Centros de datos de IA: La demanda de energía aumenta
El auge de la IA está trasladando el foco del talento y el software a la infraestructura fundamental, como la electricidad, el espacio, el agua y las redes. Estos límites físicos presentan una nueva prueba de estrés para la digitalización, ya que el apetito energético de los centros de datos de IA está desafiando las capacidades existentes.
Fuente: Presentación propia
Demanda energética de IA
Los centros de datos ya son consumidores significativos de electricidad. Según la Agencia Internacional de la Energía (AIE), representan alrededor del 1,5% del consumo mundial de electricidad, lo que equivale a unos 415 TWh al año ( energy.ec.europa.eu). La AIE pronostica que este consumo mundial de electricidad de los centros de datos casi se duplicará hasta unos 945 TWh en el escenario base para 2030, lo que representaría entonces casi el 3% del consumo mundial de electricidad ( (iea.org). El crecimiento previsto de 2024 a 2030 es de alrededor del 15% anual, lo que es significativamente superior al crecimiento del consumo de electricidad de otros sectores ( (iea.org).
Esta dinámica se vuelve particularmente evidente en Estados Unidos. Un informe del Departamento de Energía de EE.UU. (informe LBNL) muestra que los centros de datos representaron alrededor del 4,4% del consumo total de electricidad de EE.UU. en 2023. Para 2028, esta cifra podría aumentar hasta entre el 6,7% y el 12% ( (energy.gov). El consumo absoluto aumentó de 58 TWh en 2014 a 176 TWh en 2023 y podría crecer hasta entre 325 y 580 TWh para 2028 ( (energy.gov). Estos desarrollos hacen que los operadores de redes y los reguladores consideren cada vez más los picos de carga como un riesgo de suministro.
Fuente: navitassemi.com
El aumento proyectado de la demanda de electricidad de los centros de datos debido a la IA hasta 2030 muestra una duplicación significativa del consumo.
Sin embargo, la demanda de energía es solo una parte del desafío. Muchas regiones luchan principalmente no con la falta de generación de electricidad, sino con capacidades de transporte y conexión insuficientes, ya que las nuevas y grandes cargas aparecen rápida y localmente agrupadas. El North American Electric Reliability Corporation advirtió en noviembre de 2025 que la creciente demanda de los centros de datos está reduciendo las reservas de electricidad en EE.UU. y aumentando el riesgo de escasez en caso de condiciones meteorológicas extremas ( (reuters.com). Esto subraya la sensibilidad del sistema a los nuevos grandes consumidores, incluso antes de que todos los proyectos de IA anunciados entren en funcionamiento.
Además del consumo de electricidad, la refrigeración desempeña un papel crucial. En el contexto estadounidense, el consumo directo de agua de los centros de datos se estima en unos 17.000 millones de galones para 2023, siendo los hiperscaladores y los proveedores de colocation los que más consumen ( (pewresearch.org). Aunque los sitios europeos utilizan en parte conceptos de refrigeración diferentes, la magnitud de las nuevas instalaciones está desplazando el debate de los objetivos de eficiencia abstractos a los conflictos concretos de ubicación.
Fuentes de energía
Dada la cantidad de tiempo que tardan los nuevos proyectos de energía eólica, solar y de red, el gas se considera nuevamente una cobertura rápida en muchas estrategias. Esto se refleja en la retórica de los principales países exportadores de GNL. El ministro de Energía de Qatar, Saad al-Kaabi, subrayó el 6 de diciembre de 2025 que la creciente demanda de energía impulsada por la IA respaldará la demanda de gas, y pronosticó una demanda mundial de GNL de entre 600 y 700 millones de toneladas al año para 2035 ( (reuters.com). Tales declaraciones son políticamente relevantes, ya que vinculan la seguridad del suministro y los objetivos climáticos, al tiempo que justifican la expansión de la infraestructura fósil.
