{"content_id":"xavttcqi03","slug":"ai-data-center-power-grid-tariffs-carbon","locale":"es","schema_type":"Report","category":"report","category_name":"Informe","title":"Por qué la demanda energética de los centros de datos de IA ejerce presión simultánea sobre la red eléctrica, las tarifas eléctricas y los objetivos de reducción de emisiones de carbono","summary":"Los centros de datos de IA ejercen presión simultánea sobre la red eléctrica, las tarifas eléctricas y los objetivos de reducción de emisiones de carbono de las empresas, debido a las altas densidades de GPU y aceleradores, así como a las necesidades de refrigeración. Este artículo analiza, desde una perspectiva basada en datos, los cuellos de botella en la red eléctrica, la distribución de costes, los indicadores de sostenibilidad y las alternativas de funcionamiento de la IA con flexibilidad energética.","author":{"name":"Equipo editorial de Injoys","url":"https://injoys.com/ko/about"},"key_points":["La demanda energética de los centros de datos de IA está aumentando rápidamente en los centros de cloud, en las zonas donde se concentran las infraestructuras de semiconductores y redes, y en aquellas en las que se puede obtener energía barata o limpia.","Los cuellos de botella en la red eléctrica no se deben únicamente a la falta de producción de energía, sino que son el resultado de una combinación de factores como la capacidad de transporte y distribución, la ampliación de las subestaciones, las listas de espera para la conexión a la red y la obtención de permisos locales.","La cuestión central de la política de tarifas eléctricas es cómo se repartirán los costes de la infraestructura eléctrica de los centros de datos entre los operadores, las empresas eléctricas, los consumidores en general y la comunidad local.","En los informes de sostenibilidad empresarial hay que analizar conjuntamente el consumo total de electricidad, la adquisición de energía renovable, las emisiones de gases de efecto invernadero, el consumo de agua y la eficiencia de la refrigeración.","Las fábricas de IA con flexibilidad energética, que ajustan las tareas de aprendizaje e inferencia de la IA en función de la situación de la red eléctrica, son prometedoras, pero hay que tener en cuenta la diferencia entre las tareas que admiten retrasos y los servicios en tiempo real."],"content_markdown":"## Resumen\n\nLos centros de datos de IA no son simples edificios de servidores, sino grandes consumidores de electricidad y refrigeración, usuarios de la infraestructura local y variables clave en la contabilidad de carbono de las empresas. A medida que se generalizan la IA generativa y el entrenamiento y la inferencia de modelos a gran escala, la demanda eléctrica de los centros de datos está planteando simultáneamente cuestiones relacionadas con la conexión a la red eléctrica, el diseño de las tarifas eléctricas, el abastecimiento de energías renovables, el consumo de agua y la obtención de permisos locales.\n\nLos análisis de la AIE sobre energía e IA, los estudios sobre la infraestructura eléctrica de los centros de datos y los informes de sostenibilidad de las principales empresas tecnológicas plantean, de forma coincidente, la misma pregunta: **Aunque los beneficios de la infraestructura de IA se extienden a nivel mundial, la carga sobre la red eléctrica, el suelo, el agua y las tarifas puede concentrarse en determinadas regiones.**\n\n## Definición de conceptos clave\n\n| Término | Significado | ¿Por qué es importante? |\n|---|---|---|\n| Centro de datos de IA | Centro de datos que lleva a cabo el aprendizaje y la inferencia de IA utilizando GPU, TPU, aceleradores, redes de alta velocidad y dispositivos de almacenamiento de gran capacidad | Presenta una mayor densidad de potencia por rack y mayores necesidades de refrigeración que la TI de oficina convencional |\n| Conexión a la red eléctrica | Procedimiento mediante el cual las centrales eléctricas y los puntos de consumo se conectan a la red de transporte o de distribución | Los grandes centros de datos pueden requerir una capacidad de conexión de entre decenas y cientos de MW, lo que genera colas de espera |\n| Cuello de botella en la red eléctrica | Fenómeno por el que se retrasa el suministro eléctrico debido a la falta de capacidad en cualquiera de las fases de generación, transporte, transformación o distribución | Aunque haya electricidad disponible, es posible que no se pueda suministrar en el lugar y momento necesarios |\n| Emisiones de Alcance 1, 2 y 3 | Emisiones directas, emisiones relacionadas con la electricidad comprada y otras emisiones indirectas, como las de la cadena de suministro y el uso de productos | Son indicadores básicos para evaluar si los operadores de centros de datos cumplen sus objetivos de reducción de carbono |\n| Flexibilidad energética | Capacidad para ajustar el momento y la intensidad del consumo eléctrico en función de la situación de la red eléctrica, los precios y la producción de energías renovables | Es un medio clave para gestionar los cálculos de IA de forma compatible con la red eléctrica |\n| Eficiencia en el uso del agua (WUE) | Indicador que relaciona la cantidad de agua que utiliza un centro de datos para la refrigeración, entre otros fines, con la carga informática | En zonas con escasez de agua, es un factor de conflicto local y de concesión de permisos tan importante como la electricidad |\n\n## ¿Dónde está creciendo rápidamente la demanda de centros de datos de IA?\n\nAunque la expansión de los centros de datos de IA se está produciendo a nivel mundial, no todas las regiones crecen al mismo ritmo. Las zonas en las que la demanda está aumentando rápidamente suelen ser aquellas que cumplen las siguientes condiciones:\n\n1. **Regiones que ya cuentan con regiones de nube y centros de red** \n Los servicios de IA requieren un gran volumen de transferencia de datos, una baja latencia y conectividad global. Las regiones en las que ya se concentran los operadores de nube y las redes de telecomunicaciones son ventajosas como ubicaciones para nuevos centros de datos de IA.\n\n2. **Regiones con capacidad para garantizar un gran volumen de energía eléctrica** \n Los clústeres de entrenamiento de IA requieren una alta densidad de potencia. El coste unitario de la electricidad, la capacidad de la red de transmisión, la capacidad de las subestaciones y el acceso a las energías renovables son variables clave a la hora de decidir la ubicación.\n\n3. **Zonas cercanas a la cadena de suministro de semiconductores y servidores, así como al personal operativo** \n La posibilidad de conseguir servidores con GPU, equipos de refrigeración, equipos eléctricos y personal operativo especializado influye directamente en la velocidad de expansión de los centros de datos.\n\n4. **Zonas con incentivos políticos y permisos claros**  \n   Las zonas en las que los beneficios fiscales, el uso del suelo, el régimen de contratos de suministro eléctrico y los criterios de evaluación medioambiental están bien definidos ofrecen una mayor previsibilidad para los operadores.\n\n5. **Zonas en las que es posible celebrar contratos de compra de energía renovable** \n Las grandes empresas tecnológicas hacen hincapié en el suministro de electricidad sin emisiones de carbono las 24 horas del día, la adquisición de energía renovable y los contratos de compra de energía a largo plazo. No obstante, la intensidad de carbono de la energía renovable adquirida en virtud de los contratos puede diferir de la del consumo eléctrico real en cada franja horaria.\n\n## ¿Por qué se producen los cuellos de botella en la conexión a la red eléctrica?\n\nEl problema de la electricidad en los centros de datos de IA es difícil de explicar con una simple pregunta como «¿hay escasez de electricidad?». Los cuellos de botella suelen producirse en cuatro etapas.