Los centros de datos se han convertido en la trastienda de la economía moderna. Albergan aplicaciones empresariales, servicios públicos digitalizados, plataformas de vídeo, comercio electrónico, redes sociales, servicios bancarios y herramientas de IA. Su utilidad apenas se discute. Su apetito energético, bastante más.

Según la Agencia Internacional de la Energía, los centros de datos consumieron alrededor de 415 TWh de electricidad en todo el mundo en 2024, cerca del 1,5% de la demanda eléctrica global. Este volumen creció aproximadamente un 12% anual en los últimos cinco años. Lo que viene es aún más exigente: en su escenario central, el organismo prevé casi duplicar ese consumo hasta 2030, hasta unos 945 TWh, algo menos del 3% de la demanda mundial. Esto implica un crecimiento medio cercano al 15% anual entre 2024 y 2030, más de cuatro veces superior al del resto del consumo eléctrico. Los servidores acelerados, que impulsan en particular el auge de la IA, verían aumentar su consumo en torno al 30% anual y representarían cerca de la mitad del incremento neto del consumo de los centros de datos en ese periodo.

Las cifras deben manejarse con cautela, porque no todos los centros de datos son comparables. Un pequeño emplazamiento regional no tiene nada que ver con un campus de hiperescaladores diseñado para entrenar o ejecutar modelos de IA. Pero la tendencia es clara: lo digital entra en el club de los grandes consumidores de electricidad.

La IA cambia las magnitudes

El crecimiento de los centros de datos no es nuevo. Lo que cambia es la intensidad. Los modelos de IA generativa se sustentan en agrupaciones de unidades de procesamiento gráfico muy densas, muy costosas y que generan mucho calor. Antes, la densidad eléctrica por bastidor seguía siendo compatible con arquitecturas de refrigeración convencionales. En las nuevas fábricas de IA, ese mundo se ha quedado obsoleto.

Las necesidades por bastidor se disparan. Los hiperescaladores ya no piensan solo en metros cuadrados, sino en megavatios disponibles, plazos de conexión, capacidad de refrigeración y acceso a una electricidad estable. El mapa mundial de los centros de datos se convierte así en un mapa energético. Allí donde la electricidad es abundante, fiable y relativamente barata, los proyectos avanzan. Donde escasea, las ambiciones se frenan.

Por eso Estados Unidos, China, los países nórdicos, algunos países del Golfo y ciertas zonas europeas mejor dotadas concentran la atención. La cuestión ya no es solo fiscal, regulatoria o inmobiliaria. Es física. Una región puede contar con ingenieros, capital y suelo disponible; sin potencia eléctrica, se queda fuera del juego.

La red eléctrica, árbitro decisivo

El debate público suele centrarse en el consumo total. Es útil, pero insuficiente. Un sistema eléctrico puede generar suficiente energía a lo largo del año y, aun así, ser incapaz de absorber rápidamente varios proyectos gigantes en una misma zona. El problema no es tanto el volumen nacional como los cuellos de botella locales: líneas saturadas, transformadores insuficientes, plazos de conexión y necesidad de reforzar las infraestructuras.

Estados Unidos ofrece un anticipo de esta tensión. Los centros de datos se concentran en unos pocos estados muy demandados, especialmente Virginia, Texas y las Carolinas. En estas zonas, el crecimiento de los proyectos digitales puede tensionar los precios mayoristas, la fiabilidad de la red y las inversiones necesarias para seguir el ritmo. Diversos análisis apuntan a que el impacto nacional sobre los precios puede ser moderado, mientras que los efectos locales se vuelven mucho más visibles.

Es la paradoja del centro de datos: a escala de un país puede parecer asumible; a escala de un territorio puede resultar invasivo. Basta un puñado de grandes instalaciones para alterar el equilibrio eléctrico de una región. Y cuando hay que reforzar las redes, la factura nunca es completamente privada. Acaba trasladándose, antes o después, a los clientes finales, a las tarifas de acceso o a las cuentas públicas.

La electricidad, el coste oculto de la IA

La IA suele venderse como software. En la cuenta de resultados, sin embargo, también aparece como gasto energético. Para los operadores de centros de datos, la electricidad es uno de los principales costes. Para los clientes, se traslada a los precios de la nube. Para hogares y empresas, puede reaparecer indirectamente a través de mayores costes de red.

En Estados Unidos, algunos economistas estiman que el auge de los centros de datos ya ha contribuido a elevar los costes de generación eléctrica entre un 5% y un 15%, según los supuestos de uso. Si la ola de construcción anunciada se materializa plenamente, el impacto podría ser mucho más acusado antes de que termine la década. El escenario más extremo no tiene por qué cumplirse: no todos los proyectos anunciados se construirán, y la euforia en torno a la IA probablemente acabará diferenciando entre usos rentables y demostraciones costosas.

