El CEO de BlackRock, Larry Fink, advierte que el auge de la IA podría requerir más de 70 gigavatios de energía

El CEO de BlackRock, Larry Fink, ha destacado los enormes requerimientos energéticos detrás de la rápida expansión de la inteligencia artificial, advirtiendo que el auge de la IA demandará un aumento masivo en la generación de electricidad y en la infraestructura de centros de datos.

Sus comentarios subrayan un desafío creciente para la industria tecnológica global. A medida que las empresas compiten por desarrollar sistemas de IA cada vez más potentes, la demanda de capacidad de cómputo está aumentando a un ritmo que podría ejercer una presión significativa sobre las redes eléctricas de todo el mundo.

El tema es cada vez más importante para los inversionistas porque el auge de la IA ya no es solo una historia sobre semiconductores, software y computación en la nube. Ha evolucionado hacia una historia de infraestructura que involucra generación de electricidad, centros de datos, redes de transmisión, sistemas de enfriamiento e inversión de capital a largo plazo.

Las declaraciones de Fink se suman a un debate creciente sobre si la infraestructura energética existente en el mundo puede mantenerse al ritmo de la extraordinaria cantidad de capacidad de cómputo que requieren los sistemas de IA de próxima generación. La Agencia Internacional de Energía estimó en 2024 que el consumo eléctrico global de los centros de datos era de aproximadamente 460 teravatios-hora y podría superar los 1.000 teravatios-hora para 2026, impulsado en gran parte por las cargas de trabajo de IA.

Fuente: XPost

La IA se está convirtiendo en una industria intensiva en energía

La inteligencia artificial requiere cantidades enormes de capacidad de cómputo. Cada vez que se entrena un modelo avanzado de IA, miles —o incluso cientos de miles— de procesadores especializados pueden operar simultáneamente dentro de grandes centros de datos. Estos procesadores requieren electricidad no solo para realizar cálculos, sino también para alimentar los sistemas de enfriamiento, los equipos de red, la infraestructura de almacenamiento y otros componentes necesarios para mantener los centros de datos en funcionamiento continuo.

A medida que los modelos de IA se vuelven más grandes y capaces, la infraestructura necesaria para respaldarlos se está expandiendo rápidamente. Esto ha forjado una nueva relación entre la industria tecnológica y el sector energético.

Durante décadas, los inversionistas vieron principalmente a los centros de datos como parte de la infraestructura tecnológica que respalda a internet. El rápido desarrollo de la IA generativa ha cambiado de forma fundamental esa percepción. Los centros de datos se están tratando cada vez más como grandes instalaciones industriales con requerimientos eléctricos comparables a los de operaciones manufactureras de gran escala.

La cifra de 70 gigavatios destaca la magnitud

La referencia a más de 70 gigavatios de energía ilustra la magnitud del desafío de infraestructura. Un gigavatio representa mil millones de vatios de potencia; por lo tanto, setenta gigavatios representan una demanda eléctrica enorme, comparable aproximadamente a la capacidad total instalada de generación eléctrica de un país como el Reino Unido.

La cantidad exacta de energía que requerirá la IA variará según la rapidez con la que las empresas construyan nuevos centros de datos, la eficiencia de los chips futuros, las mejoras en la tecnología de enfriamiento y la proporción de cómputo que ocurra durante el entrenamiento de modelos frente a la inferencia diaria de IA. Aun así, la tendencia general es clara: la infraestructura de IA se está convirtiendo en una fuente importante de demanda futura de electricidad.

La investigación sobre el futuro de la infraestructura de IA también ha señalado clústeres de cómputo a escala de gigavatios y un crecimiento sustancial en los requerimientos eléctricos en los próximos años. Un análisis estimó que la demanda global de energía de los centros de datos de IA podría aumentar en más de 130 gigavatios para 2030 bajo ciertos escenarios.

Los centros de datos se están convirtiendo en la nueva frontera de infraestructura

BlackRock ya ha posicionado la infraestructura de centros de datos como una gran oportunidad de inversión. En una alianza que involucra a BlackRock, Microsoft y MGX, con sede en Abu Dabi, anunciada en 2024 bajo el nombre Global AI Infrastructure Investment Partnership (GAIIP), las compañías buscaron movilizar 30.000 millones de dólares iniciales en capital privado para infraestructura de IA, incluidos centros de datos y conectividad.