\n\n### 1. La diferencia entre la capacidad de generación y el tiempo real de suministro disponible\n\nLa generación de energía solar y eólica varía en función de la hora y las condiciones meteorológicas. Para garantizar un suministro estable, es necesario operar en combinación con otras fuentes, como las centrales nucleares, de gas, hidroeléctricas y los sistemas de almacenamiento. Dado que los centros de datos suelen funcionar las 24 horas del día, la escasez de electricidad en determinadas franjas horarias supone un gran riesgo.\n\n### 2. Límites físicos de la red de transporte y las subestaciones\n\nLa electricidad debe trasladarse desde la central eléctrica hasta el centro de datos. Aunque la producción sea suficiente, si la capacidad de las líneas de transporte, las subestaciones y la red de distribución es insuficiente, la conexión se retrasa. Por este motivo, los nuevos centros de datos se estudian junto con los planes de ampliación de la red eléctrica.\n\n### 3. Colas de conexión y retrasos en el suministro de equipos\n\nSi aumentan simultáneamente los grandes consumidores y los proyectos de generación de energía renovable, las colas de conexión a la red se alargan. Los plazos de entrega de equipos clave, como transformadores, interruptores y equipos de electrónica de potencia, también pueden suponer un cuello de botella.\n\n### 4. Licencias locales y aceptación por parte de la población\n\nLos centros de datos no solo afectan al suministro eléctrico, sino también al suelo, el agua, el ruido, el paisaje, los ingresos fiscales, el empleo y las tarifas eléctricas locales. La población puede oponerse si considera que la carga que supone la infraestructura es mayor que los beneficios para la zona.\n\n## Tarifas eléctricas y distribución de costes: ¿quién asume los costes de la red eléctrica para la IA?\n\nLa ampliación de los centros de datos de IA plantea una difícil cuestión a las empresas eléctricas y a los organismos reguladores. Cuando se amplían las líneas de transmisión y las subestaciones para un único gran cliente, ¿quién debe asumir esos costes?\n\n| Partida de costes | Causa | Cuestión controvertida |\n|---|---|---|\n| Costes de conexión a la red | Ampliación de subestaciones y de las instalaciones de transmisión y distribución para conectar el centro de datos | ¿Debe asumirlos el operador o reflejarse en las tarifas de todos los consumidores? |\n| Costes de gestión de picos de demanda | Garantía de la estabilidad del suministro en las franjas horarias de mayor demanda eléctrica | ¿Se debe aplicar una tarifa más elevada al cliente responsable del pico? |\n| Costes de reserva y energía de respaldo | Prevención de cortes de suministro y mantenimiento de la estabilidad de la red | ¿Cómo se debe valorar la necesidad de un suministro eléctrico de alta fiabilidad las 24 horas del día por parte de los centros de datos? |\n| Costes de las energías renovables y los sistemas de almacenamiento | Inversión para alcanzar simultáneamente los objetivos de reducción de emisiones de carbono y la estabilidad del suministro eléctrico | ¿Quién asumirá los costes de los contratos de compra de energía a largo plazo, los sistemas de almacenamiento y la red de transporte? |\n| Costes medioambientales locales | Consumo de agua, emisión de calor, uso del suelo, ruido, etc. | ¿Son necesarias compensaciones locales o condiciones de autorización ajenas a la tarifa eléctrica? |\n\nDesde el punto de vista político, se podrían debatir los siguientes modelos:\n\n- **Principio de «quien contamina paga»**: los costes de ampliación necesarios debido a la conexión de un centro de datos concreto los asume en mayor medida el operador correspondiente.\n- **Tarifas por franja horaria**: se aumentan las tarifas eléctricas en las franjas horarias en las que la red eléctrica está saturada o la intensidad de carbono es elevada.\n- **Contratos de respuesta a la demanda**: se ofrece una compensación si, en caso de escasez de electricidad, el centro de datos reduce parcialmente sus operaciones o se traslada a otra zona.\n- **Tarifa mínima a largo plazo o tarifa por demanda**: los clientes que reserven infraestructura eléctrica a gran escala asumen un coste fijo, independientemente de su consumo real.\n- **Condiciones de beneficios locales**: Se incluyen en las condiciones de concesión de licencias aspectos como los ingresos fiscales, el empleo, el aprovechamiento del calor residual, las restricciones en el uso del agua y la inversión en la red eléctrica local.\n\n## Indicadores que hay que tener en cuenta en los informes de sostenibilidad empresarial\n\nLos informes medioambientales y de sostenibilidad de las grandes empresas tecnológicas, como Google y Amazon, son fuentes importantes para comprender la carga real que supone la infraestructura de IA. Sin embargo, no se deben comparar las cifras de forma simplista, ya que cada empresa utiliza métodos de cálculo, ejercicios fiscales, tratamientos de los certificados de energía renovable y formas de diferenciar entre los centros de datos y el conjunto del negocio distintos.\n\n### Lista de verificación de indicadores clave\n\n| Indicador | Qué hay que comprobar | Aspectos a tener en cuenta en la interpretación |\n|---|---|---|\n| Consumo total de electricidad | Tendencias de consumo eléctrico de toda la empresa y de los centros de datos | Es posible que no se publique por separado el consumo dedicado a la IA |\n| Cantidad de energía renovable adquirida | PPA, certificados, generación propia, objetivos de electricidad sin emisiones de carbono | La correspondencia anual y la correspondencia por franjas horarias tienen un significado diferente |\n| Emisiones de Alcance 2 | Emisiones de gases de efecto invernadero derivadas de la electricidad comprada | Es necesario verificar las diferencias entre los métodos de cálculo basados en el mercado y los basados en la región |\n| Emisiones de Alcance 3 | Emisiones de la cadena de suministro (servidores, semiconductores, construcción, logística, etc.) | Las emisiones derivadas de la fabricación de equipos pueden aumentar al ampliar la infraestructura de IA |\n| Consumo de agua | Refrigeración, funcionamiento de las instalaciones, estrés hídrico regional | El consumo de agua debe analizarse junto con la situación de los recursos hídricos de la zona |\n| PUE | Proporción de la energía eléctrica de los equipos informáticos respecto al consumo total de la instalación | Aunque el PUE sea bajo, la carga total puede aumentar si el consumo eléctrico total se dispara |\n| WUE | Consumo de agua por carga de TI | Las diferencias son significativas en función del método de refrigeración y las condiciones climáticas |\n| Eliminación y compensación de carbono | Métodos para abordar las emisiones residuales | Es necesario distinguir entre reducción y compensación |\n\n### Aspectos clave de la interpretación de los datos\n\n- **La mejora de la eficiencia no compensa automáticamente el aumento del consumo total.** Aunque mejore la eficiencia de los servidores y la refrigeración, si el uso de la IA crece más rápidamente, el consumo total de electricidad y agua puede aumentar.\n- **La compra de energía renovable no resuelve de forma inmediata la congestión de la red eléctrica.** Aunque se disponga de un contrato de compra de electricidad, la red de transmisión debe ser suficiente en el momento y el lugar necesarios.\n- **Los objetivos de carbono deben abarcar no solo el Alcance 2, sino también el Alcance 3.** Esto se debe a que las emisiones de la cadena de suministro relacionadas con la construcción de aceleradores de IA y centros de datos pueden aumentar.\n\n## Posibilidades y límites de la «fábrica de IA con flexibilidad energética»\n\nLa fábrica de IA con flexibilidad energética es un modelo operativo que ajusta las operaciones de IA en función del estado de la red eléctrica. La idea central es que no todas las tareas de IA tienen el mismo grado de urgencia.