Pero incluso con ese ajuste, la presión seguirá siendo elevada. Los modelos se están integrando en buscadores, programas empresariales, herramientas de programación, ciberseguridad, sanidad, finanzas e industria. La IA no será patrimonio de unas pocas plataformas; estará en todas partes. Y eso es precisamente lo que la hace intensiva en energía.

Ganadores: productores de energía y proveedores de equipos

Este nuevo contexto redistribuye las cartas. Productores de electricidad, proveedores de gas, desarrolladores de energías renovables, fabricantes de equipos eléctricos, especialistas en refrigeración, sociedades propietarias de centros de datos y proveedores de componentes de potencia pasan a ocupar el centro del escenario. La IA genera una demanda adicional de activos que el mercado a veces consideraba poco atractivos: líneas eléctricas, transformadores, grupos electrógenos, sistemas de refrigeración, bombas, intercambiadores térmicos, cables o subestaciones. El atractivo mediático está del lado de los modelos generativos; la monetización recurrente también puede encontrarse en quienes venden las “picos y palas” energéticas. Los grandes operadores de nube lo han entendido. Firman contratos de suministro a largo plazo, invierten en capacidad renovable, analizan de cerca la energía nuclear y buscan ubicaciones capaces de ofrecer potencia con rapidez. La elección de emplazamiento de un centro de datos se parece cada vez más a la de una industria electrointensiva.

Perdedores: redes saturadas y consumidores pasivos

La otra cara de la moneda afecta a los territorios que acogen demasiado, demasiado rápido. Un gran centro de datos puede generar actividad, ingresos fiscales y algunos empleos cualificados. Pero también puede consumir una parte relevante de la capacidad local disponible, dificultar el acceso a la red de otras industrias y acelerar inversiones que se socializan. Los hogares no necesitan utilizar masivamente la IA para pagar parte de la factura. Si las infraestructuras eléctricas se refuerzan para absorber nuevas cargas, el coste puede trasladarse a las tarifas de red. Si la demanda aumenta en zonas donde la generación marginal es fósil, los precios mayoristas y las emisiones suben. Si los operadores acaparan las mejores capacidades disponibles, otros proyectos industriales pueden quedarse en espera. Es ahí donde la IA deja de ser un asunto de especialistas o de mercados financieros y pasa a ser una cuestión de planificación energética, ordenación del territorio y reparto de costes.

El clima entra en la ecuación

El impacto en carbono depende en gran medida de la ubicación. Un centro de datos conectado a una red baja en emisiones no tiene la misma huella que uno alimentado con gas o carbón. Es una obviedad que a menudo se pasa por alto en los discursos globales sobre lo digital. Una misma consulta de IA puede tener una huella distinta según la hora, la región y el mix eléctrico utilizado. Por eso la geografía es clave. Desplegar centros de datos en regiones con electricidad abundante y poco intensiva en carbono puede reducir el impacto climático. Instalarlos en zonas ya tensionadas, donde la demanda adicional se cubre con generación fósil, puede agravarlo. La IA no es intrínsecamente «marrón» o «verde»: adopta el color de la red que la alimenta. Esto hace más relevantes las comparaciones internacionales. Los países con un mix bajo en carbono, una red robusta y energía competitiva tienen una oportunidad. Los demás corren el riesgo de ver cómo los proyectos se desplazan o de acogerlos a costa de mayores emisiones y facturas más altas.

La soberanía digital pasa por el enchufe

La soberanía digital suele abordarse desde el ángulo de los datos, el software y los semiconductores. Es insuficiente. Un país que aspire a desarrollar sus propias capacidades de IA necesita potencia de cálculo, es decir, centros de datos y, por tanto, electricidad. La soberanía no se proclama en un comunicado: se conecta a la red. Es un equilibrio delicado. Depender de centros de datos extranjeros plantea problemas de seguridad, control, confidencialidad y huella de carbono importada. Construirlos localmente exige reservar parte del sistema eléctrico para estos usos. Entre la dependencia exterior y la saturación interna hay un espacio para la planificación inteligente, pero hay que ocuparlo. Los poderes públicos tendrán que priorizar. No todos los usos de la IA tienen el mismo valor. Acelerar la investigación médica, optimizar la red eléctrica o mejorar la productividad industrial no tiene el mismo interés colectivo que generar sin límite contenidos promocionales o vídeos sintéticos sin valor. La electricidad es un recurso estratégico; tratarla como un bufé libre sería, cuanto menos, cuestionable.

El contador sigue corriendo

La revolución de la IA suele narrarse como una historia de modelos, chips y valoraciones bursátiles. También es una historia de transformadores eléctricos, refrigeración líquida, conexiones a la red, megavatios y calor que disipar. Es menos vistosa, pero mucho más determinante. Durante años, lo digital prometió desmaterializar la economía. La IA recuerda que nada desaparece realmente. Los servidores se calientan, las redes soportan la carga, las centrales producen y las facturas circulan. Y detrás de cada respuesta instantánea de un modelo generativo hay ya una pregunta muy concreta: quién suministra la electricidad, a qué precio y para qué uso.