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Julio A. López, editor jefe. — El crecimiento explosivo de la inteligencia artificial está elevando la demanda mundial de electricidad y sometiendo a presión las redes, los sistemas de generación y la infraestructura energética. Sin embargo, el mismo desafío podría convertirse en un catalizador de la innovación tecnológica, según Will Chueh, director del Precourt Institute for Energy de Stanford University.
En una reflexión publicada en Stanford Report bajo el título Necessity can drive innovation, Chueh plantea que la revolución de la IA no debe analizarse únicamente como una nueva carga para el sistema eléctrico. A su juicio, la necesidad de producir mucha más energía puede acelerar avances y despliegues tecnológicos, del mismo modo que las grandes crisis del pasado transformaron la arquitectura energética mundial.
El académico establece un paralelismo con el embargo petrolero de 1973. Aquella crisis, sostiene, impulsó componentes fundamentales del sistema energético actual: las baterías de iones de litio, la energía solar y la eficiencia energética. Ahora, la IA podría desencadenar otra ola de innovación, impulsada por la necesidad de alimentar centros de datos y sistemas computacionales a una escala sin precedentes.
“Con la revolución de la IA, ahora existe una creciente demanda de electricidad”, explica Chueh. Su argumento central es que esa presión puede impulsar soluciones que antes parecían demasiado costosas, arriesgadas o alejadas de la rentabilidad comercial.
La magnitud del desafío ya aparece en las cifras
La Agencia Internacional de Energía proyecta que el consumo eléctrico mundial de los centros de datos alcanzará alrededor de 945 teravatios hora en 2030, más del doble del nivel actual y ligeramente por encima del consumo eléctrico anual de Japón.
Entre 2024 y 2030, la demanda eléctrica de estas instalaciones crecería cerca del 15% anual, más de cuatro veces más rápido que la del resto de los sectores. La IA constituye el principal motor de esa expansión, junto con otros servicios digitales.
Estados Unidos se encuentra en el centro del fenómeno. Según la IEA, los centros de datos podrían representar casi la mitad del crecimiento de la demanda eléctrica en Estados Unidos hasta 2030.
Las estimaciones del Departamento de Energía también muestran la velocidad del cambio. Un informe de Lawrence Berkeley National Laboratory calculó que los centros de datos consumieron aproximadamente el 4,4% de toda la electricidad estadounidense en 2023 y podrían representar entre el 6,7% y el 12% en 2028. Su consumo anual pasaría de 176 TWh a un rango de 325 a 580 TWh en apenas cinco años.
La IA consume energía, pero también puede transformar el sistema
Aquí aparece la paradoja que Chueh sitúa en el centro del debate: la inteligencia artificial contribuye al problema energético, pero también puede convertirse en una herramienta para resolverlo.
El director del Precourt Institute resume la relación con una idea poderosa: la IA transforma la electricidad en productividad. Eso obliga a producir más energía, pero también abre la posibilidad de utilizar la inteligencia artificial para acelerar el descubrimiento de materiales, reducir los tiempos de investigación, optimizar sistemas energéticos y convertir ideas científicas en soluciones comerciales con mayor rapidez y menor costo.
Su laboratorio trabaja en ambas direcciones. Por un lado, investiga las bases tecnológicas necesarias para sostener el crecimiento de la IA. Por otro lado, utiliza la IA para mejorar sus propios sistemas energéticos. La apuesta consiste en acelerar la innovación y el despliegue de nuevas soluciones.
Chueh sostiene, además, que el objetivo no puede limitarse a producir más megavatios. La visión del Precourt Institute exige una energía simultáneamente sostenible, asequible y segura: proteger el medio ambiente, permitir el crecimiento económico, fortalecer la seguridad y sostener la prosperidad.
La tesis adquiere especial relevancia cuando la expansión digital obliga a reconsiderar las inversiones en generación, transmisión y redes eléctricas. La carrera por construir infraestructura para la IA plantea preguntas sobre costos, seguridad energética, emisiones y velocidad de despliegue.
El mensaje que emerge desde Stanford cambia así el enfoque habitual. La pregunta ya no es únicamente cuánta electricidad consumirá la inteligencia artificial, sino si la presión generada por esa demanda será capaz de desencadenar una nueva revolución energética.
La historia ofrece precedentes. La crisis petrolera de 1973 alteró prioridades, movilizó capital y aceleró tecnologías que décadas después se volvieron masivas. Chueh considera que la IA podría producir un efecto similar; esta vez la tecnología que dispara la demanda también puede ayudar a diseñar la solución.
