Mientras la demanda energética de la inteligencia artificial (IA) se dispara, un despliegue eficiente y alimentado con energía limpia puede impulsar la competitividad, acelerar la transición energética y reforzar la resiliencia energética.
Un liderazgo audaz y la colaboración entre los ecosistemas tecnológico, energético y político son fundamentales para alcanzar un futuro energético de IA neto positivo.
La transparencia, la innovación y la inversión alineadas definirán qué organizaciones liderarán de forma competitiva el escalado responsable de la IA hasta 2035.
La Reunión Anual 2026 del Foro Económico Mundial en Davos, Suiza, se celebró en un momento decisivo para el debate global sobre la inteligencia artificial (IA) y la sostenibilidad de los sistemas energéticos.
En las sesiones celebradas antes y durante el evento, expertos del sector, Jóvenes Líderes Mundiales y miembros de la comunidad AI Energy del Foro, de los sectores tecnológico, energético, político y de inversión, se reunieron para abordar una pregunta decisiva: ¿puede el mundo alcanzar un futuro energético de IA neto positivo para 2035?
Casi dos tercios de las voces en estos diálogos respondieron «sí», pero solo si el mundo actúa ya para alinear el crecimiento exponencial de la IA con la transformación energética, infraestructuras resilientes y una gobernanza equitativa.
Lograr un futuro energético de IA neto positivo, en el que los beneficios en eficiencia de los recursos de la IA superen a su consumo, requerirá una nueva forma de liderazgo que alinee el uso de recursos finitos con la competitividad económica, la transparencia con la innovación y la inversión con la resiliencia a largo plazo.
Definir la estrella polar: IA limpia, eficiente y equitativa
Las aportaciones de recientes diálogos intersectoriales subrayaron la necesidad de una visión compartida de «estrella polar» para la IA en la próxima década, que sitúe la «inteligencia eficiente y alimentada con energía limpia» como catalizador de la transición energética, la resiliencia y la competitividad.
Esta visión replantea la IA, de una carga para la sostenibilidad, a un facilitador estratégico para las empresas, la eficiencia del sistema energético y su seguridad.
«Desafía tanto a las empresas como a los gobiernos a tratar la sostenibilidad no como un ejercicio de responsabilidad corporativa, sino como una palanca estratégica para la ventaja de mercado y la independencia energética», afirmó un líder del sector de servicios financieros.
Las innovaciones demuestran que la IA puede ser tanto un consumidor de energía como un optimizador energético. Entre los ejemplos figuran el compromiso de Google con la compra de energía libre de carbono y la presentación transparente de informes sobre el uso de agua, y el centro de datos de Crusoe en Texas, de 1,8 gigavatios y con captura de carbono.
«A medida que se acelera la adopción de la IA, el acceso a una energía limpia, resiliente y desplegable con rapidez se está volviendo tan fundamental como los propios modelos de IA», afirmó Natalie Sunderland, directora de marketing de Bloom Energy.
«Las organizaciones que prosperen serán aquellas que traten la energía sostenible no como una limitación para la innovación, sino como el motor que impulsa la velocidad, la escala y la competitividad en la era digital.»
El verdadero riesgo, según señalan los líderes, no es el crecimiento de la IA en sí, sino el crecimiento sin control. Cuando se diseña con impacto, la IA puede convertirse en una fuerza para la resiliencia energética y económica. Los flujos de capital determinarán la rapidez con la que escalan estas soluciones.
Los líderes intersectoriales instaron a reorientar la inversión hacia tecnologías habilitadoras, como las redes inteligentes, el almacenamiento de energía y los centros de datos reacondicionados. Los incentivos impulsados por políticas y los modelos mixtos público-privados pueden reducir el riesgo de la modernización de infraestructuras, garantizando al mismo tiempo una participación equitativa.
Colaboración, pensamiento sistémico y aprendizaje compartido
Los líderes mundiales de todos los sectores coincidieron en que ningún país ni empresa puede lograr por sí solo un futuro energético de IA neto positivo. Un futuro de IA neto positivo depende de pasar de los pilotos a resultados escalados y medibles.
Como declaró Rene Haas, director ejecutivo de ARM, durante la Reunión Anual 2026: «La IA avanza tan rápido… que requerirá un nivel de innovación que aún no hemos visto».
El camino a seguir dependerá de la colaboración entre los ecosistemas tecnológico, energético y político, con la creación de coaliciones que conecten centros de datos, empresas de servicios públicos e innovadores digitales bajo objetivos compartidos de escalado y despliegue.
«Sin electricidad no puede haber IA, y sin redes más sólidas, inteligentes y ecológicas no habrá electricidad para satisfacer las crecientes necesidades de los centros de datos de alto consumo», afirmó Harmeet Bawa, vicepresidente sénior del grupo en Hitachi Energy.
Las posibles coaliciones podrían acelerar la acción colectiva mediante compromisos de compra de energías renovables, el intercambio abierto de datos y marcos de rendición de cuentas alineados.
Iniciativas como los acuerdos de energía libre de carbono 24/7 y la herramienta lanzada recientemente por el Foro AI Energy Foresight Tool ejemplifican cómo los repositorios compartidos de casos de uso reales pueden ayudar a las organizaciones a comparar y escalar soluciones probadas.
«Crear redes de aprendizaje continuo, desde entornos de prueba de políticas adaptativas hasta intercambios entre pares y métricas compartidas, será esencial para escalar el éxito y generar confianza en todos los sectores y fronteras», compartió Jeffery Preece, vicepresidente de Suministro Energético en EPRI.
