Hacia una economía hiper-escalada: la energía como motor de la IA y la IA como palanca para la energía
Por Rubí Alvarado
La conferencia “Hyper-scaled Economy: Energy for AI, AI for Energy” realizada durante CERAWeek dejó en claro que la llamada “data center industrial complex” está creciendo a un ritmo sin precedentes, impulsado por la explosión en capacidades de Inteligencia Artificial (IA) y la demanda creciente de procesos de cómputo cada vez más intensivos.
Este crecimiento está ejerciendo una gran presión sobre la infraestructura energética global, ya que los centros de datos—y la infraestructura digital que los conecta—requieren un suministro de energía estable, abundante y, cada vez más, bajo en emisiones. Para cubrir estas necesidades, la industria debe combinar múltiples fuentes de energía, nuevas tecnologías y políticas públicas bien diseñadas que permitan acelerar la construcción de redes, la gestión inteligente de la demanda y el desarrollo de fuentes más limpias.
Para este tema, destacó la presencia de líderes tanto del sector energético como del tecnológico, John Ketchum, presidente y director ejecutivo de NextEra Energy, y Ruth Porat, presidenta y directora de Inversiones (CIO) de Alphabet y Google. Sus intervenciones ilustraron la complejidad de equilibrar el rápido avance de la IA con la disponibilidad de energía, así como la importancia de la colaboración entre empresas y gobiernos para afrontar este reto.
El auge del “data center industrial complex”
El crecimiento exponencial de la IA está estrechamente ligado al incremento en la construcción de centros de datos a gran escala. Estos centros se han convertido en la piedra angular de la economía digital: alojan modelos de IA, administran grandes volúmenes de datos y procesan cargas de trabajo que exigen cada vez más recursos computacionales. Esta necesidad intensiva se ve reflejada en múltiples sectores, desde la industria manufacturera hasta la medicina, pasando por transporte, servicios financieros y una gama cada vez más diversa de aplicaciones.
Los panelistas coinciden en que, para 2025, se prevé que la inversión en infraestructura digital—que incluye centros de datos y redes de telecomunicaciones—continúe expandiéndose, impulsada por la “transformación digital” de gobiernos, empresas e instituciones educativas de todos los tamaños. Sin embargo, cuanto más rápido crece esta infraestructura, más urgente se vuelve la pregunta: ¿cómo sostenerla con energía abundante, confiable y rentable?
Demanda de energía y nuevas presiones sobre la red
La IA no solo implica mayores cantidades de energía, sino también diferentes curvas de consumo. A medida que las aplicaciones se vuelven más sofisticadas, los picos de demanda pueden coincidir con procesos de entrenamiento o inferencia muy intensivos. De ahí surge el reto de la “gestión de la demanda inteligente”: si las redes eléctricas no pueden adaptarse a estos picos, se corre el riesgo de cortes de suministro o encarecimiento significativo de la factura eléctrica.
Además, los requisitos de localización de los centros de datos no siempre coinciden con la disponibilidad inmediata de recursos energéticos. Según John Ketchum, “No existe una solución única para todos. Vamos a necesitar todo tipo de generación”. Con ello subraya que el sistema debe incorporar fuentes renovables, gas, nuclear y otras formas de generación para responder a la necesidad inmediata de capacidad y a la perspectiva de una demanda futura en constante ascenso.
La visión de NextEra Energy y la planificación a largo plazo
En su intervención, John Ketchum, presidente y director ejecutivo de NextEra Energy, destacó la importancia de la planificación de activos energéticos con una vida útil de varias décadas. “Es muy importante que tomemos las decisiones correctas en materia de política energética porque lo que construyamos hoy seguirá operativo durante 30 o 40 años”, explicó Ketchum. Esta visión abarca tanto la expansión de energías renovables—que, según él, están listas para desplegarse de manera casi inmediata—como la necesidad de mantener las opciones de generación a gas y nuclear a más largo plazo.
