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Published10 April 2025

Acerca de este informe

El desarrollo y la adopción de la inteligencia artificial (IA) se han acelerado en los últimos años, lo que plantea interrogantes sobre las implicaciones de su implementación generalizada para el sector energético. La IA no existe sin energía, en concreto, sin electricidad para los centros de datos. Al mismo tiempo, la IA podría transformar el funcionamiento de la industria energética si se adopta a gran escala. Sin embargo, hasta ahora, los responsables políticos y otras partes interesadas a menudo han carecido de las herramientas necesarias para analizar ambas caras de esta cuestión debido a la falta de datos exhaustivos.

Este informe de la Agencia Internacional de Energía (AIE) busca subsanar esta deficiencia mediante nuevos modelos y conjuntos de datos globales y regionales, así como una amplia consulta con gobiernos y reguladores, el sector tecnológico, la industria energética y expertos internacionales. Incluye proyecciones sobre el consumo eléctrico que la IA podría generar durante la próxima década, así como las fuentes de energía que contribuirán a satisfacerlo. También analiza las posibles implicaciones de la adopción de la IA para la seguridad energética, las emisiones, la innovación y la asequibilidad.

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Resumen ejecutivo

El potencial transformador de la IA depende de la energía.

Se ha producido un cambio radical en las capacidades de la inteligencia artificial (IA), impulsado por la disminución de los costes computacionales, el aumento de la disponibilidad de datos y los avances técnicos. La IA es la ciencia que permite que las máquinas aprendan a realizar tareas que tradicionalmente requerían inteligencia humana. La IA se está consolidando como una tecnología de uso general, al igual que la electricidad. Hoy en día, puede generar texto y vídeos, acelerar los descubrimientos científicos en campos como la medicina o la ciencia de los materiales, hacer que los robots de fabricación sean más inteligentes y productivos, conducir taxis comerciales en entornos urbanos complejos y detectar amenazas a infraestructuras críticas.

En los últimos años, la IA ha pasado de ser un campo de estudio académico a una industria con billones de dólares en capitalización bursátil y capital de riesgo en juego . La capitalización bursátil de las empresas relacionadas con la IA en el S&P 500 ha crecido en alrededor de 12 billones de dólares desde 2022. Si bien existen varias incertidumbres sobre su adopción e impacto, el rápido desarrollo y el enorme potencial de la IA la han convertido en un elemento central de las estrategias corporativas, las políticas económicas y la geopolítica.

Sin embargo, no existe la IA sin energía; al mismo tiempo, la IA tiene el potencial de transformar el sector energético. Un suministro eléctrico asequible, fiable y sostenible será un factor determinante para el desarrollo de la IA, y los países que puedan suministrar la energía necesaria con rapidez y a gran escala estarán en mejor posición para beneficiarse. El entrenamiento y la implementación de modelos de IA se llevan a cabo en grandes centros de datos con alto consumo energético. Un centro de datos típico centrado en la IA consume tanta electricidad como 100 000 hogares, pero los más grandes que se están construyendo actualmente consumirán 20 veces más.

Los responsables políticos y los mercados han carecido de las herramientas para evaluar las implicaciones.

El sector energético se encuentra, por lo tanto, en el centro de una de las revoluciones tecnológicas más importantes de la actualidad. Sin embargo, aún existe una falta de comprensión de los riesgos e implicaciones de esta creciente conexión entre la energía y la IA. En consonancia con su sólida trayectoria en la identificación y el análisis de los problemas emergentes en el sector energético, este nuevo informe especial de la Agencia Internacional de Energía (AIE) busca subsanar esta deficiencia con el análisis más completo y basado en datos sobre el tema hasta la fecha. Basado en un nuevo modelo global y un conjunto de datos exhaustivo sobre la demanda de electricidad de los centros de datos, su análisis se enriqueció además mediante un proceso de consulta en profundidad con responsables políticos, el sector tecnológico, la industria energética y otros expertos.

Los centros de datos representan una pequeña parte del consumo mundial de electricidad en la actualidad, pero sus impactos locales son mucho más pronunciados.

