Quilicura tiene seis data centers de inteligencia artificial y mal internet

Esta semana estuve en el entrenamiento de Climate Reality Project en Santiago, la organización fundada por Al Gore, escuchando sobre sequía, transición justa y protección de ecosistemas. A veinte minutos de ahí, en Quilicura, la mayor concentración de data centers de toda Latinoamérica sigue extrayendo agua de un humedal para refrigerar los mismos sistemas de inteligencia artificial que uso todos los días para trabajar.

Quilicura tiene seis data centers aprobados, de empresas como Google, Microsoft, Sonda, Ascenty y Cirio. Google opera ahí desde 2015, el primero de su tipo en Sudamérica. El problema no es que existan. Es cómo se refrigeran. La forma más barata de sacarle el calor a miles de servidores prendidos las 24 horas es con agua. El agua absorbe el calor, se evapora, y una parte relevante nunca vuelve al sistema.

En 2024, Google reportó haber usado 458 millones de litros de agua solo en esa instalación, con derechos de extracción de 50 litros por segundo desde napas subterráneas, el equivalente al consumo de unas 8.500 casas. Entre el 40% y el 60% de esa agua se pierde por evaporación, el resto se trata y se devuelve al acuífero. Lorena Antimán, de la Corporación Ngen en Quilicura, lo resume con una frase que dice todo. La comuna tiene seis data centers y no tiene internet de calidad para sus propios vecinos.

No es un caso aislado

Cerrillos, en el límite con Maipú y San Bernardo, vivió lo mismo. Google necesitaba 169 litros de agua por segundo para un proyecto de 200 millones de dólares, de la misma cuenca que abastece a Santiago. Después de tres años de resistencia comunitaria y un fallo del Tribunal Ambiental, la empresa pausó el proyecto para rediseñarlo desde cero. En Huechuraba, un proyecto de Amazon recibió casi 50 observaciones ciudadanas. Tres de las empresas más grandes del mundo, tres comunas distintas, el mismo conflicto.

Y no es que no exista otra forma. En la misma Quilicura, otros data centers ya se refrigeran por aire, sin gastar una gota. China acaba de poner en marcha el primer data center submarino comercial del mundo, en Hainan, enfriado con agua de mar y corrientes oceánicas, con una eficiencia energética entre 40% y 60% mayor que un data center equivalente en tierra. Tampoco es que China lo haya resuelto todo, su estrategia de trasladar data centers al oeste árido del país terminó concentrando 72% de esa capacidad en zonas de escasez hídrica severa. El problema se repite, la diferencia es que ahí también existen alternativas ya funcionando, como el mar.

Por qué se sigue eligiendo el método más caro en agua

La respuesta está en la plata, no en la tecnología. OpenAI factura 25.000 millones de dólares al año, pero proyecta perder 14.000 millones solo en 2026, y no espera ser rentable antes de 2029. Sam Altman reconoció que pierden dinero incluso con la suscripción de 200 dólares al mes. Anthropic recién logró su primera utilidad operativa este año, y lo hizo apoyándose en clientes empresariales, no en suscripciones masivas.

Cuando una industria completa está quemando más de lo que factura, invertir capital extra en refrigeración más cara no es la prioridad, a menos que una regulación o una comunidad organizada la obligue.

Esa regulación en Chile no existe. Los data centers no tienen categoría propia de ingreso al Sistema de Evaluación de Impacto Ambiental, entran solo por vías indirectas como el almacenamiento de diésel para sus generadores de respaldo. El consumo de agua no es hoy un criterio que obligue a evaluación ambiental, y en diciembre de 2025 el Consejo de Ministros para la Sustentabilidad subió el umbral de ingreso al SEIA doce veces, de 80.000 kg/día a 1.000 toneladas. En Europa ya exigen reportar consumo energético e hídrico de los data centers. En Estados Unidos, el senador Ed Markey reintrodujo en junio de 2026 un proyecto de ley para obligar algo parecido a nivel federal, todavía sin aprobar. Acá, nada.

Ya lo escribí cuando analicé el riesgo que Eurasia Group llamó “la IA se come a sus usuarios”. Las empresas optimizan para lo que les urge a ellas, no necesariamente para lo que le conviene a quien está al otro lado.

Nada de esto significa dejar de usar IA. Yo la uso todos los días, automaticé para un cliente el mismo tipo de medición de impacto ambiental que se discutía esta semana en el entrenamiento, un proceso que tomaba 30 días y ahora toma 30 minutos. La pregunta que sí vale la pena hacerse, la misma que aplico antes de recomendarle una herramienta a un cliente, es quién construyó esto, para qué está optimizado, y qué está dispuesto a sacrificar para llegar más rápido.

Si tu empresa está evaluando qué proveedores o herramientas de IA adoptar, esta misma pregunta (quién lo construyó, para qué está optimizado) debería ser parte del criterio, no solo el precio o la velocidad. Si quieres ayuda evaluando eso para tu negocio, escríbeme directo. Y si eres freelancer o consultor que quiere aprender a construir estos sistemas con criterio propio, en la comunidad lo enseñamos paso a paso. Entra acá y revisa cómo lo hacemos.