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Introducción
La rápida expansión de la inteligencia artificial generativa ha impulsado un crecimiento sin precedentes en el uso de centros de datos a nivel mundial. Esta tendencia está ejerciendo una presión significativa sobre las redes eléctricas, especialmente en regiones como América del Norte, donde la infraestructura energética se enfrenta a desafíos de fiabilidad durante condiciones climáticas extremas. Este artículo analiza el impacto creciente del consumo eléctrico de los centros de datos, en particular los utilizados para IA, y cómo este fenómeno está reconfigurando el panorama energético.
La Evaluación de Fiabilidad de Invierno de la NERC para 2025-2026 advierte sobre riesgos significativos de apagones, destacando que la demanda de electricidad en EE. UU. creció un 3% en 2024, en gran parte debido al aumento en el uso de centros de datos. Este artículo explora a fondo los factores detrás de este fenómeno, presentando datos, ejemplos y soluciones potenciales.
Crecimiento explosivo de la demanda energética
Entre 2008 y 2021, la demanda de electricidad en EE. UU. se mantuvo prácticamente estancada, con un crecimiento anual promedio del 0.1%. Sin embargo, en 2024 esa tendencia cambió drásticamente, con un crecimiento del 3%. Este aumento se debe a múltiples factores: temperaturas extremas, incremento poblacional y, especialmente, la expansión de los centros de datos alimentados por modelos de IA generativa.
Según estimaciones, los centros de datos consumieron entre 184 TWh (+5%) y 231 TWh (+31%) en 2024, frente a los 176 TWh registrados en 2023. Esta variabilidad refleja la falta de transparencia y la dificultad para monitorear el consumo energético en tiempo real, lo que representa un desafío para los operadores de red.
En resumen, el crecimiento energético impulsado por la IA no es una predicción futura, sino una realidad actual que está transformando la planificación energética nacional.
Centros de datos y su rol en el ecosistema eléctrico
Los centros de datos son instalaciones que albergan sistemas informáticos de alto rendimiento utilizados para el procesamiento de grandes volúmenes de datos. Con el auge de la inteligencia artificial generativa, su demanda energética ha aumentado considerablemente, ya que los modelos de IA requieren procesamiento 24/7 y grandes cantidades de energía para entrenamientos y consultas.
Un estudio del Departamento de Energía de EE. UU. estima que estos centros podrían consumir entre 330 y 580 TWh para 2028, lo que representaría entre el 7% y el 12% del consumo eléctrico total del país. Esta cifra contrasta con el 4.4% actual, lo que evidencia un aumento sin precedentes en solo cuatro años.
Este crecimiento no solo plantea desafíos técnicos, sino también regulatorios y ambientales, ya que la mayoría de los centros aún funcionan con energía basada en combustibles fósiles.
Impacto del clima extremo en la infraestructura eléctrica
Las tormentas invernales representan uno de los mayores riesgos para la fiabilidad de la red eléctrica, especialmente cuando coinciden con picos de demanda energética. El caso del congelamiento en Texas en 2021 es ilustrativo: los pozos de gas se congelaron, reduciendo drásticamente la oferta energética justo cuando la demanda estaba en su punto máximo.
La Evaluación de Fiabilidad de Invierno de la NERC muestra que en climas extremos, la demanda energética puede superar en un 25% las previsiones. Esto pone en riesgo la estabilidad de la red, especialmente en estados como Texas donde la infraestructura energética es más vulnerable.
En resumen, el clima extremo y el aumento del uso de centros de datos crean una combinación peligrosa que requiere planificación e inversión urgente en resiliencia energética.
La interconexión PJM y Texas: dos escenarios opuestos
La interconexión PJM, que cubre varios estados del noreste de EE. UU., mantiene aproximadamente el 35% de sus reservas instaladas, lo que le permite enfrentar con relativa estabilidad los aumentos de demanda. En contraste, Texas presenta un panorama preocupante debido a su sistema aislado y escasa capacidad de respaldo.
Mientras PJM muestra un riesgo de suministro “normal” en el informe de NERC, Texas podría enfrentar graves apagones si las condiciones invernales extremas se repiten. La falta de integración con otras redes hace que cualquier fallo interno tenga consecuencias inmediatas y de gran escala.
Este contraste demuestra la importancia de contar con interconexiones robustas y reservas adecuadas para enfrentar eventos inesperados.
La IA generativa como motor de consumo constante
Los modelos de IA generativa como GPT-4 o DALL·E no solo requieren grandes cantidades de energía durante su entrenamiento, sino también durante su uso cotidiano. A diferencia de otras cargas eléctricas que fluctúan según la hora del día o la temporada, los centros de datos de IA operan de forma continua, 24/7.
Esta demanda constante supone un reto para los operadores de red, que están acostumbrados a gestionar patrones de demanda más predecibles. Además, la carga base que representan limita la flexibilidad operativa de la red, haciendo más difícil responder ante emergencias.