Además, unos estándares claros y armonizados determinarán si el escalado responsable de la IA se convierte en la norma mundial.
Los líderes mundiales pidieron marcos comunes sobre eficiencia energética, intensidad de carbono e integración de energías renovables, respaldados por informes en tiempo real y verificación independiente. Los sistemas de datos compartidos entre los sectores de la IA y la energía pueden permitir a las organizaciones alinear sus operaciones con los objetivos de sostenibilidad de forma dinámica, y no retrospectiva.
Las expectativas de datos abiertos para infraestructuras a gran escala, los estándares transfronterizos para la medición energética y la contabilidad transparente de emisiones son la base para escalar la confianza junto con la innovación.
«La IA puede resolver su propia crisis energética mediante la flexibilidad. Transformar los centros de datos de IA, de pasivos en activos de red flexibles en energía, puede liberar cientos de gigavatios de energía varada, reducir las facturas energéticas de las comunidades y acelerar la infraestructura y la innovación en IA», afirmó el Dr. Varun Sivaram, director ejecutivo y fundador de Emerald AI.
Más allá de las alianzas industriales, los líderes también pidieron una gobernanza participativa, con la participación de responsables políticos, el ámbito académico y la sociedad civil, en el diseño conjunto de entornos regulatorios de prueba. Este enfoque permite un aprendizaje adaptativo al tiempo que mantiene la confianza, la rendición de cuentas y una innovación inclusiva.
«Lograr un futuro energético de IA neto positivo requiere combinar la ambición tecnológica con una acción transparente y coordinada. Esto refleja el propio ciclo de vida de la IA: comenzar con herramientas de IA grandes y versátiles para descubrir oportunidades y, después, convertir esos conocimientos en soluciones más pequeñas y de ahorro energético, listas para su despliegue», afirmó Arti Garg, tecnóloga jefe de AVEVA.
Un viaje compartido hacia una IA neta positiva
El liderazgo audaz determinará las vías energéticas de la IA desde ahora hasta 2035, que conceptualmente podrían definirse mediante una de cuatro trayectorias de escalado de la IA:
Trayectoria 1: posibilidades transformadoras – A largo plazo, la IA y las tecnologías de computación emergentes transformarán el funcionamiento y la planificación de las redes, lo que permitirá sistemas eléctricos más adaptativos, eficientes y resilientes, donde la coordinación y la inversión estén alineadas.
Trayectoria 2: vías optimistas – El crecimiento de la IA se combina con rápidas mejoras de eficiencia e integración profunda de energías renovables, lo que permite que el aumento de la demanda computacional se compense en gran medida mediante la optimización de todo el sistema, energía más limpia y redes más inteligentes, siempre que la transparencia y la adopción equitativa avancen al mismo ritmo.
Trayectoria 3: evolución incremental – La adopción de la IA avanza de forma constante pero desigual, con mejoras tangibles de eficiencia y energía limpia en las regiones líderes, mientras la demanda mundial de electricidad sigue aumentando y los resultados siguen siendo fragmentados.
Trayectoria 4: futuros pesimistas – En trayectorias más difíciles, el crecimiento de la demanda de IA supera la eficiencia y el suministro de energía limpia, o se ralentiza por limitaciones estructurales, lo que restringe tanto el rendimiento del sistema como la contribución de la IA a los objetivos energéticos y climáticos.
Aunque la trayectoria actual sigue siendo incierta, estos escenarios ofrecen un marco útil para comprender la gama de futuros que podrían desarrollarse. Alrededor del 65 % de los debates intersectoriales recientes expresó optimismo sobre la consecución de un futuro energético de IA neto positivo para 2035. En este contexto, se formó un consenso en torno a varios imperativos para la acción a corto y largo plazo:
Establecer una visión unificada: IA limpia, eficiente y equitativa como objetivo global compartido, que incluya las voces de la juventud y la sociedad civil.
Adoptar el pensamiento sistémico: Integrar el desarrollo de la IA con las hojas de ruta de la transición energética.
Armonizar los estándares: Establecer métricas de sostenibilidad transparentes y medibles.
Invertir en infraestructura: Priorizar la integración de energías renovables, el almacenamiento y la flexibilidad de la red.
Movilizar capital: Alinear las finanzas con los resultados de sostenibilidad a largo plazo.
Empoderar a las personas: Recualificar a la fuerza laboral y fomentar la innovación consciente de la energía.
Según Fariz Jafarov, responsable de C4IR Azerbaiyán, «Los próximos pasos inmediatos deberían incluir la aportación de ejemplos de aprendizaje entre pares con resultados medibles a repositorios abiertos como la base de datos AI Energy Impact del Foro y la incorporación a redes de colaboración como la AI Energy Impact Initiative.
«A largo plazo, existe un compromiso compartido de coinvertir en soluciones de la Industria 4.0, codesarrollar marcos globales para la IA industrial y acelerar la integración de la IA, los datos y las tecnologías digitales para lograr sistemas energéticos e industriales más eficientes, resilientes y de bajas emisiones.»
El progreso hacia una IA neta positiva será una prueba de liderazgo. Quienes estén a la altura demostrarán que escalar la IA de forma responsable no solo es compatible con los objetivos energéticos mundiales, sino que también es una fuente de ventaja competitiva duradera, esencial para alcanzarlos.
