Un solo rack de chips de IA de nueva generación se acerca al megavatio de consumo, suficiente para abastecer a unas 750 viviendas estadounidenses. El 1 de junio de 2026, Bloomberg describió un sector próximo a sus límites físicos. No por falta de demanda. Por falta de corriente.
¿Cuánta energía consume la inteligencia artificial?
Básicamente, mucha, y en crecimiento exponencial. Según las estimaciones de BloombergNEF, la demanda eléctrica de los centros de datos se multiplicará por cuatro, pasando de unos 400 teravatios-hora en 2024 a más de 1.600 en 2034. Para dimensionarlo: equivale a sumar el consumo de toda una gran economía nacional solo para mantener funcionando modelos que se entrenan y responden sin pausa. El problema no es el centro de datos aislado. Es la acumulación.
Cómo funciona el cuello de botella
Los fabricantes de chips, con Nvidia a la cabeza, lanzan procesadores cada vez más potentes que exigen centros de datos de nueva generación con un apetito eléctrico muy superior al del pasado. La red existente no absorbe ese salto por sí sola. De ahí la carrera hacia fuentes estables y continuas: gas natural en el corto plazo, energía nuclear como apuesta de largo recorrido. El consumo descontrolado amenaza con elevar los precios de la electricidad en Estados Unidos, ampliar la huella de carbono de la IA y, paradójicamente, frenar el propio boom que lo alimenta.
Las cifras oficiales son contundentes. En los documentos presentados ante la SEC, los centros de datos representaban el 4,4% del consumo eléctrico estadounidense en 2023, una proporción que se espera alcance el 12% antes de 2028. La propia Nvidia, en su informe trimestral, advierte que la disponibilidad de centros de datos, energía y capital es determinante y que una escasez podría afectar sus ingresos futuros.
Qué cambia para Europa y América Latina
Aquí la disputa adquiere una dimensión geopolítica. La cuota europea de capacidad global de centros de datos está disminuyendo, ya que los operadores prefieren Estados Unidos y Asia por sus redes más fiables e incentivos públicos. Francia juega la carta nuclear, que cubre cerca del 70% de su electricidad, como ventaja competitiva para atraer infraestructura de IA. Para América Latina, la ecuación es diferente: países como Brasil o Chile cuentan con un mix renovable abundante, pero la infraestructura de red sigue siendo la gran asignatura pendiente. Quien resuelva primero la restricción energética captará una parte desproporcionada de la economía de la IA.
La urgencia energética también la subraya quien lidera la IA. En un post en X, Sam Altman sitúa la energía entre las formas de abundancia que hay que construir, calificándola como un imperativo casi moral.
using technology to create abundance--intelligence, energy, longevity, whatever--will not solve all problems and will not magically make everyone happy.
, Sam Altman (@sama) May 4, 2024
but it is an unequivocally great thing to do, and expands our option space.
to me, it feels like a moral imperative.
Qué hacer, en la práctica
Para quienes siguen el sector, tres frentes importan más que los demás. Primero, la eficiencia: cada avance en densidad de cómputo por vatio desplaza la curva. Segundo, el mix energético: gas hoy, nuclear y renovables mañana. La carga es continua y no tolera la intermitencia. Tercero, la localización: la geografía de los centros de datos seguirá a la geografía de la energía disponible. Los datos oficiales y los escenarios energéticos globales los publica la Agencia Internacional de la Energía (AIE).
El número que lo pone todo en perspectiva llega desde Estados Unidos. Morgan Stanley estima una demanda de los centros de datos de hasta 74 gigavatios para 2028, con un déficit de acceso a potencia de unos 49 gigavatios. Traducido: dos tercios de la demanda prevista corren el riesgo de no encontrar corriente disponible. El chip más rápido del mundo no sirve de nada si no existe el punto de conexión adecuado. La próxima fase de la IA se decidirá en las centrales eléctricas, no solo en los laboratorios.
