¿La inteligencia artificial está desplazando empleos? Es una posibilidad. Pero, mientras tanto, está impulsando un auge en la construcción, lo que se traduce en una fuerte demanda de mano de obra en ese sector. La IA necesita grandes cantidades de energía, y en los próximos años esa demanda será aún mayor.
Se proyecta que la capacidad global de los centros de datos casi se duplicará en los próximos cuatro años, hasta alcanzar los 200 gigavatios, principalmente por el crecimiento de la inteligencia artificial y los servicios en la nube a gran escala. Hoy, ese sector consume 103 gigavatios. Para ponerlo en contexto: 1 gigavatio alcanza para abastecer a unos 750.000 hogares.
Los datos provienen de un estudio de mercado publicado por JLL, que señala un superciclo de inversión de US$ 3 billones ya en marcha. Según el informe, el suministro global de energía crecerá a una tasa compuesta anual del 14 %. “Esta perspectiva presupone que las innovaciones mitigarán los persistentes desafíos energéticos”, explica el equipo de analistas liderado por Andrew Batson, de JLL.
¿Puede la inteligencia artificial, por sí sola, ayudar a reducir esa demanda energética?
Es una cantidad enorme de energía, y no sorprende que las empresas dedicadas a la inteligencia artificial estén considerando reactivar la energía nuclear, entre otras estrategias, para alimentar a la bestia. Según estimaciones de JLL, las cargas de trabajo vinculadas a la IA representarán la mitad de la capacidad total de los centros de datos hacia 2030. Hoy, la inteligencia artificial consume cerca del 25 % de la demanda energética de ese sector.
Para 2027, las tareas de inferencia superarán al entrenamiento como principal uso de la infraestructura, según proyecta JLL. Esa transición “redistribuirá las cargas de trabajo desde clústeres centralizados a centros regionales distribuidos, lo que modificará radicalmente la planificación de la capacidad y las estrategias de despliegue geográfico”, advierten los analistas.
Actualmente, los centros de datos dedicados al entrenamiento de IA necesitan una densidad de potencia muy alta, entre 40 y más de 100 kilovatios por rack, lo que obliga a incorporar tecnologías de refrigeración líquida para disipar el calor generado. Solo hay un puñado de clústeres de este tipo en el mundo, ya que los requerimientos energéticos limitan las posibles ubicaciones. Además, el acceso está reservado a las grandes compañías tecnológicas, que son las únicas con el capital suficiente para afrontar estas inversiones. @@FIGURE@@
Las cargas de trabajo de inferencia de IA —desarrolladas a partir de modelos ya entrenados, que se utilizan para hacer predicciones y tomar decisiones sobre datos nuevos— estarán disponibles “a través de servicios administrados en la nube, implementaciones de borde y algunas instalaciones locales”, según detalla el informe.
Puede haber mucha energía en desarrollo, pero eso no significa que esté garantizada. La mayor demanda energética obliga a las empresas que planean construir centros de datos o brindar servicios basados en inteligencia artificial a tener en cuenta la disponibilidad de energía en su planificación. A nivel global, el tiempo promedio de construcción de un centro de datos de 50 MW es de 18 meses. En 2025, más de la mitad de los proyectos enfrentaron demoras de tres meses o más. “Asegure la energía con anticipación” y “consolide la capacidad a largo plazo antes de lo necesario”, recomiendan los analistas de JLL.
El equipo de JLL también advierte que "un pronóstico de crecimiento moderado del 7% podría materializarse debido a una importante reducción de la inversión en IA, dificultades económicas, persistentes desafíos energéticos, limitaciones en la cadena de suministro o restricciones en el comercio de tecnología debido a factores geopolíticos". Incluso el auge de tecnologías disruptivas como la computación cuántica podría derrumbar todas estas proyecciones.
Con información de Forbes US.