BlackRock describió a los centros de datos como infraestructura fundamental para la economía digital y argumentó que la inversión en el sector podría respaldar el crecimiento económico y la innovación tecnológica.

La tesis de inversión es sencilla: las empresas de IA necesitan capacidad de cómputo; la capacidad de cómputo requiere centros de datos; los centros de datos requieren electricidad. Como resultado, la expansión de la IA podría generar oportunidades mucho más allá de las empresas tecnológicas tradicionales. Las empresas de servicios públicos, los productores de energía, los operadores de redes, las constructoras, los fabricantes de equipos y los inversionistas en infraestructura podrían beneficiarse del despliegue.

La electricidad podría convertirse en un cuello de botella crítico para la IA

El mayor desafío quizá no sea la disponibilidad de chips de IA, sino la electricidad. Las empresas pueden pedir procesadores y construir edificios, pero esas instalaciones no pueden operar sin energía confiable.

Esto crea un posible cuello de botella para la industria de la IA. Un centro de datos puede completarse físicamente, pero seguir sin poder operar a plena capacidad si la red eléctrica circundante no cuenta con suficiente generación o capacidad de transmisión. Por eso la disponibilidad de energía se está convirtiendo en una consideración cada vez más importante cuando las empresas tecnológicas eligen ubicaciones para nuevos centros de datos.

Las zonas con abundante electricidad, infraestructura de transmisión confiable y precios energéticos favorables podrían convertirse en importantes centros de desarrollo de IA.

La infraestructura de IA está impulsando un nuevo ciclo de inversión

El rápido crecimiento de la inteligencia artificial está creando lo que podría convertirse en uno de los ciclos de inversión en infraestructura más grandes en décadas. Las empresas están invirtiendo miles de millones de dólares en centros de datos, sistemas de cómputo de alto rendimiento e infraestructura de red. Al mismo tiempo, los gobiernos y las empresas de servicios públicos están evaluando cómo aumentar la generación eléctrica.

Los requerimientos de inversión abarcan múltiples industrias. Se deben construir o modernizar plantas de energía. Se deben ampliar las líneas de transmisión. Se deben construir centros de datos. La producción de semiconductores debe escalar. La tecnología de enfriamiento debe volverse más eficiente. Todas estas inversiones requieren capital, una de las razones por las que grandes administradores de activos como BlackRock están cada vez más enfocados en la infraestructura de IA.

Por qué BlackRock está interesado

Para un gestor de activos del tamaño de BlackRock, la infraestructura de IA representa más que una tendencia tecnológica. Representa una oportunidad potencial de inversión en infraestructura a largo plazo. Los centros de datos pueden generar ingresos recurrentes mediante contratos de largo plazo con empresas tecnológicas. La infraestructura eléctrica también puede ofrecer oportunidades de inversión de larga duración.

Esto encaja con la estrategia de inversión más amplia seguida por grandes inversionistas institucionales que buscan activos capaces de generar rendimientos durante muchos años. El auge de la IA podría, por tanto, crear un puente entre Silicon Valley y la inversión tradicional en infraestructura: las empresas tecnológicas aportan la demanda, los inversionistas en infraestructura aportan el capital y las empresas energéticas aportan la electricidad.

La red eléctrica enfrenta un nuevo desafío

Las redes eléctricas no fueron diseñadas originalmente alrededor de grupos de enormes centros de datos de IA. La demanda eléctrica tradicional estaba distribuida entre hogares, oficinas, fábricas e instalaciones comerciales. En cambio, los centros de datos de IA crean una demanda extremadamente concentrada. Una sola instalación grande puede requerir cientos de megavatios, mientras que los futuros campus de IA podrían requerir incluso más.

Esto plantea desafíos para las empresas de servicios públicos. Deben determinar dónde construir nueva generación, cómo llegará la electricidad a los centros de datos y cómo puede mantenerse estable la red a medida que aumenta la demanda. La infraestructura de transmisión puede tardar años en planificarse, obtener permisos y construirse, lo que crea una posible desalineación entre la velocidad del desarrollo de la IA y la velocidad del desarrollo de la infraestructura energética.

La energía nuclear vuelve a la conversación

El crecimiento de la IA también ha reavivado el interés en la energía nuclear. Las plantas nucleares pueden proporcionar grandes cantidades de electricidad las 24 horas del día sin depender de las condiciones climáticas. Esa confiabilidad resulta atractiva para los operadores de centros de datos que necesitan energía continua.

