Centros de datos gigantes: dónde se está construyendo la infraestructura de la IA
La inteligencia artificial suele presentarse como un fenómeno basado en software, algoritmos y modelos capaces de procesar enormes cantidades de información. Sin embargo, detrás de cada entrenamiento y de cada consulta existe una infraestructura física cada vez más grande: centros de datos con miles de servidores, aceleradores especializados, sistemas eléctricos de alta capacidad y enormes instalaciones de refrigeración.
La expansión de la IA está aumentando la escala de esa infraestructura. Los nuevos complejos pueden requerir cientos de megavatios y algunos proyectos plantean capacidades aún mayores. Su localización ya no depende solamente de disponer de terrenos baratos o buenas conexiones de fibra óptica. También importan la capacidad de la red eléctrica, el acceso a generación energética, la disponibilidad de agua, las condiciones climáticas, los permisos ambientales y la exposición a fenómenos extremos.
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Estados Unidos concentra buena parte de esta expansión, pero China, Europa, Oriente Medio y distintas regiones de Asia también están desarrollando capacidad. El resultado es una nueva geografía tecnológica en la que energía, territorio, agua y capacidad informática comienzan a estar estrechamente relacionados.
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La Agencia Internacional de la Energía estima que el consumo eléctrico mundial de los centros de datos podría situarse alrededor de 950 TWh en 2030, frente a unos 485 TWh en 2025. La cifra es una proyección y puede variar según la eficiencia de los equipos, el ritmo de adopción de la IA y las limitaciones para construir nueva infraestructura. Aun así, muestra por qué los centros de datos se están convirtiendo en un asunto que excede ampliamente al sector tecnológico.
Estados Unidos concentra una parte decisiva de la expansión
La infraestructura digital estadounidense tiene uno de sus principales núcleos históricos en Virginia del Norte, donde durante años se desarrolló una concentración excepcional de centros de datos gracias a la disponibilidad de fibra, conexiones de red y proximidad a grandes mercados digitales. Pero la demanda vinculada con la IA está ampliando el mapa hacia otros estados y regiones capaces de ofrecer electricidad y grandes superficies de terreno.
Texas resulta especialmente atractivo por su enorme sistema eléctrico, disponibilidad territorial y capacidad de generación. También están creciendo proyectos en Ohio, Georgia, Arizona, Nevada y otros estados. La localización final depende de una combinación compleja: conexión a redes de transmisión, precio de la electricidad, incentivos fiscales, disponibilidad de fibra y posibilidad de construir rápidamente.
La magnitud del cambio puede observarse en las estimaciones del Lawrence Berkeley National Laboratory. Su actualización de 2025 calcula que los centros de datos podrían representar entre el 9,5 % y el 15,3 % del consumo eléctrico de Estados Unidos en 2030, dependiendo del escenario considerado. informe sobre consumo energético de los centros de datos en Estados Unidos
Esto no significa que toda esa electricidad vaya a utilizarse exclusivamente para IA. Los centros de datos también sostienen servicios en la nube, almacenamiento, comercio electrónico, streaming y numerosas aplicaciones digitales. Sin embargo, los servidores acelerados con GPU y otros chips especializados están elevando considerablemente la densidad energética de las nuevas instalaciones.
El desafío comienza a trasladarse desde la disponibilidad de chips hacia algo mucho más físico: cómo alimentar de manera continua complejos informáticos que pueden consumir tanta electricidad como una ciudad.
China, Europa y nuevos polos compiten por capacidad informática
Aunque Estados Unidos ocupa una posición central, la infraestructura necesaria para desarrollar y operar inteligencia artificial tiene una dimensión global. China mantiene una gran red de centros de datos y busca distribuir parte de su capacidad informática desde las regiones costeras densamente pobladas hacia zonas interiores donde existe mayor disponibilidad de territorio y recursos energéticos.
Europa presenta un panorama diferente. Los grandes nodos tradicionales —como Frankfurt, Londres, Ámsterdam, París y Dublín— deben combinar la demanda digital con redes eléctricas que en determinados lugares ya enfrentan restricciones. Esto ha impulsado el interés por los países nórdicos, donde temperaturas más bajas, disponibilidad de electricidad renovable y condiciones favorables para la refrigeración pueden ofrecer ventajas.
También están apareciendo nuevos polos en Oriente Medio y Asia. Los Emiratos Árabes Unidos y Arabia Saudita buscan desarrollar infraestructura informática vinculada con sus estrategias de diversificación económica, mientras Singapur, Malasia, India, Japón y Corea del Sur forman parte de una expansión asiática condicionada por disponibilidad eléctrica, territorio y conectividad.
La concentración geográfica sigue siendo importante porque los centros de datos no pueden instalarse indistintamente en cualquier lugar. La Agencia Internacional de la Energía señala que esta demanda presenta una característica particular: aunque su participación en el consumo eléctrico mundial sigue siendo limitada en términos relativos, se concentra intensamente en determinadas regiones, lo que puede dificultar su integración en las redes locales. análisis de la demanda energética de la inteligencia artificial y los centros de datos
Por eso, disponer de capacidad informática comienza a depender también de una infraestructura que tradicionalmente pertenecía a otra industria: centrales eléctricas, subestaciones, transformadores y líneas de transmisión.
