El boom de la inteligencia artificial choca con la capacidad de la red eléctrica estadounidense

La expansión de la inteligencia artificial dejó de ser un fenómeno exclusivamente digital para convertirse en un problema de infraestructura energética. Los centros de datos que entrenan y operan modelos de lenguaje consumen electricidad de manera continua y en volúmenes cada vez mayores, y el sistema eléctrico estadounidense no logra acompasar ese crecimiento. Así lo planteó un estudio del Lawrence Berkeley National Laboratory difundido por el Departamento de Energía, que advierte sobre un desfasaje creciente entre la velocidad de la inversión tecnológica y los tiempos de la infraestructura de potencia.

Según el informe oficial, los centros de datos estadounidenses demandaron cerca de 176 teravatios hora en 2023, equivalentes al 4,4% del consumo eléctrico total del país. En 2018 la participación rondaba apenas el 1,9%, lo que muestra más que una duplicación en cinco años. Para 2028, las proyecciones oficiales ubican la demanda entre 325 y 580 teravatios hora, un rango que representaría entre el 6,7% y el 12% de toda la electricidad utilizada en Estados Unidos.

Un cuello de botella físico

El problema no se reduce al volumen agregado. Una nueva instalación hyperscale puede levantarse en pocos meses, mientras que una línea de transmisión de alta tensión, una subestación transformadora o una central de generación requieren permisos, obras civiles y plazos mucho más largos. Esa asimetría de tiempos funciona como un tope concreto al ritmo de despliegue: las compañías tienen el capital y los equipos de cómputo listos, pero la red no siempre puede absorber la carga solicitada.

Cómo se explica el salto de demanda

• Mayor cantidad de modelos entrenados en paralelo y de mayor tamaño, con procesos que demandan energía durante semanas o meses sin interrupción.
• Popularización de servicios de inteligencia artificial generativa que requieren cómputo constante para responder consultas de usuarios en tiempo real.
• Adopción de estas herramientas por parte de empresas, que trasladan cargas de trabajo a la nube y multiplican los servidores activos.
• Mayor densidad de hardware por rack, con equipos como los aceleradores de NVIDIA que concentran más potencia de cómputo en el mismo espacio físico.

El atractivo financiero del segmento ayuda a dimensionar la presión. En su segundo trimestre fiscal, cerrado en julio, NVIDIA reportó ingresos por 96.221 millones de dólares, un 106% por encima del mismo período del año anterior. La división de centros de datos aportó 89.000 millones, cerca del 93% del total, con un crecimiento interanual del 117%. En la presentación de resultados, el fundador y director ejecutivo Jensen Huang sostuvo que la capacidad de cómputo se convirtió en una fuente de ingresos por sí misma, una definición que describe el motor detrás de la ola actual de inversiones en infraestructura.

La resistencia local se suma al problema eléctrico

A la saturación de la red se agrega la oposición de comunidades y municipios donde se proyectan nuevas instalaciones. Durante 2025, al menos 48 proyectos de centros de datos por unos 156.000 millones de dólares fueron bloqueados o demorados por quejas vecinales, procesos judiciales o cambios regulatorios locales, de acuerdo con registros sectoriales. Los reclamos suelen girar en torno al consumo de agua para refrigeración, al ruido de los ventiladores y al impacto visual de las construcciones.

Para los analistas del Lawrence Berkeley National Laboratory, el cuadro combina entonces tres restricciones simultáneas: una red eléctrica con capacidad limitada, una oposición social creciente y un calendario de obras de generación y transmisión que rara vez baja de los cinco años. El resultado es que la inteligencia artificial, que avanza al ritmo de los chips, empieza a depender del ritmo mucho más lento de la infraestructura eléctrica estadounidense.