Cada vez que le haces una pregunta a una IA, algo se pone en marcha en un almacén.
Ese almacén consume mucha electricidad.
En 2024, los centros de datos del mundo utilizaban 415 teravatios-hora de electricidad (Agencia Internacional de Energía, 2026).
Para 2030, la AIE espera que alcance aproximadamente 945 teravatios-hora.
Eso supone más electricidad de la que consume Japón actualmente. Para un solo sector.
Este artículo analiza qué significa ese número, de dónde proviene y qué información no te proporciona. ⚡
🧾 Principales conclusiones de un vistazo
| Medida | Cifra | Fuente |
|---|---|---|
| Consumo energético de los centros de datos, 2024 | 415 TWh | AIE (2026) |
| Cuota de mercado mundial de electricidad, 2024 | Aproximadamente 1,5% | AIE (2026) |
| Uso proyectado para 2030 | ~945 TWh | AIE (2026) |
| Crecimiento de centros de datos específicos para IA | Más del cuádruple para 2030 | AIE (2026) |
| Participación de EE. UU. en el total de 2024 | 45% | AIE (2026) |
| Participación de China en el total de 2024 | 25% | AIE (2026) |
| Participación de Europa en el total de 2024 | 15% | AIE (2026) |
⚡ La duplicación, en términos sencillos
El titular es sencillo: el consumo de electricidad de los centros de datos se duplicará aproximadamente para 2030.
De 415 TWh a alrededor de 945 TWh (Agencia Internacional de Energía, 2026).
Un teravatio-hora equivale a mil millones de kilovatios-hora.
Es probable que tu hogar consuma unos cuantos miles de kilovatios-hora al año.
Así pues, 945 TWh equivalen aproximadamente al consumo energético anual de unos cientos de millones de hogares.
📊 Consumo eléctrico de los centros de datos: previsión para 2024 frente a 2030
Por qué el 1,5% es la cifra más útil.
Los centros de datos consumieron aproximadamente el 1,5% de la electricidad mundial en 2024.
Es pequeño. Más pequeño de lo que la mayoría de la gente imagina.
La preocupación no radica en el tamaño actual, sino en la velocidad del cambio.
La mayoría de los consumos de electricidad crecen lentamente. Este, en cambio, se duplicará en seis años.
Una duplicación no es una crisis en sí misma.
Muchas cosas se han duplicado sin que se haya roto la red eléctrica.
El aire acondicionado funcionó. El tren eléctrico también.
La cuestión es si la oferta puede crecer al mismo ritmo.
En algunos lugares sí. En otros no.
🇺🇸 Por qué Estados Unidos siente esto primero
En 2024, Estados Unidos consumió el 45% de la electricidad destinada a los centros de datos a nivel mundial (Agencia Internacional de Energía, 2026).
China utilizó el 25%. Europa utilizó el 15%.
Esa concentración importa más que el total mundial.
🥧 ¿Quiénes utilizaron la energía de los centros de datos del mundo en 2024?
La estadística de crecimiento que preocupa a los planificadores
Esta es la frase que se cita en las reuniones de política.
Se prevé que los centros de datos estadounidenses representen casi la mitad del crecimiento de la demanda de electricidad de Estados Unidos hasta 2030. (Agencia Internacional de Energía, 2026).
No la mitad de la electricidad. La mitad de su crecimiento.
En términos generales, cada nueva central eléctrica tiene un centro de datos esperándola.
¿Por qué se agrupan?
Los centros de datos no están distribuidos uniformemente. Se agrupan.
Buscan energía barata, clima fresco y cables de internet de alta velocidad.
Unos pocos condados albergan una proporción desproporcionada.
Eso significa que las redes eléctricas locales experimentan el crecimiento nacional.
Un condado con tres centros de datos puede experimentar un aumento de la demanda similar al de una pequeña ciudad que surge de repente.
🤖 La parte de la historia relacionada con la IA
No toda la energía de los centros de datos se destina a la IA. De hecho, la mayor parte aún no se destina a ella.
