La inteligencia artificial (IA) no solo transforma la tecnología; También ha cambiado significativamente el sector energético global. Según el último informe de la Agencia Internacional de Energía (IEA), el rápido crecimiento de la IA, particularmente en los centros de datos, está causando un aumento significativo en la demanda de electricidad. Al mismo tiempo, la IA también ofrece oportunidades para que el sector energético se vuelva más eficiente, sostenible y resistente. Se espera que este cambio transforme significativamente la forma en que generamos, consumimos y gestionamos la electricidad.
Las crecientes demandas de electricidad de la IA
Uno de los impactos más inmediatos es tener en el consumo global de electricidad es el crecimiento de los centros de datos. Estas instalaciones, que proporcionan la potencia computacional necesaria para ejecutar modelos de IA, ya son importantes consumidores de electricidad. A medida que las tecnologías de IA se vuelven más poderosas y extendidas, se espera que la demanda de energía informática, y la energía requerida para apoyarla, aumente significativamente. Según el informe, se prevé que el consumo de electricidad de los centros de datos exceda el 945 TWH para 2030, más del doble de los niveles observados en 2024. Este aumento es impulsado principalmente por la creciente demanda de modelos de IA que requieren computación de alto rendimiento, particularmente aquellos que usan servidores acelerados.
Actualmente, los centros de datos consumen alrededor del 1.5% de la electricidad global. Sin embargo, se espera que su parte de la demanda de electricidad global crezca significativamente durante la próxima década. Esto se debe principalmente a la dependencia de la IA en hardware especializado como GPU y servidores acelerados. La naturaleza intensiva en energía de la IA desempeñará un papel clave en la determinación del futuro del consumo de electricidad.
Variaciones regionales en el impacto energético de la IA
El consumo de electricidad de los centros de datos no se distribuye uniformemente en todo el mundo. Estados Unidos, China y Europa representan la mayor parte de la demanda de electricidad del Centro de Datos Globales. En los Estados Unidos, se espera que los centros de datos contribuyan a casi la mitad del crecimiento de la demanda de electricidad del país para 2030. Mientras tanto, las economías emergentes como el sudeste asiático e India están experimentando un desarrollo rápido de los centros de datos, aunque su crecimiento de la demanda sigue siendo más bajo en comparación con los países desarrollados.
Esta concentración de centros de datos plantea desafíos únicos para las redes eléctricas, especialmente en regiones donde la infraestructura ya está bajo tensión. Las altas demandas de energía de estos centros pueden conducir a la congestión de la red y retrasos en la conexión a la cuadrícula. Por ejemplo, los proyectos de centros de datos en los Estados Unidos han enfrentado largos tiempos de espera debido a la capacidad limitada de la red, un problema que podría empeorar sin una planificación adecuada.
Estrategias para satisfacer las crecientes demandas de energía de la IA
El informe de la AIE sugiere varias estrategias para satisfacer las crecientes demandas de electricidad de la IA al tiempo que garantiza la confiabilidad de la red. Una estrategia clave es diversificar fuentes de energía. Si bien la energía renovable desempeñará un papel central en la satisfacción de la mayor demanda de los centros de datos, otras fuentes como el gas natural, la energía nuclear y las tecnologías emergentes como los reactores modulares (SMR) también contribuirán.
Se espera que las energías renovables proporcionen casi la mitad del crecimiento global de la demanda del centro de datos para 2035, debido a su competitividad económica y plazos de desarrollo más rápidos. Sin embargo, equilibrar la naturaleza intermitente de la energía renovable con la demanda constante de los centros de datos requerirá soluciones robustas de almacenamiento de energía y gestión flexible de la red. Además, la IA en sí misma puede desempeñar un papel en la mejora de la eficiencia energética, ayudando a optimizar las operaciones de la planta de energía y mejorar el manejo de la red.
