La inteligencia artificial pone al límite el sistema eléctrico de Estados Unidos
Según la Agencia Internacional de Energía (IEA), el consumo global de electricidad por parte de los centros de datos se duplicará antes de 2030
Diario Libre
Mientras empresas como Amazon, Google, Microsoft y OpenAI lideran la carrera por desarrollar inteligencia artificial (IA) a gran escala, la infraestructura eléctrica de Estados Unidos comienza a mostrar signos preocupantes de sobrecarga. Según advertencias recientes de autoridades energéticas y operadores regionales, el sistema está acercándose a su límite de capacidad debido al explosivo crecimiento de centros de datos que demandan cada vez más electricidad para alimentar los modelos de IA.
En palabras del presidente de la Comisión Federal de Regulación de Energía (FERC), Mark Christie, "la amenaza a la confiabilidad no está en el horizonte. Está aquí, ahora".
PJM Interconnection: zona crítica
La situación es especialmente crítica en los 13 estados conectados por la red PJM Interconnection —la más grande del país, que abarca desde Illinois hasta Carolina del Norte— donde ya se reportan déficits energéticos para cubrir la demanda futura. Durante años, esta región fue considerada un bastión de estabilidad energética. Sin embargo, en lo que va del año se han emitido nueve alertas de emergencia de nivel 1, en comparación con solo una registrada en 2023.
En junio, la demanda alcanzó su punto más alto en 14 años, obligando a PJM a pagar un récord de 16,100 millones de dólares en su última subasta anual de capacidad para garantizar el suministro en 2025. Aun así, la red no logró cubrir completamente sus necesidades, registrando un déficit de 208,7 megavatios.
La demanda de la IA no da tregua
Según la Agencia Internacional de Energía (IEA), el consumo global de electricidad por parte de los centros de datos se duplicará antes de 2030. Esto colocaría a estos complejos informáticos por encima del consumo eléctrico de países enteros como Japón. Buena parte de esta demanda no proviene del entrenamiento de modelos, sino de la inferencia, es decir, el uso cotidiano de la IA por millones de personas en motores de búsqueda, asistentes virtuales o generadores de imágenes.
- Este incremento ha sido tan abrupto que las líneas eléctricas, transformadores y equipos técnicos actuales ya no bastan. El cuello de botella no es solo la generación de energía, sino su distribución. La escasez de infraestructura básica, como líneas de alta tensión y transformadores, está frenando el desarrollo de nuevos proyectos de IA.
Empresas como Dominion Energy en Virginia —estado donde se procesa aproximadamente el 70% del tráfico global de internet— han planteado que las big tech firmen contratos a largo plazo y paguen por la capacidad reservada, incluso si no la utilizan por completo. Las tecnológicas se oponen, argumentando que eso encarecería y ralentizaría sus operaciones.
Mientras tanto, comunidades locales también levantan la voz. Un residente de Arlington escribió a los reguladores: "No se nos preguntó si queríamos subsidiar centros de datos con nuestras facturas. Y habríamos dicho que no".
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