La inteligencia artificial (IA) avanza más rápido que nunca, pero el sistema energético mundial debe mantener el ritmo para que este progreso continúe.
La inversión en centros de datos de IA crece más rápido de lo que las redes eléctricas pueden seguir, lo que convierte la conectividad a la red en una limitación.
Se necesitan un liderazgo sólido y una nueva mentalidad para alinear las inversiones en energía limpia, el despliegue de la red eléctrica y el crecimiento de la IA en beneficio de todos.
La tecnología de inteligencia artificial (IA) avanza a un ritmo extraordinario. Al mismo tiempo, la potencia de cálculo utilizada para entrenar los modelos de IA de vanguardia se ha duplicado cada cinco o seis meses. A diferencia del escalado de semiconductores que definió las eras tecnológicas anteriores, este crecimiento no se debe a la reducción de transistores, sino al despliegue de clústeres de chips cada vez más grandes.
Junto con la escala de la inversión en infraestructuras de datos y computación, este progreso ya está transformando industrias enteras. Pero el sistema energético debe mantener el ritmo para que el progreso continúe. Este cambio de la eficiencia del silicio a la escala física es precisamente la razón por la que la conectividad a la red se ha convertido en la limitación vinculante. Se necesita un liderazgo sólido para alinear las inversiones en energía limpia, el despliegue de la red y el crecimiento de la IA.
El problema de fondo es que la inversión en centros de datos de IA se está acelerando más rápido de lo que las redes eléctricas fueron diseñadas para soportar. Si bien la capacidad de cómputo, el capital y el talento siguen siendo fundamentales, en muchas regiones, conectar una nueva instalación a la red eléctrica puede tardar de 4 a 10 años, mientras que los centros de datos de IA se planifican y construyen normalmente en dos a tres. Este desajuste determina cada vez más qué proyectos avanzan y cuáles se estancan.
La demanda de IA y de centros de datos va a aumentar drásticamente
Según el informe de DNV Global 2025 Energy Transition Outlook, la demanda de electricidad de la IA y de los centros de datos aumentará drásticamente hasta 2030, y América del Norte consumirá la mitad de la demanda total para entonces.
A partir de 2035, el entrenamiento y la inferencia de la IA (el momento en que un modelo entrenado se aplica a datos del mundo real para generar respuestas) se convertirán en el principal impulsor del consumo eléctrico de los centros de datos. Para 2060, DNV estima que el ~80 % de la demanda eléctrica de los centros de datos procederá de la IA, y el sector alcanzará el 11 % (6.400 TWh) de la demanda final de electricidad, ligeramente menos que la demanda mundial de refrigeración espacial.
La mayor parte de esta carga adicional se conectará a través de las redes de transmisión. Aproximadamente el 10 % de las nuevas solicitudes de conexión a líneas de transmisión en 2030, y el 12 % en 2040, serán para centros de datos, a nivel mundial.
Según la Agencia Internacional de la Energía (AIE), la reforma de los procedimientos de autorización, la armonización de los códigos de red, los nuevos modelos de financiación y los esfuerzos de participación pública avanzan, pero no lo suficientemente rápido como para igualar la inversión actual en IA. La eficiencia ayuda, pero no puede eliminar la necesidad de capacidad física, conexiones firmes y márgenes operativos previsibles.
El perfil de riesgo ha cambiado: el acceso a la red –más que los chips, el capital o los algoritmos– es cada vez más la limitación determinante. Para los promotores, la incertidumbre en la conexión a la red ya rivaliza con el riesgo tecnológico. Para los operadores y los responsables políticos, el desafío es integrar una nueva clase de demanda sin comprometer la fiabilidad.
Desafíos de conectividad a la red para los centros de datos de IA
Hasta hace poco, la mayor parte de la demanda eléctrica de los centros de datos se dividía en dos categorías: los centros de nube a hiperescala (predecibles, adecuados para la planificación a largo plazo) y la minería de criptomonedas (volátil, pero a menudo interrumpible). Los centros de datos de IA se sitúan entre estos extremos.
Combinan una densidad de potencia muy alta con una rampa rápida e incierta y una baja tolerancia a las interrupciones, lo que los convierte en la carga más difícil para la planificación de las redes actuales y los marcos de interconexión.
