IA sedienta: la verdad detrás del agua que enfría la inteligencia artificial
Keywords:
inteligencia artificial, centros de datos, refrigeración, sostenibilidad cultural, consumo energético, impacto ambientalAbstract
La expansión de la inteligencia artificial ha generado preocupaciones sobre su supuesto consumo excesivo de agua, especialmente en los centros de datos que alojan sus modelos. Sin embargo, el uso del recurso hídrico se da principalmente en sistemas de refrigeración de circuito cerrado, donde la mayor parte del agua se recircula y solo una fracción mínima se pierde por evaporación. El análisis técnico muestra que el impacto ambiental más significativo de la IA no es hídrico, sino energético, debido a la alta demanda eléctrica que requiere su operación. En este contexto, la sostenibilidad depende del uso de energías renovables y de innovaciones que optimicen la eficiencia térmica y energética de la infraestructura digital.
Author Biographies
Andrés Felipe Lombana Melo
Estudiante de Ingeniería de Sistemas
Universidad Mariana
Sergio Luis Morillo Bedoya
Estudiante de Ingeniería de Sistemas
Universidad Mariana
Sebastián Felipe Moreno Martínez
Estudiante de Ingeniería de Sistemas
Universidad Mariana
References
ASHRAE, American Society of Heating, Refrigerating, and Air-Conditioning Engineers. (2024). 2021 Equipment Thermal guidelines for data processing environments. https://www.ashrae.org/file%20library/technical%20resources/bookstore/supplemental%20files/therm-gdlns-5th-r-e-refcard.pdf
Google. (2024). Environmental report. https://www.gstatic.com/gumdrop/sustainability/google-2024-environmental-report.pdf
International Energy Agency (IEA). (2023). World Energy Outlook 2023. https://www.iea.org/reports/world-energy-outlook-2023
Karimi, L., Yacuel, L., Degraft-Johnson, J., Ashby, J., Green, M., Renner, M., Bergman, A., Norwood, R., & Hickenbottom, K. L. (2022). Water-energy tradeoffs in data centers: A case study in hot-arid climates. Resources, Conservation, and Recycling, 181. https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2022.106194
U.S. Department of Energy. (2024). Best practices guide for energy-efficient data center design. https://www.energy.gov/femp/articles/best-practices-guide-energy-efficient-data-center-design
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