Cómo las innovaciones de la IA podrían ayudar a resolver el problema energético de EE.UU.

La demanda de electricidad se ha mantenido estable desde mediados de la década de 2000 en Estados Unidos, con un crecimiento medio anual. Esto se debe a una serie de factores, como el crecimiento de sectores menos intensivos en energía en la economía (como los servicios financieros), la deslocalización de la fabricación a China y el sudeste asiático, y las mejoras en la eficiencia energética.

¿Podemos suministrar la energía que necesitamos para impulsar la IA?

El cambio continuo hacia la electrificación y el crecimiento de la infraestructura de los centros de datos impulsarán un cambio significativo en la demanda de electricidad. Las estimaciones de la demanda de energía varían mucho, pero las variables clave incluyen el ritmo de la electrificación, la deslocalización y los centros de datos. Prevemos que la demanda de electricidad en EE.UU. podría crecer entre un 2% y un 4% anual en los próximos 10-15 años.¹

Los mercados han estado teniendo en cuenta un aumento sostenido de la demanda de electricidad debido a la electrificación, la deslocalización y los centros de datos, pero el debut de ChatGPT en noviembre de 2022 marcó un punto de inflexión para las expectativas de demanda de electricidad de los centros de datos. Debido al aumento de la formación y el uso de modelos de inteligencia artificial (IA) generativa, prevemos que el crecimiento de los centros de datos podría ser mucho mayor que los niveles actuales, pasando del 2%-4% del consumo de electricidad en EE.UU.2 a alrededor del 8% en 2035.²

La IA generativa y el crecimiento de los centros de datos están centrando a Estados Unidos en el reto más amplio de cómo satisfacer las necesidades de una economía electrificada y en crecimiento con electricidad limpia, reduciendo al mismo tiempo las emisiones de gases de efecto invernadero. La preocupación por la escasez de electricidad en medio de los avances tecnológicos no es nueva. Hubo preocupación a principios de la década de 2000 y con la aparición de la computación en nube, por ejemplo. En las dos últimas décadas, la eficiencia energética ha superado el crecimiento de la demanda de electricidad en las economías avanzadas (incluyendo la digitalización, el calor y la movilidad).

Según la Agencia Internacional de la Energía (AIE), la ausencia de mejoras en la eficiencia habría dado lugar a un crecimiento de la demanda de electricidad del 1,6% en lugar del 0,3%.³ Desde 2010, el número de usuarios de Internet en todo el mundo se ha más que duplicado, mientras que el tráfico global de Internet se ha multiplicado por 25.⁴ Las rápidas mejoras en la eficiencia energética han ayudado, sin embargo, a moderar el crecimiento de la demanda de energía de los centros de datos y las redes de transmisión de datos. 

Para lograr algo similar con la IA, hay varias palancas en toda la cadena de suministro de la IA que podrían reducir el consumo de electricidad sin dejar de satisfacer la demanda. Entre ellas se incluyen las mejoras continuas en la formación en IA (como se ha visto recientemente con la empresa china de IA DeepSeek) y los algoritmos de IA, la eficiencia energética de los equipos de tecnología de la información, la tecnología de refrigeración líquida, el diseño y la modularización de los centros de datos y la adopción de energía limpia. Sin embargo, estas palancas tardarán en surtir efecto, por lo que prevemos que la demanda de energía relacionada con la IA tendrá probablemente un impacto negativo en la descarbonización a corto plazo.

¿Arruinará la IA la descarbonización?

Aunque prácticamente todos los mayores hiperescaladores⁵ de EE.UU. tienen objetivos de descarbonización desde hace tiempo, ahora están planificando unas necesidades energéticas notablemente mayores. Los centros de datos requieren electricidad firme y fiable, lo que significa que las fuentes de energía intermitentes, como las renovables, no cubrirán adecuadamente sus necesidades. Aunque esperamos que la demanda de renovables y almacenamiento siga aumentando, también prevemos que la generación con gas natural vea incrementada su demanda, y que los cierres programados de las centrales de carbón sufran retrasos. La energía eólica y la solar necesitarán almacenamiento en baterías y/o capacidad de generación a partir de gas natural para ofrecer fiabilidad las 24 horas del día.

El sector energético estadounidense ha registrado un descenso constante de las emisiones de carbono (CO2) durante dos décadas⁶ gracias al aumento de la participación de las energías renovables y el gas natural en el mix de combustibles de generación. Las ofertas de energía solar han bajado de 5 $/megawatio a 1 $/megawatio, y el coste del capital tanto para la energía solar como para la eólica ha disminuido significativamente, lo que ha hecho que estas tecnologías sean inversiones más atractivas.⁷

¿Cómo puede ayudar la IA a resolver las limitaciones energéticas de EE.UU.?

La IA ofrece soluciones transformadoras para afrontar los retos energéticos en Estados Unidos, mejorando la eficiencia de la red, la integración de las energías renovables y la optimización de los sistemas de almacenamiento de energía.

Los algoritmos de IA pueden mejorar la gestión de las redes inteligentes prediciendo las fluctuaciones de la demanda de energía, permitiendo a las empresas de servicios públicos ajustar el suministro de forma proactiva y evitar apagones, y accediendo al excedente de energía entre redes energéticas. Al analizar grandes cantidades de datos procedentes de contadores y sensores inteligentes, la IA ayuda a equilibrar la distribución de la carga y a gestionar eficazmente el almacenamiento de energía.

La previsión de las energías renovables puede mejorarse mediante la IA, aumentando la previsibilidad de las fuentes de energía renovables mediante el análisis de los patrones meteorológicos y los datos históricos, lo que permite una mejor programación y despacho de la energía. Lo ideal sería que esto condujera a un uso más eficiente de las energías renovables y redujera la dependencia de los combustibles fósiles.

El almacenamiento de energía también puede mejorarse gracias a la IA, que optimiza los ciclos de carga y descarga de los sistemas de almacenamiento de energía, garantizando que el exceso de energía renovable se almacene de forma eficiente y se libere cuando sea necesario.

Centros de datos verdes: Mejorar la eficiencia energética

Las empresas de toda la cadena de suministro de la IA están hipercentradas en mejorar la eficiencia energética, por lo que creemos que la intensidad de carbono del sector de la IA podría reducirse con el tiempo. Esperamos que las emisiones del sector de los centros de datos aumenten a corto plazo (5-10 años) y empiecen a disminuir a medio plazo (10-20 años). Esto se debe a que se espera que las tecnologías limpias avanzadas en las que se está invirtiendo actualmente (como la nuclear, la captura y almacenamiento geotérmico de carbono y el almacenamiento de larga duración) alcancen su escala entre mediados de la década de 2030 y la de 2040.

“La IA ofrece soluciones transformadoras para abordar los retos energéticos en EE.UU....”
Ashley Hogan, Associate Analyst, Responsible Investing

En última instancia, hay muchas palancas que los centros de datos pueden utilizar para reducir el consumo de energía a través de mejoras en la eficiencia energética. Entre ellas se incluyen los componentes de hardware, el software y los sistemas de gestión, la infraestructura de refrigeración y la infraestructura eléctrica.

Reflexiones finales

Hoy en día, una cuestión acuciante es precisamente cómo suministrar la energía que el mundo necesita para alimentar las economías en crecimiento y las nuevas actividades económicas. Este crecimiento presiona a toda la cadena de suministro para encontrar soluciones que permitan un despliegue escalable de tecnologías nuevas y existentes que puedan mejorar la eficiencia energética y reducir la intensidad energética de la industria.