo, que es dejar de depender solo de simulaciones.

«Estamos empezando a resolver algunas de las preguntas realmente difíciles para las que se construyó SWOT», dijo Cédric David, que dirige el equipo de investigación de SWOT en el JPL. «Esto es solo el principio». Para Arnaud Cerbelaud, que codirigió el estudio, las implicaciones «van mucho más allá de la hidrología».

Mi lectura es que el valor de este estudio no está en el número, sino en que por fin existe un número medido. La gestión del agua y la predicción de inundaciones y sequías se apoyan en modelos que, como muestra SWOT, pueden desviarse bastante; los autores lo dicen explícitamente. Un solo año de datos, y además excepcionalmente seco en el Amazonas, no basta para rehacerlos, pero sí para dejar de tratarlos como verdad.

Lo prudente es esperar a varios ciclos anuales antes de sacar conclusiones sobre tendencias. Lo que sí se puede afirmar ya es que la observación por satélite está pasando de complementar los modelos a corregirlos, una tendencia que también vemos en la nueva generación de satélites de observación terrestre con IA a bordo.

Una planta china convierte la salmuera de las desalinizadoras en materia prima y asegura gastar un 60 % menos de electricidad

Una planta en el polígono industrial de Caofeidian (Tangshan, China) convierte la salmuera que desechan las desalinizadoras en materia prima para la industria química y, de paso, obtiene más agua dulce. Según sus responsables, el proceso gasta un 60 % menos de electricidad que la tecnología de desalinización existente. Está en producción de prueba.

La noticia la publicó en septiembre el diario estatal chino Science and Technology Daily y la recogieron el 12 de octubre el South China Morning Post e Interesting Engineering. Lo relevante no es solo el ahorro energético. Es que ataca el problema más incómodo de la desalinización: qué hacer con la salmuera.

¿Qué hace exactamente la planta de Caofeidian?

Toma la salmuera de desecho de una desalinizadora y la concentra hasta convertirla en materia prima para una fábrica de sosa. Por cada 3 toneladas de salmuera que entran salen 1 tonelada de agua de mar concentrada a 120 gramos por litro y 2 toneladas de agua dulce.

El proyecto lo lidera Tangshan Sanyou Blue Ocean Technology, filial del grupo químico Tangshan Sanyou, con universidades y centros de investigación chinos. La salmuera concentrada viaja por tubería hasta una planta de carbonato de sodio (sosa) situada a 50 kilómetros, que produce más de 2 millones de toneladas al año y la usa en lugar de comprar sal bruta.

Según el diario chino, la primera fase entró en producción de prueba hace poco. Cuando esté construida la tercera fase, la planta podrá absorber cerca de 100 millones de toneladas de salmuera al año, según Yu Bin, subdirector del comité de gestión del parque industrial de Caofeidian.

¿Cómo consigue gastar un 60 % menos de electricidad?

No usa calor residual. Usa membranas en dos pasos: primero separa los iones que causan incrustaciones y después concentra la salmuera por etapas. Ese es el método que describe Zhao Lin, jefe del equipo de I+D de Blue Ocean, en Science and Technology Daily.

El primer paso es la nanofiltración. Las membranas retienen el calcio, el magnesio y los sulfatos, que al concentrarse precipitan como la cal de un hervidor y atascan los equipos, y dejan pasar el cloruro sódico. Probaron al menos diez productos de membrana, nacionales y extranjeros, y la planta piloto arrancó el 22 de septiembre de 2023.

El segundo paso es una ósmosis inversa en «cuatro etapas y dos niveles». Llevar la salmuera de 40-45 a 120 gramos por litro con una sola etapa exigiría presiones que deforman las membranas y disparan el consumo. Por eso el equipo dividió la concentración en cuatro etapas en serie, cada una con membranas distintas, y recircula parte del caudal.

Aquí hay que precisar el dato. Zhao Lin habla de un descenso del 60 % en el consumo eléctrico por cada 10.000 yuanes de producción frente a la desalinización actual. Es una métrica económica, no un consumo por metro cúbico de agua. No se ha publicado el consumo absoluto ni con qué planta exacta se compara.

¿Por qué importa la salmuera?

Porque es el residuo inevitable de desalinizar. Lo normal es devolverla al mar, y en una bahía semicerrada como la de Bohai eso supone una carga ecológica que los responsables del proyecto citan expresamente.

«Usar el agua de mar concentrada refinada directamente como materia prima de la industria química de la sal es una vía técnica clave para evitar desde el origen el riesgo ecológico del vertido de salmuera», dice Liu Lan, del Instituto de Desarrollo Oceánico de la Universidad Oceánica de China, en el mismo diario. Según Liu Lan, no hay precedentes internacionales de reutilización de salmuera a esta escala.

En wwwhatsnew hemos contado otros intentos de abaratar la desalinización, como el dispositivo del MIT que convierte agua del mar en potable con energía solar. La diferencia de Caofeidian es que no busca un dispositivo pequeño y autónomo. Busca cerrar el ciclo industrial: agua dulce para la zona y sal para la fábrica de al lado.