Esto convierte a los centros de datos de IA en una especie de prueba de estrés para la conectividad a la red, ya que la transforman en un desafío a nivel de sistema. Los operadores de red deben evaluar no solo los proyectos individuales, sino también cómo los grupos de centros de datos de IA interactúan con los activos existentes y entre sí, a menudo con datos limitados y bajo una presión temporal considerable.
A corto plazo, el objetivo es reducir el riesgo y desplegar garantías de sistemas, en lugar de eludir la red. Las medidas prácticas incluyen:
Elegir la ubicación adecuada desde el principio. Antes de comprometer terrenos o capital, los promotores deben evaluar dónde está realmente disponible la capacidad de la red, cuánto duran las colas de conexión y qué límites técnicos se aplican localmente. Los emplazamientos cercanos a centrales eléctricas retiradas o a infraestructuras de red infrautilizadas pueden conectarse significativamente más rápido que los emplazamientos greenfield en zonas congestionadas.
Activos «detrás del contador»: Activos como baterías, generación limitada in situ, equipos de calidad de la energía, junto con la contratación de capacidad, como los acuerdos de compra de energía fuera de las instalaciones o la generación propia, permiten operar dentro de los límites de la red y reducen la presión a corto plazo.
Conexiones interrumpibles de «carril de emergencia»: Las redes eléctricas mantienen una capacidad excedente en reserva para emergencias. Con contratos gestionados, esta reserva puede ponerse a disposición de los centros de datos dispuestos a aceptar interrupciones ocasionales y planificadas. Un estudio reciente de DNV sobre la red de transporte neerlandesa[1] sugiere que este enfoque podría liberar entre un 5 y un 15 % de capacidad adicional en zonas congestionadas sin comprometer la seguridad del sistema, siempre que existan normas claras que regulen cuándo y cómo se recortan las conexiones. Que los reguladores reconozcan esta opción como estándar para los centros de datos acortaría de forma significativa las colas de conexión.
Flexibilidad de la demanda: Los centros de datos pueden aliviar la presión sobre la red no solo utilizando menos energía, sino utilizándola de forma más flexible. Aplazar las tareas informáticas no urgentes, redirigir las cargas de trabajo a ubicaciones menos congestionadas y priorizar las operaciones según su criticidad reducen la presión sobre las redes locales sin reducir la producción total.
Un campus de IA, por ejemplo, asegura el capital y el hardware, pero se enfrenta a una cola de conexión a la red de varios años. Combinando conexiones por fases con almacenamiento in situ y controles de carga operativa, el proyecto puede empezar a funcionar antes –mientras los refuerzos de la red aún están en curso– sin comprometer la seguridad del sistema.
Prioridades de liderazgo para la próxima fase de la IA
La IA ya respalda la planificación y el funcionamiento de las redes, por ejemplo acelerando los estudios de flujo de potencia, el análisis de congestión y los gemelos digitales mejorados con IA. Pero no puede eliminar las limitaciones de riesgo regulatorio, institucional y físico, y no podrá compensar el crecimiento de la carga impulsado por la IA en los plazos que importan.
Se necesita liderazgo de tres grupos de partes interesadas:
Empresas de servicios públicos y reguladores deben tratar a los centros de datos de IA como una clase de carga diferenciada y adaptar en consecuencia las prácticas de interconexión, gestión de colas y códigos de red.
Promotores y hiperescalares deben incorporar las realidades de la red en las decisiones de inversión iniciales, tratando los plazos de conexión, los límites operativos y los riesgos de cumplimiento como elementos centrales y no como una reflexión a posteriori.
Responsables políticos e inversores deben acelerar la construcción de redes y, al mismo tiempo, habilitar mecanismos provisionales de flexibilidad que protejan la fiabilidad y mantengan la confianza pública.
La futura electrificación de nuestras sociedades exige una nueva mentalidad hacia la digitalización y el pensamiento sistémico: los centros de datos pueden actuar como un importante facilitador de una expansión más rápida, gracias a su sólido caso de negocio, al igual que ocurre con las baterías de los vehículos eléctricos, lo que convierte el almacenamiento en otro importante facilitador de la transición energética. Alinear el crecimiento de la IA con la conectividad a la red es ahora una responsabilidad central de liderazgo.
