--- title: "El coste oculto de la IA en India: más electricidad y presión sobre el agua" description: "India quiere acelerar su posición en la carrera mundial de la inteligencia artificial, pero los centros de datos que sostienen esa expansión necesitan algo más que GPU. Necesitan electricidad para ali..." url: https://revistacloud.com/el-coste-oculto-de-la-ia-en-india-mas-electricidad-y-presion-sobre-el-agua/ date: 2026-09-14 modified: 2026-09-14 author: "Silvia A. Feliz" image: https://revistacloud.com/wp-content/uploads/2026/09/data-center-water-india.jpg categories: ["Análisis y opinión"] tags: ["Centros de datos", "India"] type: post lang: es --- # El coste oculto de la IA en India: más electricidad y presión sobre el agua India quiere acelerar su posición en la carrera mundial de la inteligencia artificial, pero los centros de datos que sostienen esa expansión necesitan algo más que GPU. Necesitan **electricidad para alimentar los servidores y agua para determinados sistemas de refrigeración**, precisamente dos recursos sometidos ya a fuertes tensiones en varias regiones del país. Las estimaciones disponibles sitúan el consumo de agua de los centros de datos indios en unos 150.300 millones de litros en 2025 y proyectan alrededor de 358.660 millones en 2030, un aumento cercano al 139 %. **Las claves del consumo de agua y energía de la IA en India en 20 segundos** - India superó los 1.500 MW de capacidad de centros de datos en 2025. - Su consumo de agua se estima en 150.300 millones de litros anuales y podría alcanzar 358.660 millones en 2030. - El 75 % de los centros se concentra en cinco estados. - Más de la mitad están en regiones con estrés hídrico. - La refrigeración utilizada determina buena parte de su consumo directo de agua. La situación india sirve para entender un problema que también está apareciendo en Estados Unidos, Europa y otros mercados donde crece rápidamente la infraestructura de inteligencia artificial. Un modelo de IA puede parecer un producto puramente digital, pero cada respuesta termina dependiendo de una infraestructura física formada por semiconductores, servidores, redes, sistemas eléctricos y equipos de refrigeración. El impacto tampoco puede reducirse a la afirmación de que «la IA consume agua». **No todos los centros de datos utilizan la misma cantidad, ni toda el agua asociada a una consulta se consume dentro del edificio.** La ubicación, el clima, la fuente de electricidad, el tipo de refrigeración y la densidad de los servidores pueden cambiar sustancialmente el resultado. India añade otra dificultad: buena parte de su nueva infraestructura digital se está concentrando en territorios que ya sufren problemas de disponibilidad de agua. ## Por qué una GPU acaba teniendo relación con el consumo de agua La cadena comienza con la electricidad. Entrenar y ejecutar grandes modelos requiere realizar enormes cantidades de operaciones matemáticas. Para ello se utilizan GPU y otros aceleradores especializados instalados en servidores que pueden agruparse por miles o decenas de miles. Los aceleradores actuales para inteligencia artificial pueden alcanzar consumos eléctricos de varios cientos de vatios por chip y, en las configuraciones de mayor rendimiento, aproximarse o superar el kilovatio dependiendo del hardware y sus condiciones de funcionamiento. Pero la GPU es solamente una parte. Memoria, CPU, almacenamiento, switches de red, sistemas ópticos, fuentes de alimentación y el resto de componentes del servidor también consumen electricidad. Después aparece una consecuencia inevitable: **prácticamente toda esa energía eléctrica acaba convirtiéndose en calor**. Un centro de datos necesita extraer continuamente ese calor para mantener los chips dentro de sus temperaturas de funcionamiento. En los sistemas tradicionales se utilizan combinaciones de aire, ventiladores, unidades de climatización, chillers, torres de refrigeración, bombas e intercambiadores. Los racks de IA están acelerando además la adopción de **refrigeración líquida directa al chip**, porque mover suficiente aire para refrigerar