“Los materiales que sostienen la IA”, por Thijs van de Graaf

La inteligencia artificial (IA) a menudo se presenta como algo intangible, una tecnología que reside en la nube y piensa en código. La realidad es más terrenal. Detrás de cada chatbot o generador de imágenes hay servidores que consumen electricidad, sistemas de refrigeración que gastan agua, chips que dependen de cadenas de suministro frágiles y minerales extraídos de la tierra.

Esa columna vertebral física se está expandiendo rápidamente. Los centros de datos se multiplican en número y tamaño. Los más grandes, los centros "a hiperescala", tienen necesidades de energía de decenas de megavatios, a la escala de una pequeña ciudad. 

Amazon, Microsoft, Google y Meta ya operan cientos de data center en todo el mundo, pero la próxima ola es mucho mayor, con proyectos a escala de gigavatios. En Abu Dabi, OpenAI y sus socios están planeando un campus de 5 gigavatios, que iguala la producción de cinco reactores nucleares y ocupa 26 kilómetros cuadrados.

Los economistas debaten cuándo, si es que alguna vez, estas vastas inversiones se traducirán en ganancias de productividad. Aun así, los gobiernos están tratando la IA como la nueva frontera de la política industrial, con iniciativas a una escala que antes se reservaba para la industria aeroespacial o la energía nuclear. 

Emiratos Árabes Unidos nombró al primer ministro de inteligencia artificial del mundo en 2017. Francia prometió más de 100 mil millones de euros en gasto en IA. Y en los dos países a la vanguardia de la IA, la carrera es cada vez más geopolítica: EEUU ha impuesto controles a la exportación de chips avanzados, mientras China ha respondido con restricciones a las ventas de minerales clave.

La contienda en algoritmos es tanto una competencia por la energía, la tierra, el agua, los semiconductores y los minerales. El suministro de electricidad y chips determinará la rapidez con la que avance la revolución de la IA y qué países y empresas la controlarán.

Una industria hambrienta

La IA está devorando electricidad. Los centros de datos ya utilizan alrededor del 1,5% del suministro mundial de electricidad, lo mismo que el Reino Unido. Solo una parte de esa demanda proviene de la IA, pero está creciendo rápidamente. Entrenar un modelo avanzado puede consumir tanta energía como la que usan miles de hogares en un año, y ejecutarlo a escala multiplica la carga. La Agencia Internacional de Energía (AIE) espera que la demanda de los centros de datos se duplique con creces para 2030, y la IA sea responsable de gran parte del aumento.

A nivel mundial, este aumento es manejable: la IA representa menos de una décima parte de la demanda de energía adicional esta década, muy por debajo de la de los vehículos eléctricos o el aire acondicionado. Pero los balances nacionales cuentan una historia diferente. En EEUU y Japón, los data center podrían representar casi la mitad de la nueva demanda para 2030. En Irlanda, ya usan más de un quinto de la electricidad del país, la mayor proporción entre las economías avanzadas.

Las tensiones locales son aún más agudas. A diferencia de las plantas siderúrgicas o las minas, los centros de datos se agrupan cerca de las grandes ciudades, se pueden construir en meses en lugar de años y siguen creciendo. Esta combinación los hace excepcionalmente disruptivos para las redes locales.

En el norte de Virginia (EEUU), el centro de datos más grande del mundo, todos los data center ya consumen una cuarta parte de la energía del estado, lo que obliga a las empresas de servicios públicos a retrasar o cancelar otras conexiones. El aumento de las facturas de electricidad se convirtió en un punto álgido en la carrera por la gobernación. 

En Irlanda, el operador de la red de Dublín congeló nuevos proyectos en 2022 y aprobó solo aquellos que podían generar su propia energía. Singapur los frenó por completo en 2019 y ahora permite instalaciones solo bajo estrictas reglas de eficiencia.

Las empresas tecnológicas se están convirtiendo en actores energéticos por derecho propio. Las empresas más grandes se encuentran ahora entre los mayores compradores corporativos de energía renovable del mundo. 

Microsoft, Amazon y Google han firmado acuerdos de compra de energía multimillonarios que rivalizan con los de las empresas de servicios públicos tradicionales. Sus decisiones sobre dónde ubicar los centros de datos influyen cada vez más en qué proyectos solares y eólicos se construyen.