La electricidad se convierte en el principal límite físico de la IA
Los grandes modelos requieren enormes cantidades de cálculos paralelos. Miles de aceleradores pueden trabajar simultáneamente durante el entrenamiento y posteriormente ejecutar millones de solicitudes durante la fase de inferencia. El resultado es una concentración energética muy superior a la de muchos centros de datos tradicionales.
La Agencia Internacional de la Energía calcula que el consumo mundial de los centros de datos podría aproximadamente duplicarse entre 2025 y 2030. Además, el consumo correspondiente a instalaciones orientadas específicamente a IA crecería mucho más rápido. Estas cifras no constituyen una predicción exacta: dependen del desarrollo de hardware más eficiente, del uso real de los modelos y de las dificultades para conectar nuevos complejos a las redes.
La densidad también está aumentando dentro de los edificios. Los servidores destinados a IA concentran más potencia en cada rack, lo que obliga a rediseñar sistemas de distribución eléctrica y refrigeración. La propia IEA advierte que esta evolución está aumentando la presión sobre componentes como transformadores, electrónica de potencia y sistemas de almacenamiento energético.
El problema es que construir un centro de datos puede ser más rápido que ampliar una red eléctrica. Una instalación tecnológica puede desarrollarse en pocos años, mientras nuevas líneas de transmisión, centrales o grandes subestaciones pueden necesitar plazos mucho mayores.
Esta diferencia está cambiando la estrategia de las empresas. La infraestructura informática comienza a planificarse junto con nuevas fuentes de generación, almacenamiento mediante baterías y contratos de suministro a largo plazo.
La IA, por lo tanto, no depende únicamente de mejores procesadores. Su expansión depende de la capacidad del sistema energético para suministrar grandes cantidades de electricidad de manera estable durante las 24 horas.
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Agua, refrigeración y clima extremo entran en la ecuación
Prácticamente toda la electricidad utilizada por los procesadores termina transformándose en calor. Retirarlo es una tarea crítica: si la temperatura supera determinados límites, los equipos reducen su rendimiento o pueden sufrir fallas. A medida que aumenta la densidad de los servidores de IA, la refrigeración mediante aire resulta insuficiente para determinadas configuraciones y gana importancia la refrigeración líquida directa.
El consumo de agua depende enormemente del diseño de cada instalación. Algunos centros utilizan sistemas evaporativos; otros emplean circuitos cerrados o tecnologías que reducen el uso directo de agua. También existe una huella hídrica indirecta asociada a la generación de electricidad.
Una investigación del Lawrence Berkeley National Laboratory encontró diferencias de más de 10.000 veces en el consumo de agua asociado a distintas cargas de trabajo, debido a factores como eficiencia de servidores, utilización, tecnología de refrigeración, clima y características del sistema eléctrico. estudio sobre el consumo de agua de los centros de datos
Esto vuelve especialmente importante la ubicación. Construir grandes instalaciones en regiones afectadas por sequías recurrentes o estrés hídrico puede aumentar la competencia por los recursos locales si el diseño depende intensamente del agua.
El clima extremo introduce otros riesgos. Las olas de calor incrementan simultáneamente la demanda eléctrica general y las necesidades de refrigeración. Inundaciones, incendios forestales, tormentas severas y huracanes pueden afectar líneas eléctricas, fibra óptica, carreteras y subestaciones.
Por esa razón, la resiliencia de los centros de datos empieza a evaluarse como la de otras infraestructuras críticas. Generadores de respaldo, baterías, redundancia de red, reservas de combustible y sistemas alternativos de refrigeración buscan mantener los servicios incluso durante una emergencia.
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Una nueva geografía tecnológica condicionada por energía y resiliencia
La carrera por construir infraestructura de IA está modificando los criterios utilizados para decidir dónde instalar capacidad informática. Durante años, factores como conectividad, impuestos, precio del terreno y proximidad a los usuarios dominaron estas decisiones. Ahora adquieren un peso creciente la disponibilidad de megavatios, la estabilidad de la red, el acceso al agua y la exposición climática.
La IEA estima que la generación necesaria para abastecer centros de datos podría superar los 1.000 TWh anuales hacia 2030 bajo su escenario base de 2025, con renovables, gas natural, carbón y energía nuclear participando en distintas proporciones según la región. La combinación concreta dependerá de cada sistema eléctrico y de las políticas energéticas nacionales.
En octubre de 2026, un nuevo análisis de la agencia volvió a señalar que la integración de los centros de datos plantea cuestiones relacionadas con seguridad energética, precios de la electricidad, emisiones y utilización de agua, lo que confirma que la discusión ya no se limita a la capacidad informática.
Para las ciudades y regiones que reciben estas inversiones existe una doble cuestión. Los proyectos pueden generar actividad económica, infraestructura y demanda de servicios especializados, pero también pueden exigir ampliaciones costosas de las redes y competir por recursos limitados. El impacto no será idéntico en todos los lugares y debe analizarse caso por caso.
En regiones expuestas a olas de calor, sequías, incendios o tormentas, además, construir capacidad informática significa planificar para condiciones que pueden superar los registros históricos utilizados originalmente en el diseño de infraestructuras.
El mapa mundial de la inteligencia artificial se está dibujando así sobre otro mapa menos visible: el de redes eléctricas, fuentes de energía, disponibilidad hídrica, conectividad y riesgos naturales. Los algoritmos pueden viajar casi instantáneamente por Internet, pero las instalaciones que los ejecutan continúan sometidas a límites físicos muy concretos.
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