Resumen

Los 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.

Los 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.

Definición de conceptos clave

Término Significado ¿Por qué es importante?
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
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
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
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
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
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

¿Dónde está creciendo rápidamente la demanda de centros de datos de IA?

Aunque 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:

  1. Regiones que ya cuentan con regiones de nube y centros de red 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.

  2. Regiones con capacidad para garantizar un gran volumen de energía eléctrica 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.

  3. Zonas cercanas a la cadena de suministro de semiconductores y servidores, así como al personal operativo 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.

  4. Zonas con incentivos políticos y permisos claros
    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.

  5. Zonas en las que es posible celebrar contratos de compra de energía renovable 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.

¿Por qué se producen los cuellos de botella en la conexión a la red eléctrica?

El 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.

1. La diferencia entre la capacidad de generación y el tiempo real de suministro disponible

La 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.

2. Límites físicos de la red de transporte y las subestaciones

La 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.

3. Colas de conexión y retrasos en el suministro de equipos

Si 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.

4. Licencias locales y aceptación por parte de la población

Los 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.

Tarifas eléctricas y distribución de costes: ¿quién asume los costes de la red eléctrica para la IA?

La 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?

Partida de costes Causa Cuestión controvertida
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?
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?
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?
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?
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?

Desde el punto de vista político, se podrían debatir los siguientes modelos:

  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.

Indicadores que hay que tener en cuenta en los informes de sostenibilidad empresarial

Los 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.

Lista de verificación de indicadores clave

Indicador Qué hay que comprobar Aspectos a tener en cuenta en la interpretación
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
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
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
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
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
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
WUE Consumo de agua por carga de TI Las diferencias son significativas en función del método de refrigeración y las condiciones climáticas
Eliminación y compensación de carbono Métodos para abordar las emisiones residuales Es necesario distinguir entre reducción y compensación

Aspectos clave de la interpretación de los datos

  • 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.
  • 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.
  • 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.

Posibilidades y límites de la «fábrica de IA con flexibilidad energética»

La 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.

Formas posibles

  1. Desplazamiento temporal de las tareas de aprendizaje 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.

  2. Traslado de cargas de trabajo entre regiones 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.

  3. Gestión de prioridades de la carga de inferencia 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.

  4. Integración de baterías, almacenamiento térmico y recursos de respaldo
    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.

Limitaciones

  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.

Recursos hídricos locales y problemas de refrigeración

El 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.

Método de refrigeración Ventajas Aspectos a tener en cuenta
Refrigeración por aire Estructura relativamente sencilla y menor consumo de agua Puede tener limitaciones en racks de IA de alta densidad
Refrigeración por evaporación Puede ayudar a reducir el consumo eléctrico El consumo de agua puede aumentar
Refrigeración líquida Adecuada para servidores GPU de alta densidad La complejidad de la instalación y la inversión inicial pueden ser elevadas
Refrigeración híbrida Se puede combinar en función del clima y la carga La optimización del funcionamiento es compleja

En 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.

Elementos de datos necesarios para el diseño de políticas y normativas

En 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.

Elemento de datos Entidad responsable Finalidad de uso
Capacidad eléctrica solicitada, plan de ampliación por fases Operador del centro de datos Evaluación de la necesidad de reforzar la red
Carga prevista por franja horaria Operador·compañía eléctrica Demanda máxima y diseño de tarifas
Margen de flexibilidad eléctrica Operador Contratos de respuesta a la demanda y plan de operaciones de emergencia
Método de refrigeración y consumo de agua previsto Operador Evaluación del impacto sobre los recursos hídricos
Plan de adquisición de energía renovable Operador Objetivos de reducción de emisiones de carbono y evaluación del impacto en la red eléctrica regional
Costes de refuerzo de la transmisión y la transformación Compañía eléctrica Distribución de costes y aprobación de tarifas
Planes de empleo local, recaudación fiscal y aprovechamiento del calor residual Operadores y administraciones locales Evaluación de la aceptación por parte de la población
Método de cálculo de emisiones Operadores Verificación de los informes de sostenibilidad

Conclusión

El 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.

El 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.