Algunos están añadiendo generación in situ en los centros de datos para reducir la dependencia de la red, o están apostando directamente por nuevas tecnologías. Microsoft ha explorado la energía nuclear, desde pequeños reactores modulares hasta posibles adquisiciones de plantas inactivas como Three Mile Island en Pensilvania. 

Google impulsa la energía geotérmica avanzada. Amazon está probando el hidrógeno para la energía de backup. Con el presidente Donald Trump revirtiendo muchas de las políticas climáticas del presidente Joe Biden, la carrera por la energía de la IA ha convertido inesperadamente a las grandes tecnológicas en un salvavidas para la inversión en energía limpia.

Con el tiempo, el capital de las grandes tecnológicas podría ayudar a acelerar la innovación en energías limpias, pero también podría cimentar la dependencia de los combustibles fósiles. Si bien la IA ha impulsado las energías renovables en Europa, la demanda en EEUU -hogar de más del 40% de los centros de datos del mundo- sigue dependiendo en gran medida del gas natural, lo que aumenta las emisiones.

Máquinas más inteligentes

La IA no solo es un consumidor voraz de electricidad, sino que también puede ayudar a gestionarla equilibrando las redes eléctricas, pronosticando la producción de energía renovable y optimizando el uso de energía en edificios e industria. Algunas ciudades incluso están canalizando el calor residual de las granjas de servidores a las redes de calefacción urbana. Estas aplicaciones no borrarán la huella del sector, pero pueden suavizar la tensión.

La eficiencia también está mejorando. Las nuevas generaciones de chips, como los procesadores Blackwell de Nvidia y las unidades de procesamiento de tensores (TPU) de Google, están diseñadas para ofrecer más operaciones por vatio. En el lado del software, DeepSeek de China, lanzado en enero de 2025, se entrenó con una fracción del costo y la energía que OpenAI y Google gastaron en modelos de tamaño comparable.

Sin embargo, la eficiencia trae su propia paradoja. La historia sugiere que la potencia informática más barata provoca un mayor uso, un efecto conocido como la paradoja de Jevons. La IA puede ofrecer modelos más inteligentes y eficientes, pero es probable que el apetito por las aplicaciones crezca aún más rápido.

Si la electricidad es la primera restricción de la IA, los semiconductores son la segunda. Entrenar modelos de última generación requiere miles de chips especializados, la mayoría diseñados por Nvidia y fabricados casi exclusivamente en la provincia china de Taiwán por la Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC). Esa concentración ha convertido a los chips en el punto de estrangulamiento más estratégico en la cadena de suministro de IA.

Las apuestas geopolíticas ya están claras. EE. UU. ha restringido las exportaciones de chips avanzados a China mientras subsidia las plantas de fabricación nacionales. Lejos de sofocar el progreso en China, esas restricciones pueden haber empujado a sus empresas a innovar en torno a ellas, como ha demostrado DeepSeek. 

Beijing está compitiendo para construir sus propios campeones nacionales. Europa, Japón e India están invirtiendo miles de millones en sus propias industrias. El acceso a los chips es ahora una prueba de fuego de la soberanía tecnológica.

Hay pocos informes públicos de la industria sobre el uso de electricidad, agua o minerales en los centros de datos.

Huella mineral

La fabricación de chips en sí misma consume muchos recursos. Una sola planta de fabricación de vanguardia puede consumir tanta electricidad como una pequeña ciudad y requerir grandes cantidades de agua ultra pura. Pero la historia más profunda se encuentra más arriba en la cadena, en los minerales que hacen posibles los chips avanzados y los centros de datos.

Necesitan galio y germanio para circuitos avanzados, silicio para chips, tierras raras para ventiladores de refrigeración, cobre para el cableado que une los servidores. Un solo campus a hiperescala puede contener casi tanto cobre como el que produce una mina de tamaño mediano en un año.

Para 2030, los centros de datos podrían estar consumiendo más de medio millón de toneladas métricas de cobre y 75.000 toneladas de silicio cada año, suficiente para elevar su participación en la demanda global al 2 por ciento, según la AIE. Para el galio, el salto es aún más pronunciado: los centros de datos podrían representar más de una décima parte de la demanda total. 

Esos porcentajes pueden parecer modestos, pero se suman a los crecientes requisitos de los vehículos eléctricos, las turbinas eólicas y las industrias de defensa, todos persiguiendo el mismo suministro finito.