En conclusión, la naturaleza continua del consumo eléctrico de la IA generativa requiere un rediseño completo de la planificación energética tradicional.
Limitaciones del almacenamiento energético actual
Una de las soluciones propuestas para compensar la demanda energética es el uso de baterías de almacenamiento. Sin embargo, la mayoría de las tecnologías actuales solo permiten operar durante unas pocas horas, lo cual es insuficiente para cubrir la demanda sostenida de los centros de datos en eventos prolongados de clima extremo.
Texas ha invertido en almacenamiento de baterías, pero estas instalaciones no están diseñadas para soportar cargas constantes durante días. Esto limita su eficacia como solución de respaldo frente a cortes de gas natural o fallos en la generación tradicional.
Por tanto, es necesaria la inversión en tecnologías de almacenamiento de larga duración, como baterías avanzadas o soluciones híbridas con generación térmica.
Incertidumbre en la planificación energética
Uno de los principales problemas que enfrenta la red eléctrica es la falta de datos precisos sobre el consumo energético de los centros de datos. Esta opacidad dificulta la planificación a largo plazo y aumenta el riesgo de errores en la asignación de recursos.
El informe de NERC subraya la necesidad de monitorear públicamente el uso energético de los centros de datos, especialmente aquellos dedicados a la IA. Esta transparencia permitiría a los operadores de red anticipar mejor los picos de demanda y diseñar estrategias de respuesta más efectivas.
En resumen, la incertidumbre actual es un obstáculo que debe abordarse con políticas regulatorias claras y sistemas de reporte obligatorios.
El crecimiento solar y sus limitaciones estacionales
Según el informe de Ember, la generación solar aumentó un 27% en 2024. Aunque esta es una buena noticia para el mix energético, su contribución durante el invierno, cuando ocurren los mayores riesgos de red, es limitada debido a la menor disponibilidad solar.
Esto significa que la energía solar, aunque crucial para reducir emisiones, no puede considerarse una solución principal para afrontar eventos invernales críticos. Es necesaria una combinación de fuentes, incluyendo energía eólica, hidroeléctrica y almacenamiento de larga duración.
La clave está en diseñar una matriz energética diversificada que pueda responder a escenarios estacionales extremos.
Nuevo estándar de fiabilidad EOP-012-3
El nuevo estándar EOP-012-3, que entrará en vigor el 1 de octubre de 2025, busca mejorar la preparación de la infraestructura eléctrica ante el frío. Incluye requisitos para pruebas de resistencia, planes de emergencia y coordinación entre operadores.
Sin embargo, expertos señalan que estas medidas aún son insuficientes para enfrentar el crecimiento proyectado en la demanda energética. Se requiere una implementación acelerada y una revisión constante de su eficacia.
Este estándar representa un paso en la dirección correcta, pero no debe considerarse como una solución definitiva.
Colaboración entre centros de datos y operadores de red
Una de las recomendaciones clave del informe de NERC es que los operadores de centros de datos trabajen estrechamente con los operadores de red para entender los patrones de demanda y adaptar su consumo al estado de la red.
Algunas compañías ya están explorando acuerdos de respuesta a la demanda, donde reducen temporalmente su consumo a cambio de incentivos. Este tipo de colaboración será vital para evitar apagones y mejorar la eficiencia de la red.
Fomentar el diálogo y la coordinación entre estos actores es esencial para una transición energética segura y sostenible.
Hacia una planificación energética adaptativa
La creciente presión que ejercen los centros de datos sobre la infraestructura eléctrica obliga a replantear la forma en que se planifica la capacidad de generación. Ya no basta con prever la demanda basada en promedios históricos; es necesario incorporar escenarios de alta incertidumbre, consumo constante y clima extremo.
Una planificación adaptativa, apoyada en inteligencia artificial y modelos predictivos, permitirá a los operadores de red anticiparse mejor a las crisis y optimizar el uso de recursos disponibles.
Esta transformación requiere inversión, innovación y voluntad política para enfrentar los desafíos del nuevo paradigma energético.
Conclusión: Prepararse para un futuro eléctrico alimentado por IA
La inteligencia artificial generativa ha traído consigo una revolución tecnológica, pero también una serie de desafíos energéticos que no pueden ser ignorados. El crecimiento exponencial de los centros de datos, su consumo constante y la presión sobre una red eléctrica ya vulnerable exigen una respuesta coordinada y urgente.
Es fundamental que gobiernos, empresas tecnológicas y operadores de infraestructura trabajen juntos para asegurar la fiabilidad del suministro, invertir en almacenamiento de larga duración y fomentar la transparencia en el uso energético. Solo así podremos garantizar una transición digital sostenible, segura y resiliente frente a los retos del futuro.
