RedacciónDurante años, la llamada “nube” se presentó como una abstracción. Algo intangible, limpio, casi etéreo. Pero la realidad es otra: detrás de cada consulta, cada imagen generada o cada modelo de inteligencia artificial, hay infraestructura física que consume energía, utiliza agua y libera calor. Y ese calor, ahora, empieza a ser medido.
Una investigación reciente difundida en repositorios científicos —aún sin revisión por pares— plantea un dato que encendió alarmas: la operación de grandes centros de datos podría estar asociada a aumentos de temperatura en la superficie terrestre de hasta 9 °C en áreas cercanas. El promedio observado rondaría los 2 °C, con un radio de influencia que podría extenderse hasta 10 kilómetros.
El estudio, basado en datos satelitales, no mide directamente la temperatura del aire —la que perciben las personas— sino la temperatura de la superficie. Es una diferencia clave. Pero aun así, el hallazgo no es menor: sugiere que la infraestructura digital, lejos de ser neutra, tiene un impacto térmico local medible.
La advertencia llega en un contexto donde otros organismos ya venían señalando el problema desde otro ángulo. La Agencia Internacional de Energía proyecta que el consumo eléctrico global de los centros de datos podría duplicarse hacia 2030, alcanzando niveles cercanos a los 945 TWh anuales. Eso equivale a casi el 3% de la demanda eléctrica mundial.
El punto crítico no es solo cuánto consumen, sino dónde. Estos centros suelen concentrarse en regiones específicas, generando una presión intensa sobre redes eléctricas locales, sistemas de agua y entornos urbanos. Lo que a escala global parece manejable, a nivel local puede volverse crítico.
El impacto hídrico también está bajo la lupa. Un estudio publicado en la revista científica Nature Sustainability advierte que el crecimiento de la inteligencia artificial incrementa de forma significativa tanto el consumo energético como la huella hídrica de los centros de datos, especialmente en regiones cálidas donde la refrigeración exige mayores recursos. El agua, en muchos casos, es utilizada para enfriar servidores que funcionan de manera constante.
Desde Europa, la Comisión Europea también encendió señales de alerta. Sus proyecciones indican que para 2030 los centros de datos podrían representar entre el 3% y el 4% del consumo eléctrico global, mientras que el uso de agua asociado podría alcanzar miles de millones de metros cúbicos anuales. En respuesta, ya se avanzó en esquemas de reporte obligatorio de eficiencia energética y sostenibilidad.
El calor, en este contexto, no es un detalle menor. La Agencia de Protección Ambiental de Estados Unidos explica que las llamadas “islas de calor” elevan las temperaturas urbanas, reducen el enfriamiento nocturno y aumentan la demanda energética. A esto se suman efectos sanitarios: la Organización Mundial de la Salud advierte que el calor extremo incrementa riesgos cardiovasculares, respiratorios y metabólicos, además de favorecer cuadros de agotamiento y golpe de calor.
La evidencia científica respalda esa preocupación. Investigaciones en revistas como Environment International muestran que las zonas con mayor intensidad de calor urbano registran más internaciones por causas cardiovasculares durante eventos extremos, especialmente en adultos mayores.
En ese marco, el concepto de “isla de calor de datos” puede ser nuevo, pero el problema de fondo no lo es. La novedad radica en identificar a los centros de datos como un nuevo actor en esa dinámica.
Sin embargo, no todo el panorama es necesariamente negativo. Parte del calor generado por estos sistemas podría ser reutilizado. Estudios en energía sostenible señalan que el calor residual de los centros de datos podría emplearse para calefacción urbana o procesos industriales, mejorando la eficiencia general del sistema. El desafío, como suele ocurrir, es político y económico: requiere planificación, inversión y regulación.
Lo que queda claro es que la inteligencia artificial ya no puede pensarse solo como software. Es infraestructura, territorio y consumo. Y en ese proceso, empieza a mostrar una contradicción cada vez más evidente: mientras se presenta como una herramienta para optimizar el mundo, también genera nuevas presiones sobre recursos básicos.
La discusión recién empieza, pero el eje ya cambió. La pregunta no es si la inteligencia artificial va a crecer —eso parece inevitable— sino bajo qué condiciones, con qué controles y quién asume los costos de ese crecimiento.
