Opinión
Según el Ministerio de Recursos Hídricos de China, este país cuenta con casi una quinta parte de la población mundial, pero solo con alrededor del 6 por ciento de los recursos de agua dulce del mundo.
Esto plantea a los planificadores de Beijing un problema complejo: ¿cómo sustentar al 20 por ciento de la humanidad, más del 18 por ciento de la producción económica mundial y una economía digital en expansión, con unos recursos hídricos desproporcionadamente escasos?
La situación se complica aún más porque las regiones más desarrolladas económicamente de China no son necesariamente aquellas donde el agua es más abundante.
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Ahora, Beijing quiere aumentar considerablemente la capacidad computacional dedicada a la inteligencia artificial (IA). Esto plantea otra pregunta fundamental: ¿puede China ampliar su infraestructura de IA sin agravar su actual crisis hídrica?
China está apostando fuerte por la infraestructura de IA
En los próximos cinco años, China se prepara para ampliar su infraestructura nacional de centros de datos de inteligencia artificial en aproximadamente 2 billones de yuanes, o 295 mil millones de dólares. El plan crearía centros de computación interconectados y dependería en gran medida de proveedores de tecnología nacionales.Rystad Energy estima que la capacidad instalada de los centros de datos de China alcanzará unos 32 gigavatios a finales de 2025 y podría superar los 60 gigavatios para 2030. El consumo de electricidad de los centros de datos podría llegar a 289 teravatios-hora para 2030, más del doble de los niveles de 2025. Se espera que la inteligencia artificial y la computación de alto rendimiento impulsen gran parte de ese crecimiento.
Sin embargo, la electricidad es solo la mitad de la ecuación de la infraestructura. Dado que los servidores de IA generan enormes cantidades de calor, los centros de datos deben recurrir a tecnologías de enfriamiento que requieren cantidades sustanciales de agua.
Los centros de datos de China ya tienen un problema de agua
Un estudio de 2025 publicado en Applied Energy ofrece quizás la advertencia más clara.Los investigadores estimaron que los centros de datos de China consumieron aproximadamente 15.7 mil millones de metros cúbicos de agua en 2022, lo que equivale a alrededor del 2.7 por ciento del consumo total de agua del país. Aún más significativo es que los investigadores descubrieron que el 72 por ciento de la capacidad computacional de China se encontraba en regiones que padecen una grave escasez de agua.
El régimen chino ha estado tratando de trasladar la capacidad computacional desde las regiones orientales, que se encuentran saturadas, hacia las provincias occidentales, donde la electricidad —en particular la electricidad renovable— está más fácilmente disponible.
La estrategia tiene sentido desde una perspectiva energética, pero no tanto desde el punto de vista del abastecimiento de agua. El mismo estudio reveló que la estrategia china de “datos en el este y computación en el oeste” podría aumentar las presiones sobre la huella hídrica en regiones occidentales con escasez de agua, como Gansu y Ningxia.
El desequilibrio entre el suministro de agua de China y las crecientes necesidades de enfriamiento es evidente. Beijing está resolviendo un cuello de botella al tiempo que crea otro.
Trasladar los datos al oeste no traslada el agua
Este es el problema central de la estrategia de China. Las provincias occidentales cuentan con vastos recursos solares y eólicos, así como con enormes áreas disponibles para la construcción de centros de datos. Sin embargo, algunas partes del oeste también se encuentran entre las regiones más secas de China.Esto genera una disyuntiva fundamental, ya que China no puede simplemente destinar más agua a la IA sin perjudicar a otros sectores clave. El agua utilizada para enfriar un centro de datos de IA compite, directa o indirectamente, con las necesidades agrícolas, industriales, municipales y ecológicas.
La agricultura representó alrededor del 62 por ciento del consumo total de agua de China en 2025, en comparación con el 16 por ciento de la industria y el 15.8 por ciento del consumo doméstico. El consumo nacional total de agua alcanzó aproximadamente 594.45 mil millones de metros cúbicos. El predominio de la agricultura es importante porque la seguridad alimentaria es una prioridad estratégica para Beijing.
Por otro lado, China está mejorando su eficiencia. El consumo de agua por cada 10,000 yuanes de PIB disminuyó un 4.5 % en 2025, mientras que el consumo de agua por cada 10,000 yuanes de valor agregado industrial se redujo un 7.2 %.
Esos avances son significativos, pero la eficiencia no puede eliminar la escasez.
Si la computación basada en inteligencia artificial crece con la suficiente rapidez, un centro de datos puede llegar a ser más eficiente en el uso del agua, incluso si el sector en su conjunto consume más agua.
Ese es el peligro.
Se observan grandes paneles solares en una planta de energía solar en Hami, en la región noroeste de Xinjiang, China, el 8 de mayo de 2013. (STR/AFP vía Getty Images).China busca que la IA sea más ecológica
Beijing se ha fijado el objetivo de que el 80 por ciento de la electricidad de sus centros de datos provenga de energía verde para el 2030, frente al 11 por ciento previsto para el 2023. Sin embargo, los analistas señalan que las cargas computacionales altamente variables de la IA dificultan la integración fluida de los centros de datos con los sistemas de energía renovable.El gobierno también está promoviendo una mayor eficiencia en los centros de datos mediante la mejora de la eficacia en el uso de la energía y el agua. Esa tecnología puede marcar una gran diferencia.
El estudio de Applied Energy reveló que las mejoras simultáneas en la eficiencia energética, la eficiencia hídrica y la descarbonización de la red eléctrica podrían reducir la huella hídrica nacional de los centros de datos de China entre un 51.5 % y un 58.3 % para el año 2050, en comparación con un escenario de statu quo.
El auge de la IA podría superar las ganancias en eficiencia
La industria de los centros de datos de China se está expandiendo a medida que crece la demanda de IA. Los mismos avances tecnológicos que hacen que la IA sea más útil también aumentan la demanda de potencia computacional.Rystad Energy prevé que el consumo de electricidad de los centros de datos chinos crezca aproximadamente un 19 por ciento anual entre 2025 y 2030. Sin embargo, es posible que esas mejoras en la eficiencia no compensen las consecuencias hídricas del rápido aumento de la capacidad computacional.
El resultado podría ser un patrón económico ya conocido: máquinas más eficientes, por un lado, pero un mayor número de esas máquinas, por el otro.
¿Qué sucedería si el agua se convirtiera en el cuello de botella?
Si el agua escasea en los principales centros de IA, China podría verse presionada a restringir los lugares donde se construyen nuevos centros de datos. Eso podría aumentar los costos de infraestructura y obligar a las empresas a trasladar la capacidad computacional hacia regiones con mayor disponibilidad de agua.También podría aumentar la competencia entre la agricultura, las ciudades y las empresas manufactureras y tecnológicas. Esto es importante porque la economía de China ya depende en gran medida de industrias que consumen mucha agua y de la producción de alimentos.
China puede construir embalses, acueductos, sistemas de transferencia de agua, plantas de reciclaje e infraestructura industrial cada vez más eficiente. Puede obligar a las industrias a cumplir con los objetivos de eficiencia establecidos por el Estado. Sin embargo, no puede producir agua dulce a la escala necesaria para satisfacer las demandas subyacentes de la IA, la industria, la agricultura y el uso público.
En última instancia, el agua está limitada por la geografía y el clima, y podría convertirse en una de las limitaciones menos visibles, pero más importantes, para la expansión de la inteligencia artificial en China a lo largo de la década de 2030.
Las opiniones expresadas en este artículo son del autor y no reflejan necesariamente los puntos de vista de The Epoch Times.
