La verdad detrás de los data centers: NVIDIA expuso el costo energético del boom de la inteligencia artificial

El nuevo balance de NVIDIA volvió a mostrar la dimensión que alcanzó el negocio detrás de la inteligencia artificial. La compañía cerró su segundo trimestre fiscal de 2027 con USD 96.221 millones de ingresos, un 106% más que un año atrás, y su división de centros de datos alcanzó los USD 89.000 millones, con un crecimiento interanual del 117%. La magnitud de esas cifras refleja la velocidad con la que las empresas están ampliando la infraestructura necesaria para desarrollar y utilizar sistemas de inteligencia artificial.

NVIDIA se encuentra en el centro de esa expansión porque sus unidades de procesamiento gráfico (GPU), desarrolladas originalmente para procesar imágenes y gráficos, resultaron especialmente eficientes para realizar los enormes volúmenes de cálculos que requieren los modelos de IA. Sus chips son utilizados en grandes cantidades por compañías tecnológicas y proveedores de servicios en la nube, que los instalan en centros de datos para aumentar su capacidad de procesamiento.

El propio Jensen Huang, fundador y CEO de NVIDIA, planteó en la presentación de los resultados que la capacidad de cómputo se convirtió en una fuente de ingresos por sí misma. La definición ayuda a entender el cambio que atraviesa la industria: el negocio ya no pasa únicamente por desarrollar un modelo de inteligencia artificial, sino también por construir y operar la infraestructura necesaria para entrenarlo y hacerlo funcionar a gran escala.

Los centros de datos dejaron así de ser solamente grandes instalaciones destinadas a almacenar información. Se convirtieron en la infraestructura física que sostiene buena parte de la nueva economía digital. Para funcionar necesitan servidores, procesadores, redes de comunicación y sistemas de refrigeración, pero sobre todo requieren un suministro eléctrico constante. Cuanto mayor es la capacidad de cómputo que se concentra en una instalación, mayor es también su demanda energética.

Elon Musk había resumido el problema al advertir que la energía es el principal factor que puede limitar el desarrollo de la inteligencia artificial. Los últimos datos sobre la expansión de los centros de datos muestran por qué esa advertencia empieza a adquirir una dimensión concreta: la velocidad con la que crece la demanda de capacidad de procesamiento obliga a ampliar al mismo tiempo la generación y las redes eléctricas.

Estados Unidos enfrenta el límite energético de los centros de datos

Estados Unidos es el principal escenario de esa expansión. Según estimaciones del Departamento de Energía estadounidense basadas en un estudio del Lawrence Berkeley National Laboratory, los centros de datos consumieron alrededor de 176 teravatios hora de electricidad en 2023, equivalentes al 4,4% del consumo eléctrico nacional. La cifra había sido de aproximadamente 1,9% en 2018, lo que muestra el fuerte aumento registrado en apenas cinco años.

Las proyecciones hacia adelante son todavía más significativas. El mismo estudio estima que el consumo de electricidad de los centros de datos podría alcanzar entre 325 y 580 teravatios hora en 2028, lo que representaría entre el 6,7% y el 12% de toda la electricidad utilizada en Estados Unidos, dependiendo del escenario. Se trata de proyecciones y no de una cifra que necesariamente vaya a cumplirse, pero permiten dimensionar la presión que el crecimiento de la inteligencia artificial puede ejercer sobre el sistema eléctrico.

El problema no consiste únicamente en producir más electricidad. Los nuevos centros necesitan conectarse a redes que, en muchas regiones, ya enfrentan restricciones de capacidad. La Agencia Internacional de Energía estima que Estados Unidos concentrará una parte sustancial del crecimiento mundial de la demanda eléctrica asociada a centros de datos durante los próximos años y advierte que la expansión de estas instalaciones ya representa una presión relevante sobre los sistemas eléctricos.

A esto se suma el tiempo necesario para desarrollar la infraestructura energética. Un centro de datos puede avanzar más rápido que una nueva línea de transmisión, una subestación o una central eléctrica, lo que genera un desfasaje entre la velocidad de las inversiones tecnológicas y la capacidad del sistema para abastecerlas. El cuello de botella, por lo tanto, no está solamente en la cantidad de electricidad disponible, sino también en la posibilidad de llevarla hasta donde se necesitan los nuevos centros de procesamiento.

