La IA no colapsa el sistema eléctrico: revela sus límites

28 Ene 2026

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La expansión acelerada de la inteligencia artificial está poniendo a prueba el sistema eléctrico. No tanto por la cantidad de energía que requiere, sino por la capacidad del sistema de integrar una nueva demanda, concentrada e intensiva.

Cuando se habla de la huella energética de la inteligencia artificial, el debate comienza a menudo con una pregunta engañosamente simple: ¿cuánta electricidad consume? Pero esta mirada cuantitativa esconde el verdadero reto. El problema no es sólo cuánto se consume, sino dónde, cuándo y con qué intensidad, y cómo esto tensiona una infraestructura eléctrica diseñada para otro ritmo y otra geografía de la demanda.
Las previsiones globales apuntan claramente a un cambio de escala. Según la Agencia Internacional de la Energía, el consumo eléctrico de los centros de datos podría más que duplicarse antes de 2030. Pero el factor realmente crítico no son sólo los TWh anuales, sino la densidad de potencia. Los nuevos racks de IA multiplican por diez la potencia por unidad de espacio respecto a los centros de datos tradicionales, exigiendo conexiones eléctricas mucho más robustas y sistemas de refrigeración cada vez más complejos.
Esta demanda, además, no se reparte de forma homogénea. Se concentra en zonas muy concretas, generando «puntos calientes» que tensionan la red hasta el límite. El problema no es global, geográfico y temporal.

Un desajuste de velocidades

Aquí aparece un desajuste estructural entre dos mundos que avanzan a ritmos muy distintos. El mundo digital puede proyectar y construir un centro de datos en dos o tres años; en cambio, reforzar una subestación o ampliar una línea eléctrica puede requerir entre cuatro y ocho años entre permisos, tramitaciones y obra civil. Cuando estos calendarios no encajan, la infraestructura queda sistemáticamente por detrás mientras la demanda aumenta.

Este fenómeno tiene ya consecuencias visibles. A nivel global, una parte significativa de los proyectos de centros de datos se encuentran en riesgo de retraso indefinido simplemente porque la red no llega a tiempo.

El caso de España: mucha energía, poca red

España es un claro ejemplo de esta tensión. En 2024, el sistema eléctrico recibió solicitudes de acceso y conexión por más de 67 GW de nueva demanda, pero sólo una pequeña parte acabó concediéndose. En el caso de los centros de datos, el bloqueo es aún más evidente: casi toda la demanda ha quedado denegada o pendiente.
El problema no es la carencia de generación. España tiene suficientes proyectos renovables. El verdadero cuello de botella es la red de distribución, con una gran mayoría de nudos ya saturados. La infraestructura no estaba dimensionada para absorber al mismo tiempo la electrificación de la demanda, el despliegue renovable y el auge acelerado de la IA.

En síntesis, el principal límite no es la disponibilidad de energía, sino la capacidad de la red para absorber y distribuir nueva demanda allá donde se concentra.

La respuesta de la industria

Ante este escenario, la reacción de la industria es pragmática. Cuando conectarse a la red se convierte en incierto y lento, ganan peso los modelos de centros de datos con autonomía energética parcial o total: generación propia, microredes, colocación con renovables y sistemas de almacenamiento.
En paralelo, ha resurgido el debate sobre fuentes de energía estables y continuas, como la nuclear o los pequeños reactores modulares. Sin embargo, estas soluciones difícilmente llegarán a tiempo para resolver los cuellos de botella actuales; su papel, si llega, será más relevante a medio plazo.

La IA también puede ser parte de la solución

Reducir el debate en “la IA consume demasiado” es hacer corto. Porque la IA no es sólo parte del problema, sino también una herramienta clave para gestionar la complejidad del sistema energético.
La digitalización permite anticipar congestiones, optimizar flujos y extraer mayor rendimiento de la infraestructura existente. Algunas cargas digitales pueden flexibilizarse en el tiempo, adaptándose a la disponibilidad renovable y actuando como una “batería virtual”. Además, la IA está acelerando la innovación en materiales, baterías y procesos industriales, reduciendo drásticamente los tiempos de desarrollo.
Incluso aparecen propuestas que parecen ciencia ficción, como situar capacidad de cómputo en órbita alimentada por energía solar constante. No son soluciones inminentes, pero indican claramente que los límites físicos del sistema terrestre son ya una restricción real.
En el fondo, la pregunta clave no es si la IA consumirá más energía -es inevitable-, sino si seremos capaces de encajar ese crecimiento dentro de un sistema eléctrico en plena transformación. Y aquí el mensaje está claro: el cuello de botella no es sólo la generación, sino la red y la forma en que la utilizamos.
En ERIA, este punto de intersección entre red, flexibilidad, almacenamiento y digitalización es clave. El futuro energético implica también operar mejor el sistema y convertir a la nueva demanda digital en un aliado de la transición energética.
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