El reto del tratamiento de agua detrás del auge de los centros de datos de IA: cómo la refrigeración, el agua regenerada, los ciclos de concentración y la gestión de salmueras definen el consumo hídrico a hiperescala

La pregunta sobre el agua de la IA suele estar mal planteada

Preguntar «¿cuánta agua consume un centro de datos de IA?» parece razonable, pero desde el punto de vista de ingeniería es una pregunta incompleta. El consumo de agua no es una propiedad fija de la computación. Surge de una cadena de decisiones: densidad térmica del rack, temperatura de los chips, refrigeración por aire o direct-to-chip, forma final de rechazo de calor, clima local, calidad del agua disponible, número de veces que esa agua puede concentrarse con seguridad, tratamiento necesario para hacerlo posible y destino de la purga o del concentrado de membranas.

La cuestión ya ha pasado del terreno puramente corporativo al de la planificación de infraestructuras. El Water Reuse Action Plan 2.0 de la EPA de Estados Unidos incluye de forma explícita la ampliación del uso de agua reciclada para refrigeración industrial y de centros de datos. Berkeley Lab, por su parte, estima que los centros de datos podrían representar alrededor del 11,8% del consumo eléctrico de Estados Unidos en 2030, con un rango de escenarios de 9,5% a 15,3%. Otro estudio de Berkeley Lab encontró diferencias superiores a 10.000 veces en el uso de agua a nivel de carga de trabajo, debido a la eficiencia del servidor, la intensidad hídrica de la red eléctrica, la utilización, la tecnología de refrigeración, la eficiencia de la instalación y el clima.

Por tanto, no existe un único valor universal de «litros por kWh de IA» separado del lugar y de la arquitectura. Este artículo construye un modelo transparente de 300 MW de carga IT continua y compara Northern Virginia/Loudoun, Dallas–Fort Worth y Phoenix. Las fracciones de rechazo evaporativo, la química de las aguas de aporte y algunas recuperaciones de membrana son hipótesis de ingeniería, no datos operativos divulgados por centros concretos.

La conclusión central es:

La mejor estrategia hídrica para un nuevo campus de IA normalmente no empieza buscando más agua. Empieza reduciendo la cantidad de calor que realmente necesita rechazo evaporativo y, después, diseñando un tratamiento fit-for-purpose para la carga húmeda restante.

Esta lógica es coherente con el recurso de Atlas WTS sobre refrigeración y estrategia hídrica de centros de datos.

Modelo de referencia de 300 MW

Con 300 MW IT durante 8.760 h/año:

$$E_{IT}=300\ MW\times8{,}760\ h=2.628\ TWh/y$$

Para el caso húmedo se adopta una carga de rechazo térmico media de 330 MW. Con un calor latente de vaporización de aproximadamente 0,675 kWh/kg:

$$E_{100\%}\approx4.283\ GL/y$$

Si las fracciones anuales de rechazo húmedo son 60% en Virginia, 75% en Texas y 90% en Arizona:

$$E_{site}=4.283\times f_{wet}$$

Sitio	Fracción húmeda supuesta	Evaporación anual	WUE atribuible a evaporación
Northern Virginia	60%	2,57 GL/y	0,98 L/kWh-IT
Dallas–Fort Worth	75%	3,21 GL/y	1,22 L/kWh-IT
Phoenix	90%	3,85 GL/y	1,47 L/kWh-IT

Estos valores son una línea base de exposición para un sistema que todavía depende mucho del rechazo húmedo; no son WUE reales de instalaciones existentes. Microsoft comunicó un WUE medio de 0,27 L/kWh en 2025 y AWS aproximadamente 0,12 L/kWh. ASHRAE sitúa direct-to-chip y los circuitos de agua templada como una vía principal para reducir o eliminar la evaporación en muchos climas.

Los WUE corporativos son útiles como benchmark, pero no dimensionan por sí solos una planta. Dos centros con el mismo WUE anual pueden tener perfiles radicalmente diferentes: uno puede consumir poca agua de manera continua y otro casi nada durante nueve meses, pero exigir un gran caudal pico en las semanas más cálidas. Para diseño deben separarse, como mínimo, consumo anual, caudal máximo de aporte, caudal máximo de purga/concentrado y química estacional durante ese pico.