En Estados Unidos, las señales se intensifican desde dos direcciones: centros de datos como nueva carga eléctrica y exportación de GNL como consumidor adicional de gas. Reuters informó en octubre de 2025 sobre una ola de acuerdos en el sector del gas estadounidense, justificada en parte por la demanda de los centros de datos de IA y el GNL ( (reuters.com). Esto demuestra cuán estrechamente interconectadas están de nuevo las narrativas de crecimiento digital y los activos energéticos clásicos.
Fuente: statista.com
La comparación de la generación de electricidad para centros de datos por fuente de energía y región ilustra las diferentes mezclas energéticas.
Paralelamente, la energía nuclear está experimentando una nueva ola de atención, tanto política como comercial, al ser baja en CO₂ y capaz de proporcionar carga base. Las grandes empresas tecnológicas buscan contratos de suministro eléctrico a largo plazo que no solo sean "verdes", sino también predecibles. Este desarrollo se discute abiertamente en el sector, incluyendo grandes PPAs (Power Purchase Agreements) e inversiones en nuevos proyectos ( (trellis.net). Aunque los detalles varían según la empresa y el país, el motivo fundamental es claro: las cargas de IA son altas, constantes y costosas de interrumpir, por lo que las opciones nucleares se consideran una cobertura estratégica para algunos sitios.
Sin embargo, el factor decisivo sigue siendo el cronograma. Los nuevos reactores o los conceptos avanzados de SMR (Small Modular Reactors) no resolverán los problemas agudos de la red en los próximos uno a tres años. A medio plazo, sin embargo, pueden ser un componente importante, especialmente donde exista aceptación política y procesos de aprobación. Esto hace que la energía nuclear sea parte del debate sobre infraestructura, pero no su única solución.
Impacto regional
Europa está abordando oficialmente el tema. La UE se refiere a las cifras de la AIE y describe los centros de datos como un desafío creciente para los sistemas eléctricos y la política climática ( (energy.ec.europa.eu). Esto sugiere requisitos de eficiencia más estrictos, obligaciones de presentación de informes más transparentes y requisitos de ubicación más intensivos. En Suiza, el debate seguirá un curso similar, pero con un enfoque aún mayor en los cuellos de botella de la red, las lagunas de suministro invernales y la competencia por el espacio. Esto se debe a que el sistema es más pequeño y las nuevas y grandes cargas tienen un impacto más rápido. Esta conclusión es una transferencia directa de los conocimientos europeos y norteamericanos a un sistema eléctrico compacto.
Para los operadores y municipios, la lógica de decisión está cambiando. Ya no solo los precios de la electricidad son decisivos, sino la pregunta de si un sitio puede conectarse lo suficientemente rápido, si se puede utilizar el calor residual y cómo se garantizan la refrigeración y la disponibilidad de agua. Aquí es donde surge la verdadera ventaja competitiva: quienes planifican la infraestructura con previsión pueden ampliar la capacidad de IA sin enfrentarse inmediatamente a una resistencia política o a frenos de la red.
Planificación estratégica
El auge de la IA ha dejado de ser un tema puramente de software. Las proyecciones de la AIE hasta 2030 muestran que los centros de datos crecerán de manera perceptible, pero no dominante, en el consumo mundial de electricidad, con aumentos especialmente fuertes en EE.UU., China y Europa ( (iea.org). En la práctica, sin embargo, la infraestructura local decide, no el porcentaje global. Donde los clústeres de IA se encuentran con redes débiles, recursos de refrigeración escasos o largos procesos de aprobación, el apetito energético se convierte en la cuestión decisiva de la ubicación.
Fuente: mdpi.com
Las estrategias para optimizar el consumo de energía y reducir las cargas pico en los centros de datos son cruciales para una operación sostenible.
A corto plazo, el gas y el GNL siguen siendo la cobertura más sólida para muchos actores, mientras que la energía nuclear y la capacidad renovable abordan más el medio y largo plazo ( (reuters.com). Una clara separación de estos horizontes temporales y la consideración sistemática de la infraestructura como factor central permiten una planificación más realista y una implementación más exitosa de los proyectos de IA en los próximos años.