Cómo las grandes tecnológicas planean alimentar el voraz apetito de energía de la inteligencia artificial

Los gigantes tecnológicos estadounidenses dominan el ámbito digital. Sin embargo, a pesar de invertir enormes sumas en inteligencia artificial (IA), sus ambiciones se enfrentan a limitaciones en el mundo físico. La escasez de chips y equipos para centros de datos, como transformadores y conmutadores, implica precios desorbitados y largas esperas. Igualmente apremiante es el acceso a la energía, ya que las empresas de servicios públicos luchan por satisfacer la demanda de Silicon Valley. El 24 de julio, el presidente Donald Trump publicó un “plan de acción para la IA” que describe el estancamiento de la capacidad energética de Estados Unidos como una amenaza para el “dominio de la IA” del país. ¿Cómo afrontan las grandes tecnológicas la creciente escasez de energía?

La demanda se dispara gracias a los planes de IA cada vez más ambiciosos de los hiperescaladores —Alphabet, Amazon, Microsoft y Meta—, todos los cuales dependen de centros de datos para operar sus servicios. El 23 de julio, Alphabet, propietaria de Google, anunció que aumentaría su inversión de capital para 2025 en 10.000 millones de dólares, hasta alcanzar los 85.000 millones, lo que elevaría el total combinado previsto para los hiperescaladores a 322.000 millones de dólares este año, frente a los 125.000 millones de dólares de hace cuatro años, ya que invierten en centros de datos más grandes y con mayor consumo energético. Mark Zuckerberg, director de Meta, presentó recientemente el proyecto Prometheus, un conjunto de centros de este tipo en Luisiana que abarca un área casi del tamaño de Manhattan.

Las nuevas instalaciones consumen más electricidad que nunca. Un rack de servidores equipado con chips de IA requiere unas diez veces más energía que una versión sin IA de hace unos años. Un estudio del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley reveló que, en 2023, los centros de datos estadounidenses consumieron 176 teravatios-hora (twh) de electricidad. Se prevé que esta cifra aumente a entre 325 twh y 580 twh para 2028, lo que representa entre el 7 % y el 12 % del consumo total de Estados Unidos, de los cuales los hiperescaladores representan aproximadamente la mitad.

La situación se complica aún más por los requisitos cambiantes de la IA. La mayor parte de la potencia de procesamiento ahora se destina al entrenamiento de modelos de IA. A medida que la tecnología se adopta más ampliamente, se utilizará más para la “inferencia”, cuando un sistema de IA responde a una consulta. Para agilizar las respuestas, muchos en la industria argumentan que los centros de datos de inferencia deben estar cerca de donde se utiliza el software. Pero encontrar terrenos y electricidad disponibles es aún más difícil cerca de las ciudades.

Ante la escasez de energía, los gigantes tecnológicos estadounidenses están recurriendo a “lugares poco ideales”, afirma un ex ejecutivo. Muchos de los lugares preferidos, como Virginia del Norte, con regímenes fiscales favorables y proximidad a cables de fibra óptica de alta capacidad que transportan datos, ya están saturados de centros de datos. Sin embargo, incluso los nuevos lugares, como Hillsboro, Oregón, y Columbus, Ohio, se están quedando sin espacio, explica Pat Lynch, de la inmobiliaria CBRE. Las vacantes están cerca de su mínimo histórico y los centros cuya finalización está prevista para 2028 ya están completamente reservados.

Otra estrategia consiste en asociarse con rivales más pequeños. En junio, Google anunció que alquilaría capacidad de centro de datos a CoreWeave, un proveedor de inteligencia artificial en la nube que ya firmó un contrato de arrendamiento similar de cinco años por 10 000 millones de dólares con Microsoft. Parte de la capacidad para estas “neonubes” proviene de la readaptación de instalaciones que antes se utilizaban para minar criptomonedas.

