¿El desarrollo de la IA implica también el desarrollo del sector energético?

Hablar de IA a esta altura de 2025 suena ya como hablar de un tema no precisamente agotado pero sí demasiado abordado, razón por la cual pretendo hacer un enfoque sobre un aspecto particular, y es el que tiene que ver con el impacto de la IA en el negocio de la energía. 

Básicamente, la IA se desarrolla sobre el despliegue de data centers, los cuales para su funcionamiento necesitan de dos factores clave: equipamiento -hardware- y energía. A tal respecto, para marzo de 2025, EE.UU. lideraba cómodamente el ranking de data centers, con un total superior a los 5.400 según se desprende del sitio especializado Statista; muy a la distancia le seguían Alemania, Reino Unido y China, con 529, 523 y 449 respectivamente (en otras palabras, el segundo puesto -Alemania- tiene un 90% menos de data centers que el primero -EE.UU-). 

Ahora bien, siguiendo con lo publicado recientemente en el MIT Technology Review, entre 2005 y 2017 la cantidad de electricidad demandada por los data centers se mantuvo bastante estable gracias a los aumentos en la eficiencia, a pesar de la construcción de ejércitos de nuevos data centers para atender el auge de los servicios en línea basados en la nube, desde Facebook hasta Netflix. 

En tal sentido, y como bien se visualiza en el siguiente gráfico provisto por Statista[3], lo que sucedió es que el PUE -"Power Usage Effectiveness"-, métrica la cual mide la eficiencia de la energía utilizada en data centers, se derrumbó para mediados de la década pasada, pasando de 2.5 en 2007 a establecerse en aproximadamente 1.6, cifra la cual se sostiene hoy en día. 

Continuando, lo dicho guarda total relación con la "Paradoja de Jevons", principio el cual fuera esbozado por el economista inglés homónimo allá por mediados del Siglo XIX al analizar la industria del carbón en su libro "The Coal Question", publicado en 1865, observando que las mejoras tecnológicas que aumentaron la eficiencia del uso del carbón llevaron a un mayor consumo de carbón en una amplia gama de industrias -es decir, una mayor eficiencia que reduce el costo relativo de utilizar un recurso lleva al aumento de la cantidad total demandada-.

Ahora bien, y en términos de la Paradoja de Jevons, ¿puede el gran desarrollo de la IA de los últimos años encontrar parte de su explicación en la drástica caída del PUE mencionada previamente? Ello no parecería ser así dado que las compañías de software no estarían realmente interesadas/preocupadas en el uso eficiente de la energía, según así lo destaca el artículo "Why Don't Software Companies Care About Software Energy Efficiency? A Survey of Software Industry Developers" publicado en 2024 en el portal sciencedirect.com. 

En tal sentido, el autor del artículo refiere cómo la vasta mayoría de los participantes del campo del software engineering no tiene conciencia, y menos aún preocupación, respecto del consumo de energía que su actividad implica, tanto en lo que concierne al precio pagado por la energía como por el volumen consumido, siendo la única preocupación la "estabilidad/continuidad" del abastecimiento de energía, a fin de mantener ininterrumpido el trabajo de los data centers -"(...) data centres measure energy consumption, but only in order to keep the power lines and stay within the maximum rack temperature"-. 

Esta primera conclusión plantea entonces el pronóstico sobre "qué empresas de energía" estarían recibiendo el mayor influjo de demanda de energía ante la explosión de los data centers, respecto de lo cual se abren dos grandes sectores:

• Energía "convencional" o "de base".
• Energía "alternativa" o "intermitente". 

En el primer grupo se encuentran las empresas que generan energía a partir de combustibles fósiles, energía nuclear y también las grandes hidroeléctricas, mientras que en el segundo grupo tenemos a las "renovables" -principalmente solar y eólica-. Ahora bien, y como se describiera en el párrafo anterior, dado que la demanda de energía no sólo es muy importante sino que también se necesita de forma constante -"AI data centers need constant power, 24-7, 365 days a year"- la fuerte inclinación de las empresas pasa entonces por consumir energía "de base" en lugar de la energía "intermitente". 

Lo dicho guarda total concordancia con lo que se viene observando últimamente en la interrelación entre los grandes players tecnológicos y las empresas proveedoras de energía. 

