La IA está en total expansión tras asentarse, lo que está empujando a los centros de datos hacia un terreno incómodo: no es la falta de chips, memoria o capital lo que limita los proyectos, sino algo más elemental y más difícil de escalar en el corto plazo: la energía. Los operadores de infraestructuras críticas de IA han llegado a una circunstancia en la que están utilizando generadores diésel o de gas y turbinas basadas en motores de avión como fuente principal de energía para alimentar los centros de datos de IA, algo impensable hace solo unos meses.
La demanda eléctrica de los centros de datos de inteligencia artificial aumenta a un ritmo que las redes no son capaces de soportar y en Estados Unidos, las filas para conseguir una conexión de alta potencia para la electricidad se extienden entre cinco y siete años. Esto, que, aunque ya éramos conscientes del problema, ahora toma un cauce que pocos habían visto venir.
La industria de la IA necesita energía urgentemente, y las turbinas de los aviones, generadores diésel y de gas son la solución más rápida disponible
Ante ese escenario, la industria ha empezado a normalizar soluciones que hasta ahora se consideraban excepcionales, por ejemplo, el uso de turbinas aeroderivadas, basadas en motores de aviación comercial, las cuales se instalan junto a los centros de datos para generar decenas o cientos de megavatios de forma inmediata.
Fabricantes como GE Vernova suministran estas unidades a proyectos ligados a grandes consorcios de IA, mientras que empresas especializadas en energía temporal están reutilizando núcleos de motores de avión para producción eléctrica continua.
En paralelo, los generadores diésel y de gas han dejado de ser un respaldo de emergencia en momentos puntuales de demanda como lo eran hasta ahora. Fabricantes como Cummins están vendiendo decenas de gigavatios de capacidad destinados a centros de datos que no pueden esperar a la red. Lo relevante no es solo el volumen, sino el cambio de uso: estas máquinas se emplean como suministro primario durante meses o años, no como apoyo puntual. Es un drama.
Los costes se están disparando, la rentabilidad de la IA no llega, no es suficiente
El coste de estas decisiones es elevado. La energía generada in situ puede duplicar el precio de la electricidad industrial convencional, llámese nuclear, eólica, solar o de carbón. A eso se suman mayores emisiones, ruido, consumo de combustible y una relación cada vez más tensa con reguladores y comunidades locales. Sin embargo, desde el punto de vista del operador, sigue siendo preferible a retrasar un proyecto de IA valorado en miles de millones.
Aquí es donde el término “desesperación” cobra sentido técnico. No hablamos de improvisación, sino de decisiones forzadas, donde ningún centro de datos de IA elige turbinas de avión o diésel porque sean eficientes, limpias o baratas, sino porque no hay otro remedio para la energía. Se eligen porque son lo único que puede desplegarse en meses y no en años y son soluciones de emergencia convertidas en infraestructura casi permanente.
Este fenómeno deja una lectura incómoda. La carrera por la Inteligencia Artificial ha superado la capacidad de planificación energética de los países desarrollados. Mientras se discute sobre renovables, redes inteligentes o pequeños reactores nucleares, la realidad es que la IA ya está funcionando gracias a motores pensados para volar y a generadores fósiles encendidos día y noche, pagados a precio de oro y con un coste por hora al nivel de un bitcoin.
Esta situación no es sostenible, porque lo que la cuestión es cuánto tiempo más podrá mantenerse este modelo antes de que el cuello de botella energético deje de ser un problema operativo y se convierta en un freno real al crecimiento de la Inteligencia Artificial y destroce a empresas que están gastando miles de millones en su apuesta de intentar competir o dominar su mercado. Esto solo echa gasolina al fuego de la burbuja de la IA, que está cada vez en boca de más y más gente, con inversores apostando a su quiebre, y otros diciendo que el plazo de ROI se va ya por encima de 2030.
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