La revolución que consume energía
La expansión de los modelos de inteligencia artificial (IA) generativa y multimodal está provocando un aumento sin precedentes en la demanda global de energía. Cada salto en capacidad —mayores volúmenes de datos, más parámetros, modelos más precisos— requiere multiplicar el cómputo y, con él, la electricidad.
Los centros de datos, donde se concentran los servidores que entrenan y ejecutan estos modelos, se han convertido en una de las infraestructuras industriales de mayor consumo. Según la Agencia Internacional de Energía (IEA), su demanda eléctrica podría duplicarse antes de 2026 y alcanzar entre 800 y 1.000 TWh anuales, equivalentes al consumo total de Japón.
Un entrenamiento de un modelo de lenguaje avanzado puede demandar más de 10 GWh, similar al uso anual de mil hogares. A esto se suma que hasta 40 % de la energía se destina a refrigerar los equipos, especialmente en regiones cálidas o con alta densidad operativa.
La digitalización, impulsada por la IA, dejó de ser invisible para las redes eléctricas. El dilema ya no es sólo tecnológico: es estructural y global.
Límites físicos y ambientales
El mapa mundial de los centros de datos está condicionado por el costo de la energía, la disponibilidad de agua y la estabilidad de la red. Estas variables explican su concentración en países como Estados Unidos, Irlanda, Países Bajos o Singapur. Sin embargo, esa concentración genera vulnerabilidades crecientes.
En zonas semiáridas, la escasez de agua amenaza el sistema de refrigeración; en otras, la densidad energética de los centros de datos tensiona redes eléctricas locales. Incluso cuando se alimentan con energías renovables, persiste la huella de carbono derivada de la fabricación de chips, servidores y sistemas de climatización.
El hardware especializado —GPU, TPU y procesadores avanzados— depende de materiales críticos como litio, cobalto y galio, cuya extracción y refinamiento son intensivos en energía y geopolíticamente sensibles.
La paradoja es evidente: la tecnología que promete optimizar la eficiencia global multiplica su propio consumo de recursos escasos.
Eficiencia insuficiente
La eficiencia energética de los chips mejora con cada generación, pero no al ritmo necesario. La llamada “ley de escala” de la IA establece que cada salto en tamaño de los modelos implica un incremento cuadrático en cómputo y energía.
En consecuencia, las mejoras técnicas quedan neutralizadas por el crecimiento de la demanda. Las empresas avanzan hacia hyperscale data centers, de tamaño colosal, que requieren más de 100 MW por instalación. Esto equivale al consumo de una ciudad mediana.
La mejora en el rendimiento por vatio no compensa la escala. El resultado es una curva ascendente que amenaza con superar la capacidad de expansión de la oferta eléctrica, incluso en países con fuerte desarrollo renovable.
Impacto geopolítico y económico
La expansión de la infraestructura de IA transforma la geografía energética mundial. Los países con excedentes renovables, como Islandia o Noruega, emergen como polos atractivos para nuevas inversiones. Otros, con redes saturadas o marcos regulatorios débiles, enfrentan el dilema entre atraer inversiones digitales o preservar la estabilidad del suministro.
En América Latina, el fenómeno es incipiente pero creciente: Brasil y Chile ya alojan grandes centros de datos, impulsados por la disponibilidad de energía hidroeléctrica y solar. En paralelo, la concentración de infraestructura en manos de unas pocas corporaciones globales (Google, Microsoft, Amazon, Meta) refuerza la dependencia tecnológica y energética de los países usuarios, configurando una nueva forma de asimetría industrial.
La carrera por la energía limpia
La sostenibilidad de la IA depende de la capacidad de integrar fuentes renovables firmes y previsibles. Sin embargo, la intermitencia solar y eólica obliga a combinar almacenamiento, respaldo térmico y contratos de energía a largo plazo.
Los acuerdos PPA (Power Purchase Agreements) se volvieron una herramienta clave: permiten asegurar el suministro renovable directo a los centros de datos. Aun así, no resuelven todos los problemas. La disponibilidad de terreno para parques solares o eólicos, los límites de las redes y el impacto ambiental local introducen nuevas tensiones.
El reto no es solo reducir emisiones, sino evitar que la expansión de la IA obstaculice la transición energética de otros sectores —industria, transporte, vivienda— que compiten por el mismo recurso escaso: la electricidad limpia.
Innovaciones y soluciones emergentes
Ante la presión energética, la industria explora estrategias disruptivas:
- Ubicaciones alternativas. Algunos proyectos buscan emplazar centros de datos en plataformas marinas o subterráneas para aprovechar enfriamiento natural. Otros, como el Project SunCatcher de Google, proponen trasladar parte del cómputo al espacio mediante satélites solares interconectados.
- IA verde. Se desarrolla una corriente de Green AI, orientada a diseñar algoritmos más eficientes y medir la huella energética de cada entrenamiento. La tendencia apunta a incluir métricas de consumo en las publicaciones académicas y los reportes corporativos.
- Economía circular digital. El aprovechamiento del calor residual para calefacción urbana, el reciclaje de hardware y la reutilización de materiales de alta pureza forman parte de una nueva lógica de sostenibilidad operativa.
- Refrigeración avanzada. Tecnologías como la inmersión líquida, el enfriamiento por evaporación controlada o el uso de aire polar natural permiten reducir el gasto térmico sin sacrificar capacidad de cómputo.
Estas innovaciones muestran que la sostenibilidad energética no depende solo de producir más energía, sino de consumirla mejor.
Hacia una política energética digital
El desafío de fondo es político y regulatorio. Los gobiernos deben equilibrar la atracción de inversiones en infraestructura digital con la protección de su matriz energética.
Las licencias ambientales para centros de datos comienzan a incluir límites de consumo, trazabilidad del origen eléctrico y compromisos de neutralidad de carbono. En Europa, la Comisión Europea estudia una directiva específica que clasifique los centros de datos según su huella ambiental y nivel de eficiencia.
En América Latina, las regulaciones aún son incipientes. Chile y Uruguay avanzan en normas de certificación verde; México y Argentina se mantienen en etapas preliminares. La falta de estándares comunes impide comparar impactos y planificar la expansión con criterios de sostenibilidad.
Una cuestión de supervivencia tecnológica
La relación entre inteligencia artificial y energía se perfila como uno de los grandes dilemas del siglo XXI. Si la IA es una tecnología de propósito general —comparable a la electricidad o el motor de vapor—, su infraestructura debe ser igualmente sostenible.
El crecimiento sin control podría agravar el cambio climático, fragmentar redes eléctricas y profundizar las desigualdades tecnológicas entre países.
En cambio, una estrategia que combine eficiencia algorítmica, energía renovable y planificación global permitiría consolidar un modelo de desarrollo digital equilibrado.
El futuro de la IA no dependerá solo de nuevos algoritmos o chips más potentes, sino de la capacidad de alimentar esa inteligencia sin agotar los recursos del planeta.
El verdadero reto no es hacer que las máquinas piensen, sino lograr que piensen de manera sostenible.
