IA hoy El cuello de botella de la IA: la electricidad que no llega a los datos
Los centros de datos de IA consumirán 565 TWh en 2026, un 26% más. Pero el problema no es generar energía, sino distribuirla. Japón y EE.UU. ya invierten en infraestructura para no frenar la revolución.
La inteligencia artificial está transformando industrias, pero su crecimiento depende de un recurso que pocos consideran: la electricidad. Y no hablamos solo de generar más, sino de cómo llevarla a los centros de datos que ejecutan estos modelos. Según un informe reciente de Gartner, el consumo eléctrico de los centros de datos a nivel global alcanzará los 565 teravatios-hora (TWh) en 2026, un incremento del 26% respecto al año anterior. De esa cifra, los servidores dedicados a IA representarán cerca del 31% del total, y se espera que superen el consumo de los servidores tradicionales a partir de 2027. La firma lo describe como un nuevo campo de batalla en la competencia global por la inteligencia artificial: asegurar suficiente potencia para escalar sin sacrificar márgenes de rentabilidad.
El verdadero cuello de botella, sin embargo, no está en la generación de energía, sino en la infraestructura de transmisión. En Japón, por ejemplo, la acumulación de solicitudes de conexión en el área que cubre Tokyo Electric Power Grid ha superado la capacidad disponible. Los proyectos que requieren ampliaciones en la red enfrentan plazos de varios años para completar las obras, según reportó la Agencia de Recursos Naturales y Energía del país. La zona de Inzai y Shiroi, en la prefectura de Chiba, concentra una gran cantidad de centros de datos por su suelo firme y accesibilidad, al punto de que se le conoce como la “Ginza de los centros de datos”. Allí, la demanda de electricidad para nuevas instalaciones ha crecido de forma acelerada desde que el gobierno japonés actualizó su estrategia para semiconductores e industria digital en 2024. Las empresas de transmisión como Tokyo Electric Power Grid han tenido que planificar nuevas subestaciones y refuerzos de red para responder a la presión.
No es un problema exclusivo de Japón. En Estados Unidos, el Departamento de Energía impulsa un proyecto en Ohio que combina una planta de gas natural con capacidad de 10 gigavatios –superior al consumo promedio por hora de Tokio– y una infraestructura de inteligencia artificial. La iniciativa está liderada por un consorcio llamado Portsmouth Consortium, cuya secretaría técnica está a cargo de SoftBank Group. Empresas japonesas como Sumitomo Electric Industries, TDK y Toshiba también participan. La inversión total asciende a 333 mil millones de dólares, cerca de 5 billones de yenes. La idea es demostrar que es posible construir nuevas fuentes de energía al mismo tiempo que se despliegan centros de datos para IA, un modelo que otros países podrían replicar.
Para quienes lideran empresas en América Latina, esta tendencia tiene implicaciones concretas. La expansión de la inteligencia artificial no depende solo de algoritmos más potentes o chips más rápidos; el verdadero límite hoy es la infraestructura eléctrica que sostiene todo el ecosistema. Las compañías que planean adoptar IA a gran escala deben evaluar no solo el costo de los modelos o el talento humano, sino también la disponibilidad y estabilidad de la energía en sus regiones. La eficiencia energética y el acceso a redes de transmisión confiables se convierten en factores estratégicos. Como advierte Gartner, invertir en mejorar la eficiencia y asegurar la conexión a la red debería ser una prioridad para los responsables de infraestructura en cualquier organización que apueste por la inteligencia artificial.
