La inteligencia artificial no para de crecer y muchos creen que ese avance estará condicionado al dinero y al desarrollo de chips, pero detrás de esas barreras tecnológicas surge un reto aún más grande: las capacidades energeticas y el ritmo de su progreso.
El valor de la IA generativa ya se percibe en la reducción de costos operativos para sectores como servicio al cliente, tecnología de la información y marketing. Empresas nuevas han alcanzado valuaciones millonarias con equipos mínimos gracias a la eficiencia aportada por esta tecnología.
No obstante, estos logros no logran desviar la atención de una realidad material insoslayable. El verdadero cuello de botella de la IA no está ni en la falta de inversión, ni en la escasez de usuarios o talento. El problema central radica en la insuficiencia de energía y de la infraestructura física para sostener el ritmo de avance.
Cómo es el dispar ritmo del crecimiento energético vs. el de la IA
El poder de cómputo aumenta a un ritmo superior a la mejora de eficiencia en los chips. Contrario a eso, las redes eléctricas del mundo han mostrado un crecimiento mucho menor en su capacidad en las últimas décadas frente al aumento de la demanda tecnológica.
De acuerdo con estimaciones recientes, publicadas por Expansión, en Estados Unidos los centros de datos podrían requerir en torno a 106 gigavatios (GW) de energía para el año 2035. A nivel global, la demanda proyectada para centros de datos asciende a 219 GW para 2030.
Sin una expansión estructural acorde, la construcción de nuevos centros de datos simplemente no acompaña el ritmo que exige la demanda actual y proyectada de inteligencia artificial.
El crecimiento del consumo energético provocado por la IA es muy grande. Modelos avanzados como GPT-4 pueden consumir hasta 463.269 megavatios-hora al año, un volumen de energía superior al utilizado anualmente por más de 35.000 hogares estadounidenses.
La demanda de electricidad para alimentar los grandes modelos de lenguaje, la infraestructura de nube y los servicios inteligentes crece exponencialmente en los centros de datos.
Proyecciones de la consultora Rystad Energy muestran que el uso global de electricidad por parte de data centers duplicará su volumen para 2030 y podría llegar a 1.800 teravatios-hora para 2040, suficiente para abastecer a 150 millones de hogares estadounidenses durante un año completo.
Esta situación pone en evidencia que el ritmo del desarrollo de la IA ya no depende solamente de la obtención de los chips más avanzados. Hoy, el precio y la disponibilidad de la energía son los factores determinantes para la consolidación y el avance de la tecnología.
Por qué el dinero no será la barrera definitiva de progreso de la IA
La narrativa de burbuja en la IA no responde tanto a la lógica tradicional de especulación financiera como a los límites físicos y materiales del planeta. En el pasado, durante la burbuja puntocom de principios de siglo, el exceso de infraestructura superó la demanda real.
Actualmente, el fenómeno es el inverso: la demanda tecnológica, impulsada por la inteligencia artificial, supera de largo la capacidad energética e infraestructural global.
El mundo se encamina hacia un escenario donde el freno al desarrollo de la inteligencia artificial será material. La escasez de energía, chips y centros de datos impone una barrera insalvable que ni los mayores presupuestos podrán salvar si no existen las condiciones materiales.
Frente a las limitaciones de la red eléctrica, compañías como Meta, Google, Microsoft y Amazon han buscado alternativas contratando centrales eléctricas propias o firmando acuerdos para proveerse de energía limpia.
Entre el primer semestre de 2025, estas compañías contrataron 9,6 GW de energía renovable, suficiente para abastecer 7,2 millones de hogares. La perspectiva apunta a que, pese a desacuerdos políticos y obstáculos regulatorios, el mercado seguirá impulsando la demanda de energía limpia por las necesidades imperativas del sector.
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