La inteligencia artificial avanza a una velocidad que nadie había previsto. Los modelos crecen, los datos se multiplican y las empresas compiten por construir centros de datos cada vez más grandes. Pero hay un obstáculo que está empezando a frenar esta expansión: la energía.
Puede sonar extraño, pero es totalmente lógico. Un centro de datos moderno necesita cantidades inmensas de electricidad, tanto para alimentar miles de chips como para refrigerarlos. Y por mucho dinero que tenga una empresa, no puede saltarse los límites físicos de las redes eléctricas.
Construir un centro de datos puede llevar dos o tres años. Pero reforzar la red eléctrica para alimentarlo puede tardar entre cinco y diez. Las líneas de alta tensión, las subestaciones y los permisos son un cuello de botella tan real como la vida misma.
De hecho, los CEOs de Microsoft y NVIDIA ya han avisado: “El crecimiento de la IA no dependerá del hardware, sino de la energía disponible”.
Y tienen razón. Un solo clúster de entrenamiento puede consumir tanto como una pequeña ciudad. La red eléctrica actual no está diseñada para soportar que cientos de centros similares funcionen al mismo tiempo.
Pero no todos están de acuerdo con las previsiones más alarmistas. Hay expertos que sostienen que la evolución tecnológica hará que la IA sea mucho más eficiente, usando ordenadores personales con chips de propósito mixto, modelos más compactos, dispositivos locales con IA integrada y sistemas híbridos que no dependen de gigantescos centros de datos.
En otras palabras, que no todo pasa por multiplicar el número de megacentros de entrenamiento. Pero mientras ese futuro llega —si es que llega—, los operadores no quieren arriesgarse.
Los responsables de nuevos centros de datos están buscando cualquier fuente de energía disponible. Y literalmente cualquier cosa les vale:
. Viejas centrales nucleares a punto de cerrar.
. Pequeñas centrales nucleares modulares (SMR) aún en desarrollo.
. Plantas de carbón, muy contaminantes pero fiables.
. Centrales de gas natural con rápida capacidad de respuesta.
La urgencia es tal que algunas tecnológicas han reducido sus compromisos climáticos. Google, por ejemplo, eliminó de su web —en junio— el objetivo de ser cero emisiones netas en 2030. Un mensaje claro: la IA exige más energía de la que esperaban.
Y cuando las soluciones en tierra empiezan a escasear, algunas compañías miran hacia arriba. No es metáfora: están proponiendo centrales solares espaciales, paneles que orbitan la Tierra y envían su energía por microondas. Google ya ha anunciado pruebas para 2027.
Una idea atrevida, casi de ciencia ficción, pero que muestra hasta qué punto el sector busca alternativas. ¿es creatividad? ¿es desesperación? Quizá las dos cosas.
La expansión de la IA está ligada a la energía, no solo al silicio. Si no resolvemos cómo alimentar la infraestructura necesaria, la IA avanzará más despacio de lo previsto. Y si lo resolvemos mal —con carbón o gas—, lo pagaremos en emisiones contaminantes.
El desafío no es pequeño, pero también puede impulsar innovaciones radicales en eficiencia, almacenamiento y generación.
Una vez más, la tecnología nos obliga a repensar el mundo que estamos construyendo.
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