Los grandes modelos requieren cómputo intensivo, y el cómputo intensivo requiere energía disponible, confiable y, si queremos que el progreso no agrave la crisis climática, cada vez más libre de carbono.
El mundo se reordena para alimentar esta demanda: los gobiernos aceleran permisos, las empresas tecnológicas firman contratos de energía por décadas, y los reguladores redefinen cómo planificar la red.
Si hay una certeza, es esta: la IA se convirtió en un nuevo vector de presión (y de oportunidad), para transformar la oferta eléctrica global.
La Agencia Internacional de Energía (AIE) y distintos reguladores advierten que, sin un salto de infraestructura y de eficiencia, el crecimiento de centros de datos y cargas de IA tensará la red y encarecerá la energía; con el enfoque adecuado, en cambio, puede catalizar inversiones en renovables, almacenamiento y transmisión que llevaban años demoradas.
Estados Unidos se mueve en dos carriles simultáneos: desatar nueva oferta y ordenar la expansión de la red. En mayo de 2024, el regulador eléctrico federal (FERC) emitió la Orden 1920, que obliga a los operadores de transmisión a planificar de manera de largo plazo, con escenarios que contemplen causas conocidas de crecimiento de la demanda (incluida la avalancha de los data centers) y a definir cómo se repartirán los costos de esas obras.
En paralelo, el sector privado redibuja la frontera de lo posible. Google puso en marcha -con Fervo Energy- un proyecto geotérmico en Nevada que aporta energía limpia de manera más estable para acercarse al objetivo de abastecimiento 24/7 libre de carbono.
Microsoft firmó el primer contrato para comprar electricidad de fusión (con Helion), una apuesta de riesgo, sí, pero que envía una señal potente de hacia dónde quieren diversificar el abastecimiento firme las grandes tecnológicas.
Amazon lleva varios años como mayor compradora corporativa de renovables en el mundo, apalancando eólicos y solares en múltiples mercados. Estas decisiones no resuelven por sí solas la ecuación, pero demuestran que la IA puede convertirse en ancla de demanda de largo plazo, para tecnologías limpias que necesitan contratos bancables.
El mensaje es transparente: la demanda de IA llegó más rápido que la infraestructura, y eso acelera todas las soluciones, no sólo las perfectas.
China, por su parte, aborda el binomio IA-energía con su habitual lógica de escala y de planificación territorial.
El programa Datos en el Este, Cómputo en el Oeste reubica o expande centros de datos hacia regiones con abundante recurso renovable y mejores condiciones climáticas, y los conecta con autopistas de fibra y transmisión de alta capacidad; en paralelo, Beijing impone metas de eficiencia y de mayor uso de electricidad limpia para nuevas instalaciones.
La otra mitad de la historia es la oferta: en 2024, China batió récords globales de adición de capacidad eólica y solar, y adelantó años sus propios objetivos y cambiando la estructura de costos de las cadenas de suministro renovables.
Ese aluvión, con todas las complejidades de integración y congestión que trae, crea el piso para que la IA se alimente con una porción creciente de energía baja en carbono.
Europa empuja por el lado normativo y de mercado. La Directiva de Energías Renovables (RED III) elevó la meta vinculante de consumo renovable al menos a 42,5 % a 2030, y el bloque teje mecanismos para acelerar permisos y conectar proyectos.
Más específico al universo de centros de datos, la Directiva de Eficiencia Energética y su reglamento delegado crearon una base de datos europea obligatoria: los operadores de instalaciones de más de 500 kW deben reportar indicadores clave (eficiencia, agua y recuperación de calor, entre otros), con plazos que empezaron en 2024 y se repiten de forma anual.
Además, avanza la agenda corporativa del 24/7 Carbon-Free Energy, que busca igualar hora a hora el consumo con generación libre de carbono, un estándar que redefine la forma de contratar energía en la nube.
Este paquete no reduce por sí solo la demanda, pero transparenta el desempeño y orienta el capital hacia soluciones medibles.
Conviene subrayar un punto a menudo perdido en el ruido: la IA no sólo consume energía, también puede ayudar a que el sistema consuma menos y opere mejor.
La AIE documenta mejoras en pronóstico de viento y sol que reducen desvíos, mantenimiento predictivo que evita paradas, gemelos digitales que optimizan operación y prolongan vida útil de activos, y herramientas que aceleran permisos y logística de construcción.
Nada de esto elimina la necesidad de más energía y más cables, pero sí recorta costos y emisiones al margen, y permite exprimir mejor la infraestructura existente mientras la aparece la nueva. Es, justamente, la doble cara de una tecnología generalista: demanda y solución a la vez.
¿Dónde queda la Argentina en este mapa?
Nuestro sistema ya muestra señales de transición, con récords recientes de generación renovable y un mercado a término (MATER) que crece como vehículo para grandes usuarios; compañías como Genneia lideran el parque eólico – solar que superó el gigavatio instalado y sigue en expansión, y Jujuy empuja la ampliación del complejo fotovoltaico Cauchari.
Al mismo tiempo, la matriz descansa en buena medida sobre el gas (con Vaca Muerta como ancla) y la infraestructura de transmisión es el cuello de botella repetido en cada diagnóstico. La Secretaría de Energía anunció un Plan Nacional de Ampliación del Transporte con financiamiento privado y, más recientemente, abrió una convocatoria para proyectos de almacenamiento que totalizan más de 1,3GW, un paso clave para integrar renovables y suavizar picos.
Son movimientos en la dirección correcta, pero la pregunta es si alcanzan la velocidad de la demanda que viene.
Porque la ola de IA no es una abstracción lejana.
Aunque hoy la región de hiperescala se concentre en países vecinos, la localización de cómputo -por latencia, por costos y por soberanía de datos- tenderá a diversificarse, y la Argentina compite con ventajas y desafíos concretos: recurso eólico de clase mundial en Patagonia, solar de altísima radiación en el NOA, capacidad nuclear probada, y el gas como respaldo flexible; del otro lado, congestión en la red troncal, demora crónica en obras de transporte, incertidumbre regulatoria y una macro que encarece el costo del capital.
La evidencia disponible sugiere una visión más matizada: la demanda de la IA fuerza a que se concreten inversiones que llevan una década en papeles, empuja a los reguladores a planificar a veinte años y cambia la forma de comprar energía limpia.
Claro que hay riesgos de volver a gas donde no hay alternativas firmes, de trasladar costos a usuarios residenciales, de saturar redes locales, pero también hay márgenes para gestionarlos con planificación, precios correctos y obligaciones de desempeño. Si encaramos la ola con esa lógica, la IA puede ser más catalizador que carga.
La disyuntiva no es IA sí o no, sino "qué generación energética queremos habilitar y con qué reglas". La ventana para decidirlo se abre ahora mismo.
La IA no va a esperar a que madure la infraestructura; va a ocurrir donde haya energía y reglas claras.
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