La demanda de IA dispara uso de energía de gas a nivel mundial, según reportes recientes que revelan un boom en proyectos de plantas gasísticas. Esta tendencia, impulsada por los voraces requerimientos computacionales de los modelos de IA, podría triplicar la capacidad global de generación de gas para 2026. Mientras la IA promete avances en salud y clima, su huella energética contradice los discursos verdes de los gigantes tecnológicos.

Explosión de la demanda energética por IA

Los centros de datos para entrenar y desplegar grandes modelos de lenguaje y generativos consumen cantidades masivas de electricidad. Analistas proyectan que el consumo en estos centros se duplique para 2026, con la IA contribuyendo hasta el 4,5% del uso energético global en 2030. Esta demanda de IA dispara uso de energía de gas porque las renovables no escalan al ritmo necesario, obligando a recurrir a combustibles fósiles rápidos de implementar.

Google ilustra el problema: sus emisiones de gases de efecto invernadero subieron casi un 50% en cinco años, alcanzando 14,3 millones de toneladas métricas en 2023, un 13% más que en 2022. El grueso proviene de centros de datos y su cadena de suministro, directamente ligada a la expansión de IA como Gemini.

Contradicciones en los compromisos climáticos

Los big tech juran cero emisiones netas para 2030, pero la realidad erosiona esas promesas. La demanda de IA dispara uso de energía de gas, retrasando la transición verde. Proyectos de gas en EE.UU., Asia y Europa se aceleran para alimentar hyperscalers, con datos del IEA mostrando un aumento récord en capacidad fósil vinculada a IA.

En Europa, donde la regulación como el Green Deal aprieta, esta dependencia genera tensiones. Países como Alemania y Países Bajos aprueban nuevas plantas de gas pese a objetivos climáticos, priorizando la estabilidad energética sobre ideales.

Implicaciones para la industria y regulación

Esta dinámica plantea un dilema: frenar la IA por su costo ambiental mataría la innovación en modelado climático o transporte eficiente, que podrían mitigar emisiones netas. La demanda de IA dispara uso de energía de gas, pero eficiencia en chips (como NVIDIA Blackwell) y nuclear modular prometen alivio. Reguladores europeos, obsesionados con ética IA, ignoran este cuello de botella energético.

Precedentes como el boom de cripto en 2021 muestran que mercados libres optimizan mejor: post-pico Bitcoin, eficiencia energética subió 90%. Forzar renovables prematuras solo encarece y frena.

Reacciones y tendencias futuras

Google admite el reto, invirtiendo en geotermia y SMRs, pero escala insuficiente. Competidores como Microsoft firman megacontratos nucleares. Analistas ven gas como puente temporal, con proyecciones de IEA indicando pico fósil en data centers hacia 2030 si innovación acelera.

La demanda de IA dispara uso de energía de gas hoy, pero datos duros sugieren que la IA misma optimizará grids energéticos, reduciendo desperdicio global un 10-15%.