La inteligencia artificial (IA) se presenta como el resultado de avances en software, modelos matemáticos y capacidad de procesamiento. Sin embargo, detrás de esa transformación existe una condición no tan evidente: la disponibilidad de energía eléctrica. Cada modelo que responde una consulta, genera una imagen o analiza millones de datos funciona sobre una infraestructura física integrada por centros de datos (los famosos data centers) que requiere un suministro eléctrico permanente, confiable y cada vez mayor.

Durante las últimas dos décadas, la economía digital logró desacoplar parcialmente el crecimiento económico de muchas restricciones materiales. Una empresa de software podía, por ejemplo, crecer sin grandes despliegues de infraestructura, y una plataforma digital podía incorporar millones de usuarios sin que ello exigiera una expansión proporcional de su capacidad física. Sin embargo, la IA introduce un matiz importante en esa lógica: el desarrollo de modelos cada vez más complejos coloca a la infraestructura energética entre los factores que lo condicionan.

De acuerdo con un informe publicado en 2025 por la Agencia Internacional de Energía (IEA, por sus siglas en inglés), los centros de datos consumieron alrededor de 415 TWh (terawatts-hora) de electricidad durante 2024, que equivalen aproximadamente a un 1,5% de la demanda eléctrica mundial. A su vez, en el mismo informe se estima que ese consumo superará los 900 TWh hacia 2030. Vale decir que, en tan sólo media década, la demanda eléctrica de los centros de datos podría más que duplicarse.

A pesar de que este consumo no responde exclusivamente a la IA, ésta explica buena parte de la aceleración mencionada. A diferencia de otras aplicaciones, los modelos de IA requieren enormes cantidades de procesamiento tanto para su entrenamiento como para su utilización cotidiana. Cada nueva generación de modelos incorpora más parámetros y procesa más información. A diferencia de otros servicios digitales, la IA no se limita a recuperar información almacenada, sino que genera una respuesta nueva con cada consulta. Ese proceso exige miles de procesadores funcionando en paralelo dentro de los centros de datos, a lo que se suma la energía necesaria para refrigerar los equipos y mantenerlos operando de forma continua. Esta situación impacta de lleno en la planificación energética.

 La IEA proyecta que los centros de datos representarán cerca de la mitad del crecimiento de la demanda de electricidad en Estados Unidos hacia 2030. En otras palabras, una parte significativa de la expansión del sistema eléctrico estadounidense estará relacionada con una actividad que hace pocos años ocupaba un lugar marginal dentro del consumo energético.

Distintas consultoras privadas llegan a conclusiones similares: Goldman Sachs Research estima que la demanda eléctrica de los centros de datos en Estados Unidos aumentará aproximadamente un 50% para 2027 y continuará creciendo durante el resto de la década, impulsando inversiones en generación, transmisión y distribución de electricidad. McKinsey & Company, por su parte, proyecta que la infraestructura necesaria para sostener el crecimiento de la inteligencia artificial movilizará inversiones por cientos de miles de millones de dólares en capacidad computacional.

Este cambio ya influye en las decisiones de inversión de las principales empresas tecnológicas. Microsoft, Google, Amazon y Meta continúan compitiendo por desarrollar mejores modelos de IA, a la vez que aseguran contratos de suministro eléctrico de largo plazo, financian proyectos de generación renovable, incorporan sistemas de almacenamiento con baterías y exploran alternativas vinculadas con la energía nuclear. La disponibilidad de electricidad pasó de ser un aspecto operativo a convertirse en una variable estratégica y esta tendencia abre una oportunidad para países con recursos energéticos abundantes. En este escenario, Argentina podría posicionarse como un destino atractivo para estas inversiones, aunque enfrenta desafíos de infraestructura que condicionan el aprovechamiento de ese potencial.

Precisamente, el factor limitante en cuanto a la energía no es únicamente su generación, sino también su transporte, que resulta igualmente esencial. Con frecuencia la construcción de nuevas líneas de transmisión avanza con menor velocidad que la instalación de centros de datos o de proyectos de generación. En Argentina, esta limitación ya resulta evidente: de acuerdo con diagnósticos de la Compañía Administradora del Mercado Mayorista Eléctrico (CAMMESA), la capacidad de transporte eléctrico se encuentra prácticamente saturada en varios corredores del país. La limitación radica, entonces, en la posibilidad de transportar la energía donde se necesita. La infraestructura de redes, históricamente relegada frente a otros debates energéticos, vuelve a ocupar un lugar central.

La transición energética adquiere, en este contexto, un valor adicional. En numerosos mercados, la energía eólica y la solar se encuentran entre las tecnologías más competitivas para construir nueva capacidad de generación eléctrica. Sin embargo, su creciente participación exige complementar la inversión con almacenamiento, redes más robustas y fuentes de generación capaces de aportar estabilidad al sistema. Ya no solamente es necesario producir electricidad de bajas emisiones, sino también garantizar un suministro continuo para una infraestructura digital que opera las veinticuatro horas.

Para los países, las implicancias exceden el sector tecnológico. La competencia por atraer inversiones vinculadas con la IA ya no dependerá únicamente del capital humano, de los incentivos fiscales o del acceso a financiamiento. La capacidad para ofrecer energía confiable, infraestructura de transporte suficiente y reglas de largo plazo comenzará a pesar con la misma importancia que otros factores tradicionalmente asociados a la economía del conocimiento. En el caso argentino, el país reúne algunos de los mejores recursos eólicos del mundo, un potencial solar significativo y tiene en Vaca Muerta una de las mayores reservas de gas no convencional. 

Sin embargo, esos activos conviven con limitaciones de infraestructura, cuellos de botella en el transporte eléctrico e incertidumbre regulatoria que dificultan convertir ese potencial en una ventaja competitiva sostenida. Si la electricidad pasa a ser un insumo estratégico para la economía digital, la discusión energética dejará de involucrar únicamente a las empresas del sector y pasará a formar parte de la agenda de desarrollo productivo.

La IA suele pensarse como una competencia entre modelos o empresas cuando, en realidad, también es una competencia entre sistemas energéticos. Si bien los algoritmos seguirán siendo determinantes, su desarrollo dependerá cada vez más de la capacidad para sostener una infraestructura eléctrica suficiente, confiable y económicamente competitiva. En ese escenario, la energía deja de ser un sector que acompaña el crecimiento tecnológico para convertirse en una de sus condiciones de posibilidad.