\n\n### Formas posibles\n\n1. **Desplazamiento temporal de las tareas de aprendizaje** \n El aprendizaje de modelos a gran escala o las tareas de procesamiento por lotes pueden ajustarse en unidades de horas o días. Pueden trasladarse a franjas horarias en las que el precio de la electricidad sea más bajo o la producción de energías renovables sea mayor.\n\n2. **Traslado de cargas de trabajo entre regiones** \n Aprovechando la infraestructura global en la nube, es posible trasladar las tareas de las regiones con congestión en la red eléctrica a otras regiones. No obstante, la soberanía de los datos, la latencia y los costes de red suponen limitaciones.\n\n3. **Gestión de prioridades de la carga de inferencia** \n Al distinguir entre los servicios que requieren una respuesta en tiempo real y las tareas de análisis que admiten retrasos, es posible asignar una prioridad menor a algunas tareas en caso de escasez de energía.\n\n4. **Integración de baterías, almacenamiento térmico y recursos de respaldo**  \n   Los dispositivos de almacenamiento y los sistemas de refrigeración de los centros de datos pueden utilizarse para la respuesta a la demanda de la red eléctrica.\n\n### Limitaciones\n\n- Las tareas con bajo margen de latencia, como las búsquedas en tiempo real, la atención al cliente, las transacciones financieras y los servicios sanitarios y de seguridad, ofrecen poco margen de ajuste.\n- La reubicación de las cargas de trabajo puede entrar en conflicto con las normativas de protección de datos, los contratos de nube específicos de cada región y los requisitos de latencia.\n- Para que la flexibilidad energética se traduzca en una reducción real de las emisiones de carbono, se necesitan datos sobre la intensidad de carbono de la electricidad por franja horaria.\n- Para que los operadores puedan ofrecer flexibilidad energética, las tarifas eléctricas y los sistemas de compensación por respuesta a la demanda deben ser lo suficientemente claros.\n\n## Recursos hídricos locales y problemas de refrigeración\n\nEl impacto medioambiental de los centros de datos de IA no se limita únicamente al consumo eléctrico. Los servidores de alto rendimiento generan mucho calor y, dependiendo del método de refrigeración, el consumo de agua puede aumentar considerablemente.\n\n| Método de refrigeración | Ventajas | Aspectos a tener en cuenta |\n|---|---|---|\n| Refrigeración por aire | Estructura relativamente sencilla y menor consumo de agua | Puede tener limitaciones en racks de IA de alta densidad |\n| Refrigeración por evaporación | Puede ayudar a reducir el consumo eléctrico | El consumo de agua puede aumentar |\n| Refrigeración líquida | Adecuada para servidores GPU de alta densidad | La complejidad de la instalación y la inversión inicial pueden ser elevadas |\n| Refrigeración híbrida | Se puede combinar en función del clima y la carga | La optimización del funcionamiento es compleja |\n\nEn zonas con estrés hídrico elevado, el consumo de agua de los centros de datos puede entrar en competencia con la agricultura, el agua para uso doméstico y los ecosistemas. Por lo tanto, las administraciones locales deben examinar conjuntamente, durante el proceso de concesión de licencias, el consumo de agua, el uso de agua reciclada, los planes de respuesta ante sequías y la posibilidad de aprovechar el calor residual.\n\n## Elementos de datos necesarios para el diseño de políticas y normativas\n\nEn las políticas sobre centros de datos de IA, los datos son más importantes que las declaraciones. Los elementos que deben gestionar conjuntamente las administraciones locales, las empresas eléctricas y los organismos reguladores son los siguientes.\n\n| Elemento de datos | Entidad responsable | Finalidad de uso |\n|---|---|---|\n| Capacidad eléctrica solicitada, plan de ampliación por fases | Operador del centro de datos | Evaluación de la necesidad de reforzar la red |\n| Carga prevista por franja horaria | Operador·compañía eléctrica | Demanda máxima y diseño de tarifas |\n| Margen de flexibilidad eléctrica | Operador | Contratos de respuesta a la demanda y plan de operaciones de emergencia |\n| Método de refrigeración y consumo de agua previsto | Operador | Evaluación del impacto sobre los recursos hídricos |\n| Plan de adquisición de energía renovable | Operador | Objetivos de reducción de emisiones de carbono y evaluación del impacto en la red eléctrica regional |\n| Costes de refuerzo de la transmisión y la transformación | Compañía eléctrica | Distribución de costes y aprobación de tarifas |\n| Planes de empleo local, recaudación fiscal y aprovechamiento del calor residual | Operadores y administraciones locales | Evaluación de la aceptación por parte de la población |\n| Método de cálculo de emisiones | Operadores | Verificación de los informes de sostenibilidad |\n\n## Conclusión\n\nEl aumento de la demanda eléctrica de los centros de datos de IA no es un problema exclusivo del sector tecnológico. Se trata de una cuestión de infraestructura pública en la que se entrelazan, a la vez, la inversión en la red eléctrica, las tarifas eléctricas, los permisos locales, los recursos hídricos y los objetivos de carbono. El objetivo fundamental de las políticas no es frenar la innovación en IA, sino medir de forma transparente y distribuir de manera equitativa los costes que la gran demanda de electricidad supone para las comunidades locales y la red eléctrica.\n\nEl enfoque más realista consiste en combinar tres elementos. En primer lugar, los operadores de centros de datos deben publicar datos más detallados sobre el consumo eléctrico, el consumo de agua y las emisiones. En segundo lugar, las empresas eléctricas y los organismos reguladores deben diseñar tarifas que reflejen los costes de la red atribuibles a los grandes consumidores. En tercer lugar, los cálculos de IA deben gestionarse de forma flexible, adaptándose en la medida de lo posible a las condiciones de la red eléctrica.","content_html":"\u003ch2\u003e\u003ca href=\"#resumen\" class=\"anchor\" id=\"resumen\"\u003e\u003c/a\u003eResumen\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003eLos centros de datos de IA no son simples edificios de servidores, sino grandes consumidores de electricidad y refrigeración, usuarios de la infraestructura local y variables clave en la contabilidad de carbono de las empresas. A medida que se generalizan la IA generativa y el entrenamiento y la inferencia de modelos a gran escala, la demanda eléctrica de los centros de datos está planteando simultáneamente cuestiones relacionadas con la conexión a la red eléctrica, el diseño de las tarifas eléctricas, el abastecimiento de energías renovables, el consumo de agua y la obtención de permisos locales.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eLos análisis de la AIE sobre energía e IA, los estudios sobre la infraestructura eléctrica de los centros de datos y los informes de sostenibilidad de las principales empresas tecnológicas plantean, de forma coincidente, la misma pregunta: \u003cstrong\u003eAunque los beneficios de la infraestructura de IA se extienden a nivel mundial, la carga sobre la red eléctrica, el suelo, el agua y las tarifas puede concentrarse en determinadas regiones.\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003e\u003ca href=\"#definición-de-conceptos-clave\" class=\"anchor\" id=\"definición-de-conceptos-clave\"\u003e\u003c/a\u003eDefinición de conceptos clave\u003c/h2\u003e\n\u003cdiv class=\"overflow-x-auto\"\u003e\u003ctable\u003e\n\u003cthead\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003eTérmino\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003eSignificado\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003e¿Por qué es importante?