El director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, comparó el consumo de agua de ChatGPT con la producción de una almendra en un intento por aclarar las críticas sobre el impacto ambiental de la inteligencia artificial.
La afirmación llegó durante el primer episodio del podcast Sources, conducido por el periodista Alex Heath, donde el ejecutivo abordó el creciente rechazo público hacia el desarrollo acelerado de esta tecnología y sus centros de datos.
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Qué dijo Altman sobre el consumo de agua de ChatGPT
Altman sostuvo que hicieron falta 38.000 consultas a ChatGPT para igualar la cantidad de agua utilizada en la producción de una sola almendra cultivada en California. El directivo enmarcó el dato dentro de lo que llamó una “contabilidad total del agua”, que contempla todo el proceso productivo y no solo el funcionamiento interno de un centro de datos.
“Vi un asunto circular sobre el consumo de agua de ChatGPT. Y cada vez que ejecutas una consulta, es como si tuvieras la ducha durante unas seis horas y el agua nunca volviera”, relató Altman al presentador del podcast.
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El ejecutivo reconoció que citaba la cifra de memoria y que podía no ser exacta, aunque insistió en que se acercaba bastante a la realidad. También apuntó, con cierto tono irónico, que quienes comen varias almendras de una sola vez no sienten que estén haciendo algo grave desde el punto de vista hídrico, a diferencia de la percepción negativa que suele rodear a los centros de datos.
“Es cierto que los centros de datos en su momento usaron refrigeración por evaporación, pero no lo han hecho en mucho tiempo. Un centro de datos moderno muy grande usa la misma cantidad de agua que un edificio de oficinas”, agregó Altman, quien calificó el reclamo ambiental como “un meme sólido y difícil de refutar” que, a su juicio, “no resiste ningún escrutinio”.
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Qué dicen las investigaciones sobre el consumo de agua de ChatGPT
Diversos medios especializados pusieron en duda la precisión de la cifra ofrecida por Altman. Según estimaciones vinculadas a investigadores del Servicio Geológico de Estados Unidos, producir una almendra californiana demanda en promedio 1,1 galones de agua, unos 4,16 litros (1,1 galones).
Considerando que el propio Altman había estimado antes que cada consulta a ChatGPT consume entre 1 y 50 mililitros de agua bajo técnicas de enfriamiento más antiguas, el cálculo real arrojaría una equivalencia de entre 85 y 5.500 consultas por cada almendra, muy lejos de las 38.000 que mencionó en el podcast.
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¿Cuánta agua usa realmente ChatGPT? No existe una cifra única y consensuada, pero un estudio citado por National Geographic estimó que generar un texto de 100 palabras consume en promedio 519 mililitros, el equivalente a una botella. Las estimaciones varían según la tecnología de refrigeración empleada y el tipo de centro de datos.
Ese mismo informe, elaborado en conjunto por The Washington Post y la Universidad de California en Riverside, calculó que si el 10% de la población activa de Estados Unidos usara ChatGPT semanalmente, el consumo anual de agua superaría los 435 millones de litros, una cantidad suficiente para abastecer durante un día y medio a todos los hogares de un estado del tamaño de Rhode Island.
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Cada respuesta de 100 palabras generada por ChatGPT implica además un consumo promedio de 0,14 kilovatios-hora, equivalente a alimentar 14 bombillas LED durante una hora. Multiplicado por millones de usuarios, el gasto energético adquiere una escala considerable: si el 10% de los trabajadores estadounidenses usara la herramienta semanalmente, el consumo eléctrico anual equivaldría al de todos los hogares de Washington D.C. durante 20 días.
Este incremento en la demanda ya generó tensiones en las redes eléctricas locales de estados como Georgia, Arizona y Texas, donde los costos más bajos de electricidad atrajeron a empresas tecnológicas que construyen centros de datos a ritmo acelerado.
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En Fayette County, Georgia, un sitio consumió 29 millones de galones de agua en 15 meses, mientras que en Morgan County los vecinos denunciaron que el agua de la zona se volvió turbia tras la instalación de un desarrollo similar.
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