La inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de transformar el sector energético en la próxima década, impulsando un aumento en la demanda de electricidad de los centros de datos de todo el mundo y desbloqueando al mismo tiempo oportunidades significativas para reducir costes, mejorar la competitividad y reducir las emisiones, según un informe de la Agencia Internacional de la Energía (IEA, por sus siglas en inglés), titulado ‘Energy and AI’. El informe pronostica que la demanda de electricidad de los centros de datos a nivel mundial se duplicará para 2030, alcanzando aproximadamente los 945 TWh, con la IA como principal impulsor de este aumento. También analiza las implicaciones que la adopción de la IA podría tener para la seguridad energética, las emisiones, la innovación y la asequibilidad.
El informe ofrece un análisis completo y basado en datos sobre la creciente conexión entre la energía y la IA. Se basa en nuevos conjuntos de datos y una amplia consulta con responsables políticos, el sector tecnológico, la industria energética y expertos internacionales. Incluye proyecciones sobre el consumo de electricidad que podría generar la IA durante la próxima década, así como las fuentes de energía que contribuirán a cubrir dicho consumo.
Demanda energética y consumo energético de los centros de datos
Según el informe, un suministro eléctrico asequible, fiable y sostenible será un factor determinante para el desarrollo de la IA, y los países que puedan suministrar la energía necesaria con rapidez y escala estarán mejor posicionados para beneficiarse. Sin embargo, aún existe una falta de comprensión de los desafíos y las implicaciones de esta creciente conexión entre la energía y la IA.
El entrenamiento y la implementación de modelos de inteligencia artificial ocurren principalmente en centros de datos. En total, se estima que el consumo de electricidad de los centros de datos asciende a aproximadamente a 415 TWh, o el 1,5% del consumo mundial de electricidad en 2024.
La inversión en nuevos centros de datos ha incrementado casi un 70% en los últimos dos años a nivel mundial. Uno de los principales impulsores de esta inversión ha sido el auge de la inteligencia artificial. Los centros de datos son actores relativamente nuevos en el sistema energético global, y la recopilación de datos y la elaboración de informes sobre su consumo eléctrico siguen siendo limitadas.
La proporción de los diferentes componentes en el consumo de electricidad de los centros de datos varía según el tipo, dependiendo de la naturaleza y la eficiencia del equipo instalado.
Estados Unidos, Europa y China representan actualmente alrededor del 85% del consumo eléctrico mundial de los centros de datos. En Estados Unidos, el consumo eléctrico de los centros de datos creció aproximadamente un 12% anual entre 2015 y 2024. Estados Unidos representó la mayor parte del consumo eléctrico mundial de centros de datos en 2024 (45%), seguido de China (25%) y Europa (15%).
Según los datos del informe, se prevé que el consumo de electricidad de los centros de datos se duplique alcanzando unos 945 TWh para 2030. Para después de 2030, el escenario base prevé que el consumo eléctrico mundial de los centros de datos aumente hasta unos 1.200 TWh para 2035.
IA para la optimización energética
El sistema energético es complejo y está en constante evolución. Cada vez está más electrificado, digitalizado, conectado y descentralizado, con una creciente presión de costes. Estos factores han impulsado a las empresas energéticas a implementar aplicaciones que utilizan inteligencia artificial para optimizar sistemas, mejorar la producción, reducir costes, aumentar la eficiencia, optimizar el tiempo de actividad, reducir las emisiones y mejorar la seguridad.
El informe se centra en las aplicaciones de IA para la optimización energética en la industria, el transporte y la edificación. Estos sectores, en conjunto, representan alrededor del 95% de la demanda energética global para el usuario final y se han digitalizado y conectado cada vez más, lo que abre el potencial de la optimización impulsada por IA.
El sector industrial representa el 39% del consumo final de energía y el 45% de las emisiones de CO2. La IA se utiliza de diversas maneras para optimizar los procesos de producción. En el caso de adopción generalizada, se podría lograr un ahorro energético del 8% para 2035 en la industria ligera, como la fabricación de electrónica o maquinaria. La IA en el transporte puede mejorar la operación y la gestión de vehículos, lo que podría reducir el consumo energético hasta en un 20%.
En la edificación, el potencial está limitado por el ritmo de digitalización. Los edificios comerciales existentes han experimentado una mejora constante en la última década, gracias a una mayor adopción de soluciones digitales. La actividad de rehabilitación también ha aumentado, aunque principalmente en economías avanzadas. En muchas partes del mundo se están implementando tarifas eléctricas flexibles para que los consumidores instalen sistemas inteligentes. Además, la electrificación de la calefacción se ha acelerado, lo que ofrece una mayor flexibilidad. Para complementar estas tendencias, están surgiendo nuevas soluciones basadas en IA para edificios que podrían contribuir a que la construcción y la operación de los edificios sean más eficientes energéticamente, rentables y fáciles de usar.
