La expansión acelerada de la inteligencia artificial está convirtiendo a los centros de datos en grandes consumidores de electricidad y obligando a gobiernos y empresas a replantear la capacidad de las redes. El desafío consiste en atraer inversiones tecnológicas sin trasladar sus costos energéticos y ambientales a sistemas eléctricos que ya enfrentan una demanda creciente.
Detrás de cada consulta realizada a un sistema avanzado de inteligencia artificial existe una infraestructura que pocas veces aparece en la conversación: enormes centros de datos llenos de servidores, sistemas de refrigeración, baterías y equipos eléctricos que deben funcionar prácticamente sin interrupción. El crecimiento de estos complejos está cambiando el mapa energético de varias regiones y, en algunos lugares, comienza a superar la velocidad con la que pueden ampliarse las redes.
La Agencia Internacional de Energía, AIE, calcula que el consumo mundial de electricidad de los centros de datos podría pasar de unos 460 teravatios hora en 2024 a más de mil teravatios hora en 2030. En otras palabras, en apenas seis años el consumo asociado a estas instalaciones podría multiplicarse por más de dos. La inteligencia artificial es uno de los principales motores de ese crecimiento debido a la enorme capacidad de cómputo que requieren el entrenamiento y funcionamiento de los modelos.
El fenómeno resulta especialmente visible en Estados Unidos. Según el Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley, los centros de datos podrían representar hasta el 11.8 por ciento del consumo eléctrico estadounidense en 2030, frente a una participación considerablemente menor en años recientes. La estimación contempla distintos escenarios y depende de la velocidad con que avance la inteligencia artificial, de la eficiencia de los equipos y de cuántos proyectos terminen construyéndose.
La dificultad no consiste únicamente en producir más electricidad. También hay que llevarla hasta los lugares donde se concentran los centros de datos. Una nueva instalación puede construirse en pocos años, mientras que una línea de transmisión, una subestación o una planta de generación suelen requerir procesos de planificación, permisos y construcción mucho más prolongados. La propia AIE advierte que esta diferencia de tiempos puede convertirse en un obstáculo para satisfacer el crecimiento de la demanda.
Texas ofrece un ejemplo particularmente revelador. Reuters informó esta semana que las solicitudes de conexión eléctrica de centros de datos en ese estado habían alcanzado cifras extraordinarias, hasta superar en conjunto los 700 gigavatios solicitados. El volumen generó dudas sobre cuántos proyectos son realmente viables y llevó a las autoridades texanas a suspender nuevas conexiones mientras revisan las solicitudes. La preocupación no es menor: planificar infraestructura para una demanda que finalmente no se materializa puede encarecer las inversiones y trasladar costos al conjunto de los usuarios.
Ese fenómeno ha sido descrito como “demanda fantasma”. Algunas empresas eléctricas estadounidenses ya han reducido sus previsiones después de exigir depósitos o compromisos financieros a los desarrolladores. La situación revela una tensión poco visible detrás de la carrera por la inteligencia artificial: no toda la capacidad anunciada necesariamente terminará consumiendo electricidad, pero las redes deben prepararse con anticipación para no quedarse cortas.
Al mismo tiempo, los centros de datos representan una oportunidad económica considerable. Las inversiones generan construcción, empleos, demanda de equipos eléctricos y actividad tecnológica. El problema aparece cuando una región debe decidir quién pagará por las nuevas líneas, subestaciones y centrales necesarias para atender a instalaciones que pueden consumir cantidades extraordinarias de energía.
La sustentabilidad agrega otra capa de complejidad. La AIE estima que las energías renovables proporcionaban alrededor del 27 por ciento de la electricidad utilizada mundialmente por los centros de datos en 2024 y proyecta que cubrirán cerca de la mitad de la demanda adicional hasta 2030. Sin embargo, el gas natural y el carbón continuarán desempeñando un papel importante en determinadas regiones, especialmente donde la infraestructura renovable y de transmisión no crece con suficiente rapidez.
Por eso las empresas están explorando soluciones que van desde contratos de energía renovable y almacenamiento mediante baterías hasta generación localizada y microredes. La idea es reducir la presión sobre las redes convencionales y garantizar electricidad estable para instalaciones que no pueden permitirse interrupciones prolongadas. Pero estas soluciones también tienen costos y no eliminan automáticamente las emisiones asociadas con el consumo energético.
La cuestión de fondo, entonces, no es si la inteligencia artificial necesita electricidad. La necesita, y cada vez en mayores cantidades. La verdadera discusión consiste en determinar cómo se producirá esa energía, quién financiará la infraestructura y qué límites deberán establecerse cuando un nuevo proyecto amenace con competir por la capacidad disponible con hogares, industrias y otros servicios.
La expansión de los centros de datos puede convertirse en un impulso para modernizar redes eléctricas que necesitan inversiones desde hace décadas. Pero también puede convertirse en una fuente de conflictos si las promesas de crecimiento tecnológico avanzan más rápido que la capacidad física para sostenerlas. La AIE ya habla de una nueva era dominada por la electricidad. La inteligencia artificial está ayudando a acelerarla; ahora corresponde decidir si esa transformación será también compatible con una energía segura, asequible y cada vez más limpia.