La arquitectura térmica está aguas arriba del tratamiento de agua: reducir el porcentaje de calor que llega a una torre reduce a la vez aporte, reactivos, purga y carga de permiso.

Tres límites de análisis: agua del sitio, agua de origen y descarga

Agua del sitio

$$W_{site}=W_{cooling}+W_{humidification}+W_{domestic}+W_{treatment\,loss}$$

Agua de origen

$$W_{source}=W_{site}+E_{facility}\times I_{grid,water}$$

La intensidad hídrica de la red eléctrica importa. Un centro puede reducir la evaporación local y, al mismo tiempo, aumentar el consumo eléctrico. Eso no invalida la refrigeración seca, pero obliga a calcular el efecto aguas arriba en vez de asumirlo.

Cuenca y descarga

$$W_{residuals}=W_{blowdown}+W_{RO/NF\,reject}+W_{regeneration\,waste}+W_{chemical\,residuals}$$

Esta tercera frontera distingue entre ahorro real y traslado del problema. Un sistema puede reducir el consumo de agua potable y generar una purga muy salina, o estabilizar la química con RO y crear otro concentrado que necesita alcantarillado, inyección, MLD o ZLD.

Figura G — Un WUE bajo dentro de la parcela no equivale automáticamente a una huella hídrica total nula.

La IA cambia primero la refrigeración y después la planta de agua

Arquitectura	Agua en sitio	Energía de refrigeración	Sensibilidad climática	Capacidad para alta densidad IA	Implicación hídrica
Aire + chiller/dry rejection	Baja	Media–alta	Alta	Limitada	Química abierta relativamente simple, mayor carga mecánica
Torre evaporativa	Alta	Generalmente baja	Muy alta	Depende del circuito secundario	Máxima carga de incrustación, corrosión, biofouling y purga
Direct-to-chip + CDU	Depende del rechazo final; casi cero con seco	Baja	Menor con agua templada	Alta	Química estricta en circuito cerrado y, si existe torre, química abierta
Immersion + dry	Muy baja	Baja	Relativamente baja	Muy alta	Compatibilidad del fluido dieléctrico y del intercambiador

El marco ASHRAE 2026 considera el direct-to-chip una solución principal para IA/HPC y señala que los circuitos templados pueden hacer viable el rechazo seco sin chiller en muchos climas. El resultado correcto no es «agua siempre mejor» ni «cero agua siempre mejor», sino una optimización conjunta de energía, clima, temperatura de suministro y disponibilidad hídrica.

Figura D — Posiciones conceptuales, no promedios del sector.

La torre de refrigeración es un reactor de química del agua

En un sistema bien mantenido, ignorando drift y fugas:

$$COC\approx\frac{M}{B}$$ $$B=\frac{E}{COC-1}$$ $$M=E\frac{COC}{COC-1}$$

DOE indica que muchos sistemas trabajan alrededor de 2–4 COC y que 6 o más puede ser posible con tratamiento adecuado. El beneficio hidráulico, sin embargo, tiene rendimientos decrecientes.

COC	Makeup / Evaporation	Blowdown / Evaporation
2	2,000	1,000
3	1,500	0,500
4	1,333	0,333
5	1,250	0,250
6	1,200	0,200
8	1,143	0,143
10	1,111	0,111

Pasar de COC 3 a 5 reduce el aporte alrededor de 16,7% y la purga 50%. Pasar de 5 a 8 sólo reduce otro 8,6% de aporte. En cambio, para un soluto conservativo:

$$C_{circulating}\approx C_{makeup}\times COC$$

La concentración química sigue aumentando. Por eso el objetivo correcto es optimizar COC, no maximizarlo.

Figura B — La curva de ahorro se aplana; la concentración química continúa creciendo.

El calculador de balance de torre y LSI de Atlas WTS es útil precisamente porque obliga a mirar simultáneamente balance de masa y riesgo químico.

Los iones no se comportan igual

Calcio y alcalinidad están acoplados con el equilibrio carbonato y el stripping de CO₂. El sulfato puede concentrarse de forma aproximadamente conservativa hasta que aparecen límites de yeso u otras sales. La sílice depende de pH, temperatura, tiempo, Mg/Al y superficies; no existe un único límite universal. El cloruro se comporta de manera más conservativa y puede convertirse en la restricción de materiales. TOC, amonio y nutrientes no forman scale, pero aumentan demanda de oxidante y biofouling.

