El FMI alerta sobre el creciente consumo eléctrico de la inteligencia artificial y los centros de datos
El rápido avance de la inteligencia artificial generativa está trasladando el foco de la innovación desde el desarrollo de software hacia la infraestructura física que la sostiene. Un estudio citado por el Fondo Monetario Internacional (FMI) advierte que la expansión de esta tecnología está provocando un fuerte aumento en la demanda energética global, especialmente por el crecimiento de los centros de datos.
Según el informe elaborado por el investigador del FMI Thijs Van de Graaf, esas instalaciones ya operan con una demanda eléctrica comparable a la de algunas de las economías más desarrolladas del mundo. El especialista resume el fenómeno de forma directa: la inteligencia artificial está «devorando la electricidad».
Actualmente, el sector de los centros de datos consume alrededor del 1,5% de toda la electricidad producida en el planeta. Este volumen de consumo sitúa a la industria en un nivel comparable al del Reino Unido y por encima de países como Francia en términos de demanda energética total.
El crecimiento de la IA traslada el desafío a la infraestructura
El auge de la inteligencia artificial generativa ha intensificado la necesidad de infraestructura informática de gran escala. Detrás de chatbots, generadores de imágenes y modelos de lenguaje avanzados se encuentra una red global de servidores que requieren grandes cantidades de electricidad para operar.
El informe citado señala que entrenar un modelo de lenguaje de última generación puede consumir una cantidad de energía equivalente a la utilización anual de miles de hogares. Si bien la inteligencia artificial representa todavía una porción limitada del total del consumo eléctrico mundial, el ritmo de crecimiento del sector es considerado alarmante por los especialistas.
No obstante, también se destaca que el impacto de esta tecnología no es exclusivamente negativo. Durante una charla sobre Inteligencia Artificial y Transición Energética en la Universidad di Tella, el desarrollador de Globant Facundo Armas señaló que estas herramientas pueden mejorar la eficiencia energética. Según explicó, los sistemas basados en IA permiten analizar grandes volúmenes de datos y sistemas complejos para optimizar procesos en tiempo real, reducir incertidumbres y acelerar la toma de decisiones tanto en la oferta como en la demanda de energía.
La presión sobre los sistemas eléctricos
El crecimiento de los centros de datos ya comienza a generar tensiones en varias redes eléctricas nacionales. En países como Estados Unidos y Japón, las proyecciones indican que estos centros podrían representar casi el 50% de la nueva demanda eléctrica prevista para 2030.
En algunos lugares el fenómeno ya se manifiesta con claridad. En Irlanda, el consumo de electricidad asociado a centros de datos supera el 20% del total nacional, lo que refleja un desequilibrio entre la expansión del sector tecnológico y el desarrollo de la infraestructura eléctrica.
Otro ejemplo relevante es el estado de Virginia, en Estados Unidos, considerado el principal hub mundial de centros de datos. Allí, las instalaciones del sector consumen cerca del 25% de toda la energía del estado, una situación que llevó a frenar nuevas conexiones para otros usuarios.
En la ciudad de Dublín, operadores del sistema eléctrico adoptaron medidas similares para evitar que el crecimiento del sector afecte el suministro público. Entre las decisiones adoptadas se encuentra la restricción de nuevos proyectos que no incorporen sistemas propios de autogeneración energética.
El impacto en agua y minerales estratégicos
El impacto de la inteligencia artificial no se limita al uso de electricidad. La expansión de esta industria también implica un consumo significativo de agua y minerales esenciales para la fabricación de hardware.
De acuerdo con Van de Graaf, detrás de cada chatbot o generador de imágenes existe una infraestructura compleja que combina servidores de alto rendimiento, sistemas de refrigeración que demandan grandes cantidades de agua y chips que dependen de cadenas de suministro globales basadas en recursos minerales.
Para evitar el sobrecalentamiento de los servidores, los centros de datos utilizan sistemas de refrigeración que evaporan millones de litros de agua cada día. Al mismo tiempo, la producción de los componentes electrónicos necesarios depende de minerales estratégicos cuya extracción se distribuye de forma desigual en el planeta.
Según la Agencia Internacional de Energía (AIE), los requerimientos anuales asociados a esta industria podrían alcanzar cifras muy elevadas hacia 2030. Entre los recursos más demandados se encuentran aproximadamente 500.000 toneladas de cobre, 75.000 toneladas de silicio y más del 10% de la demanda global de galio.
La escala de consumo es tal que la construcción de un solo centro de datos de gran tamaño puede requerir una cantidad de cobre equivalente a la producción anual de una mina mediana.
Tecnología, energía y geopolítica
El crecimiento de la inteligencia artificial también está redefiniendo la competencia internacional. La carrera por el liderazgo en IA se ha convertido en una disputa por el control de las cadenas de suministro necesarias para fabricar el hardware que impulsa estos sistemas.
Entre esos factores estratégicos se encuentra la dependencia global de TSMC en Taiwán para la fabricación de chips avanzados. Paralelamente, China domina la refinación de tierras raras utilizadas en componentes electrónicos, con una cuota de entre el 80% y el 90% del total mundial.
Ante este escenario, las grandes empresas tecnológicas están transformando su estrategia energética. Compañías como Microsoft, Amazon y Google se han convertido en algunos de los mayores compradores corporativos de energía limpia del mundo.
Además, estas empresas exploran nuevas formas de autonomía energética, incluida la inversión en pequeños reactores nucleares y tecnologías de geotermia avanzada, con el objetivo de sostener el crecimiento de sus infraestructuras digitales.
De acuerdo con el análisis citado por el FMI, el futuro de la inteligencia artificial dependerá cada vez más de recursos físicos y energéticos. La forma en que los países administren esa presión sobre sus redes eléctricas y sus recursos naturales será determinante para garantizar el acceso a servicios básicos y la estabilidad de los sistemas energéticos a largo plazo.
Fuente: Ámbito