La inversión mundial en centros de datos casi se ha duplicado desde 2022 y alcanzó el medio billón de dólares en 2024. Este auge de la inversión ha generado una creciente preocupación por el vertiginoso aumento de la demanda de electricidad.

Los centros de datos representaron alrededor del 1,5 % del consumo mundial de electricidad en 2024, o 415 teravatios-hora (TWh). Estados Unidos representó la mayor parte del consumo mundial de electricidad de los centros de datos en 2024 (45 %), seguido de China (25 %) y Europa (15 %). A nivel mundial, el consumo de electricidad de los centros de datos ha crecido alrededor del 12 % anual desde 2017, más de cuatro veces más rápido que la tasa de consumo total de electricidad. Los centros de datos centrados en IA pueden consumir tanta electricidad como las fábricas de alto consumo energético, como las fundiciones de aluminio, pero están mucho más concentrados geográficamente. Casi la mitad de la capacidad de los centros de datos en Estados Unidos se encuentra en cinco clústeres regionales. El sector representa una parte sustancial del consumo de electricidad en los mercados locales.

La demanda de electricidad para los centros de datos se duplicará con creces para 2030.

Se prevé que el consumo eléctrico de los centros de datos se duplique con creces, alcanzando aproximadamente 945 TWh para 2030. Esta cifra es ligeramente superior al consumo total de electricidad de Japón en la actualidad. La inteligencia artificial es el principal motor de este crecimiento, junto con la creciente demanda de otros servicios digitales. Estados Unidos concentra, con diferencia, la mayor parte de este aumento proyectado, seguido de China. En Estados Unidos, los centros de datos representan casi la mitad del crecimiento de la demanda eléctrica entre ahora y 2030. Para finales de la década, se prevé que el país consuma más electricidad para los centros de datos que para la producción de aluminio, acero, cemento, productos químicos y todos los demás bienes de alto consumo energético combinados. Las incertidumbres aumentan aún más después de 2030, pero nuestro escenario base prevé que el consumo eléctrico mundial de los centros de datos alcance aproximadamente 1200 TWh para 2035.

Se necesitará una amplia gama de fuentes para satisfacer la demanda.

Las energías renovables y el gas natural lideran la satisfacción de la demanda eléctrica de los centros de datos, pero diversas fuentes están preparadas para contribuir. La mitad del crecimiento global de la demanda de centros de datos se cubre con energías renovables, respaldadas por el almacenamiento y la red eléctrica en general. Se proyecta que la generación de energías renovables crecerá en más de 450 TWh para satisfacer la demanda de los centros de datos hasta 2035, gracias a los cortos plazos de entrega, la competitividad económica y las estrategias de adquisición de las empresas tecnológicas. Las fuentes gestionables, encabezadas por el gas natural, también desempeñan un papel crucial, y el sector tecnológico contribuye a impulsar nuevas tecnologías nucleares y geotérmicas. El gas natural se expande en 175 TWh para satisfacer la creciente demanda de los centros de datos, especialmente en Estados Unidos. La energía nuclear aporta una cantidad similar de generación adicional para satisfacer la demanda de los centros de datos, sobre todo en China, Japón y Estados Unidos. Los primeros reactores modulares pequeños entrarán en funcionamiento alrededor de 2030.

Los centros de datos son uno de los varios factores que impulsan el crecimiento acelerado de la demanda de electricidad en la era de la electricidad.

Los centros de datos representan aproximadamente una décima parte del crecimiento de la demanda mundial de electricidad hasta 2030, una proporción menor que la de los motores industriales, el aire acondicionado en hogares y oficinas o los vehículos eléctricos. Sin embargo, la importancia de los centros de datos en el impulso de la demanda de electricidad varía según el país. Las economías emergentes y en desarrollo ya están experimentando un rápido crecimiento de la demanda de electricidad. En estos países, los centros de datos representan alrededor del 5 % del aumento de la demanda de electricidad hasta 2030. Por otro lado, las economías avanzadas han experimentado varias décadas de demanda de electricidad prácticamente estancada. En este grupo de países, los centros de datos representan más del 20 % del crecimiento de la demanda hasta 2030, lo que supone una llamada de atención sobre la necesidad de impulsar nuevamente el crecimiento del sector eléctrico.