Según las tendencias actuales de digitalización, el uso de IA en edificios ahorrará más de 300 TWh en la demanda mundial de electricidad en 2035, lo que equivale al 5% del consumo total de electricidad para calefacción y refrigeración. Los edificios comerciales en las economías avanzadas y China son responsables de la mayor parte de este ahorro. Si se aprovechara todo el potencial teórico, el ahorro ascendería a casi 500 TWh gracias al mayor protagonismo de los edificios residenciales digitalizados, especialmente en las economías de mercados emergentes y en desarrollo.
El informe subraya que el potencial teórico de la IA se puede lograr garantizando que todos los nuevos sistemas de climatización (HVAC) vendidos estén habilitados para la red y creando incentivos para que consumidores y empresas complementen los sistemas electrificados existentes con hardware habilitado para la red.
Potencial de la IA para acelerar la innovación energética
La innovación es esencial para lograr una energía segura, asequible y sostenible. El sector energético continúa innovando: entre 2010 y 2024, impulsado por el crecimiento tecnológico y la reducción de costes, el petróleo y el gas no convencionales pasaron del 10% al 25% del suministro mundial de petróleo y gas; la energía solar fotovoltaica pasó de 30 TWh de generación anual a alrededor de 2.000 TWh; y los vehículos eléctricos pasaron del 0,01% a más del 20% de las ventas mundiales.
El informe aboga por el uso de políticas para acelerar la innovación energética impulsada por la IA con el fin de alcanzar los objetivos energéticos y climáticos, el crecimiento económico, una mayor seguridad y una mayor asequibilidad.
Por otro lado, el nexo entre la energía y la IA tiene implicaciones para la seguridad energética. La seguridad energética se caracteriza por varios elementos que incluyen, en primer lugar, el acceso confiable a la energía para satisfacer las necesidades de una economía; en segundo lugar, la asequibilidad de esta energía con una volatilidad limitada en los precios; y en tercer lugar, la resiliencia frente a las crisis del mercado energético, o la capacidad del sistema energético para recuperarse rápidamente de ellas.
A medida que el sector energético se ha electrificado, digitalizado y conectado, también se ha vuelto más vulnerable a las amenazas de ciberseguridad. La implementación de sistemas de ciberseguridad más proactivos basados en IA que respondan rápidamente a las amenazas es fundamental para garantizar la resiliencia del sector energético.
Además, la aparición de la IA ha suscitado preocupación por la posibilidad de que el crecimiento de los centros de datos impulsados por ella pueda agravar el cambio climático, así como expectativas de que las aplicaciones de IA en el sector energético puedan contribuir a la reducción de emisiones al impulsar nuevas optimizaciones y eficiencias. Dado que más de 100 países y la Unión Europea tienen como objetivo alcanzar cero emisiones netas entre 2030 y 2070, el informe considera pertinente explorar el posible impacto de la IA en las emisiones.
Los centros de datos representan actualmente alrededor de 180 Mt de emisiones indirectas de CO2 derivadas del consumo de electricidad, sin incluir las emisiones derivadas de la generación de energía de respaldo. Las aplicaciones de IA en el sector energético se están utilizando para una amplia gama de optimizaciones, algunas de las cuales conducen a reducciones de emisiones, ya sea directamente a través de la reducción de las necesidades energéticas o de otras maneras como: reducción de las emisiones de metano en las operaciones de petróleo y gas, donde la IA puede facilitar la detección para que las reparaciones puedan realizarse antes.
También se emplean aplicaciones de IA para la reducción de las emisiones del sector energético mediante la mejora de la eficiencia en las plantas alimentadas por combustibles fósiles; por ejemplo, garantizando que las condiciones del proceso dentro de una planta alimentada por gas natural sean más cercanas a las necesarias para una eficiencia óptima. Además de para la reducción de las emisiones de la industria mediante la optimización de los procesos de fabricación para sus necesidades energéticas, reduciendo así las emisiones relacionadas; por ejemplo, mejorar la combinación de combustibles para la producción de cemento puede mejorar la eficiencia energética en más de un 2%.
Otras aplicaciones de IA conducen a reducciones de las emisiones del transporte mediante una utilización y operaciones más eficientes de los vehículos. Y a la reducción de las emisiones de los edificios mediante la optimización del consumo energético en edificios equipados con sistemas de gestión; por ejemplo, un control optimizado de la calefacción, la ventilación y el aire acondicionado puede ahorrar alrededor de un 10% en el consumo energético.
Finalmente, el impacto neto de la IA en las emisiones y, por consiguiente, en el cambio climático, dependerá de cómo se implementen las aplicaciones de IA, de los incentivos y argumentos de negocio que surjan, y de cómo respondan los marcos regulatorios al cambiante panorama de la IA.