Así, el máximo COC permitido es, en la práctica, el menor de todos los límites activos: saturación mineral, sílice, cloruro/metales, biología, química del tratamiento y permiso de descarga.

Reclaimed water: la ventaja es lo que sustituye

El agua regenerada reduce la demanda de potable, pero no debe clasificarse automáticamente como «agua sucia». Loudoun Water ofrece un buen ejemplo. Su Broad Run Water Reclamation Facility utiliza clarificación primaria, tamizado fino, MBR, carbón activado y UV, y distribuye agua regenerada para usos no potables incluida refrigeración.

La comparación correcta es la química real:

$$Ca,\ Mg,\ alkalinity,\ SO_4,\ Cl,\ SiO_2,\ PO_4,\ NH_4,\ TOC,\ TSS,\ SDI,\ conductivity$$

más pH, temperatura, actividad microbiana, demanda de oxidante y variabilidad estacional.

Los siguientes valores son escenarios ilustrativos, no informes de las utilities locales:

Sitio / fuente	Ca	Mg	HCO₃	SO₄	Cl	SiO₂	TOC	NH₄-N
VA potable	40	10	90	35	25	8	2,0	0,05
VA reclaimed	45	12	100	45	50	10	4,0	0,5
TX potable	65	15	140	60	70	12	2,5	0,05
TX reclaimed	70	18	150	80	100	14	6,0	1,0
AZ potable	75	25	180	90	120	18	2,5	0,05
AZ reclaimed	85	28	190	110	160	20	7,0	1,5

Un proyecto real necesita al menos doce meses de datos y debe usar percentiles 90/95 para screening, no sólo medias anuales.

Figura C — Límites superiores de concentración sin reacción; no son predicciones de agua de torre real.

Tres casos de 300 MW

Balance de agua

Sitio	COC	Evaporación GL/y	Purga GL/y	Aporte GL/y	Aporte medio MGD
Virginia	3	2,570	1,285	3,854	2,790
Virginia	5	2,570	0,642	3,212	2,325
Virginia	8	2,570	0,367	2,937	2,125
Texas	3	3,212	1,606	4,818	3,487
Texas	5	3,212	0,803	4,015	2,906
Texas	8	3,212	0,459	3,671	2,657
Arizona	3	3,854	1,927	5,782	4,184
Arizona	5	3,854	0,964	4,818	3,487
Arizona	8	3,854	0,551	4,405	3,188

Figura A — A igual COC, la escala del sistema hídrico depende sobre todo del calor que todavía se rechaza por evaporación.

Virginia

Con el agua regenerada ilustrativa, a COC 5 el cloruro alcanza aproximadamente 250 mg/L y a COC 8 unos 400 mg/L. No son umbrales universales de corrosión, pero muestran que el paso a COC 8 necesita evaluar metalurgia, temperatura, pH e inhibidores. La ventaja estructural de Loudoun es la existencia real de infraestructura de agua regenerada de alta calidad. Una primera ruta razonable es filtración según necesidad, softening selectivo y conditioning, con COC 4–6 como zona de optimización inicial.

Texas

A COC 5 el caso ilustrativo llega a Ca 350 mg/L, HCO₃ 750 mg/L, Cl 500 mg/L, SiO₂ 70 mg/L, TOC 30 mg/L y NH₄-N 5 mg/L. A COC 8 la sílice supera 100 mg/L y el cloruro llega a 800 mg/L. Tres rutas merecen comparación: COC 3–4 con tratamiento limitado; softening/NF + COC 5–7; o D2C con rechazo seco/híbrido para reducir directamente la carga húmeda.

Arizona

En el caso de Arizona, a COC 5:

$$Ca=425\ mg/L$$ $$425\times2.497\approx1{,}061\ mg/L\ as\ CaCO_3$$ $$SiO_2\approx100\ mg/L,\qquad Cl^-\approx800\ mg/L$$

A COC 8:

$$SiO_2\rightarrow160\ mg/L$$ $$Cl^-\rightarrow1{,}280\ mg/L$$ $$HCO_3^-\rightarrow1{,}520\ mg/L$$

El incentivo hídrico para elevar COC es máximo precisamente donde la química hace más difícil hacerlo.

