La inteligencia artificial está redefiniendo el futuro de la economía global, pero también está reconfigurando algo mucho más tangible: el flujo de energía que la sostiene. Cada algoritmo, cada modelo generativo y cada respuesta automatizada en la nube descansa sobre una infraestructura eléctrica que, en Estados Unidos, comienza a mostrar signos de tensión.
De acuerdo con un reciente análisis de S&P Commodity Insights, realizado por Ben Levitt, director de Investigación y Análisis, la expansión vertiginosa de los centros de datos —motores físicos del ecosistema digital— está desafiando la capacidad de respuesta del sistema energético norteamericano. Lo que durante años fue un sector con crecimiento moderado ahora enfrenta una curva ascendente de demanda eléctrica que se proyecta marcar un punto de inflexión histórico.
En Estados Unidos, el desarrollo de nuevos centros de datos avanza a un ritmo de dos a tres años por instalación; sin embargo, construir infraestructura eléctrica equivalente requiere más del doble del tiempo. La consecuencia es inmediata: una carrera por mantener operativas plantas de gas y carbón que debían cerrarse y una presión inédita sobre las redes de transmisión existentes.
Texas, Ohio, Nueva York e Indiana ya han comenzado a aplicar soluciones de corto plazo, como la clasificación dinámica de líneas, una tecnología de aprendizaje automático que permite maximizar la capacidad de los tendidos eléctricos. Estas medidas, aunque innovadoras, son paliativos temporales frente a un problema estructural: la falta de sincronía entre el avance digital y la planeación energética.
La magnitud del fenómeno
Las cifras ilustran la magnitud del reto. Actualmente hay entre 5 y 6 GW de capacidad en construcción, lo que representa un crecimiento de 25% en la flota total de centros de datos. No obstante, las estimaciones sobre el consumo futuro varían ampliamente: algunos escenarios proyectan un aumento de 450 TWh hacia 2040, mientras que otros anticipan que las mejoras en eficiencia podrían atenuar esa demanda.
Por cada 2 kWh adicionales consumidos por centros de datos, el resto de los sectores solo aumentó 1 kWh en el mismo periodo (2018–2023). Esto indica que parte del consumo digital sustituye otros usos energéticos, en lugar de sumarse a ellos. Sin embargo, el saldo neto sigue siendo un crecimiento sostenido que desafía la capacidad de generación.
Ahora bien, la geografía energética de la IA también se está transformando. Las regiones tradicionalmente líderes, como Virginia del Norte y Silicon Valley, comienzan a enfrentar saturación eléctrica y retrasos en la interconexión, lo que está desplazando los proyectos hacia estados con mayor disponibilidad de energía. Memphis, Tennessee y Mississippi emergen ahora como nuevos nodos tecnológicos.
En estos lugares, la disponibilidad de red y los incentivos fiscales se combinan para atraer inversiones multimillonarias. En contraste, estados como Maryland han restringido temporalmente la instalación de generadores diésel, aunque luego modificaron su legislación para facilitar nuevos permisos. Cada decisión local influye directamente en la distribución nacional de los centros de datos.
Estimaciones de nueva demanda de centros de datos, EE. UU. 2023-2030 (TWh)
El dilema del suministro
El gas natural se mantiene como la fuente más flexible para respaldar la expansión tecnológica. Si todo el crecimiento previsto de la IA se abasteciera únicamente con gas, la demanda nacional de este combustible aumentaría 8% para 2040. Pero incluso en un escenario más equilibrado, donde una parte provenga de fuentes limpias, el incremento sería de al menos 2 por ciento.
Las grandes tecnológicas buscan reducir ese impacto apostando por energías renovables y proyectos de cogeneración nuclear o geotérmica. Google y Amazon, por ejemplo, planean adquirir energía de reactores modulares pequeños (SMR) o de plantas geotérmicas avanzadas, aunque su desarrollo llevará años y conlleva riesgos tecnológicos.
El informe recuerda el acuerdo entre AWS y Talen Energy firmado en 2024, mediante el cual un centro de datos se alimentará directamente de una planta nuclear existente. Es un ejemplo de cómo la IA impulsa alianzas inéditas entre el sector digital y el energético.
IA para gestionar la energía… y la paradoja resultante
Paradójicamente, la misma tecnología que dispara el consumo eléctrico se perfila como herramienta para gestionarlo. Las aplicaciones de IA para redes eléctricas ya se utilizan para optimizar generación, anticipar demanda o detectar vegetación en riesgo cerca de líneas de alta tensión. Sin embargo, S&P advierte que estos avances ofrecen mejoras graduales, no transformaciones radicales, y que el entrenamiento de los propios modelos también consume energía significativa.
Más preocupante aún es el riesgo de ciberseguridad: la automatización de los sistemas eléctricos podría abrir nuevos flancos de vulnerabilidad, como el “envenenamiento de datos” que modifique el comportamiento de los algoritmos encargados de operar la red.
Los centros de datos no solo incrementan la demanda energética, sino que reconfiguran los patrones de consumo de toda la economía. Desde 2018, la electricidad consumida por el sector digital ha crecido más rápido que la del comercio o la industria. La digitalización del trabajo, las compras y el entretenimiento traslada la carga energética hacia los servidores, modificando el balance estructural de la red.
El consumo global de electricidad por tipo de suministro muestra un avance gradual de las renovables, pero sin desplazar aún el protagonismo del gas natural, que seguirá siendo clave en las próximas dos décadas.
Un reto de política pública
Estados Unidos alberga el 38% de la capacidad operativa mundial de centros de datos, lo que garantiza su liderazgo tecnológico, pero también su exposición al riesgo de escasez o encarecimiento eléctrico. Para mantener la competitividad, el gobierno federal ya ha lanzado iniciativas orientadas a fortalecer la transmisión y reducir cuellos de botella regulatorios, mediante la Comisión Federal Reguladora de Energía y el Departamento de Energía.
No obstante, la advertencia final del informe es clara: sobredimensionar la infraestructura puede ser tan riesgoso como no ampliarla. Construir demasiada capacidad podría generar costos financieros insostenibles para las empresas de servicios públicos y, en última instancia, para los consumidores. El desafío está en equilibrar seguridad energética con eficiencia económica.
El auge de la IA obliga a repensar la relación entre innovación tecnológica y sostenibilidad. Si la electricidad es el nuevo oxígeno de la economía digital, la cuestión no es solo cuánta energía se necesitará, sino de qué tipo, dónde y con qué impacto ambiental.
La transición energética y la revolución digital ya no pueden analizarse por separado: forman un mismo ecosistema. Y en ese ecosistema, cada avance de la IA exige una inversión equivalente en infraestructura eléctrica, planificación territorial y políticas públicas.
La paradoja está servida: una inteligencia cada vez más artificial depende de una energía cada vez más real.
El reto no será detener su expansión, sino dirigirla hacia un modelo sostenible, capaz de sostener el progreso sin agotar los recursos que lo alimentan. El futuro de la inteligencia artificial no se medirá solo en teraflops, sino en teravatios.
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