La próxima gran limitación para el desarrollo de la inteligencia artificial podría encontrarse lejos de los laboratorios donde se diseñan algoritmos y de las fábricas donde se producen los procesadores más avanzados porque el problema está en algo mucho más elemental: conseguir suficiente electricidad para mantener encendidas las máquinas.

Una muestra de esta nueva realidad apareció en Finlandia en septiembre de 2026 cuando Google anunció una inversión de 13 mil millones de euros para desarrollar infraestructura de inteligencia artificial en ese país durante los próximos dos años, incluida la construcción de tres nuevos centros de datos en el norte finlandés.

De igual forma, la compañía alcanzó con la energética Fortum un acuerdo por 22 años para adquirir hasta la mitad de la electricidad producida por una de las centrales nucleares finlandesas, por lo que trata del primer acuerdo de energía nuclear de Google fuera de Estados Unidos.

Al respecto, el propio presidente Donald Trump posteó en su red social que "Google ha declarado recientemente que quiere construir una planta enorme en Finlandia, todo porque está encontrando que la obtención de permisos es demasiado difícil en EE. UU. No estoy contento con esto y quiero que cambien de idea”.

La operación resume entonces uno de los principales desafíos de la actual carrera tecnológica y es que construir los centros de datos ya no es suficiente, por lo que también hay que garantizar durante años la enorme cantidad de energía que necesitarán.

Según la empresa consultora estadounidense Gartner, los centros de datos consumirán unos 565 teravatios hora (TWh) de electricidad en 2026, frente a los 447 TWh registrados en 2025, lo que representa un incremento interanual del 26 por ciento.

De ese total, agregaron que unos 175 TWh corresponderían exclusivamente a servidores optimizados para inteligencia artificial, frente a 95 TWh un año antes.

If treated as a nation, global data centres would be the world's 11th largest electricity consumer🔌💻

Latest @unuinweh report reveals the striking carbon, water and land footprints of #AI's electricity use.

Read more: https://t.co/6oR81lYcMw#AIGovernance #WorldEnvironmentDay pic.twitter.com/QpaoEdx6x3

— United Nations University (@UNUniversity) June 4, 2026

Por su parte, la Agencia Internacional de Energía (AIE) presentó una proyección de largo plazo igualmente significativa donde calculó que, en 2026, el consumo eléctrico mundial de los centros de datos pasará de aproximadamente 485 TWh en 2025 a unos 950 TWh en 2030.

Precisaron que el uso de electricidad de los centros de datos crecerá alrededor de un 15 por ciento anual hasta 2030, más de cuatro veces el ritmo previsto para el resto del consumo eléctrico mundial e incluso después de ese crecimiento, representarían alrededor del 3tres por ciento de la demanda eléctrica global en 2030.

Entonces, la inteligencia artificial, que durante sus primeros años fue presentada principalmente como una revolución del software, está mostrando una dimensión mucho más física.

Los modelos más avanzados requieren grandes cantidades de capacidad computacional tanto durante su entrenamiento como posteriormente, cuando millones de usuarios realizan consultas, generan imágenes, analizan documentos o utilizan servicios construidos sobre ellos.

Gartner estimó también que en 2026 los servidores convencionales consumirán alrededor de 195 TWh y los optimizados para IA otros 175 TWh, a ello se añadirían aproximadamente 195 TWh destinados a refrigeración y otras infraestructuras necesarias para mantener funcionando los centros de datos.

Un centro de datos puede construirse antes que la electricidad que necesita

De acuerdo con la AIE, un centro de datos puede entrar en funcionamiento en aproximadamente dos o tres años aunque construir nueva generación eléctrica, ampliar líneas de transmisión o desarrollar otras grandes infraestructuras energéticas suele necesitar períodos considerablemente mayores.

Es entonces que una empresa tecnológica puede disponer del terreno, los servidores y miles de millones de dólares para levantar una instalación, pero eso no significa que la red eléctrica local pueda proporcionarle inmediatamente cientos de megavatios adicionales.

En Estados Unidos, el Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley actualizó en junio sus estimaciones y calculó que los centros de datos podrían representar alrededor del 11.8 por ciento de todo el consumo eléctrico estadounidense en 2030. 

El escenario central supone unos 649 TWh anuales para finales de la década, pero uno de los escenarios de mayor consumo alcanza 782 TWh cuando se modifican factores relacionados con la utilización y el consumo de los servidores de IA.

Berkeley Lab advirtió además que la expansión está obligando a las empresas eléctricas y desarrolladores de centros de datos a buscar nuevas soluciones para conectar estas instalaciones sin comprometer la estabilidad de la red. 

Entre ellas, figura la denominada flexibilidad de demanda, mediante la cual determinados procesos computacionales pueden reducirse o trasladarse hacia otros horarios cuando el sistema eléctrico atraviesa períodos de mayor presión.

Según Naciones Unidas, “los asistentes virtuales impulsados por IA, como ChatGPT, utilizan más energía que los motores de búsqueda tradicionales. A medida que crezca el uso de la IA, aumentará la demanda de energía, lo que hace que el uso de fuentes de energía bajas en carbono sea esencial para reducir las emisiones de gases de efecto invernadero”.

