La estampida eléctrica de la inteligencia artificial: cuando el cable se queda corto antes que el algoritmo

El ruido en los Estados Unidos ya no sale de Wall Street ni de Silicon Valley: sale de las subestaciones transformadoras y de los tendidos que llevan energía a las naves donde se entrenan los modelos de inteligencia artificial. En cinco años, los centros de datos casi triplicaron su participación en el consumo eléctrico del país, y las proyecciones oficiales los ubican, hacia 2028, en un rango que va del 6,7% al 12% de toda la electricidad utilizada en la nación. La carrera por escalar cómputo empezó a chocar contra un límite físico: la red.

Según un estudio del Lawrence Berkeley National Laboratory difundido por el Departamento de Energía, las instalaciones que alojan servidores consumieron cerca de 176 teravatios hora en 2023, equivalentes al 4,4% del consumo total. En 2018 la cifra rondaba el 1,9%. Las proyecciones para 2028 ubican el consumo entre 325 y 580 teravatios hora, un salto que las propias autoridades energéticas reconocen como difícil de absorber sin obras de transmisión, generación y almacenamiento que todavía no están en construcción.

El desfasaje entre el servidor y la línea de alta tensión

El problema no es únicamente cuánto se consume, sino a qué velocidad. Un centro de datos se levanta en meses; una línea de transmisión, una subestación nueva o una central de respaldo demandan años de permisos, financiamiento y obra civil. Esa asimetría ya genera cuellos de botella concretos en regiones donde la red estaba dimensionada para otra economía, y obliga a las empresas tecnológicas a firmar contratos de compra de energía de largo plazo con generadores que, en muchos casos, todavía no terminaron de ampliarse.

Los números detrás de la fiebre

• 176 teravatios hora consumidos por centros de datos en 2023, el 4,4% del total estadounidense, contra el 1,9% de 2018.
• Proyección oficial para 2028: entre 325 y 580 teravatios hora, equivalentes a entre el 6,7% y el 12% del consumo nacional.
• NVIDIA cerró su segundo trimestre fiscal de 2027 con 96.221 millones de dólares en ingresos, un 106% interanual.
• Su división de centros de datos facturó 89.000 millones, casi el 93% del total, con un crecimiento del 117%.
• Durante 2025, 48 proyectos por unos 156.000 millones de dólares fueron bloqueados o demorados por oposición de comunidades locales.

Jensen Huang, fundador y director ejecutivo de NVIDIA, lo planteó sin rodeos durante la presentación de resultados: la capacidad de cómputo se convirtió en una fuente de ingresos por sí misma. La frase condensa lo que está ocurriendo: las GPUs se vendieron como un commodity estratégico, y su despliegue masivo empujó a las grandes tecnológicas a ocupar megawatts a un ritmo que las redes no estaban preparadas para acompañar.

La resistencia local suma otro freno

A la saturación técnica se agregó un factor político y social que suele quedar fuera del relato entusiaste de la inteligencia artificial. Durante 2025, la oposición vecinal bloqueó o demoró proyectos valuados en aproximadamente 156.000 millones de dólares, una cifra que muestra que la discusión ya no pasa solo por chips: pasa por torres de alta tensión, plantas de respaldo, consumo de agua y ruido de transformadores instalados a metros de barrios residenciales.

En la práctica, la cadena se tensa en tres eslabones al mismo tiempo: la velocidad con la que las empresas hyperscaler anuncian megacomplejos, la lentitud con la que los operadores de red tramitan ampliaciones, y la creciente disposición de intendentes, comisiones de servicios públicos y grupos vecinales a pelear cada nueva conexión. Cuando uno solo de esos eslabones se traba, la inversión se posterga; cuando los tres se cruzan, lo que se frena es la propia promesa de la inteligencia artificial como motor de crecimiento.

La lectura, mirándolo desde este lado del mundo, es incómoda. Si la economía más poderosa del planeta no puede cuadrar el triángulo entre infraestructura energética, inversiones billonarias y licencia social, el debate sobre dónde se ubicarán los próximos saltos de cómputo deja de ser un problema interno de Washington y se vuelve una señal de alerta para cualquier país que piense entregar megawatts a manos llenas sin antes tener la red y los consensos atados. Como escribió alguna vez un funcionario del Departamento de Energía en un informe interno al que accedimos, citado aquí sin textual, la inteligencia artificial no corre sobre algoritmos: corre sobre cobre, gas y transformadores. Y eso, hasta ahora, no se entrena con prompts.