La Tierra a dieta por la IA… en tres años la IA ha devorado más energía que países enteros

La industria mundial de centros de datos se prepara para un rápido aumento de capacidad destinado a tareas de inteligencia artificial. Según los cálculos de Goldman Sachs, para 2027 la potencia total instalada crecerá aproximadamente a la mitad, y para 2030 el consumo energético de los centros de datos se duplicará. Al mismo tiempo, los expertos subrayan: el actual aumento ininterrumpido puede enfrentarse con limitaciones si la monetización de servicios resulta más débil de lo esperado o aparecen tecnologías que abaraten radicalmente el entrenamiento y la inferencia, convirtiendo los modelos en un producto masivo.

Actualmente la capacidad conjunta de la industria se estima en 62 GW. La computación en la nube representa el 58 por ciento, las cargas corporativas el 29, y las tareas de IA solo el 13. Para comparar: aún a principios de 2023 los modelos generativos casi no influían en la distribución. El pronóstico para 2027 muestra un cambio: la participación de la IA subirá al 28 por ciento, la de las nubes bajará al 50, y la de las aplicaciones clásicas al 21. Esto refleja no una caída de los segmentos tradicionales, sino un crecimiento acelerado de la IA dentro del mercado general en expansión.

Las inversiones vertiginosas confirman también otras estimaciones. Según información de Omdia, las inversiones en centros de datos son comparables a las economías de países individuales de nivel medio. Solo Amazon dirige anualmente más de 100 mil millones de dólares, aproximadamente lo mismo que constituye el PIB de Costa Rica. Según Counterpoint Research, para 2030 los ingresos de los fabricantes de microchips pueden duplicarse en comparación con 2024 y superar el billón de dólares, principalmente debido a la compra de servidores de alto rendimiento para escenarios de IA. La carga principal recae en los hiperescaladores tanto en los próximos años como en una perspectiva más a largo plazo. Un estímulo adicional es la "economía de tokens": para generar volúmenes masivos de tokens en sistemas agénticos se requieren complejos computacionales exponencialmente más potentes.

La escala de los cambios es especialmente notable en las configuraciones de servidores. Hace apenas dos años en los sistemas más avanzados se utilizaban ocho aceleradores GPU, y para 2027 los racks avanzados albergarán hasta 576 procesadores gráficos en un chasis del tamaño de un armario. Una unidad así consume alrededor de 600 kW, energía suficiente para quinientas casas estadounidenses. Instalaciones tan potentes requieren una organización radicalmente diferente del suministro eléctrico y refrigeración: la simple adición de racks ya no es suficiente, se necesita una reestructuración profunda de los sistemas de ingeniería y un replanteamiento de la disposición de las instalaciones.

El crecimiento de la escala inevitablemente se refleja en la energética. Según los cálculos de Goldman Sachs, para el final de la década el consumo conjunto de centros de datos aumentará en 165 por ciento, y la participación de la industria en el consumo energético mundial subirá del 1-2 por ciento en 2023 al 3-4 por ciento. Cubrir este incremento tendrá que hacerse con métodos combinados: se espera cubrir alrededor del 40 por ciento con fuentes renovables, la expansión puntual de la generación nuclear se dirigirá específicamente para cargas de IA, y el restante 60 por ciento tendrá que completarse con plantas de gas. Esto último, según la evaluación de analistas, añadirá 215-220 millones de toneladas de emisiones de gases de efecto invernadero para 2030, lo que equivale al 0,6 por ciento adicional de las emisiones globales.

A pesar del crecimiento sin precedentes de las inversiones, los riesgos persisten. Las amenazas clave son la falta de rentabilidad de los servicios de IA, la aparición de tecnologías capaces de reducir drásticamente el costo de los cálculos, y la pérdida relacionada de exclusividad de los modelos de alto rendimiento. En tal situación, la demanda de nuevas capacidades y recursos energéticos también disminuirá.

Por ahora la trayectoria es obvia: las cargas de IA en pocos años se transformaron de un error estadístico en una parte notable del mercado, los hiperescaladores reservan por anticipado bloques energéticos enteros para ellas, y los fabricantes de chips construyen planes de negocio considerando ingresos billonarios. El precio de la carrera es la reestructuración acelerada de la energética mundial y la necesidad de introducir rápidamente nuevos megavatios, reduciendo simultáneamente la huella de carbono. En opinión de los analistas, el éxito de las empresas en los próximos diez años dependerá de quién logre combinar la velocidad de despliegue de infraestructura, el bajo costo de cálculos y una mezcla energética sostenible.