OpenAI invierte millones en chips de IA, pero se olvida lo más importante: cómo alimentar tanto poder

A principios de año, Sam Altman, CEO de OpenAI, anunció junto con Oracle y SoftBank una inversión de 500.000 millones de dólares en infraestructura de IA bajo el nombre Stargate. El ambicioso proyecto apunta a construir 10 gigavatios de centros de datos en suelo estadounidense antes de 2029.

Sin embargo, el arranque ha sido más lento de lo esperado. De acuerdo con The Wall Street Journal, aún no se ha firmado ningún contrato formal con SoftBank y el primer centro —ubicado en Ohio— todavía se encuentra en etapa de evaluación. Mientras tanto, OpenAI avanza por su cuenta, ampliando su alianza con Oracle para sumar otros 4,5 gigavatios de capacidad, acumulando así más de 5 GW en construcción.

El mayor obstáculo no está en las inversiones ni en los chips. El verdadero cuello de botella del sector es la red eléctrica. Entrenar modelos como GPT-4 requiere decenas de gigavatios-hora, pero el verdadero reto está en la inferencia, es decir, en el uso cotidiano de estos modelos. Cada consulta a un sistema como ChatGPT implica millones de cálculos por segundo, con un consumo energético constante.

Según estimaciones de la Agencia Internacional de Energía (IEA), el consumo eléctrico global de los centros de datos podría duplicarse antes de 2030, superando los 945 TWh, más de lo que consume todo Japón en un año.

Pero no se trata solo de generar más energía. La infraestructura para transportarla y distribuirla también está desbordada. Hacen falta líneas de alta tensión, transformadores, subestaciones, terrenos adecuados, permisos, técnicos. Es como querer abastecer una ciudad con agua embotellada sin haber construido las cañerías.

OpenAI asegura que su expansión con Oracle ya está generando decenas de miles de empleos en Texas y que el objetivo de los 10 gigavatios podría incluso superarse gracias a nuevas alianzas. En Abilene, Texas, ya está en funcionamiento el sitio Stargate I, operando con chips Nvidia GB200.

Aun así, persisten los desacuerdos con SoftBank sobre dónde construir, cómo financiar y cómo conectar estos centros a una red ya saturada. En un memorando interno citado por Axios, Altman lo resumió de forma clara: “La sed de informática está comenzando a tensionar la cadena de suministro y exige cierta creatividad real”.

Ante las limitaciones del sistema eléctrico tradicional, los gigantes tecnológicos están empezando a mirar hacia una fuente que había quedado relegada: la energía nuclear.

Meta firmó un contrato de 20 años con Constellation Energy para abastecer parte de sus centros de datos desde una planta nuclear en Illinois. Google y Amazon han invertido en reactores modulares pequeños (SMR), mientras que Microsoft planea reabrir una planta cerrada en 2019 exclusivamente para alimentar su infraestructura de IA.

NVIDIA también está en la carrera. En 2024, invirtió 650 millones de dólares en TerraPower, la empresa fundada por Bill Gates que está construyendo el primer reactor Natrium de cuarta generación. El proyecto se ubica en Wyoming y cuenta con participación española: la empresa pública ENSA fabrica la tapa del reactor.

A medida que los usuarios crecen —ChatGPT superó los 800 millones de usuarios activos en abril—, también lo hace la demanda energética. Cada consulta, imagen generada o instrucción implica un gasto. Tareas simples, como redactar un correo con IA, pueden consumir más del 7% de una carga de teléfono móvil, y generar una imagen demanda aún más recursos.

Elon Musk asegura que su empresa xAI ya opera con 230.000 GPUs y espera 550.000 más para los próximos meses. Pero todos esos chips necesitan electricidad. Y sin cables que la transporten, no hay IA que funcione.

La inteligencia artificial promete cambiar el mundo, pero antes deberá resolver algo tan básico como inevitable: las leyes físicas de los sistemas eléctricos. No hay IA sin servidores. No hay servidores sin energía. Y no hay energía sin infraestructura que la sostenga.