Las empresas de servicios públicos estadounidenses están depositando sus esperanzas a corto plazo en soluciones de “respuesta a la demanda”, que implican solicitar a las compañías que reduzcan su actividad durante los momentos de mayor consumo energético. Sin embargo, el auge de la inteligencia artificial (IA) plantea nuevos desafíos a la red eléctrica.
La construcción de modelos de IA requiere que los centros de datos operen a plena capacidad durante los llamados “entrenamientos”, procesos en los que se alimentan con grandes cantidades de datos para mejorar su precisión. Este incremento en la demanda de energía puede coincidir con los picos de consumo de otros usuarios, incluidos los hogares, aumentando el riesgo de apagones.
Empresas como OpenAI han solicitado a los reguladores estadounidenses que agilicen las solicitudes de conexión para centros de datos flexibles, argumentando que esto ayudaría a “reducir los costos” para todos los usuarios. Daniel Eggers, vicepresidente ejecutivo de Constellation, una empresa que suministra energía a 2 millones de hogares y negocios en EE. UU., señaló la necesidad de “ser más inteligentes en el uso de la capacidad no utilizada de la red”.
Investigadores de la Universidad de Duke han calculado que, si los operadores de centros de datos pudieran restringir su consumo un 0,25% del tiempo, la red podría acomodar aproximadamente 76 GW de demanda adicional. No obstante, advierten que esto no elimina la necesidad de construir nueva capacidad.
Brandon Oyer, responsable de energía y agua para las Américas en Amazon Web Services, indicó que su empresa podría tolerar algunas restricciones temporales, pero no considera una “inversión inteligente” mantenerlas de forma prolongada. “Algunos clientes podrían tolerarlo, otros no. Será una decisión muy matizada”, afirmó.
Un futuro incierto
La principal preocupación de las grandes empresas tecnológicas (los llamados “hyperscalers”) es que estas medidas paliativas podrían no ser suficientes para alimentar los centros de datos que se pondrán en marcha en los próximos años. En este escenario, muchos proyectos podrían volverse inviables debido a la imposibilidad de cumplir con sus compromisos contractuales, mientras que otros tendrían que esperar a que se realicen mejoras en la red eléctrica y se construya nueva capacidad de generación.
En una carrera entre potencias mundiales, la infraestructura eléctrica obsoleta y la falta de capacidad adecuada podrían frenar el desarrollo de la IA durante décadas. Para algunos, esta situación atenúa las preocupaciones sobre una posible sobreinversión en infraestructura. Sin embargo, para las empresas tecnológicas y la administración Trump, podría poner en peligro miles de millones de dólares en inversiones.
“Es posible que no podamos completar todo lo necesario en el plazo que desearían los hyperscalers, y no podrán conectarse hasta que dispongamos de los recursos para satisfacer sus necesidades”, advirtió Robb, de Nerc. “Va a ser un camino lleno de incertidumbre”.