En lo que respecta a la integración de centros de datos en redes eléctricas, la inteligencia se traduce en rapidez.

Las redes eléctricas ya están saturadas en muchos lugares: estimamos que, a menos que se aborden estos riesgos, alrededor del 20 % de los proyectos de centros de datos planificados podrían sufrir retrasos. Las listas de espera para la conexión a la red, tanto para proyectos de suministro como de consumo, incluidos los centros de datos, son largas y complejas. La construcción de nuevas líneas de transmisión puede tardar entre cuatro y ocho años en las economías avanzadas, y los tiempos de espera para componentes críticos de la red, como transformadores y cables, se han duplicado en los últimos tres años. Los equipos de generación también tienen una gran demanda. Las entregas de turbinas para las nuevas centrales eléctricas de gas se enfrentan ahora a plazos de entrega de varios años, lo que podría retrasar su puesta en marcha más allá de 2030. Si el sector eléctrico no intensifica sus esfuerzos, existe el riesgo de que satisfacer el aumento de la demanda de los centros de datos implique sacrificar otros objetivos, como la electrificación, el crecimiento de la industria manufacturera o la asequibilidad.

Las opciones clave para mitigar estos riesgos incluyen ubicar nuevos centros de datos en áreas con alta disponibilidad de energía y red eléctrica, y operar los servidores de los centros de datos o sus activos de generación de energía y almacenamiento in situ con mayor flexibilidad. Estas estrategias aún no se han explorado a fondo. Un centro de datos enfocado en IA requiere una inversión de capital diez veces mayor que una fundición de aluminio, lo que significa que limitar sus operaciones para brindar flexibilidad a la red es muy costoso. Sin embargo, muchos centros de datos operan con una reserva de capacidad de servidores. Los reguladores podrían explorar medidas para incentivar a los operadores de centros de datos a utilizar la capacidad de servidores reserva o sus activos de generación de energía o almacenamiento de respaldo con mayor flexibilidad. Los operadores de la red también podrían analizar incentivos para ubicar los centros de datos en áreas donde las redes estén menos saturadas. Observamos que el 50 % de los centros de datos en desarrollo en Estados Unidos se encuentran en grandes clústeres preexistentes, lo que podría aumentar los riesgos de cuellos de botella locales.

Existen grandes incertidumbres en las perspectivas de la demanda de electricidad relacionada con la IA.

Hay incertidumbres sobre la rapidez con que se adoptará la IA, su capacidad y productividad, la velocidad de las mejoras en la eficiencia y la posibilidad de resolver los cuellos de botella en el sector energético. Estas incertidumbres se exploran en los casos de sensibilidad. Un caso de despegue supone mayores tasas de adopción de la IA y una acción proactiva para reducir los cuellos de botella en el sector energético. Un caso de obstáculos incorpora obstáculos, incluidos los obstáculos macroeconómicos, en la adopción de la IA y el desarrollo de la infraestructura energética para alimentarla. Nuestro caso de alta eficiencia destaca el potencial de obtener ganancias aún mayores en la eficiencia del hardware y los modelos de IA. En este caso, la demanda de electricidad de los centros de datos es un 20 % menor en 2035 que en el caso base. Para 2035, el rango de demanda de electricidad de los centros de datos en nuestros casos abarca de 700 a 1700 TWh. El aumento de la energía generada con gas para satisfacer la demanda de los centros de datos en nuestro caso de despegue es cuatro veces mayor que en nuestro caso de obstáculos. El crecimiento de la producción nuclear para satisfacer la demanda de los centros de datos varía aún más.

La IA podría generar importantes mejoras en la eficiencia y la operatividad del sector energético.

Las empresas energéticas ya están implementando la IA para transformar y optimizar el suministro de energía y minerales, la generación y transmisión de electricidad, y el consumo energético. Existen numerosos objetivos en juego, entre ellos la reducción de costes, la mejora del suministro, la prolongación de la vida útil de los activos, la reducción del tiempo de inactividad y la disminución de las emisiones.

