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Los pronósticos se cumplen: La Inteligencia Artificial ya está empezando a generar problemas en la energía, y el país más poderoso del mundo se alerta, pero no se toman cartas en el asunto.
Mientras la Inteligencia Artificial se apodera de nuestro día a día, algo grave crece y ocurre tras bambalinas: la red eléctrica de Estados Unidos está colapsando. No se ha apagado del todo, aún no. Pero las señales de sobrecarga son cada vez más frecuentes, más preocupantes y, sobre todo, más ignoradas.
Desde Carolina del Norte, pasando por Nueva Jersey, Ohio e Illinois, los 13 estados conectados por la red PJM Interconnection (la más grande del país), se enfrentan a un problema que no esperaban tener tan pronto: ya no queda electricidad libre para alimentar la próxima generación de servidores de IA.
La revolución digital avanza con prisa. La infraestructura, en cambio, se está quedando atrás con respecto a ese crecimiento que genera incertidumbre en diversos sectores de la economía a nivel mundial.
Los datos son claros: Durante años, la región gestionada por PJM fue sinónimo de abundancia energética, pero eso ha cambiado. Según un reportaje de Bloomberg, PJM emitió nueve alertas energéticas de nivel 1 en solo cinco semanas, cuando el año pasado apenas hubo una.
En junio, la demanda alcanzó su punto más alto en 14 años. Y no todas las alertas ocurrieron durante olas de calor: algunas se debieron simplemente a fallos no previstos en plantas eléctricas.
Pese a que el sistema ha logrado mantenerse en pie, la presión es cada vez más evidente. Según datos de la propia PJM, la última subasta anual de capacidad resultó en pagos récord de 16.100 millones de dólares a generadores eléctricos para garantizar el suministro el año que viene.
Incluso así, la red registró un déficit de 208,7 megavatios, la primera vez que no se alcanza el objetivo mínimo. Como ha resumido para el mismo medio el presidente de la Comisión Federal de Regulación de Energía, Mark Christie: “La amenaza a la confiabilidad no está en el horizonte. Está aquí, ahora”.
Las mayores empresas tecnológicas son parte del problema
Pero todo este problema viene con apellidos: OpenAI, Amazon, Google, Microsoft entre otros gigantes de la tecnología. Como han detallado en un artículo para The Wall Street Journal, estas compañías necesitan una cantidad extraordinaria de electricidad para alimentar los centros de datos que impulsan los modelos de IA. Y no se trata solo del entrenamiento: lo verdaderamente insaciable es la inferencia, es decir, el uso cotidiano de los modelos por millones de usuarios tanto en Estados Unidos como en el resto del mundo.
Según la Agencia Internacional de Energía, el consumo eléctrico global de los centros de datos se duplicará antes de 2030, superando a un país como Japón.
El problema no es solo generar más energía, sino cómo transportarla: faltan líneas de alta tensión, transformadores, técnicos, permisos y terrenos. Para resumirlo de forma más sencilla: es como intentar llenar una ciudad con agua embotellada sin haber construido cañerías.
Inteligencia: Un desafío de infraestructura con soluciones que tardarían años
La construcción de nueva infraestructura de transmisión eléctrica, esencial para resolver el cuello de botella identificado en la red PJM, requería típicamente entre cinco y diez años entre la planificación y la puesta en operación, un desfase temporal que expertos en energía consideraron particularmente problemático frente al ritmo de crecimiento acelerado de la demanda de los centros de datos de inteligencia artificial, que se duplicaba en periodos mucho más cortos que los ciclos tradicionales de expansión de la red eléctrica.
Tabla de contenidos
Un problema que trascendía las fronteras estadounidenses
Este desafío energético no se limitaba a Estados Unidos, ya que países con ambiciones similares de liderazgo en inteligencia artificial, como China y varios miembros de la Unión Europea, enfrentaban tensiones comparables entre sus objetivos climáticos de descarbonización y las necesidades energéticas crecientes de sus propios centros de datos, generando un dilema global sobre cómo sostener el desarrollo tecnológico sin comprometer los compromisos ambientales asumidos internacionalmente.
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