Todo comenzó con una demostración, una simple instrucción de texto convertía una foto cualquiera en una escena digna del universo de Ghibli de Hayao Miyazaki. Bastaron unos segundos para que miles de usuarios se sumaran a la tendencia y llenaran las redes sociales con retratos mágicos, colores suaves y paisajes encantados.
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Todo comenzó con una demostración, una simple instrucción de texto convertía una foto cualquiera en una escena digna del universo de Ghibli de Hayao Miyazaki. Bastaron unos segundos para que miles de usuarios se sumaran a la tendencia y llenaran las redes sociales con retratos mágicos, colores suaves y paisajes encantados.
Pero lo que parecía un gesto inofensivo terminó por poner en jaque los servidores de OpenAI y provocar un pedido insólito de su CEO, Sam Altman, frenar las constantes creaciones de imágenes a partir de la IA debido a que su equipo necesitaba “dormir”.
El detrás de la IA
El reciente boom de generación de imágenes al estilo Studio Ghibli con inteligencia artificial duró apenas unos días. El CEO de OpenAI, creadores de ChatGPT, anunció la función el 25 de marzo, pero tres días después tuvo que restringirla debido a la demanda masiva. "¿Pueden dejar de generar imágenes? Esto es una locura. Nuestro equipo necesita dormir", declaró en redes sociales.
La frase no tardó en viralizarse. El pedido, que mezclaba humor y preocupación técnica, reflejaba la magnitud del problema sobre un eventual colapso progresivo del sistema de procesamiento gráfico que da soporte a ChatGPT.
El fenómeno no solo reveló el entusiasmo del público por la creatividad de la IA, sino también un problema subyacente: el enorme consumo de recursos que requiere esta tecnología. La avalancha de solicitudes sobrecalentó los procesadores, reavivando el debate sobre el impacto ambiental de los sistemas de inteligencia artificial.
El dilema del agua y la energía
Uno de los mayores desafíos es el enfriamiento de los centros de datos donde operan estos modelos. Para evitar el sobrecalentamiento, se utilizan sistemas de refrigeración, principalmente con agua, ya que es más eficiente para absorber el calor. Según un estudio de la Universidad de California, ChatGPT consume aproximadamente 500 mililitros de agua por cada 100 palabras procesadas. Sin embargo, esta cifra varía según factores como la técnica de refrigeración, el tamaño del centro de datos e incluso la ubicación del usuario.
Shaolei Ren, profesor de la misma universidad, explica que la huella hídrica y energética de una respuesta de IA depende de la localización del centro de datos y de qué tan cerca esté el usuario de la infraestructura.
Empresas como Google han intentado reducir su impacto ambiental mediante técnicas de refrigeración más eficientes. Sin embargo, según un informe de Dgtl Infra, los centros de datos siguen dependiendo en gran medida del agua potable, y las prácticas de reutilización tienen un "límite en el tiempo".
Mientras la inteligencia artificial sigue avanzando, su crecimiento exponencial plantea una pregunta incómoda: ¿estamos dispuestos a asumir el costo ambiental que conlleva? La efímera moda de las imágenes al estilo Ghibli fue solo un recordatorio de que, detrás de cada innovación tecnológica, hay un consumo de recursos que no siempre es visible.
El alto costo del enfriamento de centros de datos
Para el consumo energético, los centros de datos necesitan sistemas de refrigeración debido al calor extremo generado por la IA.
- Enfriamiento por agua: OpenAI utiliza más de 2 litros de agua por cada 50 consultas para mantener sus servidores a temperatura estable.
- Uso de agua salada: Algunos centros están optando por agua de mar para reducir el impacto en el agua dulce. Sin embargo, su adopción no es total y sigue siendo un desafío.
- Evaporación y pérdida de agua: El calor provoca que grandes volúmenes de agua se evaporen, lo que podría afectar ecosistemas marinos y el equilibrio ecológico.
Si esta demanda sigue en aumento, podríamos enfrentar un escenario donde extraer agua del océano se convierta en una necesidad crítica para mantener la IA en funcionamiento.
Dado que la mayoría de la vida marina habita en aguas costeras, el exceso de extracción de agua salada podría agravar problemas como el blanqueamiento de corales y el colapso de ecosistemas costeros.
¿Es posible una IA más sostenible?
Aunque el impacto ambiental de la IA es alto, algunas empresas ya buscan soluciones:
- Enfriamiento sostenible: Prueban reutilización de calor y agua salada.
- Hardware reparable: Laptops como el Asus Strix Scar 18 (2025) o Lenovo ThinkPad permiten actualizar componentes, alargando su vida útil.
- Energías renovables: Prototipos de portátiles solares podrían ser viables con procesadores de bajo consumo.
La sostenibilidad y reparabilidad son clave. La IA no es el único problema, pero su huella ecológica exige acciones urgentes.