La industria del petróleo y el gas ha sido pionera en la adopción de la IA, utilizándola para optimizar la exploración, la producción, el mantenimiento y la seguridad. En la exploración y el desarrollo, la IA puede mejorar la fiabilidad de la evaluación de los recursos y reducir la incertidumbre previa a la perforación. En las operaciones, se utiliza para optimizar y automatizar los procesos de producción, detectar fugas, predecir las necesidades de mantenimiento y apoyar las iniciativas para reducir las emisiones de metano.

La IA puede ayudar a equilibrar las redes eléctricas, cada vez más complejas, descentralizadas y digitalizadas. Puede mejorar la previsión y la integración de la generación variable de energía renovable, reduciendo las restricciones y las emisiones. La detección de fallos basada en IA permite identificar con rapidez y precisión los fallos en la red, reduciendo la duración de los cortes de suministro entre un 30 % y un 50 %. Los sensores remotos y la gestión basada en IA pueden aumentar la capacidad de las líneas de transmisión. Si se aplican estas herramientas, se podrían liberar hasta 175 gigavatios (GW) de capacidad de transmisión sin necesidad de construir nuevas líneas. Esto supera el aumento de la carga eléctrica de los centros de datos previsto para 2030 en el escenario base.

La industria del futuro estará cada vez más digitalizada y automatizada; los países y las empresas que lideren la integración de la IA en la manufactura se posicionarán a la vanguardia . Las aplicaciones de IA pueden acelerar el desarrollo de productos, reducir costos y aumentar la calidad. La adopción generalizada de las aplicaciones de IA existentes para optimizar los procesos industriales puede generar ahorros de energía equivalentes al consumo total de energía de México en la actualidad. Las empresas europeas poseen más de la mitad de la cuota de mercado en soluciones de automatización industrial, un factor clave para la implementación de la IA en la industria.

Las aplicaciones de IA en el transporte pueden mejorar la eficiencia y reducir costes, pero también podrían aumentar la demanda de movilidad personal. Estas aplicaciones se utilizan para gestionar el tráfico, optimizar rutas, predecir las necesidades de mantenimiento y desarrollar vehículos autónomos. La adopción generalizada de aplicaciones de IA en el sector del transporte podría generar un ahorro energético equivalente al de 120 millones de coches. Si bien los vehículos autónomos son más eficientes que los convencionales, también podrían atraer a usuarios que dejen de usar el transporte público a medida que los costes disminuyen y la disponibilidad aumenta, lo que podría generar un efecto rebote.

En los edificios, existe un gran potencial para que las optimizaciones basadas en IA mejoren la eficiencia de los sistemas de calefacción y refrigeración, y flexibilicen el consumo eléctrico. Entre los obstáculos para aprovechar este potencial se encuentran la fragmentación de la propiedad de los edificios, la falta de digitalización y la insuficiencia de incentivos. Si se implementaran a mayor escala, las intervenciones actuales basadas en IA podrían generar un ahorro global de electricidad de alrededor de 300 TWh, equivalente a la generación anual de electricidad actual de Australia y Nueva Zelanda juntas.

La innovación acelerada podría ser uno de los impactos a largo plazo más significativos de la IA en el sector energético.

La IA se está consolidando como una poderosa herramienta para el descubrimiento científico, ayudando a los investigadores a encontrar, probar y comercializar innovaciones con mayor rapidez . En biomedicina, por ejemplo, la IA aceleró 45 000 veces el mapeo de estructuras proteicas, fundamental para el diseño de nuevos fármacos. Los plazos de desarrollo de las nuevas tecnologías energéticas suelen abarcar décadas. Reducir este periodo será clave para alcanzar objetivos del sector energético como la sostenibilidad y la competitividad. Sin embargo, solo el 2 % del capital captado por las startups energéticas se ha destinado a empresas con una propuesta de valor relacionada con la IA.

