La inteligencia artificial suele considerarse intangible, una tecnología que reside en la nube y piensa en código. La realidad es más sólida. Detrás de cada chatbot o generador de imágenes se esconden servidores que consumen electricidad, sistemas de refrigeración que consumen agua, chips que dependen de cadenas de suministro frágiles y minerales extraídos de la tierra.
Esa red troncal física se está expandiendo rápidamente. Los centros de datos se multiplican en número y tamaño. Los más grandes, los centros de "hiperescala", tienen necesidades energéticas de decenas de megavatios, equivalentes a la escala de una ciudad pequeña. Amazon, Microsoft, Google y Meta ya gestionan cientos de ellos en todo el mundo, pero la próxima ola es mucho mayor, con proyectos a escala de gigavatios. En Abu Dabi, OpenAI y sus socios planean un campus de cinco gigavatios, que iguala la potencia de cinco reactores nucleares y se extiende a lo largo de 26 kilómetros cuadrados.
Los economistas debaten cuándo, si alguna vez, estas enormes inversiones se verán recompensadas con aumentos de productividad. Aun así, los gobiernos están considerando la IA como la nueva frontera de la política industrial, con iniciativas a una escala que antes estaba reservada para la industria aeroespacial o la energía nuclear. Emiratos Árabes Unidos designó al primer ministro del mundo para inteligencia artificial en 2017. Francia ha prometido más de 100.000 millones de euros en gasto en IA. Y en los dos países a la vanguardia de la IA, la competencia es cada vez más geopolítica: Estados Unidos ha implementado controles a la exportación de chips avanzados, mientras que China ha respondido con restricciones a la venta de minerales clave.
La competencia en algoritmos es también una competencia por la energía, la tierra, el agua, los semiconductores y los minerales. El suministro de electricidad y chips determinará la velocidad de la revolución de la IA y qué países y empresas la controlarán.
Una industria hambrienta
La inteligencia artificial está devorando la electricidad. Los centros de datos ya consumen alrededor del 1,5 % del suministro eléctrico mundial, aproximadamente lo mismo que el Reino Unido. Solo una parte de esa demanda proviene de la IA, pero está creciendo rápidamente. El entrenamiento de un modelo avanzado puede consumir tanta energía como la que consumen miles de hogares al año, y su ejecución a gran escala multiplica la carga. La Agencia Internacional de la Energía (AIE) prevé que la demanda de centros de datos se duplicará con creces para 2030, y la IA será responsable de gran parte de este aumento.
A nivel mundial, este aumento es manejable: la IA representa menos de una décima parte de la demanda energética adicional de esta década, muy por debajo de la de los vehículos eléctricos o el aire acondicionado. Pero los balances nacionales muestran una situación diferente. En Estados Unidos y Japón, los centros de datos podrían representar casi la mitad de la nueva demanda para 2030. En Irlanda, ya consumen más de una quinta parte de la electricidad del país, la proporción más alta entre las economías avanzadas.
Las tensiones locales son aún más agudas. A diferencia de las plantas siderúrgicas o las minas, los centros de datos se concentran cerca de las grandes ciudades, pueden construirse en meses en lugar de años y siguen creciendo. Esta combinación los hace especialmente disruptivos para las redes locales.
En el norte de Virginia, el mayor centro de datos del mundo, los centros de datos ya consumen aproximadamente una cuarta parte de la energía del Estado, lo que obliga a las empresas de servicios públicos a retrasar o cancelar otras conexiones. El aumento de las facturas de electricidad se convirtió en un punto crítico en la carrera por la gobernación del Estado. En Irlanda, el operador de la red de Dublín congeló nuevos proyectos en 2022, aprobando solo aquellos que pudieran generar su propia energía. Singapur suspendió por completo las aprobaciones en 2019 y ahora permite instalaciones solo bajo estrictas normas de eficiencia.
Las grandes tecnológicas recurren al poder
Las empresas tecnológicas se están convirtiendo en actores clave. Las empresas más grandes se encuentran ahora entre los mayores compradores corporativos de energía renovable del mundo. Microsoft, Amazon y Google han firmado acuerdos de compra de energía multimillonarios que rivalizan con los de las empresas de servicios públicos tradicionales. Sus decisiones sobre la ubicación de los centros de datos influyen cada vez más en los proyectos solares y eólicos que se construyen.
