¿Qué se necesita para que la IA tenga un balance energético neto positivo para 2030?

A medida que se dispara la demanda de inteligencia artificial (IA), los líderes enfrentan una disyuntiva: escalar rápidamente y tensionar los sistemas energéticos, o escalar de manera estratégica y convertir la IA en una palanca de competitividad, resiliencia y sostenibilidad.

Un marco del Foro Económico Mundial, basado en más de 130 casos de uso reales en más de 15 países, muestra un camino para que los líderes puedan desbloquear ese potencial.

Con las cargas de trabajo de la IA expandiéndose de forma exponencial, la disponibilidad de electricidad se está convirtiendo en una restricción estratégica para la innovación y la competitividad.

Se espera que la demanda eléctrica de los centros de datos se duplique para 2030, y una investigación reciente de Cornell advierte que, sin una mejor localización y mayores ganancias de eficiencia, los centros de datos de IA podrían tensionar los sistemas eléctricos de Estados Unidos para 2030 (añadiendo emisiones equivalentes a las de entre 5 y 10 millones de automóviles y consumiendo agua equivalente a la de entre 6 y 10 millones de hogares al año).

Estas presiones ya se están sintiendo, con fuertes aumentos en los precios de la electricidad en varios estados de Estados Unidos y tensiones en los mercados mayoristas vinculadas al crecimiento de los centros de datos que se trasladan a las facturas de los hogares.

Tendencias similares están surgiendo a nivel global. En Irlanda, los centros de datos ya consumen más del 22 % de la electricidad nacional, cifra que se proyecta alcance el 30 % para 2030, lo que genera presión sobre la red y un aumento de los costos para los hogares. Al mismo tiempo, los líderes de la industria están replanteando el rendimiento de la IA en torno a métricas de eficiencia energética como los “tokens por watt”, que se convierten en nuevas monedas de productividad de la infraestructura.

Esto apunta a una tendencia clara: empresas que adoptan un enfoque de la IA centrado en el impacto, es decir, que utilizan criterios de sostenibilidad para lograr competitividad, asequibilidad y resiliencia.

En el último informe sobre energía de la IA del Foro, se define “energía neta positiva para la IA” como un futuro en el que los ahorros de energía y recursos habilitados por la IA superen el consumo de energía y recursos a lo largo de su ciclo de vida, generando beneficios a nivel de sistema en competitividad, seguridad energética, confiabilidad de la red y reducción de emisiones.

El marco del Foro traduce esa ambición en práctica a través de tres ejes de acción, palancas para alinear el crecimiento de la IA con los objetivos energéticos:

Estos ejes cuentan con tres facilitadores estratégicos que permiten que el progreso de la IA responsable sea escalable:

El marco ofrece a los líderes un plan claro para alinear el crecimiento de la IA con los objetivos de la transición energética, convirtiendo la escalabilidad responsable en una fuente de competitividad a largo plazo.

Tres casos de uso muestran cómo los líderes pueden implementar estrategias efectivas ahora para avanzar hacia la energía neta positiva de la IA:

Un alto rendimiento no tiene que significar altas emisiones. Los líderes pueden obtener ventajas similares elevando el “diseño para la eficiencia” a un indicador clave de desempeño a nivel de directorio.

Esto incluye priorizar el acceso a energía renovable y baja en carbono, e incorporar métricas del ciclo de vida, como julios por inferencia, intensidad de carbono y consumo de agua, directamente en la adquisición, la planificación de infraestructura y la selección de sitios.

Un ejemplo es el diseño de un centro de datos de IA soberano con enfriamiento por líquido que logró un despliegue aproximadamente un 50 % más rápido y un ahorro de energía cercano al 20 % al combinar arquitectura modular, energía renovable y optimización predictiva.

Los líderes pueden lograr una transformación significativa implementando soluciones de IA a la escala de clústeres industriales completos, no solo en sitios individuales. Pasar de proyectos piloto a implementaciones a nivel de clúster permite a las empresas coordinar el uso de energía, compartir datos y gestionar las emisiones de manera más efectiva.

Combinar la IA operativa con visibilidad de carbono y colaboración entre sectores acelera la descarbonización y amplifica los beneficios de la transición energética.

Por ejemplo, en una región de China, históricamente dependiente del carbón, una plataforma integrada de IA de las Cosas (AIoT) está coordinando viento, solar, hidrógeno, almacenamiento, vehículos eléctricos y cargas industriales.

El resultado: 100.000 megavatios hora (MWh) de ahorro energético y una reducción del 5 % en la demanda pico hoy, con vías claras para duplicar esos impactos, alcanzando 200.000 MWh y reducciones del 10 % a largo plazo. La predicción precisa de múltiples fuentes de energía y la gestión en tiempo real están impulsando la resiliencia y la eficiencia de costos.

Los líderes pueden moldear la demanda de manera inteligente mediante el desplazamiento temporal de las cargas de trabajo, el dimensionamiento adecuado de los modelos, la adopción de tarifas basadas en el uso y la dotación de ingenieros y usuarios finales con paneles de control claros sobre el impacto energético. Estos cambios ayudan a garantizar que el crecimiento digital fortalezca, en lugar de tensionar, la red.

Por ejemplo, una plataforma de flexibilidad puede programar las cargas de trabajo de IA en sincronía con las condiciones de la red, reduciendo la demanda pico en aproximadamente un 40 %, mejorando la disponibilidad y desbloqueando posibles ingresos por flexibilidad. El resultado es una mayor alineación de la expansión digital con la resiliencia del sistema.

La disponibilidad de energía, no la capacidad de procesamiento, se está convirtiendo rápidamente en el límite clave para la expansión de la IA. Los países y las empresas que aseguren capacidad energética resiliente y limpia capturarán primero las ventajas de la IA, convirtiendo la transición energética en una fuente de competitividad, y no solo en un objetivo climático.

Hogares y empresas ya están sintiendo la presión a medida que las compañías eléctricas invierten para satisfacer la demanda impulsada por los centros de datos.

Al escalar de manera eficiente y hacer que la demanda de IA sea adaptable, los líderes pueden aliviar la presión sobre la red y evitar depender únicamente de la expansión de capacidad. Hacerlo alinea el crecimiento de la IA con las rutas nacionales de descarbonización, asegurando que la sostenibilidad y la innovación avancen juntas.

Estos cinco pasos pueden convertir la ambición en resultados medibles al incorporar la sostenibilidad en una estrategia de IA desde su diseño.

Hacer realidad la visión de un Marco de Energía Neta Positiva para la IA requerirá una acción coordinada y medida de múltiples partes interesadas por parte de los líderes globales. Las decisiones que se tomen hoy determinarán si la IA se convierte en un catalizador de resiliencia energética y competitividad o en una fuente de tensión sistémica.

Para acelerar este impulso, la iniciativa de IA y Energía del Foro ofrece una plataforma para desbloquear nuevas asociaciones, anticiparse a tendencias emergentes y aportar conocimientos del mundo real a esta conversación global.

Se invita a los líderes e innovadores de la industria a compartir sus casos de uso con la nueva Herramienta de Prospectiva de Energía de IA del Foro. Al compartir ejemplos, las organizaciones pueden ayudar a construir la base de evidencia global necesaria para acelerar el despliegue de IA energéticamente eficiente e informar una mejor planificación en todo el ecosistema global.

Gracias a Michael Higgins, Project Fellow, AI Governance Alliance, Strategy Principal Director, US Utilities Strategy, Accenture; y Ginelle Greene-Dewasmes, Initiatives Lead, Artificial Intelligence and Energy, World Economic Forum por sus contribuciones a este artículo.