⚡ Cuando la IA choca con la realidad física
Durante años, la inteligencia artificial pareció un fenómeno puramente digital. Sin embargo, su crecimiento exponencial ha revelado una verdad incómoda: la IA necesita enormes cantidades de energía eléctrica, y la red actual no está preparada para suministrarla al ritmo que exige el sector.
Este problema ha llevado a decisiones extremas por parte de las grandes tecnológicas. Un caso paradigmático es el de OpenAI, cuyo director ejecutivo, Sam Altman, llegó a pedir ayuda urgente para conseguir potencia eléctrica fuera de la red tradicional.
🧱 El cuello de botella: la red eléctrica
La paradoja es clara:
-
Los modelos de IA evolucionan en meses.
-
Las conexiones a la red eléctrica pueden tardar hasta una década en aprobarse.
Ante esta asimetría, la industria ha optado por un “Plan B”: generar su propia energía directamente en los centros de datos, sin depender de la red pública.
💸 El alto costo de la urgencia
Esta solución tiene consecuencias inmediatas:
📈 Impacto económico
Según analistas financieros, la energía generada en plantas privadas de gas puede costar casi el doble que la electricidad industrial estándar.
🌍 Impacto ambiental
Expertos del sector energético advierten que estas plantas emiten más CO₂ que una red mixta que combina gas eficiente con renovables. Aun así, la presión es tal que algunas autoridades están relajando normativas ambientales para mantener encendida la infraestructura digital.
✈️ Del cielo al centro de datos: motores de Boeing 747
La solución más llamativa proviene de la aviación. Empresas especializadas están reutilizando motores de Boeing 747 para convertirlos en generadores eléctricos terrestres.
Una sola turbina aeroderivada puede producir 48 megavatios, energía suficiente para abastecer a unas 40.000 viviendas.
Este tipo de tecnología ya se emplea en grandes proyectos, como el centro de datos Stargate, con participación de GE Vernova, que suministra turbinas industriales de alta potencia.
🛢️ El regreso del diésel como energía principal
Además de las turbinas de aviación, la industria está recuperando un viejo conocido: el diésel.
Fabricantes como Cummins han duplicado la venta de generadores para centros de datos. Lo que antes era un sistema de respaldo para emergencias, ahora se utiliza como fuente primaria de energía.
La magnitud del problema ha llegado incluso al ámbito político, con propuestas para movilizar generadores privados y volcarlos a la red nacional en situaciones críticas.
🌞 La alternativa ignorada: microrredes renovables
No todos los expertos consideran inevitable este retorno a los combustibles fósiles. Investigaciones recientes plantean que las microrredes solares fuera de la red podrían ser una solución viable y rápida:
-
Un sistema con 44 % de energía solar ya es competitivo frente al gas.
-
Con 90 % de renovables, podría superar incluso a la energía nuclear en rentabilidad.
-
Su despliegue puede realizarse en menos de dos años en zonas con alta radiación solar.
Algunas compañías, como Google, ya han comenzado a asegurar su suministro energético limpio para no depender de una red saturada.
🧠 La IA se vuelve física
La industria tecnológica enfrenta una paradoja histórica: para alimentar el software más avanzado del planeta, se están reactivando tecnologías de combustión del siglo XX.
Estas “turbinas puente” permiten que la IA siga creciendo hoy, pero plantean dudas sobre su sostenibilidad futura. El éxito de la inteligencia artificial ya no depende solo del talento algorítmico, sino de quién controle la energía.
❓ Preguntas frecuentes (FAQ)
¿Por qué la IA consume tanta energía?
Por el entrenamiento y la inferencia de modelos gigantes que requieren miles de GPUs funcionando de forma continua.
¿Es una solución temporal usar motores de aviación?
Sí. Se consideran medidas de emergencia mientras la red y las renovables se adaptan.
¿Las energías limpias pueden sostener la IA?
Técnicamente sí, pero requieren inversión, planificación y un cambio de enfoque industrial.
¿Este problema afectará al usuario final?
Indirectamente, a través de mayores costos, impacto ambiental y posibles limitaciones de crecimiento de servicios de IA.
👉 Para más análisis sobre inteligencia artificial, infraestructura tecnológica y energía, visita fernandojuca.com y el canal youtube.com/fernandojucamaldonado.
Ingeniero en Sistemas de Información y docente universitario en el área de tecnología. Especialista en el desarrollo de sitios web, plataformas e-commerce y entornos virtuales de aprendizaje basados en Moodle. Experiencia en soluciones tecnológicas aplicadas a la educación y a la transformación digital de organizaciones.
Publicaciones relacionadas:
OpenAI lanza “Investigación de compras” en ChatGPT: así funciona el nuevo asistente de compras con IA 🛒
🤖 Meta compra el rival de DeepSeek por USD 2.000 millones: este es el verdadero motivo
Docentes e IA: cuando el problema no es ChatGPT, sino cómo se usa en educación
🧠 El «costo de pensar»: cuando la inteligencia artificial se parece al cerebro humano
