Durante los últimos años, la conversación sobre la inteligencia artificial (IA) ha estado dominada por los avances de los grandes modelos de lenguaje y de los asistentes de inteligencia artificial conversacional como ChatGPT, Gemini o Claude, entre otros. Detrás de esta carrera tecnológica se está librando otra menos visible, pero igual de decisiva: la de la energía necesaria para su funcionamiento.
Aquí es donde entran en juego los centros de datos, instalaciones físicas que albergan miles de servidores, sistemas de almacenamiento, redes de comunicaciones y equipos de refrigeración, y que permiten procesar, almacenar y distribuir la información que sostiene internet, la nube y, cada vez más, la IA.
La expansión de los centros de datos ha ido en aumento en los últimos años debido al traslado masivo de servicios y aplicaciones a la nube. Sin embargo, la llegada de la IA generativa ha acelerado esta tendencia de forma exponencial, incrementando significativamente las necesidades de capacidad de computación.
Para dimensionar la magnitud de este consumo, según la Agencia Internacional de la Energía (IEA), un centro de datos medio tiene una demanda de potencia de entre 5 y 10 megavatios (MW), mientras que los denominados centros de datos a hiperescala, que son más grandes y escalables, superan los 100 MW, con un consumo eléctrico anual equivalente al de entre 350.000 y 400.000 coches eléctricos. No es casualidad que gigantes tecnológicos como Microsoft, Google, Amazon o Meta hayan comenzado a firmar acuerdos energéticos a largo plazo.
Goldman Sachs Research estima que la demanda de energía de los centros de datos crecerá un 160% hasta 2030
Según la IEA, los centros de datos consumieron alrededor de 415 TWh de electricidad en 2024, aproximadamente el 1,5% de la demanda eléctrica mundial. La previsión es que esa cifra supere los 945 TWh en 2030, impulsada principalmente por el crecimiento de la inteligencia artificial, un consumo equivalente al de un país como Japón. Otros pronósticos apuntan incluso más alto. Un análisis de Goldman Sachs Research estima que la demanda de energía de los centros de datos crecerá un 160% hasta 2030.
En este sentido, entrenar un gran modelo de lenguaje requiere miles de procesadores trabajando simultáneamente durante semanas o meses. Después, cuando la IA se incorpora a aplicaciones, empresas y procesos cotidianos, puede convertirse en una parte cada vez más relevante de la demanda computacional porque millones de usuarios interactúan con ella en tiempo real, las 24 horas del día.
La electricidad, sin embargo, no es el único desafío. Cada nuevo centro de datos necesita conectarse a una red capaz de suministrar cientos de megavatios con elevados niveles de estabilidad y calidad. En muchos mercados, ese proceso puede prolongarse durante varios años debido a la necesidad de ampliar subestaciones, reforzar líneas de transporte o construir nuevas infraestructuras de distribución.
Un informe de McKinsey & Company estima que la capacidad mundial de centros de datos prácticamente se triplicará antes de 2030 y cerca del 70% de la nueva demanda estará vinculada a la inteligencia artificial.
La escala de la inversión necesaria para sostener ese crecimiento es igualmente reveladora. La Comisión Europea ha identificado las redes eléctricas como una de las prioridades estratégicas de esta década, estimando que será necesario invertir 584.000 millones de euros antes de 2030 para modernizar y ampliar las infraestructuras eléctricas del continente.
Esta realidad está cambiando las reglas del juego. Hace apenas unos años, las empresas elegían la ubicación de un centro de datos por factores como la conectividad, el precio del suelo o la cercanía a grandes núcleos urbanos. Hoy, quizá los criterios más determinantes sean la disponibilidad de capacidad eléctrica y la disponibilidad de agua: determinados sistemas de refrigeración pueden requerir volúmenes significativos, por lo que el estrés hídrico y las condiciones climáticas de cada territorio empiezan también a influir en dónde y cómo se construyen estas instalaciones.
Países como Irlanda, Singapur, Países Bajos o Estados Unidos ya están experimentando el impacto de este fenómeno a escala nacional. Sus efectos se reflejan no solo en la planificación energética, sino también en la gestión eficiente del agua y en decisiones estratégicas relacionadas con la soberanía digital y tecnológica, así como con la capacidad de computación.
En España, tal y como se ha conocido recientemente, el Gobierno exigirá que los centros de datos utilicen al menos un 80% de energía renovable, con el objetivo de reducir su impacto ambiental y controlar su elevado consumo eléctrico.
La Estrategia de Inteligencia Artificial en nuestro país prevé alcanzar unos 2,5 gigavatios (GW) de capacidad de computación en 2030, lo que requeriría entre 3,5 y 4 GW de demanda eléctrica. Sin embargo, las solicitudes y autorizaciones para este tipo de instalaciones ya superan ampliamente esas previsiones. Ante este crecimiento, el Gobierno está impulsando medidas para ordenar la implantación de centros de datos. El objetivo es, por un lado, ofrecer seguridad jurídica y favorecer la llegada de inversiones y, por otro, asegurar que estas infraestructuras cubran una parte significativa de su consumo energético mediante fuentes renovables.
El crecimiento de la IA coincide con otro gran proceso de transformación, como es la descarbonización del sistema energético. Y es que lejos de ser procesos independientes, ambos están cada vez más conectados.
Las grandes compañías tecnológicas han intensificado en los últimos años la firma de contratos de compraventa de energía renovable (PPA) para abastecer sus centros de datos con electricidad libre de emisiones. Según BloombergNEF, las empresas tecnológicas continúan liderando el mercado mundial de PPAs corporativos, aunque dicha actividad se ha visto afectada por el contexto geopolítico.
La revolución digital y la inteligencia artificial requerirán más electrones y también más moléculas. El hidrógeno verde está llamado a desempeñar un papel clave en los centros de datos como sistema de almacenamiento y respaldo de energía renovable, permitiendo garantizar un suministro eléctrico continuo y reducir la dependencia de combustibles tradicionales.
El hidrógeno verde puede desempeñar un papel clave en los centros de datos como sistema de almacenamiento y respaldo de energía renovable
La revolución de la inteligencia artificial suele representarse mediante algoritmos capaces de escribir textos, generar imágenes o acelerar procesos operativos. Pero detrás de cada consulta existe una infraestructura física que consume electricidad de forma constante.
Por eso, la competitividad ya no dependerá exclusivamente de desarrollar mejores modelos de IA, sino también de disponer de un sistema energético capaz de sostener ese crecimiento. Las infraestructuras dejan de ser un elemento de soporte para convertirse en un activo estratégico.
Redes más inteligentes, mayor capacidad de transporte, integración eficiente de energías renovables, almacenamiento y soluciones de flexibilidad serán determinantes para garantizar que la transformación digital avance sin comprometer la seguridad del suministro ni los objetivos climáticos.
