La explosión de la inteligencia artificial tensiona el sistema energético

El auge de la inteligencia artificial se ha convertido en uno de los grandes desafíos energéticos de la década. Según la Agencia Internacional de la Energía, el consumo eléctrico asociado al procesamiento de datos y a los centros de datos podría duplicarse antes de 2030, impulsado por la expansión de la IA generativa y los servicios digitales avanzados. Este escenario obliga a replantear la planificación energética global y a acelerar la integración de fuentes renovables capaces de sostener una demanda en crecimiento constante.

En España, el Ministerio para la Transición Ecológica y el Reto Demográfico ha puesto el foco en la eficiencia energética de los centros de datos, alineando nuevas regulaciones con las directivas europeas que exigen mayor transparencia sobre consumo y emisiones. La digitalización avanza, pero también lo hace la presión sobre unas infraestructuras críticas para la economía y la sociedad.

 

El impacto energético empieza en cada consulta

Más allá de las grandes cifras, un estudio de MINT recuerda que el gasto energético de la IA comienza en gestos cotidianos. Cada consulta a una herramienta de IA activa servidores remotos que consumen energía y generan calor, lo que obliga a utilizar sistemas de refrigeración muy intensivos. Según Rubén Linacero, experto del Máster en Energías Renovables y Eficiencia Energética de MINT, cada interacción puede suponer unos 0,3 Wh, una cifra pequeña que se multiplica cuando millones de personas utilizan estas herramientas a diario. Para igualar el consumo medio de un frigorífico de 300 Wh, bastarían unas mil consultas, un volumen que en entornos laborales se supera con facilidad.

La mayor parte del consumo energético de la IA se concentra en los centros de procesamiento de datos, cuya expansión es vertiginosa. Alberto Martínez, experto del Máster en Energías Renovables de MINT, señala que cada año se ponen en marcha entre 120 y 140 centros de datos de hiperescala, impulsados por la necesidad de potencia de cálculo que exige la IA generativa.

A pesar de este crecimiento, la eficiencia energética ha mejorado notablemente. El indicador PUE (Power Usage Effectiveness) ha pasado de valores superiores a 2,5 en los primeros centros a cifras cercanas a 1,2 en las instalaciones actuales, lo que significa que más del 80% de la energía se utiliza de forma eficiente para el procesamiento de datos. Sin embargo, la demanda sigue aumentando y exige nuevas soluciones.

 

Renovables para sostener la nueva demanda digital

La relación entre IA y energías renovables es cada vez más estrecha. Los centros de datos están empezando a integrar generación renovable propia, especialmente solar fotovoltaica, por su facilidad de predicción, aunque la enorme demanda abre la puerta a parques eólicos dedicados con mayor densidad energética. Como explica Linacero, la energía se convierte directamente en riqueza digital: el destino del kWh depende del mercado y de las condiciones del entorno.

La calidad del suministro es otro factor crítico. Los centros de datos no pueden permitirse interrupciones y requieren redundancia y sistemas de respaldo que tradicionalmente han dependido del diésel. El sector explora alternativas más sostenibles como hidrógeno verde, biocombustibles, pequeños reactores nucleares, energía hidroeléctrica o geotérmica. Los llamados “centros de datos verdes” se perfilan como una solución clave, aunque su sostenibilidad real debe evaluarse considerando todo su ciclo de vida.

Los expertos de MINT coinciden en que la inteligencia artificial representa una paradoja: aumenta la demanda eléctrica, pero también es una herramienta esencial para optimizar redes eléctricas, transporte e infraestructuras, sectores que concentran cerca del 95% del consumo energético final. La IA puede acelerar la transición energética si se orienta hacia la eficiencia y se apoya en energías renovables, pero un crecimiento descontrolado podría ponerla en riesgo.