Ese suministro está altamente concentrado. China controla el 80%-90% del refinado global de silicio, galio y tierras raras. En 2023, restringió las exportaciones de galio y germanio; desde finales de 2024 han seguido nuevas restricciones sobre el tungsteno, el telurio, el bismuto, el indio y el molibdeno. 

Todos son insumos críticos para microprocesadores, diodos y hardware de servidor. Los precios de muchos de estos metales se han disparado. Washington, Bruselas, Tokio y Seúl han respondido con estrategias de minerales críticos, desde programas de reciclaje hasta alianzas con países ricos en recursos en África y América Latina.

La lucha por los minerales, al igual que por los chips, conduce a cadenas de suministro concentradas y altas barreras de entrada, con claras implicaciones geopolíticas. Asegurar un acceso estable y sostenible determinará quién puede aprovechar verdaderamente la revolución de la IA.

Tierra y agua

Los data center a hiperescala prosperan donde convergen energía barata, agua abundante y enlaces de fibra óptica rápidos. La tierra rara vez es el factor limitante. Estos sitios son vastos para los estándares urbanos, pero modestos en relación con las superficies agrícolas o mineras. Aun así, su llegada puede remodelar las economías locales a medida que las tierras de cultivo en el norte de Virginia u Oregón se cubren de hormigón con interminables filas de salas de servidores.

El agua es más polémica. La refrigeración demanda millones de galones al día, y dos tercios de los nuevos centros de EEUU desde 2022 se han construido en regiones con estrés hídrico, informa Bloomberg News. En Arizona, los proyectos han provocado disputas sobre si los escasos suministros de agua deben destinarse a los hogares o a las grandes tecnológicas. 

Disputas similares están surgiendo en España y Singapur. Sin embargo, la mayor parte de la huella hídrica de la IA es indirecta. Las centrales eléctricas que abastecen a los centros de datos consumen mucha más agua que los propios centros.

El clima y la minimización de los retrasos en la red también influyen en las decisiones de ubicación. El denso grupo de Irlanda refleja su papel como centro de cables transatlánticos. El campus de 5 gigavatios planeado en Abu Dabi se eligió en parte para minimizar los retrasos con Asia y Europa. Y los países más fríos, desde Noruega hasta Islandia, promocionan su ventaja climática: menos energía necesaria para la refrigeración.

El resultado es una geografía irregular: algunos gobiernos imponen restricciones para proteger las redes y el agua; otros compiten por albergar proyectos con energías renovables baratas, calefacción urbana o simplemente espacio para construir. Este es otro recordatorio de cómo las limitaciones materiales darán forma al futuro de la IA.

Políticas

Las demandas de recursos de la IA obligan a los gobiernos a tratar las centrales eléctricas, las redes, el agua y los minerales como una parte integral de sus políticas digitales.

Un desafío es saber para qué planificar. Las previsiones de la demanda de los centros de datos divergen ampliamente: para 2030, la estimación publicada más alta es casi siete veces aquella más baja. 

Sin embargo, el ritmo de construcción deja poco tiempo para la certeza. Los gobiernos deben expandir los sistemas eléctricos lo suficientemente rápido como para mantenerse al día, pero sin construir en exceso o depender de los combustibles fósiles.

Otra brecha es la transparencia. Incluso en la era de la información, hay pocos informes públicos de la industria sobre el uso de electricidad, agua o minerales en los centros de datos. Una mayor divulgación daría a los reguladores, las empresas de servicios públicos y las comunidades una imagen más clara de lo que se avecina.

Finalmente, la sostenibilidad y la equidad. La expansión de las redes y las cadenas de suministro sin salvaguardias ambientales y sociales corre el riesgo de repetir los ciclos de auge y caída de las pasadas carreras de materias primas. Y los beneficios del auge de la IA se inclinarán hacia el mundo rico si las economías en desarrollo siguen siendo solo proveedores de materias primas y enfrentan costos implícitos más altos para la energía y el capital.

Si se gestiona bien, el auge de la IA podría acelerar la energía limpia y fomentar cadenas de suministro más resilientes. Si no, corre el riesgo de generar nuevas emisiones y profundizar la dependencia de los recursos.

Esto no es solo una contienda digital. Es una contienda material, sobre electrones, galones, obleas y minerales. La forma en que los gobiernos y las empresas manejen esos cimientos decidirá no sólo quién lidera en IA, sino cuán sostenibles y ampliamente compartidas serán sus ganancias.

Publicado en International Monetary Fund por Thijs van de Graaf. Texto original aquí