Los centros de datos también gestionan el correo electrónico, el vídeo, la banca y el almacenamiento en la nube.
Pero la inteligencia artificial es el segmento de mayor crecimiento.
La AIE prevé que el consumo de electricidad para los centros de datos optimizados para IA se cuadruplique con creces para 2030. (Agencia Internacional de Energía, 2026).
| Carga de trabajo | Crecimiento hasta 2030 |
|---|---|
| Centros de datos optimizados para IA | Más de 4 veces |
| Todos los centros de datos combinados | Aproximadamente 2 veces |
| Nube y almacenamiento tradicionales | Más lento que el promedio |
Lean esas filas juntas.
Si el total se duplica mientras que la IA se cuadruplica, la IA está acaparando la mayor parte del mercado, en detrimento de todo lo demás.
Entrenamiento versus preguntar
La gente suele confundir dos costes muy diferentes.
Capacitación está construyendo el modelo. Sucede una sola vez y consume una enorme cantidad de energía.
Inferencia está utilizando el modelo. Cada uso es minúsculo.
Pero la inferencia se produce miles de millones de veces.
A lo largo de la vida útil de un modelo, todos esos pequeños usos pueden tener más peso que el entrenamiento.
Por qué importa esta distinción
Los titulares suelen mencionar los costos de capacitación. Son impactantes y fáciles de visualizar.
La factura a largo plazo viene determinada por el uso diario habitual.
Un modelo utilizado por millones de personas cuesta más de mantener que de construir.
📉 El argumento de la eficiencia, expuesto con objetividad
Existe un argumento contrario válido que merece ser analizado.
Los chips son cada vez más eficientes. Lo mismo ocurre con los sistemas de refrigeración.
Actualmente, los centros de datos realizan mucha más carga de trabajo por unidad de energía que hace una década.
Durante años, la capacidad de computación creció enormemente, mientras que el consumo de energía se mantuvo prácticamente constante.
¿Por qué dejó de funcionar?
Las mejoras en la eficiencia tienen límites.
No se puede reducir el consumo de energía a la mitad indefinidamente.
La demanda de IA está creciendo ahora más rápido que la mejora de la eficiencia.
Ese es el cambio que reflejan las cifras de la AIE.
El efecto rebote
Hay un giro inesperado que vale la pena conocer.
Cuando algo se vuelve más barato de mantener, la gente lo usa más.
Una IA más barata significa más IA, no la misma cantidad con menos potencia.
Los economistas lo llaman efecto rebote. Está bien documentado.
La eficiencia por sí sola rara vez reduce la demanda total.
📈 Poniendo 945 teravatios-hora en contexto
Las cifras de energía elevadas son difíciles de percibir. Las comparaciones ayudan.
La AIE señala que 945 TWh es una cifra ligeramente superior al consumo total de electricidad de Japón en la actualidad (Agencia Internacional de Energía, 2026).
Japón es la cuarta economía más grande del mundo. Tiene alrededor de 124 millones de habitantes.
Para 2030, los centros de datos por sí solos podrían consumir más energía que todo el país.
| Comparación | Escala aproximada |
|---|---|
| Centros de datos, 2024 | 415 TWh |
| Centros de datos, previsión para 2030 | ~945 TWh |
| Japón, electricidad total hoy | Un poco menos de 945 TWh |
| Cuota de poder mundial, 2024 | Aproximadamente 1,5% |
Ahora veamos la otra cara de la comparación.
El consumo mundial de electricidad ronda los 30.000 TWh al año.
Incluso con 945 TWh, los centros de datos siguen representando una cuota de mercado baja, de un solo dígito.
Ambas cosas son ciertas a la vez. Es mucho poder. Pero también es una pequeña porción.
Por qué se utilizan ambos marcos
Quienes quieren alarmarte citan la comparación con Japón.
Las personas que quieren que te relajes citan la participación del 1,5%.
Ninguno de los dos miente. Simplemente eligen con qué dato verdadero empezar.
Cuando una estadística parezca diseñada para provocarte alguna emoción, busca la interpretación opuesta.
