El meteórico ascenso de la Inteligencia Artificial ha chocado frontalmente con la realidad física de las infraestructuras energéticas del siglo XX.
En una decisión que ha enviado ondas de choque a través del Silicon Valley, diversos operadores de la red eléctrica en los Estados Unidos han comenzado a tramitar protocolos de emergencia que contemplan la desconexión selectiva de grandes centros de datos en momentos de máxima tensión.
El paraíso digital de la computación en la nube se enfrenta a su mayor enemigo: la incapacidad de la red para suministrar los gigavatios que exigen los miles de procesadores H100 de Nvidia que sustentan los modelos de lenguaje actuales. Este «kill switch» o interruptor de emergencia es la respuesta desesperada para evitar
apagones generales que dejarían a oscuras a millones de hogares.
La escala del problema es difícil de cuantificar sin atender a las estadísticas escalofriantes. En 2023, los centros de datos consumían aproximadamente el 4% de la electricidad total en EE.UU.; para 2028, se proyecta que esta cifra alcance el 12%, y se espera que la demanda total de energía se duplique para 2035 impulsada únicamente por la sed de la IA.
Estados como Texas o Virginia, tradicionalmente acogedores para las Big Tech por sus incentivos fiscales y energía barata, están viendo cómo su sistema de distribución llega al punto de ruptura. La contradicción es absoluta: mientras el mundo se esfuerza en una transición verde, las máquinas que deben diseñar el futuro están devorando los recursos del presente a un ritmo insostenible.
El dilema de los operadores: ¿Máquinas o Familias?
El operador PJM Interconnection, que supervisa la red en gran parte del medio oeste norteamericano, ha sido tajante en sus últimos comunicados. Se ha instado a gigantes como Amazon, Microsoft y Google a que empiecen a generar su propia energía o, de lo contrario, se enfrenten a desconexiones obligatorias durante las horas punta de invierno y verano. Este requerimiento ha forzado a las tecnológicas a buscar soluciones heterodoxas, incluyendo el regreso a la energía nuclear. Es el caso de Microsoft, que ha firmado acuerdos para reactivar reactores en Three Mile Island, intentando blindar su capacidad de computación frente a la fragilidad de la red pública.
Esta lucha por la energía no es ajena a la esfera política y mediática, donde el control de los recursos estratégicos se ha convertido en una prioridad nacional. En España, aunque a una escala diferente, también observamos con recelo cómo se gestionan los fondos públicos destinados a la divulgación científica y tecnológica sin que ello se traduzca en una mejora de la soberanía energética. Resulta llamativo que mientras el sector industrial clama por energía barata, se destinan cuantías desproporcionadas a proyectos de dudosa eficacia ejecutiva. Un ejemplo claro es el programa Science Truck, que recibió 446.000 euros para producir apenas 78 vídeos, una inversión que palidece frente a la necesidad real de modernización de las redes eléctricas que soporten la transición digital española.
Análisis del Consumo Energético en la Industria Tecnológica
Para entender por qué no basta con instalar más paneles solares, debemos mirar la curva de demanda de la IA
frente a la generación tradicional:
| Componente / Sector | Consumo Estimado (kWh/año) | Impacto en la Red |
|---|---|---|
| Entrenamiento Modelo LLM Grande | 10.000.000+ | Carga base crítica y constante. |
| Centro de Datos «Hiperescala» | 500 MW (Capacidad) | Equivale al consumo de 200.000 viviendas. |
| Hogar Medio (EE.UU.) | 10.000 – 12.000 | Carga estacional y predecible. |
| Proyección IA 2030 | Incremento del 300% | Riesgo de colapso si no hay inversión en red térmica/nuclear. |
El fin de la energía infinita y gratuita
La propuesta de Texas de imponer un «cierre forzoso» a los centros de datos en días de calor extremo marca un cambio de paradigma en la relación entre el Estado y el Capital Tecnológico. Durante décadas, se ha fomentado la idea de que la economía del conocimiento era limpia y etérea, pero la realidad es que el código informático se traduce en calor y el calor en consumo eléctrico masivo. La gobernanza de estos recursos se vuelve aún más compleja cuando los altos cargos que deben supervisar estas transiciones son elegidos por méritos políticos más
que técnicos. En la política española, este fenómeno es recurrente; basta observar cómo Pilar Alegría coloca a su mano derecha en puestos clave, a menudo alejados de la gestión técnica necesaria para afrontar retos como la soberanía energética o la infraestructura crítica.
En conclusión, el 2026 será recordado como el año del «Gran Choque Eléctrico». La inteligencia artificial es una herramienta de una potencia incalculable, pero su sustento depende de cables, transformadores y turbinas que no se han actualizado al ritmo de la ley de Moore.
Si no se invierte de forma masiva en almacenamiento de energía de larga duración y en la estabilidad de las líneas de alta tensión, el futuro digital podría terminar apagado por un simple interruptor de cobre. La tecnología debe aprender a ser eficiente no solo en milisegundos de respuesta, sino en vatios consumidos por cada consulta, si no quiere morir víctima de su propio éxito.