Ketchum enfatizó que cada tecnología presenta retos en términos de costes, tiempos de construcción y disponibilidad de mano de obra especializada. Según datos expuestos en la conferencia, la construcción de un nuevo ciclo combinado de gas, por ejemplo, se ha encarecido de manera significativa en los últimos años debido a factores como la escasez de mano de obra e incrementos en la demanda global de equipos. Aun así, subrayó que “vamos a necesitarlo todo: renovables, gas, nuclear”, con el fin de satisfacer la demanda proyectada y mantener la asequibilidad de la energía.
De igual modo, NextEra trabaja en colaboración con compañías tecnológicas para identificar las ubicaciones óptimas donde se puedan instalar nuevos centros de datos junto a fuentes de energía fiables. “Hemos desarrollado herramientas y algoritmos—algo muy similar a lo que Ruth comentaba sobre Tapestry—para comprender y mitigar la congestión de las redes de transmisión. Es esencial ubicar esas áreas donde podemos respaldar una construcción a gran escala”, explicó Ketchum.
Eficiencia y la perspectiva de Alphabet y Google
Por su parte, Ruth Porat, presidenta y directora de Inversiones de Alphabet y Google, subrayó el papel de la eficiencia como uno de los ejes primordiales en la estrategia tecnológica para enfrentar el crecimiento en la demanda de energía de la IA. “Estamos profundizando en la curva de eficiencia de lo que hacemos de forma continua, muy específicamente en lo que respecta a la IA”, comentó. Un ejemplo de ello es el desarrollo de chips de procesamiento específicos (TPU), cuya última generación, indicó Porat, “es un 67% más eficiente” que versiones anteriores.
La directiva también ilustró cómo Google implementa métodos de gestión inteligente de la demanda y ubica diferentes cargas de trabajo en centros de datos distribuidos globalmente para ajustar los picos de consumo eléctrico. “En nuestras propias operaciones, estamos aplicando tecnología para la gestión de la demanda y mover cargas de trabajo por hora o por centro de datos alrededor de la crisis para ayudar con la confiabilidad y estabilidad de la red”, afirmó.
Renovables, gas y nuclear: la combinación necesaria
Un punto clave que emergió del debate es que ninguna fuente de energía, por sí sola, bastará para satisfacer la creciente demanda de los sistemas de IA. Tanto Ketchum como Porat coincidieron en que la combinación de renovables, gas y nuclear será esencial. Para el corto plazo, los panelistas apuntan a que las energías renovables pueden desplegarse más rápido, dado que sus cadenas de suministro y procesos de instalación se han perfeccionado en la última década. Sin embargo, el gas natural todavía juega un rol importante como fuente firme y de respaldo.
En cuanto a la energía nuclear, se enfatizó el potencial de los pequeños reactores modulares (SMR) a mediano o largo plazo. Ketchum describió un escenario en el que los SMR se co-ubicarían con los sitios nucleares existentes o en nuevos emplazamientos clave para abastecer la gran demanda energética de empresas tecnológicas: “Ahora mismo hay alrededor de 95 diseñadores de SMR. Necesitamos concentrarnos en los más prometedores para que la industria avance de forma eficaz”.
Porat mencionó como ejemplo el compromiso de compra anticipada que Google realizó para impulsar la adopción de tecnologías de energía geotérmica y nuclear en algunos de sus centros de datos, aludiendo a acuerdos con Fervo y Kairos. Este tipo de iniciativas empresariales tempranas, afirmó, “catalizan inversiones y aceleran el desarrollo de soluciones avanzadas” capaces de proveer energía a gran escala.
Retos de infraestructura y mano de obra
Otro de los puntos destacados fue la escasez de mano de obra calificada para construir la infraestructura energética y digital que sustente a la IA. Ketchum detalló que las empresas de ingeniería y construcción que solían levantar plantas de gas han perdido personal especializado en la última década. “Muchos trabajadores se jubilaron o se trasladaron a otros sectores. Ahora competimos con la construcción de centros de datos, terminales de GNL, refinerías de petróleo y gas, y la electrificación de la industria”, señaló.