#VIDEO 🔴‼️ INTELIGENCIA ARTIFICIAL: EL COSTO ENERGÉTICO DE LOS CÓDIGOS Y CHIPS

➡️ Google, Microsoft, Meta y Amazon lo saben: hoy compiten por algo más básico que un modelo potente: asegurar energía durante décadas.

⭕️ La expansión de los centros de datos dispara el consumo… pic.twitter.com/Q86iT4kK5I

— Al Mayadeen Español (@almayadeen_es) September 29, 2026

Las tecnológicas vuelven la mirada hacia las centrales nucleares

Google alcanzó en 2024 un acuerdo con Kairos Power para respaldar el desarrollo de varios reactores modulares pequeños, conocidos como SMR, un proyecto que contempla incorporar hasta 500 megavatios de nueva capacidad nuclear a las redes estadounidenses, con las primeras instalaciones previstas hacia 2030.

En agosto de 2025, el proyecto avanzó con un acuerdo entre Kairos Power y la Tennessee Valley Authority para desarrollar en Oak Ridge, Tennessee, un reactor avanzado de 50 MW cuya electricidad contribuirá al suministro de los centros de datos de Google en Tennessee y Alabama.

“Con este nuevo paso, estamos creando una solución tripartita donde los consumidores de energía, las empresas de servicios públicos y los desarrolladores de tecnología colaboran para impulsar nuevas tecnologías que ayuden a satisfacer las crecientes necesidades energéticas mundiales con capacidad confiable y asequible”, informó Google en un comunicado.

En el caso de Microsoft, su acuerdo con Constellation Energy respaldó el regreso a la red de la antigua unidad 1 de Three Mile Island, actualmente denominada Crane Clean Energy Center y señaló que la electricidad producida contribuirá a satisfacer las necesidades de sus centros de datos.

De igual forma, en enero de 2026, Meta anunció acuerdos con Vistra, TerraPower y Oklo que, sumados a un convenio anterior con Constellation Energy, podrían respaldar hasta 6.6 gigavatios de capacidad nuclear nueva y existente para 2035 con proyectos de reactores avanzados y la extensión o ampliación de instalaciones nucleares que ya operan.

Amazon, por su parte, ha invertido más de 500 millones de dólares en tecnologías de pequeños reactores modulares y participa en un proyecto en el estado de Washington cuya primera etapa prevé 320 MW, ampliables hasta 960 MW, además de mantener proyectos vinculados con la central nuclear de Susquehanna, en Pensilvania.

Pero esto no significa que la inteligencia artificial vaya a funcionar exclusivamente con energía nuclear; de hecho, la AIE calculó que aproximadamente la mitad del crecimiento mundial de la electricidad requerida por los centros de datos será cubierta por fuentes renovables.

Según el Informe de Progreso de la Tecnología Climática 2024 de la Agencia de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente, “la IA es cada vez más importante para mapear el potencial de las energías renovables, optimizar la eficiencia y facilitar la interconectividad con otros sectores, como el agua y la agricultura”.

Volviendo al inicio, el acuerdo de Google en Finlandia ofreció un ejemplo de las oportunidades económicas asociadas a esta transformación, pero también de las tensiones que puede generar.

El país resultó atractivo para los centros de datos por su clima frío, que facilita la refrigeración, y por la disponibilidad de electricidad, en tanto Google estimó que sus nuevas inversiones podrían aportar unos tres mil 600 millones de euros a la economía finlandesa durante la construcción y generar miles de empleos una vez completadas las instalaciones.

Sin embargo, apenas un día después del anuncio, partidos de oposición advirtieron que la magnitud del proyecto podría ejercer presión sobre el suministro eléctrico y reclamaron una mayor coordinación nacional para garantizar que la expansión de los centros de datos no afecte la disponibilidad ni el precio de la energía.

Estados Unidos y China concentran buena parte del crecimiento

Estados Unidos representa actualmente el principal foco del crecimiento de la infraestructura para IA, seguido por China y según la AIE, los centros de datos podrían explicar cerca de la mitad del incremento de la demanda eléctrica estadounidense hasta 2030. 

Para entonces, el país podría consumir más electricidad procesando datos que fabricando conjuntamente aluminio, acero, cemento, productos químicos y otros bienes intensivos en energía.

China, mientras tanto, dispone de una enorme capacidad de generación eléctrica y continúa ampliando simultáneamente redes, renovables, energía nuclear y otras fuentes.

La competencia tecnológica empieza, por tanto, a superponerse con otra menos visible: quién puede construir más rápidamente la infraestructura energética necesaria para sostenerla.

Un análisis publicado por Reuters el 15 de septiembre señaló precisamente que la disponibilidad de electricidad abundante, escalable y competitiva está convirtiéndose en un factor cada vez más importante para determinar dónde se instalarán las nuevas industrias, entre ellas la infraestructura digital y de inteligencia artificial.

El límite inmediato de la IA probablemente no será que el planeta se quede sin electricidad, el desafío se centra entonces en que la electricidad necesaria debe estar disponible exactamente donde se construyen los centros de datos y en el momento en que estos comienzan a funcionar, por lo que la construcción de ambas instalaciones debe concluir a la par y esa diferencia empieza a cambiar las reglas de la carrera tecnológica.

Y, al menos por ahora, ningún algoritmo puede funcionar sin electricidad.