El papel de IA en la optimización del sector energético
La IA también es una herramienta poderosa para optimizar los sistemas de energía. Puede mejorar la producción de energía, reducir los costos operativos y mejorar la integración de la energía renovable en las redes existentes. Al utilizar la IA para el monitoreo en tiempo real, el mantenimiento predictivo y la optimización de la red, las compañías de energía pueden aumentar la eficiencia y reducir las emisiones. La AIE estima que la adopción generalizada de IA podría ahorrar hasta $ 110 mil millones anuales en el sector de electricidad para 2035. El informe de la AIE también destaca varias aplicaciones clave de cómo la IA puede mejorar la eficiencia de la demanda y la oferta en el sector energético:
- Pronosticar la oferta y la demanda: La IA mejora la capacidad de predecir la disponibilidad de energía renovable, lo cual es esencial para integrar fuentes variables en la red. Por ejemplo, la IA basada en la red neuronal de Google ha aumentado el valor financiero de la energía eólica en un 20% a través de pronósticos precisos de 36 horas. Esto permite a los servicios públicos equilibrar mejor la oferta y la demanda, reduciendo la dependencia de las copias de seguridad de combustibles fósiles.
- Mantenimiento predictivo: AI monitorea la infraestructura energética, como las líneas eléctricas y las turbinas, para predecir fallas antes de conducir a interrupciones. E.ON redujo las interrupciones hasta un 30% usando el aprendizaje automático para cables de voltaje medio, y ENEL logró una reducción del 15% con los sistemas de IA basados en sensores.
- Gestión de la cuadrícula: AI procesa datos de sensores y medidores inteligentes para optimizar el flujo de energía, especialmente en el nivel de distribución. Esto garantiza operaciones de cuadrícula estables y eficientes, incluso cuando el número de dispositivos conectados a la red continúa creciendo.
- Respuesta a la demanda: La IA permite un mejor pronóstico de los precios de la electricidad y los modelos de precios dinámicos, alentando a los consumidores a cambiar el uso a tiempos de extracción. Esto reduce la tensión de la red y reduce los costos tanto para los servicios públicos como para los consumidores.
- Servicios al consumidor: AI mejora la experiencia del cliente a través de aplicaciones y chatbots, mejorando la facturación y la gestión de la energía. Empresas como Octopus Energy y Oracle Utilities son ejemplos principales de esta innovación.
Además, la IA puede ayudar a disminuir el consumo de energía al mejorar la eficiencia de los procesos intensivos en energía, como la generación de energía y la transmisión. A medida que el sector energético se vuelve más digitalizado, la IA desempeñará un papel crucial en el equilibrio de la oferta y la demanda.
Los desafíos y el camino a seguir
Si bien la integración de la IA en el sector energético es muy prometedora, todavía existen incertidumbres. La velocidad de la adopción de la IA, los avances en la eficiencia de hardware de IA y la capacidad de los sectores de energía para satisfacer la creciente demanda son factores que podrían influir en el consumo de electricidad futuro. El informe de la IEA describe varios escenarios, con la proyección más optimista que indica un aumento de la demanda de más del 45% más allá de las expectativas actuales.
Para garantizar que el crecimiento de la IA no supere la capacidad del sector energético, los países deberán concentrarse en mejorar la infraestructura de la red, promover las operaciones flexibles de los centros de datos y garantizar que la producción de energía pueda satisfacer las necesidades evolucionarias de la IA. La colaboración entre los sectores de energía y tecnología, junto con la planificación estratégica de políticas, será esencial para gestionar los riesgos y utilizar el potencial de IA en el sector energético.
El resultado final
La IA está cambiando significativamente el sector eléctrico global. Si bien su creciente demanda de energía en los centros de datos crea desafíos, también ofrece las oportunidades del sector energético para evolucionar y mejorar la eficiencia. Al utilizar la IA para mejorar el uso de energía y diversificar las fuentes de energía, podemos satisfacer las crecientes necesidades de energía de la IA de manera sostenible. El sector energético debe adaptarse rápidamente para apoyar el rápido crecimiento de la IA mientras usa IA para mejorar los sistemas de energía. Durante la próxima década, podemos esperar cambios importantes en la forma en que se genera, distribuye y consume electricidad, impulsado por la intersección de la IA y la economía digital.