Esta escasez de mano de obra incide directamente en los costes de la construcción de nuevas plantas de generación, así como en la velocidad con la que pueden ponerse en marcha. Porat, por su parte, reforzó la necesidad de invertir en capacitación y desarrollo de talento a escala global. “Allá donde voy, los gobiernos nos piden que apoyemos en la formación de personas capaces de operar estos sistemas, porque la transformación digital no solo requiere de máquinas, sino de habilidades especializadas”, afirmó.
Colaboración público-privada y optimización de redes
Tanto la eficiencia energética como la búsqueda de nuevas fuentes de generación dependen de políticas públicas estables que fomenten la inversión y el desarrollo de infraestructuras. Porat mencionó la plataforma de simulación de red Tapestry—incubada en Alphabet—como ejemplo de cómo la IA puede agilizar la planificación a largo plazo: “Con Tapestry hemos visto decisiones que antes tardaban semanas y ahora se toman en días. Eso nos permite avanzar con mayor rapidez en la construcción y ampliación de la red”.
NextEra, por otro lado, cuenta con TerraGrid, una herramienta de modelado que localiza congestiones y analiza datos de los últimos 30 años para proponer soluciones de transmisión en Estados Unidos. “Es esencial identificar rápidamente las zonas donde podemos respaldar una construcción de varios gigavatios. Eso se consigue con un diálogo activo con los hyperscalers (compañías tecnológicas) y herramientas como TerraGrid”, explicó Ketchum.
La cooperación entre el sector público y el privado se hace imprescindible para agilizar los procesos de concesión de licencias y permisos, tanto para energías renovables como para nuevos gasoductos o instalaciones nucleares. Uno de los consensos surgidos en CERAWeek es que la agilidad en los trámites, unida a la estabilidad regulatoria, es un factor crítico para evitar que la escasez de capacidad impida el desarrollo de la IA a gran escala.
Perspectivas globales y el rol social de la IA
En su intervención, Ruth Porat destacó cómo la IA puede servir como catalizador de progreso social, sobre todo en regiones que más lo necesitan. “En muchos lugares la falta de maestros o de personal médico especializado puede compensarse con IA y acceso a banda ancha. Desde tutorías virtuales hasta diagnóstico temprano de enfermedades, son avances que pueden transformar la vida de millones de personas”, explicó.
Estas oportunidades van de la mano con la expansión de la infraestructura digital y energética, lo cual crea un círculo virtuoso: cuanto más accesibles sean la computación y la conectividad, mayor será la demanda de centros de datos y mayor la necesidad de soluciones energéticas confiables.
Conclusión: hacia un modelo de energía abundante y flexible
La conferencia “Hyper-scaled Economy: Energy for AI, AI for Energy” dejó claro que el crecimiento de la IA depende, en gran medida, de la capacidad de los sistemas energéticos para evolucionar con rapidez y flexibilidad. La visión de líderes como John Ketchum y Ruth Porat señala que la búsqueda de eficiencia, la adopción de múltiples tecnologías de generación y la colaboración estrecha entre gobierno e industria serán indispensables para que la economía hiper-escalada pueda florecer.
Al final del día, el auge de los centros de datos y la IA no es un fin en sí mismo, sino un facilitador de progreso en múltiples dimensiones: educación, salud, manufactura avanzada y un largo etcétera. Pero para que ese potencial se materialice, la infraestructura energética necesita adaptarse y crecer, garantizando abastecimiento estable a un coste razonable y con la menor huella de carbono posible. Ese es, en palabras de Porat, un compromiso compartido: “La disponibilidad de energía no puede convertirse en la restricción que nos limite”.
En este escenario, la planificación de largo plazo, el desarrollo de talento humano y la implementación de nuevas tecnologías—desde IA aplicada a la gestión de redes hasta la innovación en fuentes de generación—definirán la capacidad de las economías para beneficiarse de la revolución digital en ciernes. La hoja de ruta no es sencilla, pero tampoco la era que estamos inaugurando. El consenso en CERAWeek es claro: la energía y la IA avanzan de la mano hacia un futuro en el que la competitividad económica estará marcada por la capacidad de escalar y sostener esta transformación, sin comprometer la confiabilidad de la red ni la asequibilidad para empresas y consumidores.