\u003c/th\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/thead\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eCentro de datos de IA\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eCentro de datos que lleva a cabo el aprendizaje y la inferencia de IA utilizando GPU, TPU, aceleradores, redes de alta velocidad y dispositivos de almacenamiento de gran capacidad\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003ePresenta una mayor densidad de potencia por rack y mayores necesidades de refrigeración que la TI de oficina convencional\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eConexión a la red eléctrica\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eProcedimiento mediante el cual las centrales eléctricas y los puntos de consumo se conectan a la red de transporte o de distribución\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eLos grandes centros de datos pueden requerir una capacidad de conexión de entre decenas y cientos de MW, lo que genera colas de espera\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eCuello de botella en la red eléctrica\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eFenómeno por el que se retrasa el suministro eléctrico debido a la falta de capacidad en cualquiera de las fases de generación, transporte, transformación o distribución\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eAunque haya electricidad disponible, es posible que no se pueda suministrar en el lugar y momento necesarios\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eEmisiones de Alcance 1, 2 y 3\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eEmisiones directas, emisiones relacionadas con la electricidad comprada y otras emisiones indirectas, como las de la cadena de suministro y el uso de productos\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eSon indicadores básicos para evaluar si los operadores de centros de datos cumplen sus objetivos de reducción de carbono\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eFlexibilidad energética\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eCapacidad para ajustar el momento y la intensidad del consumo eléctrico en función de la situación de la red eléctrica, los precios y la producción de energías renovables\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eEs un medio clave para gestionar los cálculos de IA de forma compatible con la red eléctrica\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eEficiencia en el uso del agua (WUE)\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eIndicador que relaciona la cantidad de agua que utiliza un centro de datos para la refrigeración, entre otros fines, con la carga informática\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eEn zonas con escasez de agua, es un factor de conflicto local y de concesión de permisos tan importante como la electricidad\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/tbody\u003e\n\u003c/table\u003e\u003c/div\u003e\n\u003ch2\u003e\u003ca href=\"#dónde-está-creciendo-rápidamente-la-demanda-de-centros-de-datos-de-ia\" class=\"anchor\" id=\"dónde-está-creciendo-rápidamente-la-demanda-de-centros-de-datos-de-ia\"\u003e\u003c/a\u003e¿Dónde está creciendo rápidamente la demanda de centros de datos de IA?\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003eAunque la expansión de los centros de datos de IA se está produciendo a nivel mundial, no todas las regiones crecen al mismo ritmo. 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El coste unitario de la electricidad, la capacidad de la red de transmisión, la capacidad de las subestaciones y el acceso a las energías renovables son variables clave a la hora de decidir la ubicación.\u003c/p\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eZonas cercanas a la cadena de suministro de semiconductores y servidores, así como al personal operativo\u003c/strong\u003e\nLa posibilidad de conseguir servidores con GPU, equipos de refrigeración, equipos eléctricos y personal operativo especializado influye directamente en la velocidad de expansión de los centros de datos.\u003c/p\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eZonas con incentivos políticos y permisos claros\u003c/strong\u003e\u003cbr\u003e\nLas zonas en las que los beneficios fiscales, el uso del suelo, el régimen de contratos de suministro eléctrico y los criterios de evaluación medioambiental están bien definidos ofrecen una mayor previsibilidad para los operadores.\u003c/p\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eZonas en las que es posible celebrar contratos de compra de energía renovable\u003c/strong\u003e\nLas grandes empresas tecnológicas hacen hincapié en el suministro de electricidad sin emisiones de carbono las 24 horas del día, la adquisición de energía renovable y los contratos de compra de energía a largo plazo. No obstante, la intensidad de carbono de la energía renovable adquirida en virtud de los contratos puede diferir de la del consumo eléctrico real en cada franja horaria.\u003c/p\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003c/ol\u003e\n\u003ch2\u003e\u003ca href=\"#por-qué-se-producen-los-cuellos-de-botella-en-la-conexión-a-la-red-eléctrica\" class=\"anchor\" id=\"por-qué-se-producen-los-cuellos-de-botella-en-la-conexión-a-la-red-eléctrica\"\u003e\u003c/a\u003e¿Por qué se producen los cuellos de botella en la conexión a la red eléctrica?\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003eEl problema de la electricidad en los centros de datos de IA es difícil de explicar con una simple pregunta como «¿hay escasez de electricidad?». Los cuellos de botella suelen producirse en cuatro etapas.\u003c/p\u003e\n\u003ch3\u003e\u003ca href=\"#1-la-diferencia-entre-la-capacidad-de-generación-y-el-tiempo-real-de-suministro-disponible\" class=\"anchor\" id=\"1-la-diferencia-entre-la-capacidad-de-generación-y-el-tiempo-real-de-suministro-disponible\"\u003e\u003c/a\u003e1. La diferencia entre la capacidad de generación y el tiempo real de suministro disponible\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003eLa generación de energía solar y eólica varía en función de la hora y las condiciones meteorológicas. Para garantizar un suministro estable, es necesario operar en combinación con otras fuentes, como las centrales nucleares, de gas, hidroeléctricas y los sistemas de almacenamiento. Dado que los centros de datos suelen funcionar las 24 horas del día, la escasez de electricidad en determinadas franjas horarias supone un gran riesgo.\u003c/p\u003e\n\u003ch3\u003e\u003ca href=\"#2-límites-físicos-de-la-red-de-transporte-y-las-subestaciones\" class=\"anchor\" id=\"2-límites-físicos-de-la-red-de-transporte-y-las-subestaciones\"\u003e\u003c/a\u003e2. Límites físicos de la red de transporte y las subestaciones\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003eLa electricidad debe trasladarse desde la central eléctrica hasta el centro de datos. Aunque la producción sea suficiente, si la capacidad de las líneas de transporte, las subestaciones y la red de distribución es insuficiente, la conexión se retrasa. Por este motivo, los nuevos centros de datos se estudian junto con los planes de ampliación de la red eléctrica.\u003c/p\u003e\n\u003ch3\u003e\u003ca href=\"#3-colas-de-conexión-y-retrasos-en-el-suministro-de-equipos\" class=\"anchor\" id=\"3-colas-de-conexión-y-retrasos-en-el-suministro-de-equipos\"\u003e\u003c/a\u003e3. Colas de conexión y retrasos en el suministro de equipos\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003eSi aumentan simultáneamente los grandes consumidores y los proyectos de generación de energía renovable, las colas de conexión a la red se alargan. Los plazos de entrega de equipos clave, como transformadores, interruptores y equipos de electrónica de potencia, también pueden suponer un cuello de botella.