Un informe del FMI advierte que "la IA está devorando la electricidad"

La expansión de la Inteligencia Artificial (IA) dejó de ser un proceso puramente digital para transformarse en un fenómeno de alto impacto físico. Un estudio del investigador Thijs Van de Graaf para el Fondo Monetario Internacional (FMI) revela que los centros de datos consumen hoy el 1,5 % de la electricidad global. Este volumen de energía iguala la demanda total del Reino Unido y supera la de Francia.

Van de Graaf sintetiza esta tendencia con una advertencia clara: "La IA está devorando la electricidad". El entrenamiento de modelos avanzados requiere una cantidad de energía similar al gasto anual de decenas de miles de hogares. Además, una consulta en ChatGPT demanda 2,9 watts hora, cifra que representa casi diez veces más que una búsqueda tradicional en Google.

El impacto sobre las redes eléctricas nacionales resulta crítico en regiones específicas. En Irlanda, estas instalaciones ya absorben más del 20 % de la electricidad nacional, mientras que en el estado de Virginia el sector consume el 25 % de la energía disponible. Se estima que, para el año 2030, estos complejos explicarán la mitad del crecimiento de la demanda eléctrica en Estados Unidos y Japón.

La huella material del sector se extiende al uso intensivo de agua y minerales estratégicos. Los sistemas de refrigeración de los servidores utilizan millones de litros diarios, a menudo en zonas con estrés hídrico como Arizona. Asimismo, la Agencia Internacional de Energía proyecta que, hacia 2030, esta industria consumirá cada año 500.000 toneladas de cobre y más del 10% de la demanda global de galio.

Este escenario reconfigura la geopolítica mundial por el control de los semiconductores y las materias primas. Mientras la producción de chips avanzados se concentra en Taiwán, China domina el refinado de silicio y tierras raras. Ante la saturación de las redes públicas, empresas como Google y Amazon invierten ahora en proyectos propios de energía geotermia y reactores nucleares modulares para asegurar su autonomía energética.

A pesar de las mejoras en el hardware, diversos expertos mencionan la Paradoja de Jevons: una mayor eficiencia suele disparar el uso de la tecnología y aumenta el consumo total del recurso. La falta de transparencia en los datos reales de las empresas dificulta la tarea de los reguladores. El futuro de la IA dependerá de la coordinación entre las políticas digitales y la estabilidad de los sistemas de servicios públicos.