Una app llamada EcoGPT ha pasado de 100.000 descargas y ha llegado a lo más alto de las listas en varios países con un gancho sencillo: vídeos virales que dicen que los centros de datos de IA se están bebiendo el agua potable del planeta. La afirmación está desmentida desde hace tiempo. Lo interesante del caso es que la cifra con la que la industria la desmiente tampoco aguanta bien un examen. La ficha de la app está en la App Store desde hace unos meses.
Puntos clave
- EcoGPT superó las 100.000 descargas en Google Play y escaló a los primeros puestos de las listas de varios países tras la tanda de vídeos.
- La hace ECOGPT, INC., una Public Benefit Company de Nueva York; en la ficha de la App Store el desarrollador que figura es Spill The Tea LLC.
- Por debajo no corre un modelo frontera: usa modelos abiertos de las familias Llama, DeepSeek, Qwen y Mistral sobre infraestructura LPU de Groq, y financia plantación de árboles a razón de uno por cada 100 mensajes.
- Sam Altman dijo que 38.000 consultas a ChatGPT gastan el agua de cultivar una almendra en California. PolitiFact calificó esa afirmación de "mayormente falsa" el 4 de septiembre.
Qué vende y qué es
El producto en sí es honesto en su ficha: un chat con contador de impacto ambiental incorporado. Enrutan la mayoría de consultas a través de las LPU de Groq, que la propia Groq anuncia como hasta 10 veces más eficientes en energía que una GPU para inferencia, y devuelven entre 500 y 800 tokens por segundo frente a los 30 a 100 de una configuración típica con GPU. Los árboles los plantan socios verificados (One Tree Planted, American Forests, Trees for the Future) y la empresa dice llevar más de 16.000 financiados con certificados fechados.
Lo que no es, y ahí empiezan las quejas, es un sustituto de ChatGPT o de Claude. Corre modelos abiertos, y aunque algunos son buenos, no juegan en la misma liga que los frontera para trabajo serio. La crítica más repetida en las reseñas va justo por ahí. En foros técnicos hay quien la despacha como marketing verde encima de un chat cualquiera.
El crecimiento no vino del producto. Vino del gancho: ChatGPT es malo para el planeta, esta es la alternativa. Y ese gancho se apoya en una exageración.
La almendra de Altman
Aquí es donde la historia se pone interesante, porque el desmentido oficial tampoco se sostiene del todo.
Sam Altman publicó que la consulta media a ChatGPT gasta 0,000085 galones de agua (unos 0,32 mililitros, la quinceava parte de una cucharadita) y 0,34 vatios-hora de electricidad. De ahí sacó la comparación que ha circulado por todas partes: 38.000 consultas a ChatGPT equivalen al agua que se usa para producir una sola almendra en California. Y añadió que un centro de datos no gasta más agua que un edificio de oficinas.
PolitiFact revisó la afirmación el 4 de septiembre y la calificó de "mayormente falsa". Los motivos son tres y ninguno es ideológico.
El primero es que el post de Altman es la única fuente de esa cifra. OpenAI no publica datos de su consumo total de agua y no respondió a las preguntas de PolitiFact. El segundo es que la comparación coge la estimación más baja disponible para ChatGPT y la más alta para la almendra: los cálculos que hay sitúan entre 1.000 y 10.000 los prompts necesarios para igualar los 6 litros que se llevan una almendra californiana, no 38.000. El tercero es la escala agregada, que es lo que de verdad importa: hay estudios que cifran en unos 17.000 millones de galones el uso directo de estas instalaciones en 2023, frente a 5.600 millones en 2014, y proyecciones de 150.000 millones de galones entre 2025 y 2030 para los centros hyperscale, el equivalente a lo que gastan 4,6 millones de hogares estadounidenses en un año.
Ninguna de esas cifras dice que la IA se vaya a beber el agua del planeta. Tampoco dicen que sea el gasto de un edificio de oficinas.
Dos exageraciones y ningún dato limpio
El caso de EcoGPT funciona porque el terreno estaba abonado. Cuando el debate se libra entre una app que insinúa el apocalipsis hídrico y un CEO que compara su producto con una almendra, cualquier cifra vale para cualquier cosa.
Y esto se cruza con lo que ya está pasando en el terreno: el 69% de los estadounidenses no quiere un centro de datos cerca de casa, y a la vez OpenAI ha puesto 1.000 millones en Daybreak para agua, luz y bancos pequeños. Hay dinero, hay presión vecinal y no hay números públicos auditados por nadie.
Por qué importa
Esto no va de si te descargas una app. Va de qué haces la próxima vez que te llegue una cifra de consumo.
Ahora mismo cualquier número sobre lo que gasta la IA circula sin que nadie lo mire dos veces, y eso incluye los que te van a llegar en un informe interno, en una propuesta de proveedor o en el ESG que firma tu empresa. Un bulo bien montado ha bastado para colocar una app entre las más descargadas de varios países. Un post de blog sin metodología publicada ha bastado para que media industria repita lo de la almendra.
La rutina que evita el problema es aburrida y funciona: antes de reenviar un dato de consumo energético o de agua, pedir la fuente primaria y mirar quién la ha calculado. Si la fuente es un post de la propia empresa que se beneficia del número, eso no lo invalida, pero sí lo convierte en una declaración de parte y así hay que citarlo.
Y si de verdad quieres reducir el gasto de tus cargas de IA, la palanca real no es cambiar de app. Es enrutar por modelos pequeños lo que no necesita un modelo grande, que es la misma decisión que ya tomas cuando eliges entre Sonnet y Opus según la tarea. Eso sí se mide, en tu propia factura, y no hace falta creerse a nadie.
Fuente original: apps.apple.com
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