\u003c/p\u003e\n\u003ch3\u003e\u003ca href=\"#4-licencias-locales-y-aceptación-por-parte-de-la-población\" class=\"anchor\" id=\"4-licencias-locales-y-aceptación-por-parte-de-la-población\"\u003e\u003c/a\u003e4. Licencias locales y aceptación por parte de la población\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003eLos centros de datos no solo afectan al suministro eléctrico, sino también al suelo, el agua, el ruido, el paisaje, los ingresos fiscales, el empleo y las tarifas eléctricas locales. La población puede oponerse si considera que la carga que supone la infraestructura es mayor que los beneficios para la zona.\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003e\u003ca href=\"#tarifas-eléctricas-y-distribución-de-costes-quién-asume-los-costes-de-la-red-eléctrica-para-la-ia\" class=\"anchor\" id=\"tarifas-eléctricas-y-distribución-de-costes-quién-asume-los-costes-de-la-red-eléctrica-para-la-ia\"\u003e\u003c/a\u003eTarifas eléctricas y distribución de costes: ¿quién asume los costes de la red eléctrica para la IA?\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003eLa ampliación de los centros de datos de IA plantea una difícil cuestión a las empresas eléctricas y a los organismos reguladores. Cuando se amplían las líneas de transmisión y las subestaciones para un único gran cliente, ¿quién debe asumir esos costes?\u003c/p\u003e\n\u003cdiv class=\"overflow-x-auto\"\u003e\u003ctable\u003e\n\u003cthead\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003ePartida de costes\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003eCausa\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003eCuestión controvertida\u003c/th\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/thead\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eCostes de conexión a la red\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eAmpliación de subestaciones y de las instalaciones de transmisión y distribución para conectar el centro de datos\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003e¿Debe asumirlos el operador o reflejarse en las tarifas de todos los consumidores?\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eCostes de gestión de picos de demanda\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eGarantía de la estabilidad del suministro en las franjas horarias de mayor demanda eléctrica\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003e¿Se debe aplicar una tarifa más elevada al cliente responsable del pico?\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eCostes de reserva y energía de respaldo\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003ePrevención de cortes de suministro y mantenimiento de la estabilidad de la red\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003e¿Cómo se debe valorar la necesidad de un suministro eléctrico de alta fiabilidad las 24 horas del día por parte de los centros de datos?\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eCostes de las energías renovables y los sistemas de almacenamiento\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eInversión para alcanzar simultáneamente los objetivos de reducción de emisiones de carbono y la estabilidad del suministro eléctrico\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003e¿Quién asumirá los costes de los contratos de compra de energía a largo plazo, los sistemas de almacenamiento y la red de transporte?\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eCostes medioambientales locales\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eConsumo de agua, emisión de calor, uso del suelo, ruido, etc.\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003e¿Son necesarias compensaciones locales o condiciones de autorización ajenas a la tarifa eléctrica?\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/tbody\u003e\n\u003c/table\u003e\u003c/div\u003e\n\u003cp\u003eDesde el punto de vista político, se podrían debatir los siguientes modelos:\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003ePrincipio de «quien contamina paga»\u003c/strong\u003e: los costes de ampliación necesarios debido a la conexión de un centro de datos concreto los asume en mayor medida el operador correspondiente.\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eTarifas por franja horaria\u003c/strong\u003e: se aumentan las tarifas eléctricas en las franjas horarias en las que la red eléctrica está saturada o la intensidad de carbono es elevada.\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eContratos de respuesta a la demanda\u003c/strong\u003e: se ofrece una compensación si, en caso de escasez de electricidad, el centro de datos reduce parcialmente sus operaciones o se traslada a otra zona.\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eTarifa mínima a largo plazo o tarifa por demanda\u003c/strong\u003e: los clientes que reserven infraestructura eléctrica a gran escala asumen un coste fijo, independientemente de su consumo real.\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eCondiciones de beneficios locales\u003c/strong\u003e: Se incluyen en las condiciones de concesión de licencias aspectos como los ingresos fiscales, el empleo, el aprovechamiento del calor residual, las restricciones en el uso del agua y la inversión en la red eléctrica local.\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003ch2\u003e\u003ca href=\"#indicadores-que-hay-que-tener-en-cuenta-en-los-informes-de-sostenibilidad-empresarial\" class=\"anchor\" id=\"indicadores-que-hay-que-tener-en-cuenta-en-los-informes-de-sostenibilidad-empresarial\"\u003e\u003c/a\u003eIndicadores que hay que tener en cuenta en los informes de sostenibilidad empresarial\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003eLos informes medioambientales y de sostenibilidad de las grandes empresas tecnológicas, como Google y Amazon, son fuentes importantes para comprender la carga real que supone la infraestructura de IA. Sin embargo, no se deben comparar las cifras de forma simplista, ya que cada empresa utiliza métodos de cálculo, ejercicios fiscales, tratamientos de los certificados de energía renovable y formas de diferenciar entre los centros de datos y el conjunto del negocio distintos.\u003c/p\u003e\n\u003ch3\u003e\u003ca href=\"#lista-de-verificación-de-indicadores-clave\" class=\"anchor\" id=\"lista-de-verificación-de-indicadores-clave\"\u003e\u003c/a\u003eLista de verificación de indicadores clave\u003c/h3\u003e\n\u003cdiv class=\"overflow-x-auto\"\u003e\u003ctable\u003e\n\u003cthead\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003eIndicador\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003eQué hay que comprobar\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003eAspectos a tener en cuenta en la interpretación\u003c/th\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/thead\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eConsumo total de electricidad\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eTendencias de consumo eléctrico de toda la empresa y de los centros de datos\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eEs posible que no se publique por separado el consumo dedicado a la IA\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eCantidad de energía renovable adquirida\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003ePPA, certificados, generación propia, objetivos de electricidad sin emisiones de carbono\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eLa correspondencia anual y la correspondencia por franjas horarias tienen un significado diferente\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eEmisiones de Alcance 2\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eEmisiones de gases de efecto invernadero derivadas de la electricidad comprada\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eEs necesario verificar las diferencias entre los métodos de cálculo basados en el mercado y los basados en la región\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eEmisiones de Alcance 3\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eEmisiones de la cadena de suministro (servidores, semiconductores, construcción, logística, etc.)