A medida que se expande la computación a hiperescala, la oposición pública a los centros de datos se ha vinculado estrechamente con la preocupación de que aumenten las facturas de servicios públicos. Una encuesta de YouGov realizada el año pasado encontró que, entre 1,000 estadounidenses consultados, más de dos tercios esperaban que los precios de la electricidad subieran si se construía un centro de datos en su zona. A principios de este año, Goldman Sachs proyectó que el despliegue de infraestructura de IA elevaría los costos de electricidad en 6% entre 2026 y 2027, seguido de un aumento adicional de 3% para 2028.

Sin embargo, un reciente documento de trabajo del Electric Power Research Institute complica la relación que se da por supuesta entre el auge de la IA y las facturas eléctricas de los hogares. La investigación encontró que, al menos hasta 2024, las operaciones de los centros de datos habían ido en contra de las preocupaciones de los consumidores y estaban asociadas con menores costos minoristas de electricidad. Utilizando datos de la Federal Energy Regulatory Commission (FERC) y datos de ingresos minoristas de la U.S. Energy Information Administration de 2015 a 2024, los investigadores identificaron una relación causal entre la demanda de los centros de datos y los precios de la electricidad: por cada duplicación de la capacidad de los centros de datos, los precios minoristas promedio de la electricidad cayeron 3.5%. A nivel estatal, la disminución fue de alrededor de 6%.

Gran parte de esta relación puede explicarse por las economías de escala, un punto clave porque las empresas eléctricas deben recuperar el costo de la infraestructura de generación, transmisión y distribución mediante las facturas de los clientes.

“Electricity markets are different than a lot of markets that they interact with,” dijo a Fortune Asa Watten, coautor del estudio e investigador de EPRI.

A diferencia de los mercados de la soya o la gasolina, donde los precios están vinculados al costo de producción, los precios de la electricidad se basan en la recuperación de costos, o en la cantidad de electricidad consumida. Cuando los costos fijos se distribuyen entre más consumidores y más kilovatios-hora —la unidad estándar de energía—, el mayor volumen de kilovatios-hora reparte esos costos fijos de forma más amplia, lo que reduce los precios. El mayor uso de los centros de datos también eleva la carga, lo que incorpora más generadores a la red, muchos de los cuales se están volviendo más eficientes en términos energéticos.

Sin embargo, no está garantizado que ese patrón continúe. Si se revierte, el cambio podría señalar un desafío más amplio para el futuro de la infraestructura de IA: si la red se expande a un ritmo que coincida con el uso real de electricidad. PJM, el mayor operador de red eléctrica de Estados Unidos, proyectó en un informe esta semana que un aumento de $6.3 mil millones en los costos eléctricos de los consumidores durante los próximos tres años puede atribuirse en su mayor parte a la creciente demanda de energía de los centros de datos. El crecimiento en la construcción de centros de datos, que se espera alcance $7 billones en gasto para 2030, ya está correlacionado con mayores costos de electricidad. En Virginia, el estado con más centros de datos, los precios residenciales de la electricidad aumentaron más de 13% durante el último año, según datos de la U.S. Energy Information Administration.

¿Qué determinará la relación futura entre los centros de datos y los costos de electricidad?

Watten dijo que el mayor determinante de los precios futuros de la electricidad será si la rápida expansión de la IA genera el nivel de demanda que desarrolladores y empresas de servicios públicos esperan.

“If the grid builds capacity, expecting a lot of demand from data centers, and that doesn’t show up, that could be a clear story of how data centers could increase prices in the future in a way that they did not do in the past,” dijo.

Se espera que los centros de datos impliquen costos fijos sustanciales. Si los clientes para esas instalaciones no se materializan, “then your denominator is less than you thought it would be,” continuó Watten. “You’re spreading those fixed costs amongst fewer people. It’s the opposite of what we want to be doing, so that could increase prices.”

La discusión se produce en medio de un debate más amplio sobre si la IA está en una burbuja y cuándo podría estallar. Algunas señales sugieren que los inversionistas se están volviendo más escépticos sobre el retorno de corto plazo de la tecnología. El jueves, las acciones de Tesla y Alphabet cayeron después de que ambas compañías anunciaran aumentos en sus gastos de capital en IA.

En un episodio del podcast All-In esta semana, el inversionista multimillonario Mark Cuban advirtió que “a lot of data centers…are going to be turned into pickleball courts.” Cuban dijo que los hiperescaladores tienen razón al asumir que la adopción de la IA seguirá aumentando, pero sostuvo que la IA será más barata de usar a medida que mejore la eficiencia energética, lo que significa que quizá no sea necesaria toda la capacidad de centros de datos que se está construyendo actualmente.

Watten dijo que también hay una interpretación más optimista. Señaló que no le gusta especular sobre el futuro de la IA ni sobre lo que eso significa para la expansión de los centros de datos, pero agregó que, en general, la energía seguirá volviéndose más eficiente. La electrificación —incluidos más vehículos eléctricos y bombas de calor eléctricas, además del crecimiento de los centros de datos— podría seguir reduciendo los costos energéticos de los hogares de una manera que no dependa de un auge de la IA.

“This clearly efficiency-increasing thing or total budget-reducing thing could have positive spillovers to your neighbors,” dijo Watten, “such that more electric cars means that if done well, prices are also going down—or at least not going up.”

Esta historia fue publicada originalmente en Fortune.com: https://fortune.com/2026/07/26/data-centers-electricity-costs-cheaper-7billion-buildout-ai-demand/