Figura F — El «techo químico» de COC cambia según la fuente y el sitio.

La paradoja del RO a caudal completo

En Phoenix a COC 8, la torre necesita:

$$M_{tower,COC8}=4.405\ GL/y$$

Con RO a 80% de recuperación:

$$Feed_{RO}=\frac{4.405}{0.80}=5.506\ GL/y$$

El rechazo RO sería:

$$1.101\ GL/y$$

mientras que la purga de torre es:

$$0.551\ GL/y$$

Figura E — El RO puede mejorar mucho la fiabilidad química, pero crea otra corriente concentrada y aumenta la captación aguas arriba.

No es un argumento contra RO. Es un argumento contra el supuesto de que RO + COC alto minimiza automáticamente el impacto total. Cuando el problema dominante es dureza, una separación selectiva puede ser más racional. El NF System Designer permite modelar rechazo monovalente/divalente y blending; el RO System Designer permite cerrar el balance de recuperación, permeado y concentrado.

$$\boxed{\text{Partial NF/RO + bypass}}$$

puede ser una mejor solución que full-flow RO.

Fit-for-purpose: no tratar el agua más de lo necesario

El objetivo de cooling water no es minimizar TDS a cualquier precio:

$$\min\left[C_{treatment}+C_{chemical}+C_{blowdown}+C_{energy}+C_{risk}\right]$$

no simplemente:

$$\min(TDS)$$

Tecnología	Función principal	Ventaja	Limitación principal
Softening químico	Ca, Mg, alcalinidad, parte de sílice	Maduro a gran caudal	Sludge y reactivos
IX Na-cycle	Ca, Mg	Simple, sin rechazo de membrana	Salmuera de regeneración; TDS permanece
UF	TSS, coloides, microbios, SDI	Protege NF/RO	No elimina sales disueltas
NF	Ca/Mg y multivalentes	Selectivo, menor presión	Concentrado; menor rechazo Na/Cl
RO	TDS, SO₄, Cl, sílice, TOC	Máxima estabilización	Energía, pretreatment y concentrado
GAC/BAC	TOC y carga biodegradable	Reduce demanda biológica/oxidante	Breakthrough y control biológico
Conditioning químico	Scale/corrosión/biofouling	Bajo CAPEX, ajustable	Residuales y dependencia de control

Una ruta de riesgo bajo puede ser Source → side-stream filtration → conditioning → tower. Un agua regenerada dura puede ser Reclaimed → UF → softening/NF → conditioning → COC 5–7. En un sitio con alta salinidad y estrés hídrico conviene evaluar Reclaimed → UF → partial NF/RO → blend → small wet trim, o directamente reducir la fracción húmeda mediante warm-water D2C + dry cooler.

Purga y concentrado: condicionantes de emplazamiento

Aumentar COC reduce volumen de purga, pero aumenta concentración. El balance de componente es:

$$\dot m_i=Q_M C_{M,i}-\text{precipitation/consumption}$$

Por tanto, COC alto reduce carga hidráulica al sewer pero eleva sales, sílice, riesgo de precipitación y dificultad de tratamiento posterior.

Destino	Ventaja	Riesgo principal
Sewer/POTW	Simple	Límites de TDS, Cl, temperatura, biocidas/metales y capacidad
Inyección profunda	Admite alta salinidad	Geología, UIC, integridad del pozo
Balsa de evaporación	Bajo consumo energético	Terreno, liner, lluvia, ecología
MLD	Alta recuperación	Aún deja concentrado final
ZLD	Casi elimina descarga líquida	Energía, scale, materiales, O&M
Cristalización	Residuo sólido final	Máxima energía y complejidad

El recurso Process/ZLD y el artículo ZLD como problema de secuenciación son relevantes porque el punto de transferencia de membranas a tratamiento térmico determina gran parte del coste final.

$$\text{liquid discharge}\rightarrow\text{electricity + chemicals + solids}$$

ZLD no significa impacto ambiental cero.

