El nuevo informe Energy and AI de la Agencia Internacional de Energía (IEA) presenta un análisis sobre la relación entre el consumo energético y las granjas de data centers detrás de la inteligencia artificial.
La investigación muestra que, a medida que las empresas avanzan en su transformación digital mediante aplicaciones y soluciones de inteligencia artificial con procesamiento de datos en tiempo real, la infraestructura de centros de datos se convierte en un componente de alto consumo energético.
Juan Andrés
La IEA detalla que solo en 2024, consumieron 415 TWh de electricidad, lo que representa un 1,5 % del total global. Pero lo relevante no es dato, sino su velocidad de crecimiento, para 2030 se esperan consumos que se podrían duplicar los actuales.
La IEA proyecta que esta cifra se duplicará hacia 2030, superando los 945 TWh, lo que equivale al consumo eléctrico total de Japón.
El 70 % del crecimiento proviene de servidores optimizados para IA, cuyas exigencias energéticas duplican a las arquitecturas tradicionales.
El crecimiento acelerado choca con restricciones físicas del sistema eléctrico
El informe detalla que los Estados Unidos es el país que lidera el avance en temas de IA, y consecuentemente también en cuanto al consumo, con 45% de él. Además, agregar que la mitad de la infraestructura construida o en proceso de ello, se ha materializado en zonas donde la red eléctrica no da abasto, una congestión que amenaza con retrasar hasta un 20 % de la nueva capacidad instalada entre 2025 y 2030.
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Estos retrasos no se deben solo a disponibilidad energética, sino a obstáculos logísticos y regulatorios: tiempos de espera duplicados para transformadores, limitaciones de transmisión local, y falta de planificación integrada entre los sectores público y privado.
La IEA advierte que una conexión de los centros datos fuera de los plazos establecidos, podría generar gastos operativos muy altos, tanto para las firmas que administrar, como las tecnológicas que las usarían.
La respuesta energética para sostener el avance de la IA no será uniforme. Destacando que, si bien las energías renovables lideran en términos de expansión, el uso de gas natural para producir electricidad, seguirá siendo crítico para países como Estados Unidos e India, y en el caso de China y Japón, depende de sus capacidades nucleares.
La IA también puede reducir la presión sobre la infraestructura
La expansión de la inteligencia artificial no solo representa una nueva carga para el sistema energético. También abre una oportunidad para optimizar su funcionamiento.
La optimización que menciona el artículo de la IEA, apunta que a las herramientas digitales basadas en IA, al ser aplicadas al ecosistema eléctrico de las operadoras, permite:
- Mejorar la operación de redes
- Anticipar fallas
- Ajustar el despacho en tiempo real
- Extender la vida útil de los activos críticos, entre otros.
Francisco Carrasco M.
La tabla 3.5 del reporte de la Agencia Internacional detalla:
| Aplicación | Descripción | Impacto en energía | Ejemplo |
|---|---|---|---|
| Operación dinámica en tiempo real | Marco que establece límites operativos ajustables en tiempo real para dispositivos conectados a la red, basado en condiciones actuales. Incluye evaluación dinámica de seguridad. | 🔵 Alto: Reduce congestión, aumenta integración renovable, evita inversiones en refuerzos y optimiza uso de infraestructura sin comprometer seguridad. | Un operador de red incrementa capacidad de línea en 15–30 % durante clima templado, permitiendo integrar generación renovable adicional. |
| Detección y localización de fallas | Usa sensores y algoritmos de IA para identificar y ubicar fallas en la red, reduciendo interrupciones y mejorando tiempos de respuesta. | 🔵 Alto: Reduce duración de interrupciones en 30–50 %, mejora confiabilidad (SAIDI/SAIFI), reduce costos de restauración y mejora satisfacción del cliente. | Un operador detecta una falla en segundos y la localiza con precisión en un tramo de 100 metros, enviando inmediatamente equipos de reparación. |
| Estimación de estado y automatización | Algoritmos avanzados monitorean condiciones de red en tiempo real, infiriendo parámetros donde no hay mediciones directas. Permite respuestas automáticas para mantener estabilidad y rendimiento. | 🔵 Alto: Mejora estabilidad ante generación renovable variable, reduce márgenes operativos, permite más integración renovable y reduce intervención manual. | Un sistema de IA ajusta transformadores automáticamente para mantener perfiles de voltaje óptimos. |
Esta capacidad de gestión inteligente puede reducir la necesidad de inversión en infraestructura física, liberando capacidad sin construir nuevas líneas de transmisión.
El estudio de la Agencia, entrega un dato clave.
Al aplicar inteligencia artificial en sistemas de transmisión, sería posible liberar hasta 175 GW de capacidad operativa.
Esta cifra supera con creces la carga proyectada por los nuevos centros de datos, lo que convierte la optimización digital en una medida estratégica de ahorro estructural.
La integración de IA también tiene efectos positivos en:
- Eficiencia térmica
- Automatización de edificios
- Transporte urbano
- Flotas logísticas
- Procesos industriales.
Sin embargo, la adopción de las nuevas soluciones está limitada por la falta de personal especializado en la materia, junto con normativas atrasadas que no se adaptan a la situación actual.
La Agencia pone una alerta en los países emergentes, y señala que la ausencia de energía estable impide desarrollar infraestructura local de IA. Agrega que la dependencia exterior genera brechas digitales, lo que aumenta los costos en materia de logística y aumenta los riesgos geopolíticos para empresas globales.
Nota de la figura anterior:
"Los datos muestran la duración media total de interrupciones por cliente al año. Las interrupciones se refieren a pérdidas no planificadas de suministro eléctrico, excluyendo fallas internas del usuario. Los datos no están disponibles para todas las economías”.
En paralelo, la inversión necesaria para acompañar esta expansión es significativa. En Estados Unidos, los centros de datos ya representan más del 15 % de toda la inversión del sector eléctrico entre 2025 y 2030. Esta cifra redefine el peso fiscal, regulatorio y de planificación que tiene el sector digital sobre las redes del siglo XXI.
Fatih Birol, director ejecutivo, IEA, en el estudio destaca que:
“La digitalización de la economía global avanza y el sector energético y tecnológico estarán cada vez más entrelazados”.
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