racks de cientos de kilovatios resulta cada vez más complicado. Aquí aparece la relación con el agua. Algunos centros utilizan sistemas evaporativos que eliminan calor mediante la evaporación de agua. Una parte de esa agua deja de estar disponible localmente en forma líquida y debe reponerse. La cadena física puede simplificarse así: | Paso | Qué ocurre | | --- | --- | | IA | Ejecuta operaciones matemáticas | | GPU/TPU/acelerador | Consume electricidad | | Servidor | Genera calor | | Refrigeración | Extrae ese calor | | Sistema evaporativo | Puede consumir agua | | Red eléctrica | También puede tener una huella hídrica | | Más infraestructura IA | Aumenta la demanda agregada | Existe además un **consumo indirecto de agua** que a menudo queda fuera de la conversación. Generar electricidad también puede requerir agua. Las centrales térmicas y nucleares, por ejemplo, pueden utilizar cantidades importantes para sus procesos de refrigeración, aunque la extracción y el consumo neto son métricas diferentes. Por eso calcular la huella hídrica completa de una aplicación de IA exige conocer tanto el centro de datos como el sistema eléctrico que lo alimenta. ## India podría pasar de 150.000 a casi 359.000 millones de litros La magnitud del crecimiento previsto explica por qué la cuestión está entrando en el debate público indio. Mordor Intelligence estima un consumo de **150.300 millones de litros de agua en 2025** para los centros de datos del país y proyecta **358.660 millones en 2030**. Eso supone aproximadamente un 139 % más en cinco años. | Año | Consumo estimado | | --- | --- | | 2025 | 150.300 millones de litros | | 2030 | 358.660 millones de litros | | Incremento | ~139 % | Conviene introducir aquí una corrección importante respecto al gráfico difundido por *Outlook Business*. Aunque la infografía atribuye los datos a CEEW, el artículo de la publicación señala que las cifras proceden de informaciones basadas en **Mordor Intelligence**. CEEW sí ha publicado investigaciones propias sobre la infraestructura india y su relación con agua y energía, pero las cantidades de 150.300 y 358.660 millones aparecen directamente en las estimaciones de Mordor Intelligence. Tampoco deben interpretarse como una medición exacta del agua consumida por «la IA». Incluyen el mercado de centros de datos, donde conviven inteligencia artificial, servicios cloud, almacenamiento, vídeo, aplicaciones empresariales, comercio electrónico y muchas otras cargas. La IA es uno de los factores que está acelerando su expansión, pero no es responsable de todo ese consumo. ## El problema está también en dónde se construyen La ubicación convierte la cuestión del agua en algo mucho más complejo que una cifra nacional. WRI India contabiliza **278 centros de datos** y señala que el 75 % se encuentra concentrado en cinco estados: Maharashtra, Tamil Nadu, Karnataka, Telangana y Uttar Pradesh. Más de la mitad de las instalaciones del país están situadas en regiones sometidas a estrés hídrico. El estrés hídrico mide la relación entre la demanda existente y los recursos renovables disponibles. Cuanto mayor es esa proporción, mayor es la competencia entre hogares, agricultura, industria y otros consumidores. Esto significa que consumir un millón de litros de agua no tiene necesariamente el mismo impacto en cualquier lugar. Una instalación situada en una región con abundantes recursos hídricos, temperaturas moderadas y disponibilidad de agua regenerada presenta unas condiciones muy diferentes a otra construida en una zona donde hogares y agricultores compiten ya por recursos limitados. La concentración puede observarse en algunas de las principales ciudades recogidas en el mapa de WRI: | Área | Centros señalados | | --- | --- | | Mumbai | 47 | | Chennai | 34 | | Bengaluru | 31 | | Hyderabad | 29 | | Navi Mumbai | 22 | | Pune | 16 | | Noida | 15 | | Ahmedabad | 11 | | Kolkata | 10 | La visualización de WRI muestra además que numerosas instalaciones coinciden con áreas clasificadas con niveles altos o extremadamente altos de estrés hídrico. Ese solapamiento importa