Algunos están incorporando generación in situ en centros de datos para reducir la dependencia de la red eléctrica o están apostando directamente por nuevas tecnologías. Microsoft ha explorado la energía nuclear, desde pequeños reactores modulares hasta la posible adquisición de plantas inactivas como Three Mile Island en Pensilvania. Google apoya la geotermia avanzada. Amazon está probando hidrógeno como fuente de energía de respaldo. Con el Presidente Donald Trump revirtiendo muchas de las políticas climáticas del Presidente Joe Biden, la carrera por el poder de la IA ha convertido inesperadamente a las grandes tecnológicas en un salvavidas para la inversión en energías limpias.
Con el tiempo, el capital de las grandes tecnológicas podría impulsar la innovación en energías limpias, pero también podría consolidar la dependencia de los combustibles fósiles. Si bien la IA ha impulsado las energías renovables en Europa, la demanda en Estados Unidos —donde se encuentra más del 40% de los centros de datos del mundo— aún depende en gran medida del gas natural, lo que aumenta las emisiones.
Máquinas más inteligentes
La inteligencia artificial no solo consume mucha electricidad, sino que también puede ayudar a gestionarla, equilibrando las redes eléctricas, pronosticando la producción de energías renovables y optimizando el uso de energía en edificios e industrias. Algunas ciudades incluso canalizan el calor residual de las granjas de servidores a las redes de calefacción urbana. Estas aplicaciones no eliminarán la huella del sector, pero pueden aliviar la presión.
La eficiencia también está mejorando. Las nuevas generaciones de chips, como los procesadores Blackwell de Nvidia y las unidades de procesamiento tensor (TPU) de Google, están diseñadas para ofrecer más operaciones por vatio. En cuanto al software, DeepSeek de China, lanzado en enero de 2025, se entrenó con una fracción del costo y la energía que OpenAI y Google gastaron en modelos de tamaño comparable.
Sin embargo, la eficiencia conlleva su propia paradoja. La historia sugiere que una potencia informática más económica impulsa un mayor uso, un efecto conocido como la paradoja de Jevons. La IA puede, de hecho, ofrecer modelos más inteligentes y eficientes, pero es probable que el interés por las aplicaciones crezca aún más rápido.
Si la electricidad es la principal limitación de la IA, los semiconductores son la segunda. El entrenamiento de modelos de vanguardia requiere miles de chips especializados, la mayoría diseñados por Nvidia y fabricados casi exclusivamente en la provincia china de Taiwán por Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC). Esta concentración ha convertido a los chips en el estrangulamiento más estratégico en la cadena de suministro de la IA.
Los riesgos geopolíticos ya son evidentes. Estados Unidos ha restringido las exportaciones de chips avanzados a China, al tiempo que subvenciona las plantas de fabricación nacionales. Lejos de frenar el progreso en China, estas restricciones podrían haber impulsado a sus empresas a innovar en torno a ellas, como ha demostrado DeepSeek. Pekín se apresura a construir sus propios líderes nacionales. Europa, Japón e India invierten miles de millones en sus propias industrias. El acceso a los chips es ahora una prueba de fuego para la soberanía tecnológica.
Huella mineral
La fabricación de chips en sí misma consume muchos recursos. Una sola planta de fabricación de vanguardia puede consumir tanta electricidad como una pequeña ciudad y requerir grandes cantidades de agua ultrapura. Pero la historia más profunda se encuentra más arriba, en los minerales que hacen posibles los chips y centros de datos avanzados.
Necesitan galio y germanio para circuitos avanzados, silicio para chips, tierras raras para ventiladores de refrigeración y cobre para el cableado que conecta los servidores. Un solo campus de hiperescala puede contener casi tanto cobre como el que produce una mina mediana en un año.
Para 2030, los centros de datos podrían consumir más de medio millón de toneladas métricas de cobre y 75.000 toneladas de silicio al año, suficiente para elevar su cuota de la demanda mundial al 2%, según la AIE. En el caso del galio, el salto es aún más pronunciado: los centros de datos podrían representar más de una décima parte de la demanda total. Estos porcentajes pueden parecer modestos, pero se suman a la creciente demanda de vehículos eléctricos, turbinas eólicas y las industrias de defensa, todas ellas en busca del mismo suministro finito.