Varias empresas tecnológicas han pasado de la exploración a acuerdos concretos. En 2024, Microsoft anunció un acuerdo de compra de energía con Constellation Energy para reiniciar la planta nuclear Three Mile Island Unit 1, mientras que Amazon informó inversiones en proyectos de reactores modulares pequeños con empresas como X-energy. Google anunció por separado un acuerdo con Kairos Power para comprar electricidad de reactores modulares pequeños. Los reactores modulares pequeños también han atraído una atención más amplia como una posible fuente futura de energía para grandes instalaciones industriales. Sin embargo, los proyectos nucleares suelen enfrentar largos plazos de desarrollo, importantes requerimientos de capital y obstáculos regulatorios.

Para la expansión inmediata de la IA, las empresas pueden necesitar depender de una combinación de plantas nucleares existentes, gas natural, generación renovable, almacenamiento en baterías y mejoras de la red.

El gas natural podría beneficiarse de la demanda de IA

El auge energético de la IA también podría fortalecer la demanda de gas natural. Las plantas de gas natural pueden proporcionar electricidad despachable y, a menudo, pueden desarrollarse más rápido que los grandes proyectos nucleares, lo que las hace atractivas para regiones que buscan respaldar una demanda eléctrica de rápido crecimiento.

Sin embargo, una mayor dependencia del gas natural abre otro debate sobre emisiones y política climática. La industria de la IA podría enfrentar así un difícil acto de equilibrio. Las empresas quieren electricidad confiable y asequible, pero los inversionistas y los responsables de política pública también están cada vez más enfocados en las emisiones de carbono. El resultado podría ser una matriz energética más diversificada que incluya gas natural, energía nuclear, energía renovable y tecnologías emergentes.

La energía renovable también tiene un papel

La energía renovable seguirá siendo una parte importante de la discusión sobre infraestructura de IA. La generación solar y eólica puede proporcionar grandes cantidades de electricidad a un costo relativamente bajo. El desafío es que los centros de datos de IA suelen requerir energía confiable durante todo el día. La generación solar varía a lo largo del día, mientras que la producción eólica puede fluctuar según las condiciones meteorológicas.

Eso significa que la energía renovable podría necesitar combinarse con almacenamiento de energía, conectividad de red u otras fuentes firmes de electricidad. Algunas empresas tecnológicas ya están firmando acuerdos de energía renovable a largo plazo para respaldar su creciente consumo eléctrico.

La eficiencia podría cambiar la ecuación

La cantidad de electricidad que requiere la IA no es fija. Las mejoras tecnológicas podrían reducir de forma significativa la energía necesaria para tareas individuales de IA. Procesadores más eficientes, mejor software, sistemas de enfriamiento mejorados y avances en la arquitectura de los modelos podrían reducir el consumo eléctrico.

Al mismo tiempo, las mejoras en eficiencia podrían fomentar un mayor uso de la IA, un fenómeno que a veces se describe como efecto rebote. Si la IA se vuelve más barata y eficiente, las empresas podrían usarla con mayor frecuencia, compensando potencialmente parte del ahorro energético. Por tanto, las mejoras en eficiencia pueden reducir la cantidad de electricidad requerida por tarea de IA sin necesariamente reducir la demanda total de electricidad.

La economía de la IA se está volviendo física

Una de las implicaciones más importantes del debate energético es que la inteligencia artificial ya no es un fenómeno puramente digital. La IA puede entregarse mediante software, pero la infraestructura que la respalda es física. Requiere edificios, electricidad, sistemas de enfriamiento, redes de fibra óptica y fábricas de semiconductores.

Esto significa que el futuro de la IA dependerá en parte de industrias que tradicionalmente tuvieron poca conexión con el desarrollo de software. Las empresas energéticas podrían volverse cada vez más importantes para los inversionistas tecnológicos. Las constructoras podrían beneficiarse de la expansión de los centros de datos. Los fabricantes de equipos podrían ver un aumento de la demanda de sistemas eléctricos y tecnología de enfriamiento. Los fondos de infraestructura podrían financiar nuevas instalaciones. La economía de la IA, por tanto, se está expandiendo hacia la economía física.