más que el consumo nacional agregado. ## El agua no desaparece necesariamente por usar refrigeración líquida Existe también una confusión habitual entre **refrigeración líquida y consumo de agua**. No son equivalentes. La refrigeración directa al chip puede utilizar un circuito cerrado donde el líquido circula repetidamente entre servidores e intercambiadores. Eso no implica que toda esa agua se consuma continuamente. El consumo depende de cómo se expulse finalmente el calor. Un sistema que utiliza torres evaporativas puede necesitar reposición continua. Una arquitectura con sistemas secos puede reducir mucho el consumo directo de agua, aunque normalmente aparecen otras contrapartidas relacionadas con energía, eficiencia, temperatura exterior y costes. Por eso dos centros de datos con la misma potencia informática pueden tener huellas hídricas muy diferentes. El propio Gobierno de India señala que el sector está recurriendo a tecnologías como **direct-to-chip liquid cooling, refrigeración adiabática e inmersión** para mejorar la eficiencia energética e hídrica. El Ministerio de Electrónica y Tecnología de la Información comunicó además que la capacidad nacional pasó de 375 MW en 2020 a más de 1.500 MW en 2025. La cifra ilustra la velocidad de la expansión. ## La electricidad puede convertirse en un problema todavía mayor El agua representa solo una parte de la ecuación. La Agencia Internacional de la Energía (AIE) prevé que la demanda eléctrica total de India crezca una media del **6,4 % anual entre 2026 y 2030**. El país añadiría más de 570 TWh de consumo anual durante ese periodo. No todo ese crecimiento procede de los centros de datos. Industria, aire acondicionado, transporte, agricultura y electrificación general tienen un peso mucho mayor. Pero la infraestructura digital añade una nueva carga especialmente concentrada. *Outlook Business* recogía en agosto estimaciones que sitúan actualmente la capacidad india de centros de datos alrededor de **1,6-1,8 GW**, con posibilidades de alcanzar 10,5-11,5 GW en 2035. El Ministerio de Energía indio habría estimado que su demanda eléctrica podría llegar a 13,56 GW en 2032. Otra previsión recogida por la misma publicación estima un aumento de capacidad desde 1.668 MW en 2025 hasta **8.120 MW en 2030**. Son proyecciones procedentes de fuentes diferentes y no deben mezclarse como si describieran exactamente la misma métrica o escenario. A escala mundial, la tendencia es similar. La AIE calcula que los centros de datos podrían pasar de consumir unos 415 TWh en 2024 a alrededor de **945 TWh en 2030**, con la inteligencia artificial como principal responsable del crecimiento adicional junto a otros servicios digitales. ## Google, Microsoft y Amazon aceleran sus inversiones India tiene motivos económicos para querer esa infraestructura. El país combina una población de más de 1.400 millones de personas, una enorme economía digital, creciente adopción de servicios cloud y una posición estratégica para desarrollar capacidad informática local. Las grandes tecnológicas están respondiendo con inversiones multimillonarias. *Outlook Business* señala el proyecto de Google de **15.000 millones de dólares en Andhra Pradesh**, los planes de Microsoft relacionados con Hyderabad dentro de una inversión de 17.500 millones y el programa de Amazon para invertir 35.000 millones en sus negocios indios hasta 2030, del que se espera que una parte relevante corresponda a centros de datos. Eso genera inversión, actividad durante la construcción, demanda para proveedores locales y capacidad digital. Pero la relación entre un centro de datos y el empleo es diferente a la de una gran fábrica tradicional. Construir un campus requiere numerosos trabajadores, contratistas, ingenieros y proveedores. Una vez terminado, la operación de instalaciones altamente automatizadas puede necesitar proporcionalmente muchos menos empleados permanentes que otras actividades industriales con inversiones comparables. La discusión territorial aparece precisamente cuando las comunidades comparan los beneficios locales con