\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eLas emisiones derivadas de la fabricación de equipos pueden aumentar al ampliar la infraestructura de IA\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eConsumo de agua\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eRefrigeración, funcionamiento de las instalaciones, estrés hídrico regional\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eEl consumo de agua debe analizarse junto con la situación de los recursos hídricos de la zona\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003ePUE\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eProporción de la energía eléctrica de los equipos informáticos respecto al consumo total de la instalación\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eAunque el PUE sea bajo, la carga total puede aumentar si el consumo eléctrico total se dispara\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eWUE\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eConsumo de agua por carga de TI\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eLas diferencias son significativas en función del método de refrigeración y las condiciones climáticas\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eEliminación y compensación de carbono\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eMétodos para abordar las emisiones residuales\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eEs necesario distinguir entre reducción y compensación\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/tbody\u003e\n\u003c/table\u003e\u003c/div\u003e\n\u003ch3\u003e\u003ca href=\"#aspectos-clave-de-la-interpretación-de-los-datos\" class=\"anchor\" id=\"aspectos-clave-de-la-interpretación-de-los-datos\"\u003e\u003c/a\u003eAspectos clave de la interpretación de los datos\u003c/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eLa mejora de la eficiencia no compensa automáticamente el aumento del consumo total.\u003c/strong\u003e Aunque mejore la eficiencia de los servidores y la refrigeración, si el uso de la IA crece más rápidamente, el consumo total de electricidad y agua puede aumentar.\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eLa compra de energía renovable no resuelve de forma inmediata la congestión de la red eléctrica.\u003c/strong\u003e Aunque se disponga de un contrato de compra de electricidad, la red de transmisión debe ser suficiente en el momento y el lugar necesarios.\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eLos objetivos de carbono deben abarcar no solo el Alcance 2, sino también el Alcance 3.\u003c/strong\u003e Esto se debe a que las emisiones de la cadena de suministro relacionadas con la construcción de aceleradores de IA y centros de datos pueden aumentar.\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003ch2\u003e\u003ca href=\"#posibilidades-y-límites-de-la-fábrica-de-ia-con-flexibilidad-energética\" class=\"anchor\" id=\"posibilidades-y-límites-de-la-fábrica-de-ia-con-flexibilidad-energética\"\u003e\u003c/a\u003ePosibilidades y límites de la «fábrica de IA con flexibilidad energética»\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003eLa fábrica de IA con flexibilidad energética es un modelo operativo que ajusta las operaciones de IA en función del estado de la red eléctrica. La idea central es que no todas las tareas de IA tienen el mismo grado de urgencia.\u003c/p\u003e\n\u003ch3\u003e\u003ca href=\"#formas-posibles\" class=\"anchor\" id=\"formas-posibles\"\u003e\u003c/a\u003eFormas posibles\u003c/h3\u003e\n\u003col\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eDesplazamiento temporal de las tareas de aprendizaje\u003c/strong\u003e\nEl aprendizaje de modelos a gran escala o las tareas de procesamiento por lotes pueden ajustarse en unidades de horas o días. Pueden trasladarse a franjas horarias en las que el precio de la electricidad sea más bajo o la producción de energías renovables sea mayor.\u003c/p\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eTraslado de cargas de trabajo entre regiones\u003c/strong\u003e\nAprovechando la infraestructura global en la nube, es posible trasladar las tareas de las regiones con congestión en la red eléctrica a otras regiones. No obstante, la soberanía de los datos, la latencia y los costes de red suponen limitaciones.\u003c/p\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eGestión de prioridades de la carga de inferencia\u003c/strong\u003e\nAl distinguir entre los servicios que requieren una respuesta en tiempo real y las tareas de análisis que admiten retrasos, es posible asignar una prioridad menor a algunas tareas en caso de escasez de energía.\u003c/p\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eIntegración de baterías, almacenamiento térmico y recursos de respaldo\u003c/strong\u003e\u003cbr\u003e\nLos dispositivos de almacenamiento y los sistemas de refrigeración de los centros de datos pueden utilizarse para la respuesta a la demanda de la red eléctrica.\u003c/p\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003c/ol\u003e\n\u003ch3\u003e\u003ca href=\"#limitaciones\" class=\"anchor\" id=\"limitaciones\"\u003e\u003c/a\u003eLimitaciones\u003c/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eLas tareas con bajo margen de latencia, como las búsquedas en tiempo real, la atención al cliente, las transacciones financieras y los servicios sanitarios y de seguridad, ofrecen poco margen de ajuste.\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eLa reubicación de las cargas de trabajo puede entrar en conflicto con las normativas de protección de datos, los contratos de nube específicos de cada región y los requisitos de latencia.\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003ePara que la flexibilidad energética se traduzca en una reducción real de las emisiones de carbono, se necesitan datos sobre la intensidad de carbono de la electricidad por franja horaria.\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003ePara que los operadores puedan ofrecer flexibilidad energética, las tarifas eléctricas y los sistemas de compensación por respuesta a la demanda deben ser lo suficientemente claros.\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003ch2\u003e\u003ca href=\"#recursos-hídricos-locales-y-problemas-de-refrigeración\" class=\"anchor\" id=\"recursos-hídricos-locales-y-problemas-de-refrigeración\"\u003e\u003c/a\u003eRecursos hídricos locales y problemas de refrigeración\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003eEl impacto medioambiental de los centros de datos de IA no se limita únicamente al consumo eléctrico. Los servidores de alto rendimiento generan mucho calor y, dependiendo del método de refrigeración, el consumo de agua puede aumentar considerablemente.