El avance de la inteligencia artificial (IA) está redefiniendo no solo sectores económicos, sino también planteando un reto crítico para las infraestructuras eléctricas globales. La creciente demanda energética de los centros de datos, que operan como gigantescas supercomputadoras, está tensionando redes eléctricas concebidas para otra era. Este fenómeno podría desencadenar apagones de gran magnitud si no se implementan medidas adecuadas.
El funcionamiento de estos datacenters requiere el uso simultáneo de miles de GPUs, generando consumos de energía abruptos y cambiantes que las redes actuales no pueden manejar eficazmente. Por ejemplo, procesos comunes de entrenamiento en IA pueden de repente alterar la demanda eléctrica en decenas de megavatios casi instantáneamente. El diseño original de los sistemas eléctricos no contemplaba esta volatilidad, un desafío que ha llevado a la creación de soluciones temporales que, aunque ingeniosas, desperdician recursos valiosos.
A nivel mundial, operadores y gobiernos empiezan a reconocer el riesgo potencial de un colapso energético. En Texas, el operador eléctrico ERCOT ha alertado sobre la carga creciente de nuevos centros de datos y proyectos de criptominería que podrían exceder la capacidad de la red. En 2025, la península ibérica ya experimentó un apagón masivo debido a problemas similares, destacando la urgencia de abordar estas situaciones.
Una de las respuestas más prometedoras a esta amenaza es el uso de sistemas de almacenamiento de energía mediante baterías. Tesla, por ejemplo, está implementando megabaterías capaces de estabilizar el suministro eléctrico durante fluctuaciones bruscas. Sin embargo, el coste elevado de estas tecnologías y la necesidad de integrarlas con sistemas existentes presenta desafíos significativos.
El peligro más inmediato no proviene solo del alto consumo, sino de la posibilidad de que los datacenters se desconecten repentinamente de la red. Estos eventos pueden desencadenar una reacción en cadena, creando apagones regionales al desbalancearse la relación entre generación y consumo.
Para lograr una IA sostenible en términos energéticos, es esencial implementar una combinación de tecnologías avanzadas, regulación y planificación proactiva. El uso de baterías, la mejora en la predicción de cargas a través de la IA, y programas de desconexión controlada son algunas de las estrategias que deben adoptarse. La inteligencia artificial, lejos de ser solo una innovación tecnológica, se presenta como un desafío energético sin precedentes. Ignorar este aspecto podría culminar en entrenamientos de IA en un mundo parcialmente a oscuras.