Las empresas tecnológicas también están explorando el terreno en busca de nuevas fuentes de energía. Amazon Web Services planeó comprar y desarrollar un centro de datos de energía nuclear a Talen Energy, una empresa generadora de electricidad. El acuerdo fue bloqueado por los reguladores por temor a un aumento en las facturas de los residentes locales. El 15 de julio, Google anunció un acuerdo de 3.000 millones de dólares para la generación de energía hidroeléctrica de una presa en Pensilvania. Los hiperescaladores también están desempeñando un papel más importante en la puesta en marcha directa de proyectos energéticos. Esto no solo incluye llegar a acuerdos directamente con las empresas eléctricas, sino también construir capacidad de generación en los centros de datos para reducir la dependencia de las conexiones a la red eléctrica.

Una encuesta realizada por Bloom Energy, un proveedor de energía, revela que los responsables de centros de datos prevén que el 27 % de las instalaciones contarán con energía in situ para 2030, mientras que el año pasado esa proporción fue de tan solo el 1 %. Google firmó en diciembre un acuerdo de 20.000 millones de dólares con Intersect Power, un promotor, para construir un centro de datos y un parque solar con almacenamiento en baterías. Parte de la energía para el proyecto Prometheus de Meta provendrá del gas natural extraído en el lugar.

La desesperación de los hiperescaladores está impulsando el desarrollo de nuevas fuentes de generación. Google tiene un acuerdo con Kairos Power, una startup que desarrolla reactores modulares pequeños (SMR), para proporcionar energía nuclear a partir de 2030. Amazon ha invertido en X-energy, otra startup de SMR. Google y Meta han firmado acuerdos para la energía geotérmica, aprovechando el calor de la corteza terrestre. Microsoft está incursionando en las pilas de combustible de hidrógeno como energía de respaldo para centros de datos.

Flexibilizar la red eléctrica es otra forma de garantizar un suministro energético fiable. Tyler Norris, de la Universidad de Duke, afirma que los sistemas eléctricos están diseñados para condiciones extremas de demanda. Una mañana calurosa y soleada en Texas, por ejemplo, hará que la gente corra a encender los aires acondicionados. Si los centros de datos se comprometen a no utilizar la energía de la red en horas punta recurriendo a baterías o generadores in situ, esto puede permitir añadir más energía a la red sin sobrecargarla.

Los operadores de centros de datos que lo hagan podrían tener prioridad en la cola para obtener energía de la red. xai, propiedad de Elon Musk, participó en un programa de flexibilidad para su centro de datos en Memphis. SemiAnalysis, una empresa de investigación, argumenta que esto le ayudó a obtener un acceso más rápido a la electricidad. Los gigantes tecnológicos también están brindando apoyo de otras maneras. Google se ha asociado con ctc Global, un fabricante de cables, para ayudar a las empresas de servicios públicos y a los estados a modernizar las líneas de transmisión.

Una última estrategia es expandirse al extranjero. Se prevé que la capacidad de los centros de datos se dispare en los países del Golfo, donde grandes fondos soberanos están financiando proyectos. España, con su abundante energía solar, es otro destino popular. Malasia ha sido el principal centro de datos de Asia, gracias en parte a la energía barata, aunque un recargo para centros de datos que entró en vigor el 1 de julio podría disuadir a los hiperescaladores.

Tomar la decisión correcta es crucial. Construir grandes centros de datos puede ser problemático. El “Proyecto Stargate”, liderado por Openai, una startup de inteligencia artificial, y SoftBank, un gigante inversor tecnológico japonés, ha sufrido reveses tras desacuerdos sobre los proveedores de energía y la selección del sitio. Peter Freed, ex ejecutivo de Meta y ahora consultor, señala que construir centros de datos altamente personalizados para entrenar modelos en medio de la nada puede resultar una mala idea. “Me preocupa el riesgo de activos varados”, afirma. Y como nadie sabe cuál será la demanda de inteligencia artificial en los próximos dos años, incluso el modelo de inteligencia artificial más avanzado podría tener dificultades para ofrecer un asesoramiento definitivo.

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