El resumen honesto
Los centros de datos representan una parte pequeña, pero de rápido crecimiento, del sector eléctrico mundial.
Constituyen una parte importante y de rápido crecimiento del sector eléctrico.
La presión reside en esa segunda frase.
🏗️ Por qué las redes eléctricas simplemente no pueden seguir el ritmo
El suministro eléctrico del edificio es lento. Mucho más lento de lo que la mayoría de la gente supone.
| Infraestructura | Tiempo típico para construir |
|---|---|
| Centro de datos | 1-2 años |
| Parque solar o eólico | 2–4 años |
| Central eléctrica de gas | 3-5 años |
| Línea de transmisión de alta tensión | 7–12 años |
| Planta nuclear | 10-15 años |
Observa las filas superior e inferior juntas.
Un centro de datos se puede construir diez veces más rápido que la línea de transmisión que lo alimenta.
Esa discrepancia resume todo el problema de la infraestructura en una sola comparación.
📊 Tiempo de producción: la demanda llega más rápido que la oferta.
¿Qué hacen los operadores al respecto?
Algunos están comprando su propia energía directamente.
Otros firman contratos a largo plazo con las empresas generadoras antes de comenzar la construcción.
Algunos están considerando plantar plantas en el mismo terreno.
Cuando una empresa construye su propia central eléctrica, eso indica que la red eléctrica dijo que no.
Por qué aparece esto en su factura
Las redes son compartidas. Las actualizaciones las pagan todos los usuarios conectados.
Si una región experimenta un aumento repentino de la demanda, los costes de la red se disparan.
Quién paga es una cuestión política que se está debatiendo actualmente en varios países.
🌱 ¿Qué significa esto para las emisiones?
El consumo de electricidad y las emisiones no son lo mismo.
Un centro de datos que funciona con energía hidroeléctrica emite mucho menos que uno que funciona con carbón.
Por lo tanto, el panorama de las emisiones depende de la ubicación de los edificios.
| Factor | Efecto sobre las emisiones |
|---|---|
| Mezcla de rejilla local | El factor más importante |
| Hora del día utilizada | La energía nocturna suele ser más sucia o más limpia según la región. |
| Energías renovables in situ | Ayuda, pero rara vez cubre toda la carga. |
| Método de enfriamiento | La refrigeración por agua reduce la potencia pero utiliza agua. |
| Generación de chips | Los chips más nuevos realizan más trabajo por vatio. |
El agua es el tema silencioso en esa mesa.
Algunos sistemas de refrigeración intercambian electricidad por agua.
Eso es un intercambio real, no un ahorro gratuito.
Por qué las afirmaciones de “100% renovables” necesitan atención
Muchos operadores afirman funcionar con energía renovable.
A menudo, esto significa que compran certificados equivalentes a su consumo.
Los electrones propiamente dichos siguen procediendo de la red local.
Eso no es deshonesto. Pero no es lo mismo que funcionar con energía solar.
Pregunte si la energía se repone cada hora o solo anualmente. La diferencia es grande.
💡 ¿Qué cambia realmente debido a esto?
Este tipo de datos solo importan si influyen en las decisiones. Tres grupos lo sienten.
Gobiernos Hay que aprobar las centrales eléctricas y las conexiones a la red con años de antelación.
Empresas afrontan precios de la electricidad al alza o más volátiles.
Gente común y corriente Es posible que se produzcan cambios en las facturas si la demanda supera la oferta local.
La cola de conexión a la red
Este es el cuello de botella práctico que nadie esperaba.
En muchas regiones, conectar una gran instalación a la red eléctrica lleva años.
Construir el centro de datos es más rápido que suministrarle energía.
El suministro eléctrico, y no los chips, se está convirtiendo en el factor limitante del crecimiento de la IA.
Qué pueden hacer las empresas
La mayoría de las pequeñas empresas no pueden influir en nada de esto.
Pero pueden elegir proveedores que publiquen datos energéticos reales.
Y así pueden evitar ejecutar tareas pesadas de IA que no necesitan.
