La expansión acelerada de la inteligencia artificial (IA) está reconfigurando no solo los sistemas productivos y tecnológicos, sino también el mapa global del consumo energético. El funcionamiento permanente de asistentes inteligentes, modelos de lenguaje y plataformas de automatización demanda una infraestructura digital de escala inédita, cuyo sostén energético comienza a plantear serios interrogantes.
La era digital —impulsada por internet en sus distintas capas (Web 2.0, Web 3.0 e internet de las cosas), la computación en la nube, las plataformas colaborativas, las criptomonedas y las redes sociales— ya había provocado un salto significativo en la demanda eléctrica global. Sin embargo, la masificación de la IA profundiza esa tendencia a niveles que desafían las capacidades actuales de generación.
Para dimensionar el fenómeno, basta un dato: el minado anual de Bitcoin consume una cantidad de energía comparable a la demanda eléctrica total de países como Finlandia o Francia. En paralelo, el mantenimiento de servicios de nube como Google Drive, Amazon Web Services, iCloud u OneDrive representa cerca del 2% del consumo energético mundial, mientras que el funcionamiento global de internet alcanza aproximadamente el 7% del total anual.
La irrupción de la inteligencia artificial generativa y los sistemas de procesamiento avanzado de datos eleva aún más la exigencia. Tecnologías como el procesamiento de lenguaje natural, el aprendizaje automático, el deep learning y los modelos basados en transformers requieren centros de datos operativos las 24 horas del día, con una demanda energética constante y de gran escala.
Centros de datos y consumo récord
Los centros de datos que sostienen a los asistentes de IA operan con potencias medidas en gigavatios (GW). Un ejemplo emblemático es el estado de Virginia, en Estados Unidos, que alberga uno de los mayores polos de data centers del mundo y hoy consume alrededor de 6,2 GW destinados principalmente a servicios digitales e inteligencia artificial para América del Norte y Europa.
Según datos de la Agencia Internacional de Energía (AIE), Estados Unidos concentra cerca del 45% del consumo energético global asociado a este tipo de infraestructura, seguido por China con un 25% y la Unión Europea con un 15%.
Las proyecciones indican que, hacia 2028, el consumo mundial de energía de los centros de datos vinculados a la IA podría ubicarse entre 325 y 580 teravatios hora (TWh) anuales. Para ponerlo en perspectiva, España consume aproximadamente 255 TWh de electricidad por año. La magnitud del desafío energético es evidente.
Frente a este escenario, la energía nuclear vuelve a ganar protagonismo como una fuente capaz de garantizar suministro continuo, estable y a gran escala. Estados Unidos ya inició la reapertura de centrales nucleares y la planificación de nuevas instalaciones, con el objetivo de sostener su liderazgo tecnológico y no quedar rezagado en la carrera por la inteligencia artificial.
China, por su parte, avanza en la misma dirección, consciente de que la competencia por la supremacía tecnológica global está estrechamente ligada al acceso seguro y abundante a la energía.
En este contexto, referentes del sector tecnológico como Bill Gates y Sam Altman impulsan el desarrollo de los Small Modular Reactors (SMR), reactores nucleares de menor escala y mayor flexibilidad. No obstante, estas soluciones aún se encuentran en fase de investigación y no estarán disponibles en el corto plazo.
Impacto ambiental y dilemas futuros
La promesa inicial de la digitalización como una vía hacia la despapelización y la reducción del impacto ambiental comienza a ser revisada. La infraestructura que sostiene a la inteligencia artificial exhibe una huella energética y ambiental creciente, que ya no puede ser ignorada.
La cuarta revolución industrial depende de la IA para su desarrollo, pero también exige un debate profundo sobre cómo abastecer esa demanda energética de forma sostenible. En ese equilibrio entre crecimiento tecnológico, seguridad energética e impacto ambiental, la expansión de las energías renovables a gran escala aparece como un componente clave, aunque todavía insuficiente para cubrir, por sí sola, el voraz consumo que impone la inteligencia artificial.
Fuente: Carlos Sueiro, Profesor de Criminalidad informática, Doctor en Derecho Penal, Especialista en Derecho Penal y Abogado con Diploma de honor por la Universidad de Buenos Aires (UBA).//Redacción TE.
