La expansión de la inteligencia artificial está redefiniendo las proyecciones energéticas globales y modificando la manera en que se planifican las redes eléctricas. De acuerdo con estimaciones internacionales, hacia 2030 los centros de datos del mundo podrían requerir entre 90 GW y 125 GW adicionales de capacidad eléctrica para sostener el crecimiento de las aplicaciones basadas en IA. Este aumento configurará un escenario en el que los sistemas eléctricos deberán operar con cargas más dinámicas, picos intermitentes y demanda constante a gran escala.
El informe “¿Atrapados en la red? El apetito energético de la IA”, elaborado recientemente por Hitachi Energy, analiza esta tendencia y señala que la infraestructura energética global enfrentará una presión sin precedentes. Según proyecciones de la Agencia Internacional de Energía (IEA), los centros de datos podrían generar 945 TWh de demanda eléctrica hacia el final de la década, impulsados por el avance de modelos entrenados con grandes volúmenes de datos y servicios digitales cada vez más intensivos. Para el organismo internacional, la IA explicaría cerca del 10% del incremento de la demanda eléctrica global durante los próximos años.
El estudio advierte que los sistemas eléctricos actuales fueron diseñados bajo criterios de previsibilidad y cargas estables. “Un sistema eléctrico diseñado para la previsibilidad y la planificación de la carga base ya no es adecuado para su propósito. Debemos planificar en torno a cargas de rápido movimiento, alta densidad y picos intermitentes que pueden comportarse más como máquinas industriales que como granjas de servidores tradicionales”, explicó Aleksandar Grbić, Global Data Center Solution Manager de Hitachi Energy. Esta transformación obligará a acelerar inversiones en transmisión, digitalización y protección avanzada.
Las proyecciones de la consultora McKinsey refuerzan este diagnóstico. Para 2030, se estima la existencia de 156 GW de capacidad específicamente asociada a centros de datos para IA, con 125 GW adicionales incorporados entre 2025 y 2030. El incremento es equivalente a toda la capacidad de generación eléctrica instalada actualmente en países como España. Otros análisis apuntan a escenarios más moderados, aunque igualmente significativos, de alrededor de 90 GW adicionales en el mismo periodo.
En paralelo, la expansión de la infraestructura demandará un volumen creciente de equipamiento crítico. Solo en transformadores de potencia y distribución —esenciales para la conexión y operación de centros de datos de alta densidad— se podrían requerir entre 670 y 1,400 unidades adicionales en el mundo antes de 2030. Este aumento presionará las cadenas de suministro y exigirá procesos de fabricación más ágiles para evitar retrasos en la puesta en marcha de nuevas instalaciones.
Además de la ampliación de la capacidad instalada, los retos energéticos incluyen garantizar estabilidad del sistema, modernizar líneas de transmisión, integrar herramientas de automatización avanzada y adoptar nuevas arquitecturas de protección. En este contexto, Hitachi Energy está desarrollando soluciones que permiten mejorar la confiabilidad operativa, optimizar el uso de energía y responder con rapidez a cargas intensivas propias de los centros de datos que impulsan la IA.
Entre estas soluciones destacan los transformadores de potencia y distribución diseñados para condiciones críticas; plataformas de supervisión como MicroSCADA X, que permiten automatizar procesos y mejorar el control en tiempo real; y sistemas avanzados de protección del sistema eléctrico, fundamentales para evitar interrupciones asociadas a variaciones súbitas de demanda. La combinación de estas tecnologías facilita la conexión eficiente de nuevos centros de datos y fortalece la resiliencia de las redes eléctricas ante un escenario de expansión acelerada del consumo.
El crecimiento global de la inteligencia artificial plantea así un desafío estructural: garantizar que la infraestructura energética esté preparada para sostener la innovación tecnológica. Las proyecciones indican que el consumo eléctrico asociado a la IA continuará aumentando durante la próxima década, lo que obliga a gobiernos, operadores eléctricos y empresas tecnológicas a coordinar estrategias de inversión y planificación. La convergencia entre digitalización, automatización y expansión de redes será decisiva para asegurar que el desarrollo de la IA avance en un entorno energético seguro y confiable.
