¿Cuántos litros de agua se necesitan para generar una imagen con estilo Ghibli? La creación de imágenes con IA está causando un aumento en el consumo de agua en los centros de datos.

En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha revolucionado la forma en que se crea contenido digital, desde generadores de texto e imágenes que imitan estilos artísticos como los de Studio Ghibli.

Estas herramientas permiten que cualquier persona cree ilustraciones detalladas en segundos, abriendo un abanico de posibilidades creativas.

Sin embargo, hay un costo ambiental invisible detrás de estos avances tecnológicos: el uso masivo de agua.

El proceso de generar imágenes con IA no solo requiere poder de cómputo, sino también una enorme cantidad de agua para enfriar los centros de datos que procesan las solicitudes.

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El consumo está teniendo impacto especialmente en regiones que ya enfrentan crisis hídricas.

Cuando se genera una imagen utilizando plataformas como DALL·E o Stable Diffusion, el sistema que alimenta estas herramientas depende de enormes centros de datos para procesar las solicitudes.

Estos centros de datos operan con grandes cantidades de energía, lo que genera calor. Para evitar el sobrecalentamiento de los servidores, se utilizan sistemas de refrigeración basados en agua.

Cada vez que se genera una imagen, estos sistemas de refrigeración se activan, lo que incrementa el consumo de agua.

Según un informe conjunto de la Universidad de Colorado Riverside y la Universidad de Texas Arlington, retomado por El Economista, cada imagen generada por inteligencia artificial puede consumir entre dos y cinco litros de agua.

Aunque esto puede parecer poco, el impacto acumulado se vuelve grande a medida que la demanda de imágenes con IA sigue creciendo.

La popularidad de las herramientas generadoras de imágenes ha crecido de forma exponencial, especialmente con el auge del estilo de Studio Ghibli, conocido por su trazo artesanal y colores vibrantes.

Según el MIT Technology Review, el consumo de agua en los centros de datos ha aumentado un 30% en los últimos cinco años debido a la expansión de los modelos de IA.