La energía: ¿quién pagará los gigavatios?

A estos impactos se suma un efecto sobre las redes y las facturas. En Estados Unidos, el auge de los centros de datos podría elevar la factura eléctrica media en torno a un 8 % de aquí a 2030, con subidas mucho mayores en las zonas saturadas (el norte de Virginia, por ejemplo). De ahí una cuestión de equidad: ¿pagarán los vecinos, en su factura, el apetito energético de los gigantes de la IA?

A estos efectos se añaden dos puntos ciegos. El primero es la estabilidad de la red: para no depender de una red saturada, algunos operadores construyen su propia producción in situ (gas, solar, baterías, e incluso energía nuclear dedicada), una tendencia llamada «detrás del contador» que plantea a su vez cuestiones de emisiones y de equidad. El segundo es la huella material: fabricar millones de chips y servidores consume minerales críticos (cobre, tierras raras) y genera, al ritmo de las renovaciones de equipos, una masa creciente de residuos electrónicos. La huella de la IA no se reduce, por tanto, a la electricidad que quema hoy.

El cuello de botella. El problema más estructural es un desfase de calendario, sobre el que algunos analistas (como el Uptime Institute) alertan ya desde 2026:

A tener en cuenta: no todos los países están en la misma situación. En Francia, por ejemplo, el gestor de la red (RTE) estima poder absorber las necesidades previstas de los proyectos de centros de datos (del orden de 4 GW), gracias a un mix eléctrico ya ampliamente descarbonizado.

Por un lado, la IA representa una carga nueva y masiva sobre redes ya tensionadas, a riesgo de prolongar el recurso a las energías fósiles y de trasladar la factura a los ciudadanos. Por otro, sus defensores subrayan su potencial para el clima: optimizar las redes eléctricas, acelerar el descubrimiento de nuevos materiales (mejores baterías, captura de carbono), mejorar la modelización climática o hacer avanzar investigaciones como la fusión nuclear (temas que reaparecerán en el capítulo 14 sobre la ciencia).

La pregunta que lo resume todo, y que da título a este capítulo, sigue abierta: ¿quién pagará los gigavatios? ¿Las empresas que se benefician, o la colectividad? ¿Y justificará el beneficio científico y económico la huella? No hay, en 2026, una respuesta tajante, pero sí una certeza: la energía se ha convertido en el factor limitante número uno de la trayectoria de la IA, tanto como los chips.

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Para recordar (capítulo 10)

• El consumo eléctrico de los centros de datos (~415 TWh en 2024) podría acercarse a 1 000 TWh en 2026 (el equivalente a Japón) y triplicarse de aquí a 2030.
• Más allá de la electricidad, la IA pesa sobre el agua (refrigeración), el carbono (turbinas de gas de apoyo) y las facturas de los vecinos.
• Amenaza un cuello de botella: se construye un centro de datos en 3 años, pero una central (sobre todo nuclear) en mucho más, de ahí una «tijera» entre demanda y producción.
• Tres soluciones: la eficiencia (mejores chips, cuantización, modelos pequeños), la energía nuclear (acuerdos de los gigantes, pero plazos largos) y las renovables (en pleno auge, pero intermitentes).
• El debate climático está abierto: carga nueva sobre las redes frente al potencial de acelerar la transición. La energía se ha convertido en el primer factor limitante de la IA.

Así concluye la parte III. Hemos visto el combustible (cálculo, hardware, energía) que impulsa la IA. La parte IV explora las grandes convergencias donde la IA se encuentra con otras tecnologías de ruptura: la cadena de bloques (blockchain), la computación cuántica y la robótica.

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