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lunes, 19 de octubre de 2026 Edición Estados Unidos · en español
Energía

La saturación en las infraestructuras de red impulsa nuevas estrategias energéticas en el sector tecnológico según la AIE

Por Luz Vaquero · 19 octubre, 2026 · 6:12 p. m. · 4 min de lectura Compartir: f 𝕏 in
La saturación en las infraestructuras de red impulsa nuevas estrategias energéticas en el sector tecnológico según la AIE
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El acelerado proceso de la inteligencia artificial está transformando el consumo energético global y forzando al sector tecnológico a encontrar respuestas rápidas a la saturación de la infraestructura de las redes. De acuerdo con un reciente estudio de la Agencia Internacional de la Energía (AIE), las grandes compañías tecnológicas están provocando un incremento sin precedentes en la inversión en centros de datos, ya que el gasto de capital global alcanzó ya la cifra de US$400 mil millones en 2025, cifra que se prevé que crezca un 75 % para el 2026. Este empuje de la expansión de las inversiones para el desarrollo de centros de datos supera ya la inversión mundial en la producción de petróleo y gas natural.

La expansión de la inteligencia artificial y su consecuencia como consumidores de electricidad

Los centros de datos registraron un aumento general de la demanda eléctrica del 17 % en 2025, pero en el desarrollo específico de los centros de datos dedicados a la inteligencia artificial, este aumento fue del 50 %. El seguimiento satelital único de la AIE demuestra que la capacidad de las denominadas fábricas de IA se ha triplicado en los últimos 18 meses. Las proyecciones actualizadas esperan que el consumo de electricidad de los centros de datos se vea casi duplicado en su conjunto, de 485 teravatios hora (TWh) en 2025 a 950 TWh en 2030, lo que supondrá un 3 % aproximadamente de la demanda mundial de electricidad.

La demanda será resultado de la creciente popularidad de nuevas aplicaciones que son intensivas en energía. La eficiencia por tarea mejora drásticamente, al punto de que una búsqueda de texto simple consume menos electricidad que tener un televisor encendido durante el mismo tiempo, pero los nuevos modelos para la generación de video o las tareas de razonamiento pueden consumir cientos o incluso miles de veces más electricidad por consulta.

Densidad extrema y cuellos de botella en la infraestructura

La inteligencia artificial va llevando la densidad de potencia de los centros de datos a los límites absolutos de las tecnologías actuales. Para 2027, un único bastidor avanzado (con un volumen físico equivalente al de un frigorífico de varias decenas de pulgadas de alto) podría llegar a consumir la energía equivalente a la de 65 viviendas.

La velocidad de la transición es notable: entre 2020 y 2025, la densidad de potencia de los servidores se multiplicó por 11 y, para 2027, se prevé que se incremente cuatro veces. Estos equipos producen una enorme cantidad de calor, equivalente al de 30 calderas de gas natural por bastidor, lo que implica contar con sistemas de refrigeración muy eficaces para que el aire ambiente no alcance temperaturas de cientos de grados Fahrenheit y para que el sistema y el entorno no lleguen a plantear riesgos.

Producción y generación de energía in situ y potencial de almacenamiento

A fin de esquivar los considerables retrasos en la conexión a la red pública, los desarrolladores de los centros de datos, especialmente en los Estados Unidos, están impulsando activamente y rápidamente proyectos de producción de energía in situ que aprovechan el gas natural. La vigilancia satelital nos permite concluir que cerca de una quinta parte de estos proyectos han comenzado a hacer trabajos de desmantelamiento o de construcción sobre el suelo.

Los análisis de la AIE prevén que, para 2030, entre 15 y 27 GW de generación de energía in situ mediante gas natural se incorporen a la alimentación de los centros de datos. Sin embargo, conseguir electricidad fiable a partir de este principio rectifica las exigencias de la infraestructura en un rango entre el 30 % y el 70 % respecto a la demanda real, lo que plantea graves interrogantes regulatorios y financieros.

A diferencia de las prácticas convencionales, el entrenamiento y uso de modelos de inteligencia artificial producen oscilaciones de potencia muy grandes y rápidas de carga, repitiendo variaciones de más del 50 % de la capacidad nominal en un solo segundo.

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