Mi lectura: es una buena noticia con dos asteriscos. El primero es que todo lo que sabemos viene de la propia empresa y de un diario estatal. No hay paper ni auditoría externa, y la planta está todavía en pruebas. El segundo es la métrica: un 60 % menos de electricidad por cada 10.000 yuanes de producción también depende del valor de lo que vendes, y aquí se vende sal además de agua. Aun así, la idea de fondo es sólida. Si la salmuera deja de ser un residuo y pasa a ser materia prima con comprador a 50 kilómetros, la desalinización mejora en coste y en impacto a la vez. La prueba de verdad llegará cuando haya cifras de la fase completa, no de la prueba.

¿Agua del petróleo para enfriar la IA? Lo que dice de verdad el estudio de UT Austin sobre desalar para los centros de datos

Los centros de datos de Texas podrían refrigerarse con agua salada o contaminada, incluida el agua de producción que sale de los pozos de petróleo, si la desalan antes. Es la propuesta de un estudio de la Universidad de Texas en Austin publicado en la revista Water Research, que concluye que incluso el tratamiento que más energía consume supone una pequeña fracción del consumo total de un centro de datos.

El artículo científico, «System-scale design and analysis of desalination systems for meeting water needs of data centers», en Water Research, lo firman Vishnu Sree Shanthanu Katakam, Mariam Arzumanyan, Ning Lin y Vaibhav Bahadur. La Cockrell School of Engineering lo difundió el 8 de octubre de 2026 y medios como Interesting Engineering lo recogieron el 12 de octubre.

¿Por qué hablar de agua del petróleo en Texas?

Porque sobra en un sitio y falta en otro. Bahadur lo resume en la nota de la Cockrell School sobre si el agua salada y sucia puede enfriar centros de datos: la cuenca del Pérmico produce cada día el equivalente a 1.200 piscinas olímpicas de agua de producción.

Hoy esa agua se transporta largas distancias y se inyecta bajo tierra, algo que Bahadur considera problemático «en muchos sentidos, incluido el riesgo de actividad sísmica». Según la nota, la región podría quedarse sin espacio para inyectarla ya en 2030.

Al otro lado está la demanda. Un informe técnico anterior de la misma universidad, difundido en mayo por UT News sobre el uso de agua de los centros de datos en Texas, calcula que los centros de datos usan hoy menos del 1 % del agua del estado, pero podrían llegar al 3-9 % en 2040. Como referencia, la industria manufacturera consume alrededor del 7 %. En Texas hay más de 400 centros de datos en funcionamiento o en construcción.

¿Qué tecnologías compara el estudio?

Dos familias de desalación ya existentes. La ósmosis inversa, con membranas, es la más eficiente energéticamente, pero tiene problemas con aguas más saladas que el agua de mar. Los métodos térmicos, que evaporan y condensan el agua, funcionan con salmueras muy concentradas, pero consumen bastante más energía y sufren incrustaciones en los equipos.

«No estamos esperando a que llegue una tecnología futurista a resolver este problema», dice Bahadur. Esa es la tesis: la tecnología ya existe, tiene un coste, y la pregunta es dónde y cómo aplicarla.

El estudio analizó tres escenarios de centros de datos y cómo la elección del tratamiento cambia el coste y el impacto ambiental. Para comparar opciones, los autores proponen un indicador nuevo, la Saline Water Utilization Intensity (SWUI), que mide la presión sobre el agua local.

El caso que mejor sale no es el del petróleo

Es el detalle que menos titulares ha generado. Según la nota de la universidad, el escenario con menor presión sobre el agua local fue un proyecto propuesto en Longview (Texas) que usaría agua subterránea salobre tratada con ósmosis inversa en dos etapas: alta recuperación de agua dulce, bajo coste y consumo energético relativamente bajo.

Mi lectura es que eso matiza el titular. El agua de producción del Pérmico es la imagen potente, pero la nota no da su salinidad: si supera la del agua de mar, queda fuera del alcance de la ósmosis inversa y obliga a usar los métodos térmicos, los caros en energía. La opción que mejor sale en el estudio es el agua salobre, menos salada, y no la salmuera petrolera.

El estudio sí sostiene que todas las opciones son asumibles dentro de la factura energética de un centro de datos, lo que encaja con la escala de los centros de datos hiperescalados y su factura energética. Lo que la nota no publica son cifras concretas de coste o de energía por metro cúbico, así que no conviene inventarlas.

Un debate que ya está en el Parlamento de Texas

El estudio llega en mal momento para el sector, o en el mejor, según se mire. En septiembre, el gobernador Greg Abbott paralizó los nuevos permisos para centros de datos para evaluar su impacto en las comunidades, y la fiscalía general del estado anunció una investigación sobre el uso de agua de los centros existentes, según la Cockrell School.

