Los recuros naturales y las tecnologias disruptivas no van de la mano. Detrás de cada modelo entrenado, de cada consulta respondida, hay cobre extraído en minas, litio bombeado desde salares, tierras raras refinadas en cadenas industriales complejas y millones de litros de agua evaporándose para enfriar servidores que nunca dejan de funcionar. La inteligencia artificial no flota, pesa, ocupa espacio y consume, en cantidades que apenas empezamos a medir con precisión, los mismos recursos finitos que disputan la agricultura, la vivienda y la industria.
Dentro de este contexto, el agua es quizás el recurso cuyo consumo resulta más utilizado para quien nunca ha entrado a un centro de datos. Los servidores generan calor constante y ese calor debe disiparse para que los chips pueden superar los 80 grados centígrados y no colapsen. En 2025, los centros de datos del mundo consumieron 222.000 millones de litros de agua solo para refrigeración, según la consultora Rystad Energy, y un centro de datos de hiperescala puede llegar a usar hasta 19 millones de litros diarios, el equivalente al consumo de una ciudad de 50.000 habitantes en una sola jornada.
Por esto, ese número no incluye el agua indirecta que se necesita para generar la electricidad que alimenta esos servidores y para fabricar los propios chips, un uso indirecto que en Estados Unidos puede duplicar el consumo directo. Las proyecciones apuntan a que ese consumo total podría triplicarse hacia 2030, aunque conviene matizar que google estimó en 2025 que procesar una consulta promedio en Gemini consume apenas cinco gotas de agua, una cifra que confirma que la eficiencia mejora, pero que no alcanza a compensar el crecimiento explosivo del volumen de consultas y del entrenamiento de nuevos modelos.
La electricidad sigue una curva todavía más pronunciada, la agencia internacional de energía calcula que los centros de datos consumen hoy entre 1,5% y 2% de la electricidad mundial, una cifra que se duplicaría para 2030 y solo en 2025, su consumo global alcanzó unos 448 teravatios-hora, lo que si los centros de datos fueran un país los situaría en el undécimo lugar del planeta por consumo eléctrico, por delante de naciones industrializadas de tamaño medio.
En Estados Unidos, donde se concentra buena parte del entrenamiento de los modelos más grandes, los centros de datos ya representan 4,4% de la electricidad nacional y se proyecta que lleguen a 9% en 2030, apenas en 2023 su consumo equivalía al de todo el país de Irlanda. España. Un mercado mucho más pequeño, recibió solicitudes de conexión a la red eléctrica por 126 gigavatios para nuevos centros de datos, cuando el gobierno solo había previsto reservar 2,5 gigavatios de capacidad hasta 2030, una brecha que por sí sola explica por qué varios países europeos empiezan a legislar para frenar y ordenar estas instalaciones.
El tercer recurso, menos discutido en la conversación pública pero igual de determinante, son los minerales críticos. Un centro de datos de inteligencia artificial requiere entre 27 y 33 toneladas de cobre por megavatio instalado, cifra que sube hasta 47 toneladas en los clústeres dedicados a entrenamiento intensivo, sumando líneas de transmisión y subestaciones, la demanda total llega a entre 100 y 150 toneladas de cobre por cada megavatio. Los chips de más alto rendimiento dependen, cada vez más, del nitruro de galio y se estima que la demanda de los centros de datos podría absorber más del diez por ciento del suministro mundial de galio hacia el 2030.
El litio impulsado tanto por la electrificación como por la digitalización, verá su demanda global crecer 353% entre 2024 y 2040, según la Agencia Internacional de Energía. Y el cómputo necesario para entrenar los modelos de frontera se ha duplicado cada cinco o seis meses desde el 2010, un ritmo muy superior al que alguna vez describió la Ley de Moore para los semiconductores, lo que significa que cada nueva generación de modelos exige de manera casi automática más cobre, más litio y más tierras raras que la anterior.
Esa aceleración material choca además con una concentración geopolítica preocupante China domina la refinación de minerales críticos con una participación promedio cercana al 72% para el 2025, excluyendo las tierras raras, donde su control es todavía mayor.
La región latinoamericana con más de la mitad de las reservas mundiales conocidas de litio concentradas en Argentina, Chile, Bolivia y Brasil, ostentando las segundas mayores reservas de tierras raras del planeta, ocupa un lugar estratégico en esta ecuación que apenas empieza a comprender su propio peso negociador.
Por eso, nada de esto convierte a la inteligencia artificial en una tecnología a evitar, convertirla en villana sería tan simplista como seguir llamándola nube. Pero sí exige abandonar la ficción de que se trata de una industria inmaterial, exenta de las mismas preguntas que durante siglo y medio le hemos hecho a la minería, a la generación eléctrica y a la gestión del agua. Un sistema que consume recursos finitos a esta escala no puede quedar fuera del marco regulatorio ambiental.
Por: Ysaias J. Tamarez.
En fecha 23/09/2026.
La entrada Los recursos naturales que consume la inteligencia artificial se publicó primero en El Nuevo Diario (República Dominicana).