Sin ir más lejos, Meta Platforms, Inc. -META- acaba de cerrar un PPA -"Power Purchase Agreement"- con Constellation Energy Corporation -CEG- a fin de adquirir un total de 1.1 gigawatts de "energía nuclear", por un lapso de 20 años comenzando en 2027, mientras que otros dos gigantes tecnológicos como Google y Amazon se sumaron al "compromiso de triplicar la capacidad nuclear hacia 2050", todo lo cual indica y refuerza que la principal preocupación del sector tecnológico está en la "estabilidad/continuidad" del abastecimiento de energía más que en las cuestiones "medioambientales" asociadas a la misma y lideradas básicamente por las "energías renovables" -a tal respecto, una prueba adicional surge de un artículo publicado por Reuters a principios de este año, en el cual expone cómo de todos los PPAs importantes cerrados en 2024 y 2025 en EE.UU. tan sólo uno implicó la contratación de energía de fuente renovable-.

Continuando con ello, es necesario analizar el grado de impacto en los distintos actores del mercado energético para lo cual primero resulta importante hablar de "cantidades". 

Según surge del sitio especializado companiesmarketcap.com, un factor que capilariza, y por ende relativiza, el impacto total de la IA en el sector energético es el desbalanceo entre cantidad de empresas del rubro semiconductores y chips -con NVDA claramente a la cabeza- y cantidad de empresas del rubro energético. En tal sentido, el rubro semiconductores y chips cuenta con 151 empresas cotizantes mientras que el rubro energía cuenta con 857, es decir, una relación de aproximadamente 6 empresas de energía por cada empresa de semiconductores y chips. 

Consecuentemente, resulta lógico que la explosión del negocio de la IA sea mucho mayor en el segmento hardware que en el segmento energético dado que en el primero la demanda se concentra en un universo más reducido de fabricantes de semiconductores y chips mientras que en el segundo la demanda de abastecimiento de energía para los data centers se distribuye dentro de un elenco mucho más amplio de empresas proveedoras. 

Asimismo, otro dato interesante que surgiría de vincular a. el "gran desbalance" entre cantidad de proveedores de energía y empresas de hardware -ambos proveedores de las empresas tecnológicas de software-, y b. la "indiferencia" respecto del uso eficiente de la energía, es que aparentemente las empresas de software estarían accediendo a tarifas muy preferenciales para el abastecimiento de energía en sus data centers, suspicacia que  surge a raíz de que ninguna de estas grandes empresas -ya sea META en el último deal con CEG o mismo AMZN o AAPL- no han discloseado el precio de la energía contratada -tampoco tendrían un incentivo para hacerlo las empresas proveedoras dado que sus accionistas no verían con buenos ojos que se "castigue el margen"-. 

Y este trato preferencial en la tarifa energética encontraría no sólo eco en la gran cantidad de proveedores de energía sino también en la necesidad que tendrían las grandes empresas tecnológicas en ajustar sus costos en relación a lo elevado de los precios cobrados por los proveedores de hardware -tal es así que ya varios gigantes, p.ej.: AMZN, han empezado a buscar alternativas más baratas al mainstream del segmento semiconductores y chips-.

A fin de concluir, si bien la explosión del negocio de la IA -chips, semiconductores y data centers- conlleva un aumento considerable del consumo de energía, lo que se observa es que dicho aumento del negocio se traslada "asimétricamente" a las empresas de energía por varias razones. 

La primera tiene que ver con el "gran desbalanceo" entre cantidad de empresas de energía en relación a la cantidad de empresas de hardware en el negocio de la IA, lo cual hace que el boom de consumo de energía se diluya y no sea aprovechado excelsamente por una empresa/un grupo de empresas en particular, como así sucede en el segmento hardware. 

En segundo lugar, la "constante eficientización" de los procesos y productos -aunque que por épocas se ralentice- hace que el consumo de energía se vaya amesetando, razón por la cual la demanda de energía crece en una proporción menor a la demanda de hardware. 

Y por último, el hecho de que las empresas consumidoras de energía estuviesen accediendo a tarifas preferenciales haría que naturalmente estuviesen sus márgenes más comprimidos que si cobrasen la tarifa full de energía, ofreciendo así otro obstáculo para la "explosión de su revenue". Seguí a El Economista en Google Agreganos a tus medios preferidos. + Agregar