La expansión también comenzó a generar resistencia entre las comunidades. En distintos estados, los proyectos son cuestionados por su impacto sobre las redes eléctricas, el precio de la energía, el uso del agua y el territorio. La oposición no responde exclusivamente a una corriente política: los reclamos también atraviesan distritos gobernados por demócratas y republicanos.

El agua es otro de los puntos de conflicto. Los servidores producen grandes cantidades de calor y necesitan sistemas de refrigeración que pueden utilizar agua, dependiendo de la tecnología empleada. En zonas donde el recurso es escaso, la instalación de un centro de datos puede abrir una discusión sobre cómo distribuirlo entre las necesidades de la industria, los hogares y otras actividades.

También existe una discusión sobre el uso del territorio y el impacto económico local. Estas instalaciones requieren grandes superficies y, aunque la construcción puede generar una importante demanda de trabajadores, una vez terminadas necesitan menos empleados permanentes que otras industrias de dimensiones similares. En Estados Unidos, esas características alimentaron una creciente resistencia a determinados proyectos.

Durante 2025, al menos 48 proyectos de centros de datos por unos USD 156.000 millones fueron bloqueados o quedaron demorados por oposición local, según registros de Data Center Watch. La cifra muestra que el conflicto dejó de ser una discusión aislada y comenzó a convertirse en un factor capaz de modificar los planes de expansión de la industria.

El fenómeno plantea una paradoja para Estados Unidos. El país necesita ampliar rápidamente su capacidad de cómputo para mantener el liderazgo en inteligencia artificial, pero esa expansión requiere recursos físicos que no pueden crecer al mismo ritmo que la demanda de chips y servidores.

La energía se convierte en un factor estratégico

La situación empieza a modificar el mapa de las inversiones. A medida que aumenta el valor de la capacidad de cómputo, también crece el atractivo de los lugares que pueden ofrecer electricidad abundante, redes disponibles y condiciones favorables para instalar y refrigerar grandes centros de datos.

La Agencia Internacional de Energía estima que el consumo mundial de electricidad de los centros de datos podría superar los 1.000 teravatios hora en 2030, frente a unos 460 teravatios hora destinados a abastecerlos en 2024. Estados Unidos y China concentran buena parte del crecimiento previsto durante los próximos años.

Esto ayuda a explicar por qué la energía empezó a ocupar un lugar central en las decisiones de las empresas tecnológicas. El costo de un centro de datos no se limita a los servidores y los chips que contiene: también incluye la generación eléctrica necesaria para alimentarlo, la infraestructura para conectarlo a la red, los sistemas de refrigeración y el territorio donde será construido.

En ese contexto se entiende el resultado de NVIDIA. La compañía no solo está vendiendo procesadores; está abasteciendo una industria que necesita construir cada vez más capacidad física para procesar información. Su división de centros de datos generó USD 89.000 millones en el último trimestre, casi el 93% de los ingresos totales de la compañía, y creció un 117% en un año.

La magnitud del negocio muestra por qué las principales empresas tecnológicas continúan comprometiendo enormes cantidades de capital para ampliar su infraestructura. Pero también expone el otro lado de la ecuación: cada nueva generación de procesadores y cada aumento en la capacidad de cómputo requiere instalaciones capaces de alimentarlos y refrigerarlos de manera permanente.

La inteligencia artificial, por lo tanto, empieza a depender de una infraestructura que está fuera de las pantallas y de los modelos: centrales eléctricas, líneas de transmisión, subestaciones, sistemas de refrigeración y grandes superficies de terreno. La velocidad del boom tecnológico está obligando a construir todo ese soporte físico a una escala inédita.

El balance de NVIDIA funciona así como un termómetro de una transformación que excede a la propia compañía. El crecimiento de sus ingresos refleja cuánto están gastando las empresas para aumentar su capacidad de cómputo, mientras las dificultades que aparecen alrededor de los centros de datos muestran cuál puede ser el límite de esa expansión.

La carrera por desarrollar inteligencia artificial ya no depende solamente de quién tiene los mejores modelos o los chips más potentes. También depende de quién puede conseguir la energía y la infraestructura necesarias para mantenerlos funcionando.

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