\u003c/p\u003e\n\u003cdiv class=\"overflow-x-auto\"\u003e\u003ctable\u003e\n\u003cthead\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003eMétodo de refrigeración\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003eVentajas\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003eAspectos a tener en cuenta\u003c/th\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/thead\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eRefrigeración por aire\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eEstructura relativamente sencilla y menor consumo de agua\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003ePuede tener limitaciones en racks de IA de alta densidad\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eRefrigeración por evaporación\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003ePuede ayudar a reducir el consumo eléctrico\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eEl consumo de agua puede aumentar\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eRefrigeración líquida\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eAdecuada para servidores GPU de alta densidad\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eLa complejidad de la instalación y la inversión inicial pueden ser elevadas\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eRefrigeración híbrida\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eSe puede combinar en función del clima y la carga\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eLa optimización del funcionamiento es compleja\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/tbody\u003e\n\u003c/table\u003e\u003c/div\u003e\n\u003cp\u003eEn zonas con estrés hídrico elevado, el consumo de agua de los centros de datos puede entrar en competencia con la agricultura, el agua para uso doméstico y los ecosistemas. Por lo tanto, las administraciones locales deben examinar conjuntamente, durante el proceso de concesión de licencias, el consumo de agua, el uso de agua reciclada, los planes de respuesta ante sequías y la posibilidad de aprovechar el calor residual.\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003e\u003ca href=\"#elementos-de-datos-necesarios-para-el-diseño-de-políticas-y-normativas\" class=\"anchor\" id=\"elementos-de-datos-necesarios-para-el-diseño-de-políticas-y-normativas\"\u003e\u003c/a\u003eElementos de datos necesarios para el diseño de políticas y normativas\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003eEn las políticas sobre centros de datos de IA, los datos son más importantes que las declaraciones. Los elementos que deben gestionar conjuntamente las administraciones locales, las empresas eléctricas y los organismos reguladores son los siguientes.\u003c/p\u003e\n\u003cdiv class=\"overflow-x-auto\"\u003e\u003ctable\u003e\n\u003cthead\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003eElemento de datos\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003eEntidad responsable\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003eFinalidad de uso\u003c/th\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/thead\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eCapacidad eléctrica solicitada, plan de ampliación por fases\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eOperador del centro de datos\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eEvaluación de la necesidad de reforzar la red\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eCarga prevista por franja horaria\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eOperador·compañía eléctrica\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eDemanda máxima y diseño de tarifas\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eMargen de flexibilidad eléctrica\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eOperador\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eContratos de respuesta a la demanda y plan de operaciones de emergencia\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eMétodo de refrigeración y consumo de agua previsto\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eOperador\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eEvaluación del impacto sobre los recursos hídricos\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003ePlan de adquisición de energía renovable\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eOperador\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eObjetivos de reducción de emisiones de carbono y evaluación del impacto en la red eléctrica regional\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eCostes de refuerzo de la transmisión y la transformación\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eCompañía eléctrica\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eDistribución de costes y aprobación de tarifas\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003ePlanes de empleo local, recaudación fiscal y aprovechamiento del calor residual\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eOperadores y administraciones locales\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eEvaluación de la aceptación por parte de la población\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eMétodo de cálculo de emisiones\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eOperadores\u003c/td\u003e\n\u003ctd\u003eVerificación de los informes de sostenibilidad\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/tbody\u003e\n\u003c/table\u003e\u003c/div\u003e\n\u003ch2\u003e\u003ca href=\"#conclusión\" class=\"anchor\" id=\"conclusión\"\u003e\u003c/a\u003eConclusión\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003eEl aumento de la demanda eléctrica de los centros de datos de IA no es un problema exclusivo del sector tecnológico. Se trata de una cuestión de infraestructura pública en la que se entrelazan, a la vez, la inversión en la red eléctrica, las tarifas eléctricas, los permisos locales, los recursos hídricos y los objetivos de carbono. El objetivo fundamental de las políticas no es frenar la innovación en IA, sino medir de forma transparente y distribuir de manera equitativa los costes que la gran demanda de electricidad supone para las comunidades locales y la red eléctrica.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eEl enfoque más realista consiste en combinar tres elementos. En primer lugar, los operadores de centros de datos deben publicar datos más detallados sobre el consumo eléctrico, el consumo de agua y las emisiones. En segundo lugar, las empresas eléctricas y los organismos reguladores deben diseñar tarifas que reflejen los costes de la red atribuibles a los grandes consumidores. En tercer lugar, los cálculos de IA deben gestionarse de forma flexible, adaptándose en la medida de lo posible a las condiciones de la red eléctrica.\u003c/p\u003e\n","tags":["Centro de datos IA","red eléctrica","tarifa eléctrica","emisiones de carbono","sostenibilidad"],"faqs":[{"question":"¿Por qué los centros de datos de IA consumen más energía que los centros de datos normales?","answer":"El aprendizaje y la inferencia de la IA utilizan a gran escala aceleradores de alto rendimiento, como las GPU y las TPU, y presentan una elevada densidad de potencia por rack de servidores. El calor generado por los equipos también es considerable, lo que conlleva un aumento del consumo energético destinado a la refrigeración y, en algunos casos, del consumo de agua."},{"question":"¿Los cuellos de botella en la red eléctrica se deben únicamente a la falta de centrales eléctricas?","answer":"No. Aunque la producción de energía sea suficiente, si no se dispone de las líneas de transmisión, las subestaciones, la red de distribución, los procedimientos de conexión a la red, los plazos de entrega de los equipos o las autorizaciones locales necesarias, es posible que no se pueda suministrar a tiempo la energía eléctrica que necesita el centro de datos."},{"question":"¿Podrían subir las facturas de electricidad de los consumidores particulares debido a los centros de datos de IA?","answer":"Es posible. Para conectar los grandes centros de datos es necesario invertir en la red eléctrica y, si ese coste se refleja en la tarifa general, también podría suponer una carga para el consumidor particular. Por eso es importante aplicar modelos como el principio de «quien contamina paga», las tarifas basadas en la demanda y las tarifas por franjas horarias."