Ese suministro está altamente concentrado. China controla entre el 80% y el 90% del refinado mundial de silicio, galio y tierras raras. En 2023, restringió las exportaciones de galio y germanio; desde finales de 2024, se han impuesto nuevas restricciones al tungsteno, el telurio, el bismuto, el indio y el molibdeno. Todos ellos son insumos esenciales para microprocesadores, diodos y hardware de servidores. Los precios de muchos de estos metales se han disparado. Washington, Bruselas, Tokio y Seúl han respondido con estrategias para minerales críticos, desde programas de reciclaje hasta alianzas con países ricos en recursos de África y Latinoamérica.
La competencia por los minerales, al igual que por los chips, genera cadenas de suministro concentradas y altas barreras de entrada, con claros intereses geopolíticos. Garantizar un acceso estable y sostenible determinará quiénes podrán realmente aprovechar la revolución de la IA.
Tierra y agua
Los centros de datos a gran escala prosperan donde convergen energía barata, agua abundante y enlaces rápidos de fibra óptica. El terreno rara vez es un factor limitante. Estos sitios son vastos para los estándares urbanos, pero modestos en comparación con las superficies agrícolas o mineras. Aun así, su llegada puede transformar las economías locales, ya que las tierras agrícolas del norte de Virginia u Oregón están cubiertas de hormigón por interminables filas de salas de servidores.
El agua es un tema más controvertido. La refrigeración requiere millones de galones al día, y dos tercios de los nuevos centros en Estados Unidos desde 2022 se han construido en regiones con escasez de agua, según informa Bloomberg News. En Arizona, los proyectos han generado controversias sobre si los escasos suministros de agua deberían destinarse a los hogares o a las grandes tecnológicas. Disputas similares están surgiendo en España y Singapur. Sin embargo, la mayor parte de la huella hídrica de la IA es indirecta. Las centrales eléctricas que abastecen a los centros de datos consumen mucha más agua que los propios centros.
El clima y la minimización de los retrasos en la red también influyen en las decisiones de ubicación. El denso núcleo de Irlanda refleja su papel como centro de conexión transatlántica de cable. El campus de cinco gigavatios planificado en Abu Dabi se eligió en parte para minimizar los retrasos con Asia y Europa. Y los países más fríos, desde Noruega hasta Islandia, presumen de su ventaja climática: menor necesidad de energía para refrigeración.
El resultado es una geografía fragmentada: algunos gobiernos imponen restricciones para proteger las redes eléctricas y el agua; otros compiten por albergar proyectos con energías renovables baratas, calefacción urbana o simplemente espacio para construir. Este es otro recordatorio de cómo las limitaciones materiales moldearán el futuro de la IA.
Desafíos de la política
Las demandas de recursos de la IA obligan a los gobiernos a tratar las centrales eléctricas, las redes, el agua y los minerales como parte integral de sus políticas digitales.
Un desafío es saber qué planificar. Las previsiones de demanda de centros de datos difieren considerablemente: para 2030, la estimación más alta publicada es casi siete veces la más baja. Sin embargo, el ritmo de construcción deja poco margen para la certeza. Los gobiernos deben expandir los sistemas eléctricos con la suficiente rapidez para mantener el ritmo, pero sin sobreconstruir ni bloquear los combustibles fósiles.
Otra brecha es la transparencia. Incluso en la era de la información, la industria apenas informa públicamente sobre el uso de electricidad, agua o minerales en los centros de datos. Una mayor transparencia ofrecería a los reguladores, las empresas de servicios públicos y las comunidades una visión más clara de lo que se avecina.
Finalmente, sostenibilidad y equidad. Expandir las redes y las cadenas de suministro sin salvaguardas ambientales y sociales corre el riesgo de repetir los ciclos de auge y caída de las anteriores carreras de materias primas. Y los beneficios del auge de la IA se desviarán hacia los países ricos si las economías en desarrollo se limitan a abastecerse de materias primas y enfrentan mayores costos implícitos de energía y capital.
Si se gestiona bien, el auge de la IA podría impulsar la energía limpia y fomentar cadenas de suministro más resilientes. De lo contrario, corre el riesgo de generar nuevas emisiones y profundizar la dependencia de los recursos.
Esta no es solo una competencia digital. Es una competencia material: sobre electrones, galones, obleas y minerales. La forma en que los gobiernos y las empresas gestionen estas bases determinará no solo quién liderará la IA, sino también cuán sostenibles y ampliamente compartidos serán sus beneficios.
** Este artículo fue publicado originalmente en la revista F&D.
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