los recursos necesarios para mantener la instalación. ## El conflicto no es simplemente estar a favor o en contra de la IA El caso de India muestra por qué reducir este debate a «la IA gasta demasiada agua» resulta insuficiente. El verdadero problema combina varias preguntas. ¿Cuánta agua utiliza realmente cada instalación? ¿Es potable, regenerada o de otra procedencia? ¿Qué nivel de estrés hídrico tiene la cuenca? ¿Qué tecnología de refrigeración utiliza? ¿Cuánta electricidad necesita? ¿Quién paga las nuevas redes eléctricas? ¿De dónde procede esa energía? ¿Qué empleo e inversión genera? Las respuestas pueden convertir dos proyectos aparentemente similares en infraestructuras con impactos completamente diferentes. También hay que evitar atribuir automáticamente a los centros de datos los problemas de agua existentes en una región. *Outlook Business* ha analizado descensos de los niveles de aguas subterráneas en importantes áreas de centros de datos como Noida, Bengaluru, Mumbai y Pune. Sin embargo, la propia publicación advierte de que la evolución del nivel freático responde también a **crecimiento de población, urbanización, agricultura y otras actividades industriales**, por lo que esos datos no demuestran que los centros de datos sean la causa del descenso. Esta distinción resulta especialmente importante en India, donde la agricultura representa una parte enorme de la utilización del agua y el monzón condiciona su disponibilidad. El problema de los centros de datos es adicional: introducen un consumidor industrial de crecimiento rápido precisamente en algunas de esas regiones. ## La próxima métrica de los centros de datos puede ser el agua Durante años el indicador de eficiencia más conocido de un centro de datos ha sido el **Power Usage Effectiveness (PUE)**, que compara la energía total de la instalación con la utilizada directamente por los equipos informáticos. El crecimiento de la presión hídrica está dando más importancia a otra métrica: **Water Usage Effectiveness (WUE)**. No basta, sin embargo, con buscar el WUE más bajo de forma aislada. Reducir drásticamente el uso de agua puede aumentar el consumo eléctrico en determinados sistemas de refrigeración. Y una instalación extremadamente eficiente energéticamente puede utilizar más agua si depende intensivamente de evaporación. El diseño óptimo depende por ello de la ubicación. En regiones con estrés hídrico puede resultar razonable aceptar cierto aumento de consumo eléctrico para reducir agua, especialmente si existe abundante generación renovable. En otras ubicaciones puede ocurrir lo contrario. La reutilización de aguas residuales tratadas ofrece otra posibilidad para reducir la competencia con el suministro potable. CEEW considera precisamente que India dispone de un importante potencial para ampliar el uso de **agua residual tratada** en aplicaciones industriales. La expansión de la IA está haciendo que estas decisiones, antes reservadas principalmente a los ingenieros de instalaciones, se conviertan también en decisiones económicas y políticas. Un centro de datos no existe únicamente dentro de Internet. Está conectado a una subestación, ocupa suelo, expulsa calor y necesita refrigeración. Dependiendo de cómo esté diseñado, también puede consumir cantidades considerables de agua. India permite observar esa realidad a gran escala: **el país quiere multiplicar su capacidad informática al mismo tiempo que muchas de las regiones donde se concentra esa infraestructura ya soportan estrés hídrico y una demanda eléctrica creciente**. La cuestión no es si India debe desarrollar inteligencia artificial. La discusión más concreta será dónde construir sus centros de datos y qué condiciones de eficiencia, suministro eléctrico y utilización del agua deben cumplir para que el crecimiento de la capacidad informática no traslade una parte desproporcionada de sus costes a las comunidades que los rodean. vía: [Fernando Cortiñas en Linkedin](https://www.linkedin.com/posts/fernando-cortiñas-432209_la-relación-entre-la-ia-los-datacenters-share-7504754944118407168-hFlZ/)