El mito del consumo desbordado: ¿los centros de datos están secando ciudades y disparando tu factura?
En los últimos años se ha extendido una narrativa alarmante: los centros de datos, impulsados por la inteligencia artificial, están succionando agua en cantidades inverosímiles y haciendo que la electricidad se vuelva inaccesible para los hogares.
Es fácil entender por qué estas ideas calan. Cuando un libro afirma que un solo centro de datos consume más de mil veces el agua de toda una población local, o cuando escuchamos que los gigantes tecnológicos están acaparando la red eléctrica, la indignación es natural.
Pero, ¿qué hay de cierto en todo esto? La realidad, como suele ocurrir, es más matizada y mucho menos catastrófica de lo que sugieren los titulares.
El error del agua en Cerrillos: un factor 1.000 que nadie corrigió a tiempo
En mayo de 2025 se publicó el libro Empire of AI de Karen Hao, que contenía una afirmación explosiva: un centro de datos propuesto por Google en Cerrillos, Chile, consumiría más de 1.000 veces el agua de toda la población local.
La cifra era tan impactante que rápidamente se viralizó, alimentando protestas y debates.
Sin embargo, en noviembre de 2025, el escritor de Substack Andy Masley descubrió un error matemático en el libro: Hao había confundido litros por segundo con metros cúbicos por hora, sobreestimando el consumo real por un factor de 1.000. Hao reconoció públicamente el error en X y se comprometió a corregirlo en futuras ediciones.
“Un error honesto, pero que distorsionó completamente la percepción pública sobre el impacto hídrico de los centros de datos en Chile”, señaló Masley en su análisis.
Pero esto no significa que la preocupación por el agua sea infundada. El escrutinio sobre el uso de agua en centros de datos (principalmente para enfriamiento evaporativo) lleva años siendo un tema central de debate académico, activismo local y regulación. Desde 2020, empresas como Microsoft, Google y Meta se comprometieron a ser “water positive” para 2030. En Chile mismo, la oposición ambiental al proyecto de Cerrillos comenzó en 2020, mucho antes del libro, y obligó a Google a rediseñar el centro usando enfriamiento por aire en lugar de agua.
La lección: un error puede inflar un problema real hasta hacerlo parecer apocalíptico, pero eso no borra los desafíos genuinos.
¿Y la factura de la luz? Los datos muestran lo contrario
Otra afirmación común es que los centros de datos están elevando los precios de la electricidad para los hogares. La evidencia empírica de Estados Unidos —el mercado más estudiado— cuenta una historia diferente.
Un análisis de Nic Carter (mayo de 2026) agrupó los estados según la intensidad de centros de datos (porcentaje de la electricidad de la red que consumen). Los estados del quintil superior (Virginia, Texas, Nevada, Iowa, Oregón, Arizona) resultaron tener las tarifas residenciales más bajas del país y el incremento más lento entre 2015 y 2025.
| Estado | Tarifa 2024 (¢/kWh) | Nacional ~16-17 ¢/kWh |
|---|---|---|
| Oregón | ~12.5 | |
| Arizona | ~12.7 | |
| Iowa | ~13.4 | |
| Texas | ~14.2 | |
| Virginia | ~14.4 |
Esto no significa que los centros de datos causen tarifas bajas. Al contrario: se instalan precisamente donde la electricidad ya es barata y abundante —un sesgo de selección. Los operadores de red, como PJM en Virginia, advierten que el rápido crecimiento de la carga podría futuramente disparar los costos de transmisión y capacidad, afectando las facturas residenciales.
Lo que sí muestran los datos ajustados por inflación (2015–2025):
- En los estados con mayor carga de centros de datos, las tarifas reales (en ¢/kWh constantes) cayeron o se mantuvieron planas.
- En cambio, estados con baja exposición a centros de datos pero con políticas energéticas propias (California, Massachusetts, Nueva York) registraron subidas reales de entre 2 y 6.5 ¢/kWh.
Ejemplo concreto: en Texas, la tarifa nominal subió un 36% entre 2018 y 2025, pero la inflación acumulada fue del 24%, por lo que el aumento real fue solo del 9.7%. Además, el enorme despliegue de gas natural barato del Pérmico, energía solar y eólica, y baterías ayudó a contener los picos.
Conclusión: El crecimiento de los centros de datos no es el principal motor del encarecimiento de la electricidad. Factores como la modernización de la red, la mitigación de incendios forestales y las transiciones renovables —especialmente en estados gobernados por demócratas— tienen un peso mucho mayor. De hecho, los estados azules tienen tarifas ~6 ¢/kWh más altas que los rojos, y la brecha sigue creciendo.
