La creciente demanda de inteligencia artificial ha provocado una carrera acelerada por establecer centros de datos de gran escala, a menudo referidos como hyperscale datacenters. Estas instalaciones, fundamentales para entrenar modelos avanzados como ChatGPT y Gemini, están aumentando la presión sobre una infraestructura eléctrica mundial que no está preparada para soportar tal exigencia a corto plazo.
Según la Agencia Internacional de la Energía, en 2022, los centros de datos ya constituían el 2% del consumo eléctrico mundial. Se prevé que esta cifra se duplique para 2030, alcanzando un consumo próximo a 1.000 TWh anuales, equivalente a la demanda total de un país como Japón.
Estados Unidos, donde se concentran numerosos centros de datos, enfrenta un escenario crítico. Los operadores de red, como PJM Interconnection, advierten que el ritmo actual podría llevar a un déficit energético en cinco años. La consecuencia inmediata sería el incremento de los precios de la electricidad y un mayor riesgo de apagones. Además, la presión para satisfacer la demanda podría impulsar el uso de centrales de carbón o gas, exacerbando las emisiones de CO₂ y contraviniendo objetivos climáticos.
En Virginia, por ejemplo, la expansión de estos centros ha hecho que se posponga el cierre de plantas energéticas no renovables, mientras que Microsoft explora la posibilidad de reactivar proyectos nucleares para garantizar el suministro a sus instalaciones. La alarma se extiende a Wall Street, que señala a la electricidad barata y abundante como el próximo gran cuello de botella para el desarrollo de la IA.
En respuesta a la insuficiencia de las redes tradicionales, las grandes tecnológicas como Microsoft y Amazon han empezado a producir su propia energía, invirtiendo en centrales nucleares modulares, así como en plantas eólicas y solares. Esta decisión marca un cambio significativo en la relación entre el sector digital y el energético, con las tecnológicas compitiendo ya no solo en innovación, sino en capacidad de generación eléctrica.
El impacto de esta dinámica en el ciudadano común y las empresas es palpable. En megavatios dedicados a centros de datos, los hogares e industrias pueden ver limitada su capacidad de electrificación, arriesgándose a aumentar las facturas y a ralentizar la transición hacia fuentes energéticas más limpias. En regiones como Irlanda, donde los centros de datos consumen el 18% de la electricidad, esta tensión es evidente.
La cuestión se vuelve aún más acuciante a nivel global. Europa, Asia y Latinoamérica enfrentan desafíos similares, con países como China invirtiendo también en grandes proyectos de energías renovables y nucleares para sostener su expansión digital.
Este fenómeno no está exento de paradojas. Aunque la IA tiene el potencial de optimizar y gestionar el uso energético, la magnitud de su consumo podría obstaculizar sus propios beneficios ecológicos. La carrera por soluciones efectivas, como la ubicación estratégica de centros cerca de fuentes renovables o la mejora en la eficiencia de chips y algoritmos, es urgente.
El sector tecnológico avanza, pero cada mes de retraso en la adaptación de infraestructuras podría provocar un colapso parcial de redes, afectando directamente a la vida diaria de millones. La cuestión es si la infraestructura energética logrará seguir el ritmo de la inteligencia artificial o se convertirá en un freno para su desarrollo.
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