La burbuja energética de la IA: por qué las previsiones de los centros de datos podrían ser un farol

Durante el último medio año solo oímos que la inteligencia artificial devorará toda la electricidad del planeta. Sam Altman busca miles de millones para chips y reactores, Microsoft reactiva Three Mile Island y las compañías eléctricas de todo Estados Unidos se frotan las manos ante una lluvia de oro. Pero ¿y si todo este pánico por la escasez de capacidad es solo otro relato recalentado, detrás del cual está el deseo de las corporaciones de asegurarse presupuestos durante décadas?

Gregg Orrill, analista de AEGIS Hedging, decidió dejar de lado las presentaciones de marketing y limitarse a hacer números. Su conclusión es un jarro de agua fría para la industria: las empresas energéticas planean construir el doble de capacidad de la que los centros de datos necesitarán realmente.

Recordemos cómo hemos llegado hasta aquí. Hace apenas dos años, el sector de servicios públicos era el rincón más aburrido del mercado. Las acciones subían despacio, los dividendos se pagaban con puntualidad y la demanda de energía en Estados Unidos apenas había cambiado en décadas.

Pero llegó ChatGPT y, de repente, resultó que entrenar cada nuevo modelo exige exponencialmente más electricidad. Las grandes tecnológicas empezaron a pelearse, literalmente, por el derecho a conectarse a la red. Como resultado, las previsiones de consumo se dispararon.

Las eléctricas, poco acostumbradas a tanta atención, revisaron deprisa sus planes de inversión y destinaron miles de millones de dólares a nuevas subestaciones y líneas de transmisión. Pero justo ahí está el error sistémico que señala Orrill. Por perseguir la tendencia, el sector empezó a extrapolar la demanda máxima hasta el infinito, ignorando las leyes básicas de la eficiencia y de la corrección del mercado.

El problema es que las previsiones actuales parten de la hipótesis de que cada proyecto de centro de datos anunciado se ejecutará por completo y consumirá energía al 100 % de su capacidad las 24 horas. En la realidad vemos una enorme brecha entre las solicitudes de conexión y la construcción efectiva. Muchas startups reservan capacidad «por si acaso», por miedo a la escasez, y con ello crean la ilusión de falta del recurso.

Es un ejemplo clásico del «efecto látigo» en la cadena de suministro: una pequeña oscilación de la demanda al final de la cadena (las ganas de entrenar un modelo) provoca distorsiones colosales entre los proveedores de materias primas e infraestructura. Si al menos un tercio de estos proyectos no se materializa, las empresas energéticas se quedarán con activos excedentes que, en última instancia, pagarán los consumidores comunes con subidas de tarifas.

Además, la industria de la IA atraviesa ahora una fase de búsqueda desenfrenada de eficiencia. Los desarrolladores de algoritmos saben que inflar sin fin los parámetros de los modelos no lleva a ninguna parte. Surgen métodos de entrenamiento que requieren muchas veces menos energía, y los chips de nueva generación son cada vez más eficientes.

Si mañana OpenAI o Anthropic encuentran la forma de entrenar modelos un 30 % más eficientemente, toda la estrategia de inversión de los gigantes eléctricos irá a la papelera. Ya vimos algo parecido a principios de la década de 2000, cuando el mundo tendía cable de fibra óptica a la espera del auge de internet. Se construyó tanta infraestructura que buena parte quedó sin usar durante años, y las empresas tendedoras quebraron en masa.

La historia suele repetirse, solo que ahora, en lugar de cables, tenemos transformadores gigantes y reactores nucleares.

La situación se complica porque reguladores y políticos han abrazado con entusiasmo el tema de la «soberanía energética para la IA». Bajo esa bandera es mucho más fácil aprobar obras gigantescas y subvencionar centrales viejas que iban a cerrarse. Pero cuando se asiente el polvo, puede resultar que hemos construido infraestructura para un mundo que no existe.

Los inversores deberían examinar con más atención hasta qué punto están justificados los apetitos de las eléctricas. Por ahora el mercado cree en el crecimiento infinito, pero el primer informe trimestral de un gran proveedor de nube que muestre una desaceleración del gasto de capital puede desatar una reacción en cadena. Y entonces se verá que el analista solitario tenía razón y que el resto del mercado corría tras un objeto brillante.

La cuestión clave: ¿no estaremos confundiendo la demanda real con compras de pánico por adelantado, y quién pagará las facturas de los megavatios ocupados en vano cuando el bombo de la IA por fin se apague? No text, no dates, no watermarks, no labels on the image.