Centros de datos y AI: cómo el auge tecnológico presiona el sistema eléctrico global
El auge global de la inteligencia artificial (IA), impulsado por el despliegue masivo de modelos como ChatGPT, generará una fuerte presión sobre los sistemas energéticos a nivel mundial. Un estudio del FMI proyecta que la demanda eléctrica de los centros de datos podría alcanzar los 1.500 TWh hacia 2030, un volumen comparable al consumo total actual de la India. En un escenario sin políticas energéticas adaptadas, esto implicaría un aumento de hasta el 8,6% en los precios de la electricidad en Estados Unidos y un incremento del 5,5% en sus emisiones de carbono.
IA y energía: una relación física, no solo digital
El informe técnico Power Hungry: How AI Will Drive Energy Demand, elaborado por el FMI, analiza cómo el crecimiento acelerado de la IA afecta al consumo de electricidad, los precios energéticos y las emisiones globales. Basado en un modelo de equilibrio general computable (IMF-ENV), el trabajo concluye que los sectores productores de IA en EE.UU. crecieron casi tres veces más rápido que el sector privado no agrícola, y que los costos eléctricos para empresas integradas verticalmente casi se duplicaron entre 2019 y 2023, pasando del 0,8% al 1,6% de sus gastos totales.
Centros de datos: epicentro del consumo eléctrico
La expansión de los centros de datos es el motor físico detrás de la IA generativa. En regiones como Virginia, los centros de datos ya representan el 26% del consumo eléctrico total. A escala global, el uso de electricidad por estas infraestructuras alcanzó entre 400 y 500 TWh en 2023, y se espera que triplique esa cifra para 2030.
En Estados Unidos, se proyecta que el consumo eléctrico de los centros de datos escalará de 178 TWh en 2024 a 606 TWh en 2030. Este salto podría superar incluso la demanda proyectada de electricidad por parte de los vehículos eléctricos.
Escenarios de impacto: precios, emisiones y crecimiento económico
El modelo del FMI considera distintos escenarios. En el más adverso —con crecimiento limitado de las energías renovables y sin inversión en redes de transmisión— los precios eléctricos subirían un 8,6% en EE.UU., 5,3% en China y 3,6% en Europa.
En paralelo, las emisiones de carbono también crecerían: 5,5% en EE.UU. y 1,2% a nivel global. El exceso acumulado de gases de efecto invernadero entre 2025 y 2030 equivaldría a las emisiones energéticas de Italia durante cinco años.
A pesar de estos costos ambientales, el informe destaca que el impacto positivo en el crecimiento global compensa en términos económicos. Bajo políticas actuales, la IA podría sumar 0,5 puntos porcentuales al crecimiento anual del PBI global hasta 2030.
Políticas energéticas: clave para evitar cuellos de botella
Los autores del informe advierten que sin políticas de incentivo a las renovables y sin inversiones en infraestructura, el desarrollo de la IA podría verse limitado. La congestión en redes eléctricas y la falta de capacidad de generación impedirían satisfacer la demanda energética de los nuevos centros de datos, generando competencia con industrias intensivas en energía y presión sobre los precios.
En cambio, con subsidios a las renovables y planificación de redes, los aumentos de precios podrían mantenerse acotados al 0,9% en EE.UU., con un 24% menos de emisiones que en el escenario base.
El dilema entre innovación y sostenibilidad
El informe concluye que la expansión de la IA representa un salto en productividad y crecimiento, pero también una fuente creciente de emisiones. La magnitud del impacto dependerá de decisiones energéticas clave que gobiernos y empresas adopten hoy. Sin una planificación estratégica, el “hambre de energía” de la IA podría convertirse en un freno para su propio desarrollo.
