Lo más importante
La infraestructura energética no es suficiente para sostener el crecimiento acelerado de la IA. Esta situación ha ocasionado que varias empresas tengan dificultades para poner en marcha sus proyectos relacionados.
¿Cuál es el problema entre IA y suministro energético?
Cada día que pasa, nos enteramos de una nueva herramienta o avance en el campo de la Inteligencia Artificial (IA). Desde multinacionales hasta individuos están ansiosos de incorporar las últimas innovaciones en sus actividades. Sin embargo, la mayoría desconocen las aristas de la relación IA – energía. Es un tema crucial debido a que un futuro basado en IA podría desplomarse con extrema facilidad por el estado actual de la infraestructura energética.
En noviembre de 2025, el CEO de Microsoft, Satya Nadella, comentó que su empresa cuenta con GPU almacenadas en sus instalaciones porque no puede conectarlas a la electricidad. La compañía no experimenta problemas en conseguir los chips con capacidades avanzadas para IA, sino que ahora no puede garantizar el suministro de energía para ponerlos en funcionamiento.
De acuerdo con la explicación de Tom’s Hardware, uno de nuestros medios de tecnología preferidos, el conflicto está en los “cuellos de botella” generados en los Warm Shells. Este término es usado para referirse a los centros de datos que cuentan con energía eléctrica garantizada y sistemas de refrigeración operativos para asegurar condiciones propicias de trabajo. Sin estos edificios, es imposible pensar en activar las GPU desarrolladas para IA.
Algunos años atrás, la preocupación estaba en la escasez de chips para alimentar la cadena de suministro. Sin embargo, ese problema parece resuelto desde hace varios meses. Ahora las empresas luchan para garantizar el suministro eléctrico y contar con suficientes centros de datos para satisfacer los requerimientos técnicos de la IA.
Conforme la IA se expande con modelos más grandes y potentes, el consumo energético crece de manera desproporcionada. La estimación es que esta cifra alcance los 945 teravatios hora para el año 2030, lo que representa un gran reto para el suministro energético mundial. Los chips especializados para IA, como las GPU y los procesadores tensoriales, consumen mucha más energía que los procesadores tradicionales.
¿Por qué la IA consume tanta energía?
Existen varios factores por los cuales los chips y tecnologías de IA consumen una mayor cantidad de energía en comparación con los procesadores clásicos. Entre ellos:
- Alta complejidad y cantidad de transistores. Los chips para IA están compuestos por cientos de miles de millones de transistores, una arquitectura necesaria para realizar cálculos paralelos y complejos. A la par, necesitan mucha energía para la activación y la movilización de electrones a través de toda esta red de transistores.
- Operaciones intensivas y paralelas. Las cargas de trabajo de la IA no se comparan con las tareas que deben realizar los procesadores tradicionales. Por ejemplo, los modelos generativos, que son la gran sensación de la actualidad, necesitan ejecutar millones de operaciones matemáticas en paralelo como multiplicaciones matriciales para redes neuronales. Dichas tareas exigen gran potencia computacional constante, lo que ocasiona que el chip consuma demasiada electricidad para mantener el ritmo.
- Necesidad de sistemas avanzados de refrigeración. Derivado del consumo energético elevado, los centros de datos de IA requieren de sistemas de refrigeración avanzados para asegurar la temperatura óptima de trabajo. Una variación menor podría comprometer el funcionamiento. Esta refrigeración adicional contribuye al consumo global de energía en los centros de datos donde se alojan los chips.
¿Y el daño ambiental?
Si bien la escasez de la infraestructura energética es una preocupación para las empresas que buscan avanzar en el campo de la IA, no podemos ignorar las luces de alarma en materia ambiental. El impacto de los sistemas de Inteligencia Artificial en el planeta es significativo y peligroso, motivo por el cual vemos constantemente protestas de los activistas y organizaciones ambientalistas.
No hay que ser un genio para hallar la relación. El alto consumo de electricidad por parte de los centros de datos especializados en IA genera una huella enorme de carbono, sobre todo, cuando dicha energía proviene de fuentes fósiles como el carbón o el gas natural. Desafortunadamente, las emisiones de las grandes compañías tecnológicas han crecido aceleradamente desde que centraron su atención en el desarrollo de sus IA.
Por otro lado, los sistemas de refrigeración avanzados necesitan una cantidad gigante de agua para mantener la temperatura de los chips y los servidores. Si a ello le sumamos que el despliegue de infraestructura tecnológica de IA exige grandes cantidades de litio, cobalto y tierras raras, el daño ambiental generado por esta tecnología adquiere la etiqueta de urgencia climática.
¿Qué opinas de la crisis energética para sostener el avance y la expansión de la IA? Te leemos en la zona de comentarios y en nuestras redes sociales.