La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la economía mundial, pero también está poniendo en riesgo algo crucial: la estabilidad de la red eléctrica. Con centros de datos que consumen energía comparable a pequeñas ciudades y presentan variabilidad difícil de gestionar, las alarmas ya se han encendido entre operadores y gobiernos.
Los expertos advierten que la intensa naturaleza de los entrenamientos de IA a gran escala desafía un sistema eléctrico diseñado para tiempos pasados. Si no se actúa, podríamos enfrentar apagones nacionales catastróficos. Un solo centro de datos puede operar con más de 100.000 GPUs, cuya sincronización abrupta provoca cambios de consumo significativos. Esto significa que los sistemas eléctricos nunca previstos para manejar tal comportamiento están siendo llevados al límite.
Texas es un caso emblemático de esta situación. ERCOT, su operador eléctrico, ha señalado riesgos importantes: con solicitudes para añadir 108 GW de nueva carga, Texas espera integrar una cantidad que ya representa un sexto de todo Estados Unidos. Los apagones ya no son solo teoría; en abril de 2025, la península ibérica vivió un apagón masivo debido a errores de despacho y desconexiones súbitas, un escenario que podría replicarse en cualquier lugar con una infraestructura energética precaria.
Las soluciones empiezan a gestarse. La implementación de sistemas de almacenamiento de energía mediante baterías (BESS), como los Megapack de Tesla, emerge como una respuesta prometedora. Estas baterías pueden estabilizar el voltaje y la frecuencia, absorbiendo y liberando energía rápidamente. Empresas como xAI ya están aplicando esta solución, aunque los costos son significativos. Un sistema BESS de 100 MW puede costar entre 76 y 157 millones de dólares, y los datacenters modernos requieren inversiones en el orden de los 1.000 millones solo para baterías.
La desconexión súbita de datacenters representa uno de los mayores temores. Cuando un datacenter sufre una caída de voltaje, podría desconectarse instantáneamente, desbalanceando el sistema y provocando apagones en cascada. Incluso con sistemas de mitigación, Texas podría ver desconectarse entre 1,3 y 1,9 GW de carga crítica, suficiente para un apagón regional.
Para lograr una IA sostenible en términos energéticos, se necesita una combinación de tecnologías y regulaciones. Además de las baterías, se sugiere incorporar IA para predecir cargas, mejorar los protocolos de baja tensión y diseñar programas de respuesta a la demanda. Es esencial reconocer que la IA es un reto energético sin precedentes. De ignorarse, podríamos encontrar que futuros desarrollos de IA se realicen en la oscuridad.
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