Resumen:
A medida que la industria de la inteligencia artificial continúa expandiéndose, Estados Unidos se enfrenta a un nuevo desafío climático. El último análisis muestra que para 2030, la enorme demanda de energía generada por los centros de datos de IA puede revertir significativamente los resultados de reducción de emisiones de gases de efecto invernadero de la industria eléctrica estadounidense, e incluso compensar el progreso en la reducción de emisiones realizado en los últimos 15 años.
Según un análisis de la organización ambientalista estadounidense Sierra Club, las emisiones de dióxido de carbono de la industria energética estadounidense pueden aumentar a aproximadamente 2,1 mil millones de toneladas para 2030, aproximadamente un 42% más que los niveles de 2025. Este aumento equivale básicamente a borrar las reducciones de emisiones logradas gradualmente por la industria eléctrica estadounidense desde la década de 2010.
El factor central que impulsa este cambio es el auge de la construcción de infraestructuras de IA. Con la rápida popularidad del entrenamiento de modelos de lenguaje a gran escala, los servicios de inferencia y las aplicaciones de inteligencia artificial en la nube, la demanda de energía en los centros de datos está creciendo a un ritmo sin precedentes. Sin embargo, la energía limpia y la expansión de la capacidad de la red no han seguido el ritmo de estas demandas.
El análisis señala que debido a que cada vez más empresas de tecnología no pueden obtener calificaciones de acceso a la red eléctrica a tiempo, están comenzando a eludir el sistema de red eléctrica pública tradicional y construir sus propias instalaciones de generación de energía para satisfacer las necesidades operativas de los centros de datos. La mayoría de estos proyectos, conocidos como "Detrás del medidor", dependen de combustibles fósiles como el gas natural, y las emisiones que producen no suelen reflejarse directamente en las estadísticas de emisiones de la red pública.
El informe estima que para 2030, los equipos de generación de energía fuera de la red construidos o contratados para operar por desarrolladores de centros de datos pueden emitir más de 460 millones de toneladas de dióxido de carbono cada año. La escala de esta nueva emisión por sí sola se acerca al total de emisiones anuales de carbono de México. Cabe señalar que esta comparación es para las emisiones de las instalaciones asociadas de generación de energía fuera de la red, no para las emisiones de todas las actividades del centro de datos.
Una de las razones importantes por las que las empresas recurren a la generación de energía autoconstruida es el lento proceso de conexión a la red. Muchos proyectos a gran escala deben esperar muchos años para completar la aprobación de la conexión a la red, y el ritmo de desarrollo de la industria de la inteligencia artificial es mucho más rápido que el ciclo de construcción de infraestructura energética tradicional. Para cumplir con los requisitos de tiempo de inicio del proyecto, los desarrolladores se inclinan cada vez más a implementar sistemas de generación de energía de construcción rápida, como turbinas de gas natural, y conectarlos directamente a los centros de datos.
Incluso si no se considera la generación de energía fuera de la red, los proyectos de centros de datos conectados a la red pública seguirán teniendo un impacto significativo en el crecimiento de las emisiones. Los analistas creen que para 2030, esta parte del proyecto puede aumentar las emisiones de dióxido de carbono en aproximadamente 154 millones de toneladas adicionales, lo que equivale a un aumento de aproximadamente el 10% por encima del nivel de referencia. En otras palabras, ya sea que el centro de datos elija estar fuera de la red o conectado a la red, su consumo de energía ejercerá una presión significativa sobre los objetivos de reducción de emisiones de Estados Unidos.
Los expertos de la industria señalaron que la industria de la inteligencia artificial está exponiendo muchos cuellos de botella en la infraestructura energética de EE. UU. A medida que se construyen más y más clusters de supercomputación y grandes centros de datos, cómo satisfacer la demanda de potencia informática y al mismo tiempo garantizar la transición a energías limpias se convertirá en una cuestión clave que enfrentará la política energética de Estados Unidos en los próximos años.
El análisis también señaló que promover la implementación de más proyectos energéticos nuevos, acortar el tiempo de espera para el acceso a la red eléctrica y establecer un mecanismo de apoyo más estricto para las nuevas fuentes de energía se consideran las principales formas de mitigar los riesgos del crecimiento de emisiones relacionado y evitar el impacto de la expansión de la industria de la IA en los objetivos climáticos.
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