},{"question":"¿Se resuelve el problema de las emisiones de carbono de los centros de datos al firmar un contrato de compra de energía renovable?","answer":"Aunque esto puede ayudar a resolver parcialmente el problema, puede que no sea suficiente. Aunque el volumen anual de compra de energía renovable sea igual al consumo, la intensidad de carbono de la electricidad puede variar según la franja horaria y la zona, y además sigue existiendo el cuello de botella de la red de transporte."},{"question":"¿Cuál es el indicador que hay que fijarse en primer lugar en un informe de sostenibilidad empresarial?","answer":"Hay que tener en cuenta conjuntamente el consumo total de energía, el método de abastecimiento de energías renovables, las emisiones de Alcance 2, las emisiones de Alcance 3, el consumo de agua, el PUE y el WUE. Si solo se tiene en cuenta un único indicador de eficiencia, se puede pasar por alto el aumento del consumo total o las emisiones de la cadena de suministro."},{"question":"¿Se puede considerar que un centro de datos es respetuoso con el medio ambiente si tiene un PUE bajo?","answer":"El PUE es un indicador importante que refleja la eficiencia energética de una instalación, pero no es una condición suficiente. También hay que tener en cuenta el consumo total de electricidad, la intensidad de carbono de la electricidad, el consumo de agua, las emisiones generadas durante la fabricación de los equipos y el impacto en la red eléctrica local."},{"question":"¿Qué es una fábrica con IA de flexibilidad energética?","answer":"Se trata de un método de funcionamiento que ajusta la hora, la ubicación y la prioridad de las tareas de aprendizaje e inferencia de la IA en función de la congestión de la red eléctrica, el precio de la electricidad y la producción de energías renovables. Aunque resulta ventajoso para las tareas de aprendizaje que admiten retrasos, su aplicación en servicios en tiempo real es limitada."},{"question":"¿Qué aspectos deben comprobar las administraciones locales a la hora de conceder licencias para centros de datos de IA?","answer":"Se deben examinar conjuntamente la potencia solicitada, el plan de ampliación por fases, los costes de refuerzo de la red de transporte y distribución, el consumo de agua, el sistema de refrigeración, el impacto acústico y térmico, el empleo y los ingresos fiscales de la zona, el aprovechamiento del calor residual y el plan de funcionamiento del sistema de energía de emergencia."},{"question":"¿Por qué el consumo de agua en los centros de datos se ha convertido en un tema político?","answer":"Algunos sistemas de refrigeración pueden consumir una cantidad considerable de agua, lo que, en zonas con gran escasez hídrica, puede suponer una competencia por los recursos hídricos destinados al consumo humano, la agricultura y los ecosistemas. Por ello, el consumo de agua, junto con la demanda de electricidad, constituye un dato fundamental a la hora de obtener las autorizaciones locales."},{"question":"¿Son compatibles la expansión de la IA y los objetivos de neutralidad en carbono?","answer":"Es posible compaginarlo, pero no se produce de forma automática. Para ello es necesario contar con equipos de alta eficiencia, un suministro de electricidad sin emisiones de carbono según las franjas horarias, flexibilidad en el suministro eléctrico, inversiones en la red de transporte de electricidad y una divulgación transparente de las emisiones."}],"sources":[{"url":"https://www.iea.org/reports/key-questions-on-energy-and-ai","title":"IEA - Preguntas clave sobre la energía y la IA","type":"source"},{"url":"https://www.capgemini.com/wp-content/uploads/2026/06/Final-Infographic-Data-Centers.pdf","title":"Capgemini - Infografía sobre la infraestructura de los centros de datos","type":"source"},{"url":"https://sustainability.google/google-2026-environmental-report/","title":"Informe medioambiental de Google de 2026","type":"source"},{"url":"https://sustainability.aboutamazon.com/2025-amazon-sustainability-report.pdf","title":"Informe de sostenibilidad de Amazon 2025","type":"source"},{"url":"https://www.weforum.org/stories/2026/06/is-ai-the-next-great-energy-technology/","title":"Foro Económico Mundial: ¿Es la IA la próxima gran tecnología energética?","type":"source"}],"images":[{"id":116,"url":"https://injoys.com/rails/active_storage/blobs/redirect/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6MTEwOSwicHVyIjoiYmxvYl9pZCJ9fQ==--24e2c37e44ae23294770b11187b669b242e5e656/ai-66d8a04c.webp","is_representative":true,"generation_method":"ai_image","license":"ai_generated","mime_type":"image/webp","translations":{"ko":{"alt":"데이터센터와 전력망, 공장 배출가스, 주거지역, 물과 비용을 함께 보여주는 일러스트","caption":"AI 데이터센터의 전력 수요가 전력망, 배출, 물 사용, 전기요금 부담으로 이어지는 모습을 나타낸다.","description":null},"en":{"alt":"Illustration of a data center linked to power grids, emissions, homes, water use, and costs","caption":"The scene shows AI data center demand straining grids, emissions goals, water resources, and electricity bills.","description":null},"ja":{"alt":"データセンターと送電網、排出ガス、住宅、水資源、費用を描いたイラスト","caption":"AIデータセンターの電力需要が送電網、排出量、水利用、電気料金に圧力をかける様子を示している。","description":null},"es":{"alt":"Ilustración de un centro de datos conectado a redes eléctricas, emisiones, viviendas, agua y costos","caption":"La escena muestra cómo la demanda eléctrica de los centros de datos de IA presiona la red, las emisiones, el agua y las tarifas.","description":null},"id":{"alt":"Ilustrasi pusat data terhubung ke jaringan listrik, emisi, permukiman, air, dan biaya","caption":"Gambar ini menunjukkan kebutuhan listrik pusat data AI yang menekan jaringan, emisi, air, dan tagihan listrik.","description":null},"pt":{"alt":"Ilustração de um data center ligado à rede elétrica, emissões, casas, água e custos","caption":"A cena mostra a demanda de energia de data centers de IA pressionando redes, emissões, água e tarifas.","description":null},"zh-hant":{"alt":"資料中心連接電網、排放、住宅、用水與成本的插圖","caption":"畫面呈現 AI 資料中心用電需求對電網、排放、用水與電費造成壓力。","description":null}}},{"id":117,"url":"https://injoys.com/rails/active_storage/blobs/redirect/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6MTExNSwicHVyIjoiYmxvYl9pZCJ9fQ==--92979d3eec1c9893780bdbd43bff5db85b674c7d/ai-c2ab6b65.webp","is_representative":false,"generation_method":"ai_image","license":"ai_generated","mime_type":"image/webp","translations":{"ko":{"alt":"전력망과 냉각수 배관으로 연결된 데이터센터, 태양광·풍력 설비와 전력 아이콘","caption":"데이터센터들이 전력망, 냉각수, 재생에너지 설비와 연결된 모습을 보여준다.","description":null},"en":{"alt":"Data centers linked to power lines and cooling pipes, with solar panels, wind turbines, and energy icons","caption":"The illustration shows data centers drawing power and water while connected to renewable energy and the grid.","description":null},"ja":{"alt":"送電線と冷却水配管でつながるデータセンター、太陽光・風力設備と電力アイコン","caption":"データセンターが電力網や冷却水、再生可能エネルギー設備と結び付く様子を示している。","description":null},"es":{"alt":"Centros de datos conectados a líneas eléctricas y tuberías de agua, con paneles solares y turbinas eólicas","caption":"La ilustración muestra centros de datos conectados a la red, al agua de enfriamiento y a energías renovables.","description":null},"id":{"alt":"Pusat data terhubung ke jaringan listrik dan pipa pendingin, dengan panel surya, turbin angin, dan ikon energi","caption":"Ilustrasi ini menunjukkan pusat data yang terhubung ke listrik, air pendingin, dan energi terbarukan.","description":null},"pt":{"alt":"Centros de dados conectados à rede elétrica e a tubos de resfriamento, com solar e eólica","caption":"A ilustração mostra centros de dados ligados à rede, à água de resfriamento e a fontes renováveis.","description":null},"zh-hant":{"alt":"資料中心連接電網與冷卻水管，周圍有太陽能板、風力發電機與電力圖示","caption":"插圖呈現資料中心與電網、冷卻用水和再生能源設施相互連結。","description":null}}}],"published_at":"2026-07-09T23:13:39+09:00","updated_at":"2026-07-09T23:13:39+09:00","license":"cc_by","translation_status":"reviewed","available_locales":["ko","en","ja","es"],"data_locales":["ko","en","ja","es","id","pt","zh-hant"],"url":"https://injoys.com/es/articles/ai-data-center-power-grid-tariffs-carbon"}