La explosión de la inteligencia artificial generativa (GenAI) está impulsando un dramático incremento en el consumo eléctrico de los centros de datos a nivel global, elevando las alarmas sobre su viabilidad operativa futura. Un reciente informe de Gartner, Inc. ha revelado que, para 2027, el 40% de estos centros enfrentará restricciones operativas debido a la falta de disponibilidad de energía. Este fenómeno amenaza con desestabilizar tanto el desarrollo de la industria como la sostenibilidad ambiental.
Los datos son contundentes: los centros de datos especializados en inteligencia artificial necesitarán alrededor de 500 teravatios-hora (TWh) por año para 2027, lo que supone un aumento del 160% en comparación con el consumo actual. Las crecientes demandas energéticas se deben principalmente a las aplicaciones que utilizan grandes modelos de lenguaje, esenciales para GenAI, y que requieren capacidades descomunales de procesamiento y almacenamiento.
Bob Johnson, vicepresidente de análisis en Gartner, explica que «el crecimiento explosivo de nuevos centros de datos hiperescalares destinados a GenAI está creando una demanda de energía que sobrepasa la capacidad de crecimiento de los proveedores eléctricos». Los efectos económicos y ambientales de esta situación no pueden pasarse por alto. La escasez de energía inevitablemente encarecerá los costos de operación, lo que repercutirá en toda la cadena de suministro, desde proveedores de servicios de GenAI hasta los consumidores finales.
Paralelamente, las crecientes presiones para satisfacer la demanda energética pueden comprometer compromisos globales de sostenibilidad. El recurso a plantas de combustibles fósiles y la insuficiencia de fuentes renovables confiables complican la consecución de objetivos de emisiones netas de carbono. David Carrero, experto en infraestructura cloud, señala que el reto no solo es económico, sino también estructural: «Las empresas deben integrar tecnologías más eficientes y considerar soluciones como el edge computing para aminorar la dependencia de grandes centros de datos centralizados.»
Gartner propone medidas para mitigar estos riesgos emergentes. Entre las recomendaciones destacan la anticipación a los incrementos de costes eléctricos al diseñar servicios GenAI, la firma de contratos energéticos a largo plazo y la optimización de recursos computacionales. Además, sugieren reconsiderar las metas de sostenibilidad a la luz de las limitaciones energéticas actuales.
El informe también mira al futuro con cierta esperanza, indicando que las innovaciones en baterías de iones de sodio y reactores nucleares pequeños podrían jugar un papel crucial en la creación de un ecosistema energéticamente sostenible. En ese contexto, la cooperación entre la industria, los gobiernos y los proveedores de energía se perfila como decisiva.
Carrero advierte que «la evolución de la IA depende intrínsecamente de que los centros de datos se adapten a un entorno energético cada vez más desafiante. Priorizar la innovación responsable es esencial para que el avance tecnológico no dañe el medio ambiente ni la economía».
Este llamado a la acción resalta la urgente necesidad de equilibrio entre innovación, sostenibilidad y eficiencia, asegurando que la inteligencia artificial continúe alimentando el progreso sin agotar los recursos del planeta.
