Sin embargo, hay una pregunta más relevante: qué infraestructura se construirá para abastecer esa demanda y quién se beneficiará con ella. ¿La inversión dejará como legado un sistema eléctrico más limpio y confiable, o simplemente asegurará el suministro para las empresas tecnológicas mientras traslada los costos y la contaminación a las comunidades que las rodean?

Hay motivos para el optimismo, pero conviene precisar cuáles son. Los actores vinculados a la IA podrían contribuir a financiar tecnologías energéticas que, con el tiempo, resulten accesibles para otros usuarios. La cuestión es determinar si los desarrollos actuales permiten que los proyectos futuros sean más económicos y confiables. Que una empresa tecnológica compre electricidad limpia es muy distinto de lograr que esa electricidad limpia esté al alcance de todos.

La Agencia Internacional de Energía (AIE) estima que los centros de datos consumieron 485 teravatios-hora de electricidad a nivel mundial en 2025, cerca del 1,7% de la demanda global total. La demanda eléctrica de los centros de datos creció un 17%, frente a un aumento del 3% de la demanda total. En el escenario base de la AIE, el consumo eléctrico asociado a la IA se triplicará de aquí a 2035. El cambio es particularmente significativo en Estados Unidos, donde se prevé un crecimiento anual de la demanda eléctrica cercano al 20%.

La IA utiliza esa electricidad principalmente en dos actividades: el entrenamiento y la inferencia. El entrenamiento consiste en ajustar los parámetros de un modelo a partir del aprendizaje sobre datos. Los modelos más avanzados requieren una gran cantidad de chips estrechamente interconectados que operan durante semanas o meses. La inferencia ocurre cuando alguien utiliza el modelo para responder una pregunta, escribir código o generar una imagen. Una consulta individual consume mucha menos energía que un proceso completo de entrenamiento, pero su uso masivo genera una necesidad de electricidad constante. La evaluación de la AIE de 2026 señala que el consumo energético de la IA ya se ha desplazado hacia la inferencia.

Tanto los principales laboratorios de IA como los grandes proveedores de servicios en la nube, conocidos como hyperscalers, y los nuevos proveedores especializados en IA, conocidos como neoclouds, necesitan un suministro eléctrico confiable y disponible en el momento en que lo requieran. Para todos ellos, la certeza de contar con la cantidad de electricidad necesaria puede pesar más que el costo. Conectar un gran campus exige estudios de la red local, acuerdos sobre las ampliaciones requeridas y la construcción de subestaciones, transformadores o líneas de transmisión. Las esperas pueden ser prolongadas: en septiembre de 2026, GE Vernova, fabricante de turbinas industriales de gas, informó a sus inversores que algunos clientes preveían obtener la conexión a la red eléctrica en un plazo de cinco a siete años, sin fechas garantizadas.

Esta incertidumbre sobre la disponibilidad de electricidad está impulsando la generación detrás del medidor (behind-the-meter), mediante la cual los grandes operadores vinculados a la IA buscan producir energía en sus propias instalaciones. Puede complementar el suministro de la red o funcionar de manera autónoma; el término no implica necesariamente una desconexión total de la red. Algunos desarrolladores planean utilizar generación en el propio predio de manera transitoria y conservarla luego como respaldo una vez obtenida la conexión. Las turbinas a gas natural y generadores diésel predominan en estos proyectos de generación local. La energía solar y las baterías también pueden contribuir a la solución, aunque la generación solar depende de la disponibilidad del recurso y requiere sistemas de almacenamiento o respaldo para garantizar un suministro continuo.

Se plantean así dos cuestiones: cómo poner en marcha el próximo centro de datos y qué sistema eléctrico construir para abastecerlo. Una central de gas presentada como solución transitoria necesita tener un destino definido. Una vez que se dispone de una fuente de energía alternativa, ¿la planta pasa a utilizarse solo como respaldo ocasional o continúa operando? Una necesidad de corto plazo no puede resolver por sí sola una cuestión de emisiones que se extiende durante toda la vida útil de la instalación.

De acuerdo con el Laboratorio Nacional de Energías Renovables de Estados Unidos, una central de gas típica emitiría alrededor de diez veces más dióxido de carbono que una planta solar y unas cuarenta veces más que una planta geotérmica. El consumo de agua y la contaminación atmosférica local también deben formar parte de la evaluación. Esto significa que las inversiones en energías no renovables, particularmente las basadas en gas natural, requieren un análisis de costo-beneficio mucho más profundo. Pero hay razones para ser optimista. En septiembre de 2026, Fervo, una empresa líder en energía geotérmica, anunció un acuerdo de 396 megavatios con Google para respaldar una ampliación que se espera entre en operación en 2028 y que podría abastecer a un gigantesco centro de datos en Utah. Este acuerdo muestra que las soluciones de energía renovable pueden ser plenamente viables para este tipo de instalaciones.

La AIE proyecta que las emisiones asociadas a los centros de datos se duplicarán para 2035. Es perfectamente posible desarrollar tecnologías más limpias que mitiguen este problema. Los beneficios futuros no deberían considerarse una compensación por la contaminación actual antes de que efectivamente se concreten. Las posibles contribuciones de la IA a la medicina, la investigación científica y la productividad industrial ofrecen razones de peso para justificar su desarrollo, pero ese desarrollo debe realizarse sin hipotecar el futuro del planeta.

La ambición debería ir más allá de garantizar electricidad para el próximo campus. La inversión debería dejar infraestructura útil, proyectos de energía limpia que puedan replicarse y beneficios que perduren aun cuando cambie la demanda de IA. La pregunta no es si un gigante tecnológico puede pagar la energía limpia del futuro, sino si su inversión ayuda a que todos los demás también puedan acceder a ella.

En cuanto al autor:

Ingeniero especializado en medio ambiente por la Universidad de Bucknell, Estados Unidos