La paradoja agua–energía debe calcularse

$$WUE_{site}=\frac{W_{site}}{E_{IT}}$$ $$WUE_{source}=\frac{W_{site}+E_{facility}\times I_{grid,water}}{E_{IT}}$$

Para PUE 1,10 frente a 1,20 en 300 MW IT:

$$2.628\times(1.20-1.10)=0.2628\ TWh=262.8\ GWh/y$$

Con una intensidad hídrica marginal hipotética de 0,5 L/kWh:

$$262.8\times10^6\times0.5=131.4\ ML/y$$

Incluso esa cantidad puede ser muy inferior a varios GL/año de evaporación directa. Por eso no puede afirmarse de forma general que «el dry cooling sólo traslada el agua a la red» ni que «zero-site-water no tiene huella hídrica».

Marco de decisión de ingeniería

1. Determinar qué fracción de calor debe realmente rechazarse por evaporación. Modelar D2C, temperaturas, dry/wet-bulb, dry coolers, adiabatic trim y redundancia.
2. Ejecutar cuatro modelos en paralelo: Thermal Model, Water Balance, Water Chemistry y Residuals/Permit Model.
3. Caracterizar el agua durante todo el año, con percentiles 90/95 de Ca, Mg, alcalinidad, sílice, sulfato, cloruro, TOC, NH₄, TSS y conductividad.
4. Definir límites específicos de materiales, no un único máximo TDS: $SI_{CaCO_3}$, $SI_{CaSO_4}$, $[SiO_2]$, $[Cl^-]$, pH, ORP y restricciones de corrosión.
5. Optimizar COC:

$$\boxed{\min J=C_{annualized}+\lambda_1W_{fresh}+\lambda_2E+\lambda_3W_{source}+\lambda_4R_{chemistry}+\lambda_5R_{permit}}$$

6. Diseñar la salida de residuales antes de fijar la recuperación final.

La conclusión matemática y operativa es la misma:

El mejor COC normalmente no es el COC máximo.

Dirección recomendada para los tres escenarios

Tema	Virginia	Texas	Arizona
Arquitectura térmica	D2C + hybrid dry/wet	D2C + dry/hybrid	Warm-water D2C + predominantemente dry
Wet cooling	Puede ser apoyo importante	Peak/seasonal	Preferiblemente trim/peak
Fuente	Reclaimed preferida	Reclaimed/alternativa	Reclaimed/non-potable muy prioritaria
COC inicial	4–6	4–6; luego probar mayor tras softening	No empezar persiguiendo COC alto
Pretreatment	Filtración/softening según necesidad	UF + softening/NF	Partial NF/RO o reducir wet load
Full-flow RO	Generalmente no primero	Depende de química	Con cautela
Principal riesgo	Biofouling + Cl a COC alto	Scale + sal + demanda estival	Disponibilidad + sílice + Cl + concentrado

La filosofía de nueva generación es:

$$\boxed{\text{Minimize Evaporative Heat Load First}}$$ $$\downarrow\quad\text{Use Lowest-Value Suitable Water}$$ $$\downarrow\quad\text{Treat Only What Chemistry Requires}$$ $$\downarrow\quad\text{Optimize COC, Don't Maximize It}$$ $$\downarrow\quad\text{Design Residuals Management Before Finalizing Recovery}$$

La conclusión no es que «la IA consume demasiada agua». Es más útil decir:

El reto hídrico de la infraestructura de IA a hiperescala es un problema de diseño de sistema: cuánto calor debe rechazarse mediante evaporación, qué calidad de agua debe utilizarse para la carga restante, cuántas veces puede concentrarse de forma segura y qué ocurre con todo lo que queda atrás.

Fuentes clave

• Berkeley Lab — United States Data Center Energy Usage Report: 2025 Update.
• Berkeley Lab — The water use of data center workloads.
• U.S. EPA — Water Reuse Action Plan 2.0.
• ASHRAE — AI Data Center Framework: Integrated Design Principles.
• Microsoft — Water intensity and data-center cooling.
• Amazon — Water stewardship.
• Loudoun Water — Water Reclamation.
• CDC — Controlling Legionella in Cooling Towers.
• DuPont — Nanofiltration y BWRO Solutions.