¿Qué pasaría si una parte cada vez mayor de la luz que llega a tu casa tuviera que desviarse primero a edificios llenos de chips? La pregunta ya no suena exagerada. Empieza a parecerse a una pieza clave del futuro inmediato de la inteligencia artificial.
Un nuevo informe de BloombergNEF revela que los centros de datos podrían consumir en 2035 cerca de una quinta parte de toda la electricidad generada en Estados Unidos. El hallazgo implica cuadruplicar el uso actual de energía de estas instalaciones, el corazón físico donde se entrenan y operan los modelos de IA.
Además, la consultora señala que la capacidad de estos centros rozará los 200 gigavatios en la próxima década. Cerca de la mitad de ese engranaje se destinará al entrenamiento e inferencia (respuesta automática del modelo) de inteligencia artificial. Y Estados Unidos seguirá siendo la central de ese cableado: en 2033 concentrará el 64% de los chips de IA medidos por demanda energética.
La señal de alarma no llega sola. Otras previsiones también subieron con fuerza. EPRI más que duplicó su estimación de 2024 y S&P elevó la suya en más de un tercio en pocos meses. BloombergNEF, de hecho, ahora calcula una demanda para 2035 un 83% superior a la que había proyectado en diciembre.
La IA funciona como si se instalaran, de golpe, cientos de electrodomésticos nuevos en un barrio que ya usa al límite su instalación eléctrica. Cada consulta a un chatbot, cada imagen generada y cada modelo entrenado enciende un interruptor adicional. El problema no es solo cuánta energía consume una máquina, sino si el cableado completo del sistema aguanta tantas cargas al mismo tiempo.
Eso explica por qué el foco ya no está solo en los chips, sino en la red. Los nuevos centros de datos no se conectarán a un sistema vacío, sino a redes que ya muestran fatiga. Es el caso de PJM Interconnection, una de las mayores redes de Estados Unidos, y de ERCOT, el operador eléctrico de Texas.
El cuello de botella de la red
Según el informe, PJM podría terminar dedicando el 34% de su electricidad a centros de datos. En ERCOT, esa proporción llegaría al 22% de la capacidad de generación. Son cifras que revelan un cambio de escala: estas instalaciones ya no son un consumidor más, sino un actor que mueve el tablero.
En PJM, el mecanismo de conexión ya mostró sus límites. La red suspendió durante cuatro años las solicitudes de conexión de nuevas fuentes de generación, lo que agravó la presión cuando la demanda empezó a acelerarse. Aunque reabrió el acceso en abril, la situación sigue siendo frágil.
Los efectos ya se notan en el bolsillo y en la planificación. El desequilibrio entre oferta y demanda empujó un aumento del 76% en los precios de la electricidad en el último año. Y Los centros de datos siguen golpeando la puerta: representaron el 38% de las cargas en la última subasta de capacidad de PJM.
Una oportunidad con costo real
El avance de la IA abre una oportunidad económica y tecnológica evidente. Pero también revela su lado más material. Detrás de cada respuesta inmediata hay transformadores, líneas de alta tensión y una infraestructura que no se expande con la misma velocidad que el software.
Además, el fenómeno no se limitará a Estados Unidos. Si la adopción de IA sigue una trayectoria agresiva, los centros de datos añadirán para 2033 unos 1.935 teravatios-hora de demanda eléctrica global. Esa cifra se acerca al consumo anual de India.
La lección es simple: la inteligencia artificial no vive en el aire. Vive enchufada. Y el verdadero interruptor del futuro no estará solo en los algoritmos, sino en la capacidad de la red para sostenerlos sin apagar el resto de la casa.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
