La inteligencia artificial pone en jaque el consumo energético global

Cuando la inteligencia artificial comenzó a integrarse en nuestras vidas, pocos imaginaron el impacto que tendría más allá de la tecnología. Sin embargo, a medida que los modelos de IA se vuelven más avanzados, una nueva preocupación ha surgido entre expertos y empresas: el consumo energético se está disparando a niveles sin precedentes, poniendo a prueba la capacidad de las redes eléctricas y desafiando la sostenibilidad del sector.

Grandes compañías como OpenAI, Google y Meta están construyendo infraestructuras masivas para entrenar modelos cada vez más potentes. Según datos recogidos por The Wall Street Journal, un solo centro de datos dedicado a la IA puede llegar a consumir hasta 30 megavatios de electricidad de manera simultánea, lo que equivale al gasto de energía de 30 supermercados de gran tamaño. Y esto es solo el comienzo.

¿Hasta dónde crecerá el consumo de IA?

El problema no es solo el presente, sino las proyecciones futuras. De acuerdo con estudios de la organización Epoch AI, para 2030 el consumo eléctrico de los centros de datos de IA podría superar los 5 gigavatios, una cantidad comparable al consumo total de Manhattan.

Este crecimiento recuerda a otro gran hito en la historia de la energía: la masificación del aire acondicionado en el siglo XX. En aquel entonces, la red eléctrica tuvo que adaptarse rápidamente a una nueva realidad. Ahora, la pregunta es si podremos hacer lo mismo con la inteligencia artificial antes de que sea demasiado tarde.

Una infraestructura eléctrica al límite

Las empresas eléctricas ya sienten la presión. En Estados Unidos, los centros de datos representan actualmente el 4% del consumo eléctrico, pero algunos estudios advierten que para 2030 esa cifra podría subir hasta un 17%.

El problema es que la infraestructura energética no crece a la misma velocidad que la IA. Construir un nuevo centro de datos toma entre 18 y 24 meses, pero desarrollar nuevas fuentes de energía puede tardar más de tres años. Y en el caso de las líneas de transmisión, el proceso puede demorar más de una década.

Esto podría derivar en problemas de suministro. En estados como Oregón, donde los incentivos fiscales han convertido a la región en un imán para los centros de datos, el consumo energético podría crecer un 24% en los próximos seis años. Si no se generan nuevas fuentes de electricidad a tiempo, los apagones podrían convertirse en una realidad en invierno.

Energía limpia vs. demanda creciente: un dilema sin resolver

Para evitar un colapso energético, las grandes tecnológicas están apostando por fuentes de energía renovable como la solar, eólica y nuclear. Sin embargo, estas alternativas presentan desafíos.

• La energía nuclear es confiable y libre de emisiones, pero su expansión es lenta y costosa.
• Las energías renovables son más accesibles, pero dependen de factores climáticos, lo que dificulta garantizar un suministro constante.
• Los pequeños reactores nucleares y la geotermia podrían ser soluciones a largo plazo, pero aún están lejos de cubrir la creciente demanda.

El futuro de la IA y el consumo energético

A medida que la inteligencia artificial avanza, el sector energético debe evolucionar con la misma rapidez. El dilema es claro: si la red eléctrica no logra adaptarse, podríamos enfrentarnos a un cuello de botella que frene la revolución de la IA.

Las empresas, los gobiernos y los reguladores están ante un desafío urgente. ¿Podrá el mundo sostener la inteligencia artificial sin comprometer la estabilidad energética? La respuesta aún está en construcción, pero el tiempo para encontrar soluciones se agota.