La inteligencia artificial dispara el consumo eléctrico y pone a prueba el papel del coche eléctrico
El crecimiento de los servicios de inteligencia artificial generativa está abriendo un nuevo frente para el sistema energético. Plataformas como ChatGPT ya superan los 900 millones de usuarios semanales y su funcionamiento exige una cantidad de electricidad que, según las estimaciones disponibles, alcanza los 17.300 millones de kWh.
La cifra equivale aproximadamente al consumo acumulado de grandes áreas metropolitanas durante varios meses. En términos comparativos, se aproxima al gasto eléctrico de ciudades como Madrid o Nueva York en un periodo de siete meses. Más allá del impacto ambiental, este aumento plantea una cuestión estratégica: ¿podrán las redes eléctricas asumir a la vez la expansión de la inteligencia artificial, la electrificación del transporte y el crecimiento de otros servicios digitales?
Los centros de datos concentran la nueva demanda
La inteligencia artificial no consume energía únicamente cuando una persona escribe una pregunta. Cada consulta activa una compleja infraestructura de servidores que debe procesar texto, imágenes, audio o vídeo en tiempo real. A ello se suma la electricidad necesaria para entrenar los modelos, almacenar datos y mantener refrigerados los centros de datos.
Estos complejos funcionan de forma continua y requieren un suministro estable. La refrigeración es uno de sus principales costes energéticos, especialmente en instalaciones de gran tamaño. Cuando aumenta el número de usuarios o se incorporan funciones más avanzadas, también crece la potencia necesaria para responder a las peticiones.
La expansión de la IA está impulsando la construcción de nuevos centros de datos en distintos países. El problema es que estas instalaciones no siempre se ubican cerca de zonas con abundante generación renovable o con redes preparadas para soportar grandes cargas. Como consecuencia, pueden ser necesarias nuevas líneas, subestaciones y plantas de generación.
Una presión adicional para redes ya exigidas
La demanda eléctrica mundial ya afronta varios procesos simultáneos: la electrificación de la movilidad, el uso creciente de bombas de calor, la producción de hidrógeno y la digitalización de la industria. La inteligencia artificial añade una carga especialmente relevante por su concentración geográfica y por su funcionamiento permanente.
El reto no consiste solo en generar más electricidad. También es necesario garantizar que la energía esté disponible en el momento y el lugar adecuados. Una red puede contar con suficiente producción anual y, aun así, sufrir problemas durante determinadas horas si coinciden una elevada demanda, poca generación renovable y limitaciones de transporte.
Por ese motivo, los operadores del sistema estudian fórmulas para flexibilizar el consumo de los centros de datos. Algunas tareas, como el entrenamiento de modelos, pueden programarse en periodos de menor demanda. Sin embargo, las respuestas de los asistentes digitales deben ofrecerse prácticamente al instante, lo que limita la capacidad de trasladar su consumo a otras horas.
El coche eléctrico como batería de la red
En este escenario, el vehículo eléctrico puede adquirir un papel que va más allá de sustituir a los motores de combustión. La tecnología de carga bidireccional permite que la batería de un coche devuelva electricidad a una vivienda o, en algunos casos, a la red general. Este sistema se conoce como vehicle-to-grid o V2G.
Si millones de vehículos permanecen aparcados durante buena parte del día, sus baterías podrían utilizarse para almacenar energía solar o eólica y liberarla cuando aumente el consumo. También ayudarían a reducir los picos de demanda y a estabilizar la frecuencia de la red.
No obstante, el coche eléctrico no es una solución automática. Para que funcione como sistema de almacenamiento distribuido hacen falta cargadores bidireccionales, acuerdos con las compañías eléctricas, contadores inteligentes y tarifas que compensen al propietario. Además, el uso frecuente de la batería puede influir en su degradación, aunque una gestión adecuada permitiría limitar ese efecto.
La competencia por la electricidad renovable
La llegada de grandes consumidores puede favorecer la instalación de nuevas plantas solares y eólicas, pero también puede aumentar la competencia por una energía limpia todavía limitada. Si la demanda de los centros de datos crece más deprisa que la capacidad renovable, parte de la electricidad adicional podría cubrirse con gas u otras fuentes convencionales.
Por eso, el impacto real de la inteligencia artificial dependerá de cómo se alimente esa infraestructura. Un centro de datos conectado a una red con una elevada presencia de renovables tendrá una huella distinta a la de otro que opere principalmente con combustibles fósiles. La eficiencia de los modelos y la optimización del hardware también serán determinantes.
Más eficiencia y planificación energética
La respuesta pasa por combinar varias medidas: modelos que necesiten menos capacidad de cálculo, procesadores más eficientes, sistemas de refrigeración avanzados y una mejor planificación de los centros de datos. También será fundamental coordinar su crecimiento con la ampliación de las redes eléctricas.
El coche eléctrico puede contribuir a ese equilibrio, pero no debería convertirse en el único respaldo de un sistema sometido a una demanda creciente. La movilidad eléctrica, la inteligencia artificial y el resto de los servicios digitales tendrán que desarrollarse dentro de una estrategia común.
Con cientos de millones de usuarios y un consumo energético de esta magnitud, la IA ya no es solo una cuestión tecnológica. Su expansión afecta a la planificación de las infraestructuras, al precio de la electricidad y a los objetivos climáticos. El desafío será conseguir que el progreso digital no avance más rápido que la capacidad de la red para sostenerlo.
