Un informe del Instituto para el Agua, el Medio Ambiente y la Salud de la Universidad de las Naciones Unidas advierte de que el crecimiento de los centros de datos de inteligencia artificial (IA) provocará un notable impacto ecológico global para el año 2030. Las estimaciones indican que el sector consumirá más de 945 000 millones de kWh de electricidad (el 3 % de la demanda mundial), devorará 9,3 billones de litros de agua y ocupará una superficie superior a los 14 500 kilómetros cuadrados. La investigación revela que la fase de inferencia continua —las consultas ordinarias de los usuarios— representa entre el 80 % y el 90 % del gasto energético total, lo que obliga a evaluar el coste de la IA más allá de las emisiones de carbono, puesto que una baja emisión de gases no anula el impacto sobre el suelo y el agua.

En el contexto local, el Centro de Medios Científicos y Tecnológicos de Taiwán detalló que la isla se sitúa en el noveno puesto de la clasificación mundial con un total de 36 centros de datos operativos. El profesor Cheng An-ting (鄭安廷), de la Universidad Nacional de Chengchi, alertó de que los planes energéticos del país, centrados en la solar y la eólica, ya provocan disputas sociales por el uso del suelo. Cheng enfatizó que la presión territorial de las instalaciones digitales resulta crítica al proyectarse sobre la limitada geografía de Taiwán, por lo que propuso reformar los mecanismos de inspección para obligar a los gobiernos municipales a asumir cuotas de responsabilidad energética y metas de neutralidad de carbono.

Para solucionar la creciente demanda de recursos, el director del Centro de Investigación de la Red de Acción Climática de Taiwán, Chao Chia-wei (趙家緯), planteó concentrar estas infraestructuras en polígonos industriales concebidos como «parques energéticos». Este diseño busca unificar los nodos de computación con plantas renovables, infraestructuras de almacenamiento y sistemas de agua regenerada en zonas con margen de red eléctrica. Asimismo, Chao recomendó que las multinacionales tecnológicas colaboren en la estabilización del sistema eléctrico, desplazando las tareas secundarias y los entrenamientos de algoritmos hacia las horas con mayor excedente de energía verde para convertir el consumo digital en un factor de resiliencia nacional.