Si está eligiendo herramientas, nuestra guía de herramientas de IA Cubre lo que merece la pena pagar.
💧 La cuestión del agua que nadie incluye en la tabla
La electricidad acapara los titulares. El agua rara vez.
Muchos grandes centros de datos utilizan agua para mantenerse refrigerados.
La refrigeración por evaporación es económica y consume mucha menos electricidad que los sistemas de refrigeración convencionales.
Pero intercambia energía por agua, y el agua es un recurso local.
Por qué el intercambio es incómodo
La electricidad puede transportarse a través de un país mediante cables.
El agua no puede, en ningún sentido práctico.
Por lo tanto, una instalación que ahorra energía puede sobrecargar el suministro eléctrico local.
En una región árida, esa es la limitación más difícil de superar.
Cómo interpretar las afirmaciones sobre el agua
Los operadores informan sobre el consumo de agua de diferentes maneras.
Algunos cuentan solo lo que se evapora. Otros cuentan todo lo que se extrae.
Algunos excluyen el agua utilizada para generar su electricidad.
Esa última exclusión es importante, porque las centrales térmicas también utilizan agua.
Cuando veas una figura de agua, pregunta qué incluye.
🧊 ¿Qué es lo que realmente utiliza la energía dentro del edificio?
La gente se imagina estanterías llenas de servidores. Pero eso es solo una parte.
| Sistema | Porcentaje aproximado de la potencia del sitio |
|---|---|
| Hardware informático | La mayor parte |
| Enfriamiento | Segundo más grande, varía según el clima. |
| pérdidas por conversión de energía | Pequeño pero constante |
| Servicios de iluminación y construcción | Menor |
La refrigeración es la parte que más varía.
Un emplazamiento en Islandia gasta mucho menos en ello que uno en Arizona.
Por eso, los países fríos siguen atrayendo inversiones en centros de datos.
La medida de eficiencia a conocer
La industria utiliza un índice denominado eficacia en el uso de la energía.
Compara la potencia total del sitio con la potencia que llega a los ordenadores.
La puntuación perfecta es 1,0. Nada se desperdicia en refrigeración ni pérdidas.
Los sitios web modernos de gran tamaño suelen reportar cifras cercanas a esa.
Por qué las buenas proporciones aún pueden inducir a error
Un edificio muy eficiente aún puede consumir una enorme cantidad de energía total.
La eficiencia es la potencia por unidad de trabajo. No es la potencia total.
Un sitio web puede mejorar su ratio cada año y aun así duplicar su consumo.
Ambas cifras importan. Los informes suelen mostrar solo la más favorable.
🔬 Cómo la AIE elaboró estas cifras
Un pronóstico es tan bueno como su método. Así es como funciona este.
La AIE es un organismo intergubernamental. Publica datos energéticos para los países miembros.
Es Energía e IA El informe se basó en nuevos conjuntos de datos y en consultas con las industrias tecnológica y energética.
| Característica del método | Por qué es importante |
|---|---|
| organismo respaldado por el gobierno | No tengo ningún producto para venderte. |
| Utiliza estadísticas energéticas nacionales | Basado en datos medidos, no en encuestas. |
| Publica escenarios, no una sola respuesta. | Muestra una gama de futuros |
| Asesora directamente a la industria. | Captura las construcciones planificadas |
| Actualizado periódicamente | Revisado a medida que la realidad se impone |
Los escenarios no son predicciones.
Esta es la parte de la información sobre energía que más se malinterpreta.
La AIE publica varios escenarios con diferentes supuestos.
Las noticias suelen citar una y llamarla "el pronóstico".
Un escenario dice: "Si suceden estas cosas, ocurrirá lo siguiente".
Es una afirmación condicional, no una profecía.
Por qué la cifra de 945 podría ser errónea
Podría ser demasiado bajo si el uso de la IA crece más rápido de lo esperado.
Podría ser demasiado alto si la eficiencia mejora más rápidamente o si la demanda disminuye.
Las previsiones a seis años vista son realmente inciertas.
Considere la dirección como continua y el número exacto como aproximado.
