El cofundador de Ethereum, Vitalik Buterin, recurrió a X el 17 de octubre de 2026 con una comparación lado a lado de la economía de la electricidad, contrastando cómo se gasta el dinero en la minería de Bitcoin frente a la inferencia de IA. Su observación central es directa: los costos de la minería de Bitcoin se dividen entre hardware y electricidad, mientras que el gasto en inferencia de IA se concentra casi por completo en el hardware.

Las cifras detrás de la división

Estimaciones citadas en la comparación ubican el costo de minar un Bitcoin en unos $93,700. De ese total, aproximadamente $37,600, o 40%, corresponde a gasto de capital en cómputo: el costo inicial de adquirir equipos de minería. La electricidad representa cerca de $40,600, o 43.3%. Dicho de otro modo, la factura de los equipos y la del suministro eléctrico que los hace funcionar están casi empatadas.

La inferencia de IA presenta un panorama marcadamente distinto. La inferencia es la etapa en la que un modelo entrenado responde preguntas, genera imágenes o escribe código para los usuarios. El costo estimado ahí ronda los $26,260 por año de GPU, con el gasto de capital en cómputo representando unos $19,900, o 76% del total. La electricidad queda entre $1,050 y $1,260, apenas entre 4% y 4.8%. Para un operador de IA, la factura de la luz es más un error de redondeo que una preocupación estratégica.

La brecha se amplía a nivel de instalaciones. Construir y operar un sitio de minería de Bitcoin se estima entre $700,000 y $1 millón por megavatio, mientras que la infraestructura de IA ronda los $20 millones por megavatio.

Por qué la estructura de costos importa más que el total

El análisis de Buterin se centra en cómo se componen los costos, no en qué sector gasta más o consume más energía en total. No intenta equiparar el gasto absoluto ni el consumo total de energía entre las dos industrias.

Esa composición también determina qué palancas puede accionar cada industria: los mineros pueden buscar energía más barata, mientras que las principales eficiencias de los operadores de IA provienen de extraer más rendimiento del hardware que ya pagaron.

Los mineros de Bitcoin siguen siendo muy sensibles a los costos continuos de energía, ya que la electricidad representa una porción tan grande de lo que cuesta producir cada moneda. Esa sensibilidad ha moldeado durante mucho tiempo dónde se instalan las operaciones de minería, con sitios que gravitan hacia fuentes de energía de bajo costo. La economía de los operadores de IA, en cambio, depende de la eficiencia y utilización del hardware: cuánto trabajo útil realiza cada costosa GPU a lo largo de su vida útil.

Antecedentes: dos industrias persiguiendo la misma energía

La minería de Bitcoin y los centros de datos de IA compiten cada vez más por los mismos recursos: conexiones a la red eléctrica, energía barata y espacio físico.

La minería se construye alrededor de un sistema de prueba de trabajo en el que las máquinas compiten por resolver acertos, y el ganador recibe Bitcoin recién emitido. La electricidad es un insumo estructural de ese proceso, lo que ayuda a explicar por qué representa una porción tan grande de la estimación de costos.

Ethereum, la red que Buterin cofundó, abandonó la prueba de trabajo hace años, migrando a prueba de participación en septiembre de 2022. Cuando opina sobre la economía energética de Bitcoin, habla como alguien cuya propia cadena ya no paga esa factura.

La inferencia de IA, por su parte, depende de chips especializados. Esos chips son costosos, y los centros de datos que los alojan son mucho más caros de construir por megavatio, como muestran las estimaciones a nivel de instalaciones.

Implicaciones para mineros y operadores

Con la electricidad representando más del 40% del costo de minar una moneda, los mineros con acceso a energía barata y estable tienen una ventaja estructural, mientras que quienes están expuestos a mercados eléctricos volátiles enfrentan un riesgo real de margen.

Algunos mineros podrían explorar reconvertir su infraestructura para aplicaciones de IA, donde la eficiencia de capital puede ser mayor. Las estimaciones, sin embargo, subrayan la escala de dicho cambio: los sitios de minería cuestan entre $700,000 y $1 millón por megavatio, mientras que la infraestructura de IA ronda los $20 millones por megavatio. Un minero que se oriente hacia la IA asumiría un compromiso de capital radicalmente distinto, cambiando el riesgo eléctrico por riesgo de hardware y utilización.

Del lado de la IA, con la electricidad en aproximadamente 4% a 4.8% de los costos de inferencia, la presión recae en mantener las GPU ocupadas y eficientes, ya que el hardware inactivo que carga $19,900 al año en gasto de capital es un activo costoso de dejar sin uso. Para quienes siguen ambos sectores, los precios de la energía y las tasas de utilización de GPU son las cifras que se derivan más directamente de esta división de costos.