El auge de la Inteligencia Artificial (IA) y la IA Generativa está provocando un incremento sustancial en el consumo de electricidad , especialmente en los centros de datos a hiperescala que sustentan este avance tecnológico. Según el informe de Gartner, el consumo energético de estos centros crecerá hasta un 160% para 2025, alcanzando los 500 teravatios-hora (TWh) anuales en 2027, lo que representa más del doble del nivel de 2023.
El crecimiento descontrolado de la demanda energética ya está generando preocupaciones en el sector. Gartner estima que el 40% de los centros de datos de IA enfrentarán restricciones operativas debido a la falta de energía disponible para 2027.
Bob Johnson, vicepresidente y analista de Gartner, destacó que la rápida expansión de los centros de datos supera la capacidad de las empresas de servicios públicos para satisfacer esta demanda. “Esto amenaza con desestabilizar la disponibilidad de energía, limitando la expansión de nuevos centros de datos y aplicaciones de IA a partir de 2026”, afirmó Johnson.
Impacto en costos y sostenibilidad
La creciente escasez de energía conllevará un aumento significativo en los costos operativos de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs), afectando tanto a los proveedores de productos como a los servicios basados en IA. Los grandes consumidores de energía ya buscan acuerdos a largo plazo con productores energéticos para garantizar su suministro, pero estos costos se trasladarán a los clientes finales.
Además, las metas de sostenibilidad de carbono neutral podrían sufrir un revés. Para satisfacer la demanda energética a corto plazo, muchas plantas de combustibles fósiles que estaban programadas para cerrar deberán permanecer en operación, aumentando las emisiones de CO2 y dificultando el cumplimiento de los compromisos ambientales del sector.
Recomendaciones para las empresas
Gartner insta a las empresas a reevaluar sus planos energéticos y de sostenibilidad frente a estos desafíos. Entre las sugerencias destacan:
- Anticipar costos energéticos más altos en los presupuestos futuros.
- Negociar contratos energéticos a largo plazo con tarifas estables.
- Explorar tecnologías más eficientes como el Edge Computing y modelos de IA menos demandantes de energía.
- Implementar baterías de última generación o pequeños reactores nucleares para garantizar un suministro continuo y sostenible de energía.
La transición hacia una economía basada en IA plantea retos significativos en términos de sostenibilidad, costos operativos y viabilidad energética . La planificación estratégica será crucial para mitigar estos riesgos y garantizar un crecimiento equilibrado del sector.