🌍 Cómo están respondiendo los diferentes países
El mismo pronóstico genera políticas muy diferentes.
| Enfoque | Cómo se ve en la práctica |
|---|---|
| Aumentar el suministro | Permisos de vía rápida para la generación |
| Ralentizar la demanda | Pausar las nuevas conexiones al centro de datos |
| Trasladar la demanda | Steer construye en regiones con energía sobrante |
| Hazlo flexible | Pagar a los sitios web para que reduzcan la carga en las horas pico. |
| Cobrar el costo real | Hacer que los grandes usuarios financien las mejoras de la red. |
Los dos últimos son los más interesantes.
Por qué la flexibilidad podría cambiarlo todo
No toda la informática es urgente.
El entrenamiento de un modelo a menudo puede tardar algunas horas.
Si esos trabajos se realizan cuando hay abundante energía, la presión sobre la red eléctrica disminuye drásticamente.
Un centro de datos flexible aporta mucho más valor a una red eléctrica que uno rígido.
La AIE señala que la propia inteligencia artificial podría contribuir a mejorar el funcionamiento de los sistemas energéticos.
La idea del cambio de la demanda
La energía solar alcanza su máximo al mediodía. La energía eólica alcanza su máximo de forma impredecible.
La informática que utiliza energía barata cuesta menos y contamina menos.
Algunos operadores ya hacen esto en diferentes zonas horarias.
Es una de las pocas respuestas realmente prometedoras que se dan aquí.
🧠 ¿Qué significa esto si solo usas IA?
La mayoría de los lectores no se dedican a la construcción de centros de datos. Entonces, ¿qué te concierne?
Sinceramente, los titulares no son tan alarmantes como sugieren.
El uso individual de la IA por parte de una persona es insignificante.
Aquí la escala es industrial, no personal.
Donde las decisiones personales sí importan.
Importan en conjunto y en función de lo que pagas.
Elegir proveedores que publiquen datos reales sobre el consumo de energía genera presión.
Lo mismo ocurre al preguntar a los proveedores dónde se ejecutan sus sistemas informáticos.
Esas preguntas eran raras hace cinco años. Ahora son habituales en los procesos de contratación.
La perspectiva que vale la pena conservar
Sentir culpa por hacerle una pregunta a un chatbot es infundado.
Las decisiones importantes las toman los gobiernos y los grandes compradores.
Comprender las cifras es más útil que sentirse mal por ellas.
Esa es la verdadera razón por la que vale la pena leer estos datos.
🚫 Lo que estos números no te dicen
Tener claros los límites forma parte de un buen uso de los datos.
No te dicen que la IA es mala para el planeta. Eso depende de qué reemplace la IA.
No miden las emisiones directamente. Solo consumo de electricidad.
No abordan el uso del agua en detalle. Esa es una preocupación aparte.
No separan la IA de otros tipos de computación de forma precisa. El límite es difuso.
Son promedios globales. La imagen de tu país puede no parecerse en nada a esta.
La comparación que nadie hace correctamente
Si la IA elimina un desplazamiento diario al trabajo, podría ahorrar más energía de la que consume.
Si sustituye un vuelo por una videollamada, el ahorro es considerable.
Si simplemente genera más correos electrónicos, el ahorro es nulo.
El efecto neto depende totalmente del uso, y casi nadie lo mide.
🏁 La versión corta
Los centros de datos consumieron 415 TWh en 2024, lo que representa aproximadamente el 1,5% de la electricidad mundial.
La AIE prevé aproximadamente 945 TWh para 2030 (Agencia Internacional de Energía, 2026).
La inteligencia artificial es el sector de mayor crecimiento, y se prevé que se multiplique por más de cuatro.
Estados Unidos soporta el 45% de la carga actual y será el primero en sentir el crecimiento.
El problema no es el tamaño. Es la velocidad.
La construcción de redes eléctricas lleva una década. La demanda de IA llegará en tres años.
Esa discrepancia es la verdadera historia detrás de cada gran número aquí. ⚡
❓ Preguntas frecuentes
¿Cuánta electricidad consumen los centros de datos?
