La inteligencia artificial tiene sed de luz y las redes eléctricas de Estados Unidos no dan abasto

A esta altura ya es un clásico: estoy intentando cocinar tranquilo, se me ocurre preguntarle algo a un chatbot y, sin saberlo, estoy moviendo las agujas del sistema eléctrico de un país entero. Cada vez que una inteligencia artificial responde, genera una imagen o destila un resumen, hay un galpón lleno de servidores al otro lado del mundo que necesita luz, refrigeración y más luz otra vez. Y esa demanda, lejos de moderarse, se está desbocando.

De pechito a ballena azul en cinco años

Para dimensionar el problema con una comparación casera: un teravatio hora, o TWh, equivale al consumo eléctrico de miles de hogares durante un año entero. El Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley, que depende del Departamento de Energía de Estados Unidos, calculó que en 2018 los centros de datos absorbían unos 58 TWh. En 2023 esa cifra trepó a 176 TWh, el 4,4% de toda la electricidad que se enchufó en el país. Para 2028, las proyecciones oficiales manejan un rango de 325 a 580 TWh, es decir, entre el 6,7% y el 12% del total. Pasamos de un pechito de consumo a una ballena azul.

La infraestructura no llega a la velocidad de la IA

El dato clave es otro: levantar un centro de datos lleva meses; tender una línea de alta tensión o montar una subestación, años. Esa diferencia de calendario, técnico y burocrático a la vez, ya está poniendo un freno real al negocio. Hay proyectos anunciados que no pueden enchufarse porque la red de la zona no tiene capacidad para entregarlos.

Los números que mueven al sector

Ahí entran las cifras de NVIDIA, el fabricante de los chips que prácticamente monopolizan el entrenamiento de modelos de IA. En su segundo trimestre fiscal de 2027 reportó 96.221 millones de dólares de ingresos, un 106% más interanual. Su división de centros de datos aportó 89.000 millones, casi el 93% del total, con un crecimiento del 117% respecto al año anterior. El propio Jensen Huang, fundador y director ejecutivo de la compañía, dijo en la presentación de resultados que la capacidad de cómputo, es decir, la potencia para procesar datos, ya es una fuente de ingresos en sí misma. Traducido: mientras haya demanda, se siguen fabricando chips, y mientras haya chips, se siguen construyendo galpones que piden megawatts al por mayor.

El negocio es tan atractivo que las comunidades empezaron a poner el grito en el cielo. Ruido, calor, impacto ambiental y, sobre todo, tarifas más altas para los vecinos de la zona. Según el relevamiento citado por el Departamento de Energía, durante 2025 se bloquearon o demoraron al menos 48 proyectos por unos 156.000 millones de dólares por oposición local. No es una queja aislada: es un movimiento que empieza a tener peso político y financiero.

Lo que se viene

La próxima discusión en Estados Unidos ya no pasa por cuántos centros de datos hacen falta, sino por quién paga la cuenta de la infraestructura eléctrica que los alimenta. Las empresas del sector presionan por tarifas preferenciales y por contratos directos con generadores. Los reguladores estatales y las comunidades afectadas piden reglas claras, compensaciones y, en muchos casos, que no les metan un centro de datos al lado del barrio.

Mientras tanto, cada vez que le pido a una IA que me resuma un PDF de trescientas páginas, me acuerdo de que en algún lugar del mundo hay una turbina quemando gas o una central nuclear trabajando a full para que yo me ahorre media hora de lectura. La ironía es esa: la herramienta que promete eficiencia consume energía como si fuera la última. Y el sistema, por ahora, no la está pasando bien.

Consejo práctico para esta semana: si te interesa seguir el tema con datos propios y no con humo, el portal del Lawrence Berkeley National Laboratory publica reportes abiertos sobre consumo eléctrico de centros de datos y proyecciones actualizadas. Buscá los informes del Data Centers and Energy Demand Group y leelos antes de comprar la próxima novela de ciencia ficción que te vendan como futuro inevitable.