Abrir ChatGPT, escribir una pregunta, esperar dos segundos y leer la respuesta. La operación se ha vuelto rutina, pero detrás de cada uno de esos prompts hay una infraestructura física —servidores, refrigeración, redes de alta tensión— que ya pesa en las cuentas de las eléctricas y en los presupuestos de las grandes tecnológicas. Un análisis recogido por Noticias Cloud, a partir de datos de la Agencia Internacional de la Energía (AIE), sitúa la duplicación del consumo eléctrico de los centros de datos en 2030, con un salto del 50% solo en 2025 vinculado al uso de IA generativa.
Los modelos punteros como GPT-4o consumen alrededor de 0,3 vatios-hora por consulta, según las estimaciones recogidas por la AIE. La cifra parece marginal hasta que se multiplica: cuando una herramienta deja de atender a miles de usuarios para mover billones de peticiones diarias, el coste energético deja de ser anecdótico y entra en la planificación industrial. Estados Unidos y China concentran el 80% del crecimiento previsto hasta 2030, lo que tensiona sus redes y obliga a renegociar contratos de suministro a largo plazo.
Amazon, Microsoft y Alphabet han anunciado en los últimos trimestres compromisos de capex que rondan cifras nunca vistas en el sector. La carrera ya no se decide solo por la potencia del modelo; quien controle la capacidad de cómputo y el suministro eléctrico marca el calendario del despliegue. Meta, en la misma línea, ha disparado el gasto en centros de datos para IA mientras ajusta plantilla, una combinación que resume el pulso del sector.
La IA generativa no encaja en la sala de servidores tradicional. Los racks dedicados a entrenamiento e inferencia llegan a los 80 kilovatios de densidad, frente a los 5-15 que asumía el diseño anterior. El cambio obliga a repensar la refrigeración —el aire ya no basta y entra la refrigeración líquida directa al chip— y a contratar potencia por encima de lo que muchas redes eléctricas locales pueden ofrecer hoy. Las empresas que evalúan integrar IA en sus procesos críticos miran ahora la latencia, el coste por uso y el control de la infraestructura, lo que ha empujado el interés por arquitecturas privadas e híbridas.
El problema no es solo construir nuevos centros de datos: es enchufarlos. Europa ya ha topado con su propio límite eléctrico, con la demanda de los centros de datos creciendo cerca del 17% en 2025, casi seis veces más rápido que el consumo eléctrico general. La AIE describe un mix energético todavía mestizo, con renovables, gas, carbón y nuclear conviviendo para sostener el ritmo. La transición no se cierra por decreto, y los plazos de conexión a red en países como Irlanda o Alemania empiezan a condicionar dónde se construyen las nuevas instalaciones.
El sector vive una fase clásica de captura de cuota de mercado, en la que las grandes plataformas asumen márgenes ajustados o pérdidas para fijar usuarios y casos de uso. Esa lógica caduca antes o después. Los analistas anticipan un giro hacia modelos de servicio con tarificación más estricta, donde los usos de alto valor (investigación, automatización industrial, contratos B2B) absorben el grueso del cómputo y los usos triviales se trasladan a versiones gratuitas más limitadas o a modelos pequeños ejecutados en local. Empresas como OpenAI, Google y Nvidia ya orientan parte de su oferta a clientes públicos y de defensa, donde el cómputo se contrata sin escatimar.
Las estimaciones recogidas por la AIE sitúan el consumo en torno a 0,3 vatios-hora por consulta para modelos avanzados como GPT-4o. La cifra varía según el tipo de tarea, la longitud de la respuesta y el modelo concreto que atiende la petición.
La AIE prevé que el consumo eléctrico de los centros de datos casi se duplique en 2030, con un repunte del 50% solo en 2025 atribuido al uso de IA. Estados Unidos y China concentran el 80% de ese crecimiento.
Los racks de IA llegan a 80 kilovatios de densidad, varias veces lo que asumía el diseño tradicional. Eso obliga a renovar la refrigeración, contratar más potencia y, en muchos casos, esperar a que los operadores de red amplíen el suministro disponible.
Han comprometido inversiones récord en centros de datos y compras de energía a largo plazo, incluidos acuerdos con renovables, gas y energía nuclear. La carrera abarca tanto el silicio (chips de IA) como la infraestructura física que lo aloja.
Es probable. La fase actual prioriza la cuota de mercado por encima del beneficio, pero los analistas anticipan tarifas más afinadas y un reparto del cómputo que reserve los modelos grandes para usos de alto valor y empuje los casos triviales a modelos pequeños o locales.
Estados Unidos y China lideran con diferencia, pero Europa empieza a despegar pese a los límites eléctricos. Irlanda, Alemania, los países nórdicos y, cada vez más, España aparecen en los anuncios recientes de hyperscalers y operadores de colocation.