Aproximadamente 415 teravatios-hora en 2024, o alrededor del 1,5% de la electricidad mundial (Agencia Internacional de Energía, 2026).
¿Cuánto consumirán para el año 2030?
La AIE proyecta alrededor de 945 TWh, una cifra ligeramente superior al consumo total de electricidad de Japón en la actualidad.
¿Es la IA la causa principal?
La IA es el motor de crecimiento más rápido, y se espera que su crecimiento se cuadruplique con creces. Sin embargo, la mayor parte de la capacidad de los centros de datos todavía se destina a servicios en la nube convencionales.
¿Qué país lo usa más?
Estados Unidos representa aproximadamente el 45% del total mundial de 2024, seguido de China con el 25% y Europa con el 15%.
¿El uso de la IA perjudica al medio ambiente?
Depende de la red eléctrica local y de lo que la IA reemplace. El consumo de electricidad no es lo mismo que las emisiones.
¿Unos chips mejores solucionarán esto?
En parte. La eficiencia sigue mejorando, pero actualmente la demanda crece más rápido que las mejoras en la eficiencia.
¿Cuál es el verdadero cuello de botella?
Conexiones a la red eléctrica. En muchas regiones, suministrar energía a un centro de datos lleva más tiempo que construirlo.
¿Son fiables las cifras de 2030?
Son escenarios, no predicciones. La dirección que se está tomando está bien fundamentada. La cifra exacta conlleva una gran incertidumbre.
¿Los centros de datos consumen mucha agua?
Muchos utilizan agua para la refrigeración, lo que ahorra electricidad pero sobrecarga el suministro local. Los métodos de reporte varían mucho, así que siempre verifique qué incluye el consumo de agua.
¿Qué significa eficiencia en el uso de la energía?
Compara la potencia total del sitio con la potencia que realmente llega a los ordenadores. Una puntuación de 1,0 significaría que no se desperdicia nada en refrigeración ni pérdidas por conversión.
¿Pueden los centros de datos ayudar a la red eléctrica en lugar de sobrecargarla?
Sí, siempre que sus cargas de trabajo sean flexibles. Las tareas que pueden esperar, como el entrenamiento de modelos, pueden ejecutarse cuando la energía sea abundante y barata.
¿Debería sentirme culpable por usar la IA?
El uso individual es insignificante a esta escala. Las decisiones que importan las toman los grandes compradores y los gobiernos.
¿Dónde puedo leer la investigación original?
La AIE publica Energía e IA Disponible gratuitamente en línea. El enlace se encuentra en las referencias a continuación.
📚 Referencias
Agencia Internacional de Energía. (2026). Energía e IA: Resumen ejecutivoRecuperado el 8 de agosto de 2026, de https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/executive-summary
Agencia Internacional de Energía. (2026). Demanda energética de la IARecuperado el 8 de agosto de 2026, de https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/energy-demand-from-ai
Agencia Internacional de Energía. (2026). La inteligencia artificial está llamada a impulsar un aumento vertiginoso de la demanda de electricidad procedente de los centros de datos.Recuperado el 8 de agosto de 2026, de https://www.iea.org/news/ai-is-set-to-drive-surging-electricity-demand-from-data-centres
Instituto Stanford para la Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano. (2026). Informe del Índice de IA 2026Recuperado el 8 de agosto de 2026, de https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report
Informe sobre el carbono. (2026). IA: Cinco gráficos que contextualizan el consumo energético y las emisiones de los centros de datos.Recuperado el 8 de agosto de 2026, de https://www.carbonbrief.org/ai-five-charts-that-put-data-centre-energy-use-and-emissions-into-context
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Acerca de este análisis
Todas las cifras provienen de las publicaciones de la Agencia Internacional de Energía (AIE) y están identificadas con nombre, fecha y enlace. La AIE publica escenarios en lugar de predicciones puntuales, y esta distinción se mantiene aquí en lugar de simplificarse en una sola previsión. Las cifras se cotejaron con las publicaciones originales el 8 de agosto de 2026.
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