Bahadur y Lin, este último economista jefe del Bureau of Economic Geology, han testificado ante la comisión de Agua, Agricultura y Asuntos Rurales del Senado de Texas. Ambos participan en el consorcio COMPASS, que desarrolla software para analizar proyectos concretos de cara a los permisos. «Esperamos dar a los responsables las herramientas que necesitan para proteger y beneficiar a sus comunidades», dice Lin.

La desalación no es una idea nueva; lo que cambia es el cliente. Hasta ahora se pensaba en agua potable, como en los desalinizadores solares del MIT para obtener agua potable del mar. Ahora el comprador potencial es una industria con dinero y prisa.

Mi postura: la idea es sensata y tiene la virtud de no depender de tecnologías por inventar. Pero el titular «agua del petróleo para la IA» vende más de lo que el estudio respalda. Lo que deja claro es que desalar es asumible y que la fuente concreta importa mucho. Si Texas acaba exigiendo a los nuevos centros de datos que justifiquen su agua con un indicador como el SWUI, el estudio habrá servido para algo más que para un buen titular.

Generar electricidad con agua y silicio: una apuesta simple y poderosa

Un grupo de investigadores de la Universidad Técnica de Hamburgo (TUHH) y del Centro Alemán de Sincrotrón Electrónico (DESY) ha desarrollado una tecnología que transforma la energía mecánica en electricidad usando solo dos ingredientes esenciales: agua y silicio. Esta combinación, tan común en la naturaleza, podría convertirse en la base de sistemas energéticos autónomos, especialmente en lugares donde el movimiento y la presión son constantes, como los amortiguadores de vehículos o sistemas de monitoreo en movimiento.

La clave está en los nanoporos: minúsculos canales dentro de partículas de silicio que permiten controlar el flujo de agua a escalas nanométricas. Al comprimir y liberar el agua en estos espacios, se genera una carga eléctrica por fricción, fenómeno conocido como efecto triboeléctrico. Este principio es el mismo que sentimos cuando nos frotamos los pies contra una alfombra y tocamos una manija metálica, generando una pequeña descarga eléctrica. La diferencia es que, en lugar de una chispa momentánea, el sistema logra una generación constante y controlada. Continúa leyendo «Generar electricidad con agua y silicio: una apuesta simple y poderosa»

Un nuevo tipo de hielo a temperatura ambiente desafía lo que sabíamos del agua

Un grupo internacional de científicos ha logrado sintetizar una nueva fase de hielo que se forma a temperatura ambiente, siempre que se apliquen niveles extremos de presión. Este hallazgo, publicado en la revista Nature Materials, marca la identificación de la fase XXI del hielo, sumándose a una larga lista de estructuras conocidas que desafían las ideas convencionales sobre el comportamiento del agua en estado sólido.

Este nuevo tipo de hielo fue descubierto gracias a una colaboración entre el Instituto Coreano de Metrología y Ciencia (KRISS), el laboratorio europeo de rayos X XFEL y el Centro Alemán de Investigación en Sincrotrón (DESY). Aunque se forma a temperatura ambiente, el hielo XXI solo es estable bajo condiciones muy específicas, entre ellas una presión de aproximadamente dos gigapascales, es decir, unas 20.000 veces la presión atmosférica. Continúa leyendo «Un nuevo tipo de hielo a temperatura ambiente desafía lo que sabíamos del agua»

Agua y energía: el delicado equilibrio que define nuestro futuro

La relación entre agua y energía se ha convertido en uno de los principales retos tecnológicos del siglo XXI. Ambos recursos no solo son interdependientes, sino que están en el centro de decisiones vitales para la transición ecológica. Esta interacción compleja representa un verdadero nudo crítico que compromete la seguridad, la gestión y la sostenibilidad del planeta. Continúa leyendo «Agua y energía: el delicado equilibrio que define nuestro futuro»

Usar ChatGPT consume agua, aquí te cuento cómo y cuánta

La creciente integración de la inteligencia artificial (IA) en nuestras vidas trae consigo no solo avances tecnológicos sino también una huella ambiental que merece atención. Uno de los aspectos menos discutidos de esta huella es el consumo de agua asociado al uso de tecnologías de IA, como ChatGPT. En este artículo os cuento cómo y cuánta agua se consume indirectamente al utilizar ChatGPT, arrojando luz sobre un tema crucial para la sostenibilidad tecnológica, analizado por varias fuentes independientes.

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El impacto ambiental del aprendizaje automático: una mirada al consumo de agua de los modelos de inteligencia artificial

El aprendizaje automático se ha convertido en una herramienta esencial en la era digital, permitiendo avances significativos en áreas como la salud, el transporte y la energía. Sin embargo, este progreso tecnológico también tiene un impacto ambiental importante. Un estudio reciente, realizado por un equipo de investigadores de la Universidad de California y de la Universidad de Purdue, se centró en evaluar el consumo de agua de los modelos de inteligencia artificial (IA). Continúa leyendo «El impacto ambiental del aprendizaje automático: una mirada al consumo de agua de los modelos de inteligencia artificial»