Los inversionistas observan el comercio de energía de la IA

Los crecientes requerimientos eléctricos de la IA están creando un nuevo tema de inversión. Los inversionistas están mirando cada vez más allá de las empresas que desarrollan modelos y chips de IA, y también analizan a las compañías que proporcionan la infraestructura necesaria para operar esos sistemas.

Las empresas de servicios públicos podrían beneficiarse del aumento del consumo eléctrico. Los generadores de energía podrían beneficiarse de contratos de largo plazo. Los operadores de centros de datos podrían ganar con la fuerte demanda de capacidad de cómputo. Los inversionistas en infraestructura podrían participar en la financiación de proyectos a gran escala. El resultado es un ecosistema de inversión en IA más amplio.

Una posible limitación para el crecimiento de la IA

Si la infraestructura eléctrica no se expande lo suficientemente rápido, la disponibilidad de energía podría convertirse en una restricción para el desarrollo de la IA. Las empresas pueden tener el capital para comprar chips y construir centros de datos, pero aun así enfrentar retrasos porque no pueden asegurar suficiente energía.

Esto podría influir en dónde se construyen las futuras instalaciones de IA. Las regiones con exceso de generación eléctrica podrían volverse cada vez más atractivas. Los países con procesos de permisos más rápidos también podrían obtener una ventaja. En Estados Unidos, la capacidad de ampliar la generación y la transmisión eléctrica podría convertirse en un factor importante para mantener el liderazgo tecnológico.

La competencia por la electricidad podría aumentar

Los centros de datos de IA no serán la única fuente de crecimiento de la demanda de electricidad. Los vehículos eléctricos, la manufactura, la electrificación industrial y otras tecnologías también están aumentando el consumo eléctrico. Esto podría generar competencia por la energía disponible.

Las empresas de servicios públicos pueden necesitar equilibrar las necesidades de los centros de datos con las de clientes residenciales e industriales. Eso podría generar debates políticos sobre los precios de la electricidad y la inversión en infraestructura. La cuestión de quién paga la expansión de la red podría volverse especialmente importante.

La IA podría remodelar la industria energética

La relación entre IA y energía podría terminar siendo mutuamente reforzante. Las empresas de IA necesitan electricidad y las empresas energéticas pueden usar IA para mejorar sus operaciones. La inteligencia artificial puede ayudar a las empresas de servicios públicos a pronosticar la demanda eléctrica, gestionar la generación renovable, optimizar plantas de energía e identificar problemas de mantenimiento.

Por tanto, la IA podría aumentar simultáneamente la demanda de electricidad y ayudar a la industria energética a operar con mayor eficiencia. La tecnología podría convertirse tanto en un gran consumidor de energía como en una herramienta importante para mejorar el sistema eléctrico.

El panorama general

La advertencia de Larry Fink sobre los enormes requerimientos de energía asociados con la inteligencia artificial destaca uno de los desafíos más importantes que enfrenta la industria tecnológica. La revolución de la IA requerirá mucho más que mejores modelos y chips más rápidos. Requerirá una enorme infraestructura física capaz de respaldar sistemas de cómputo cada vez más potentes.

Los centros de datos necesitarán electricidad. Los sistemas eléctricos necesitarán nueva capacidad de generación y transmisión. Los inversionistas deberán aportar capital. Los gobiernos deberán acelerar los permisos y el desarrollo de infraestructura. Y las empresas tecnológicas deberán encontrar formas de hacer que los sistemas de IA sean cada vez más eficientes en el uso de energía.

La magnitud del desafío es enorme, pero también lo es la oportunidad económica potencial. BlackRock y otros grandes inversionistas ya están tratando la infraestructura de IA como un tema central de inversión a largo plazo. Las iniciativas previas de infraestructura de la firma han subrayado la creciente importancia de los centros de datos y los enormes requerimientos de capital asociados con el despliegue de la IA.

Para la industria tecnológica, la siguiente fase de la carrera de la IA podría estar determinada no solo por quién construye los modelos más avanzados, sino también por quién puede asegurar la electricidad necesaria para operarlos. A medida que la IA continúa expandiéndose hacia empresas, aplicaciones de consumo y servicios gubernamentales, la energía podría convertirse en uno de los recursos estratégicos más importantes en la carrera tecnológica global.

Las empresas y los países capaces de construir infraestructura eléctrica confiable, asequible y escalable podrían tener, en última instancia, una ventaja significativa para determinar con qué rapidez puede desarrollarse la inteligencia artificial.

Fuente: Hokanews