✨︎ Resumen (TL;DR):
- El uso de electricidad en data centers aumentó 17% en 2025 impulsado por la expansión tecnológica.
- La IEA proyecta un gasto de 945 TWh para 2030, cifra equivalente al consumo eléctrico total de Japón.
- La escasez de equipo eléctrico retrasa proyectos y obliga a usar plantas de gas natural in situ.
La expansión acelerada de la inteligencia artificial provocó que el consumo global de electricidad en data centers aumentara 17% durante 2025. La Agencia Internacional de Energía (IEA) advierte que esta cifra está en camino de duplicarse para 2030, lo que amenaza con presionar al máximo las redes eléctricas y las cadenas de suministro a nivel mundial.
El reporte titulado “Key Questions on Energy and AI” detalla que la industria tecnológica inyecta cientos de miles de millones de dólares en nueva infraestructura de servidores. Sin embargo, este ritmo choca con restricciones físicas severas.
En 2024, estas instalaciones consumieron cerca de 415 teravatios-hora (TWh), representando el 1.5% del uso eléctrico mundial. Para el final de la década, la cifra escalará a 945 TWh, igualando la demanda anual de todo el territorio japonés. Las plantas enfocadas en IA exigen tanta electricidad como las fundidoras de aluminio.
Estados Unidos, Europa y China concentran el 85% de este consumo energético. Tan solo en el mercado estadounidense, las proyecciones indican que los data centers representarán casi la mitad del crecimiento de la demanda eléctrica en los próximos años, avanzando a un ritmo anual del 2%, el doble de la década anterior.
Crisis en la cadena de suministro eléctrica
La construcción masiva de servidores enfrenta cuellos de botella críticos. Los tiempos de entrega para grandes transformadores de potencia se extendieron a un rango de tres a cinco años.
De acuerdo con Bloomberg, más de la mitad de los data centers planeados en Estados Unidos para 2026 sufren retrasos o cancelaciones definitivas por la falta de equipos especializados e insumos como el acero eléctrico de grano orientado.
Fabricantes como GE Vernova y Siemens Energy reportan una acumulación de pedidos en turbinas de gas. A esto se suma la escasez de procesadores avanzados, ya que la manufactura del hardware acelerador de IA no logra cubrir las exigencias del mercado.
Gas natural y baterías al rescate
Con tiempos de espera de uno a tres años para conectarse a la red pública tradicional, los desarrolladores optan por generadores de gas natural in situ como fuente primaria de energía, abandonando su rol histórico como simple respaldo.
La IEA estima que la demanda de gas natural para estas instalaciones en Estados Unidos crecerá en 35 mil millones de metros cúbicos hacia 2030. Gigantes energéticos como Exxon y Chevron ya planean plantas a gas dedicadas exclusivamente a alimentar estos complejos tech.
Para mitigar los picos de demanda que pueden colapsar las redes locales, el almacenamiento en baterías surge como una tecnología crítica. En su documento, la IEA señala que el almacenamiento facilita “la integración segura y rentable de nuevos tipos de cargas como los vehículos eléctricos, las bombas de calor y los data centers, donde el consumo puede estar altamente correlacionado en el espacio y el tiempo”.
La carrera corporativa por dominar el machine learning trasciende el desarrollo de software; ahora el verdadero reto es asegurar la generación de energía física necesaria para mantener los procesadores operando a máxima capacidad.