Eficiencia energética de la IA: 200 veces más inteligencia con la misma energía
Uno de los motivos por los que el futuro no es tan sombrío es la asombrosa mejora en la eficiencia de los modelos de inteligencia artificial. Para una unidad fija de inteligencia (por ejemplo, alcanzar un 70% en el benchmark MMLU), la energía por consulta se ha reducido aproximadamente 200 veces en solo 3.5 años.
Este avance se debe a tres vectores que se multiplican:
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Eficiencia algorítmica (10x–20x): En 2022, modelos como GPT-3 (175B parámetros) requerían una computación masiva. Para 2025, modelos optimizados y más pequeños (LLaMA-3-8B, Mistral) igualan o superan esas capacidades con una fracción de los parámetros.
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Optimización de software de inferencia (3x–5x): Técnicas como cuantización (FP32/FP16 a FP8/INT4), decodificación especulativa, flash attention y cacheo KV reducen drásticamente los cálculos necesarios por consulta.
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Eficiencia de hardware (4x–5x): Las nuevas generaciones de GPU (Nvidia Hopper H100, Blackwell B200) ofrecen un rendimiento por vatio muy superior al de las GPU Ampere A100, dominantes en 2022.
Multiplicando: 15 × 3 × 4.5 ≈ 202.5 veces menos energía para la misma tarea intelectual.
Implicación: Aunque el número total de consultas de IA crece exponencialmente, la eficiencia por consulta también lo hace, lo que mitiga —aunque no elimina— el impacto energético agregado.
Riesgos reales (no cero) y flexibilidad en Texas
Decir que no hay ningún riesgo de desastre por centros de datos es tan incorrecto como afirmar que nos quedaremos sin agua mañana.
Los peligros documentados incluyen:
- Sobrecarga de la red y apagones sistémicos: Un aumento repentino de carga o una falla en una subestación que alimenta un hub de varios gigavatios puede desestabilizar la red regional.
- Agotamiento de acuíferos: El enfriamiento evaporativo en centros hiperescala consume millones de galones de agua dulce al día; en regiones con estrés hídrico, puede competir con usos agrícolas y domésticos.
- Incendios y baterías: Los sistemas masivos de almacenamiento en baterías de litio (BESS) para UPS y los tanques de diésel para generadores de respaldo presentan riesgos de fuga térmica e incendios con liberación de gases tóxicos.
- Vulnerabilidades en infraestructura crítica: Los centros de datos concentran riesgo sistémico para servicios financieros, salud y comunicaciones.
Sin embargo, también hay innovaciones que reducen estos riesgos. En Texas, por ejemplo, la Carga Flexible Grande (Large Flexible Load) de ERCOT ha crecido de aproximadamente 1.2 GW en 2018 a un estimado de 9.5 GW en 2025, gracias a centros de datos y minería de criptomonedas que pueden reducir su consumo rápidamente cuando la red lo necesita.
“La estructura de mercado competitivo de Texas incentiva que estas cargas sean flexibles y respondan a precios, lo que en realidad puede ayudar a equilibrar la red”, señalan analistas del operador.
La clave está en la regulación y el diseño: No se trata de demonizar o santificar a los centros de datos, sino de gestionar su integración con transparencia, eficiencia y previsión.
Lo que realmente sabemos
La historia de los centros de datos está llena de medias verdades, alarmismos y, en ocasiones, errores garrafales como el de Cerrillos. Pero también hay avances reales en eficiencia y gestión.
Lo que es cierto:
- El consumo de agua de los centros de datos es un problema legítimo, especialmente en zonas áridas, pero no ha alcanzado las proporciones apocalípticas que algunos afirman.
- Las tarifas eléctricas residenciales no están siendo impulsadas al alza por los centros de datos; de hecho, los estados con más centros tienen tarifas más bajas y estables.
- La eficiencia de la IA mejora a un ritmo vertiginoso, lo que permite más inteligencia con menos energía.
- Existen riesgos no nulos (red, agua, incendios) que requieren una gobernanza cuidadosa, no pánico.
La próxima vez que alguien te cuente que un centro de datos va a dejar sin agua a tu ciudad o a duplicar tu factura de luz, pregúntale por los datos. Y si menciona el libro de Karen Hao, recuerda: hasta los expertos cometen errores de un factor 1.000.