Los desafíos de la innovación energética se caracterizan por el tipo de problemas que la IA resuelve eficazmente . Por ejemplo, solo el 0,01 % de los materiales fotovoltaicos de última generación se han producido experimentalmente, lo que deja un enorme abanico de materiales potenciales aún por explorar. La IA podría permitir a los científicos acelerar drásticamente el proceso de búsqueda y prueba de materiales prometedores, químicas de baterías y moléculas de captura de carbono. Se requerirán políticas que apoyen la invención impulsada por la IA y aceleren la comercialización, que a menudo representa un mayor obstáculo para los nuevos productos que la fase de descubrimiento.

El sector energético aún no está aprovechando al máximo la IA.

El sector energético es uno de los más complejos y críticos del mundo actual, pero puede y debe hacer más para aprovechar el potencial de la IA . El sector energético se enfrenta a obstáculos para la adopción generalizada de la IA, como el acceso insuficiente o inexistente a datos, infraestructura digital y habilidades, así como las persistentes preocupaciones sobre seguridad digital y física, que a menudo superan las posibles mejoras en la eficiencia. La prevalencia de habilidades relacionadas con la IA es mucho menor en el sector energético en comparación con otros sectores. Se necesitarán cambios normativos y regulatorios para que el sector energético pueda aprovechar los beneficios de la IA.

La IA podría agudizar algunos problemas de seguridad energética y ayudar a abordar otros.

Las cadenas de suministro de componentes para centros de datos son complejas y están globalizadas. Por ejemplo, el galio es un metal cada vez más importante utilizado en chips informáticos de última generación y electrónica de potencia, ya que ofrece importantes ventajas de eficiencia en comparación con los diseños de semiconductores tradicionales basados en silicio. Actualmente, China representa alrededor del 99 % del suministro mundial de galio refinado. Nuestras estimaciones indican que, en 2030, la demanda de galio para centros de datos podría superar el 10 % del suministro actual.

La IA agrava algunos riesgos para la seguridad energética, pero también ofrece soluciones tanto en el ámbito cibernético como en el físico. A medida que aumentan las capacidades de la IA, también lo hace la posibilidad de que diversos actores la utilicen y abusen de ella. Los ciberataques contra las empresas de servicios energéticos se han triplicado en los últimos cuatro años y se han vuelto más sofisticados debido a la IA. Al mismo tiempo, la IA se está convirtiendo en una herramienta fundamental para la defensa contra ellos. En el ámbito físico, los satélites y sensores equipados con IA pueden detectar incidentes en infraestructuras energéticas críticas 500 veces más rápido que los métodos terrestres tradicionales y con alta resolución espacial. A medida que evoluciona la seguridad energética, la AIE seguirá supervisando este tema crucial.

Las economías emergentes y en desarrollo pueden dar un salto cualitativo hacia las soluciones de IA.

Las economías emergentes y en desarrollo, excluyendo a China, representan el 50 % de los usuarios de internet del mundo, pero menos del 10 % de la capacidad global de centros de datos . Los países con un historial de energía confiable y asequible estarán en la mejor posición para impulsar el crecimiento de los centros de datos, localizar la capacidad de procesamiento necesaria para el desarrollo de la IA a nivel local e impulsar la industria de TI en general. Los centros de datos también pueden servir como pilares para nuevos proyectos de energía con bajas emisiones. Sin embargo, en regiones con frecuentes cortes de energía o problemas de calidad del suministro eléctrico, el mantenimiento de un centro de datos puede ser arriesgado o costoso, lo que hace que el alojamiento en el extranjero resulte más atractivo para las empresas. Asimismo, se han observado casos de uso prometedores de la IA en economías en desarrollo que han contribuido a generar nuevas eficiencias y optimizar procesos. Superar las barreras a la digitalización puede ayudar a estas economías a adoptar rápidamente soluciones de IA que ofrecen ahorros de tiempo y costos.

Las preocupaciones de que la IA pueda acelerar el cambio climático parecen exageradas, al igual que las expectativas de que la IA por sí sola resolverá el problema.

Las emisiones derivadas del consumo eléctrico de los centros de datos aumentan de 180 millones de toneladas (Mt) en la actualidad a 300 Mt en el escenario base para 2035, y hasta 500 Mt en el escenario de despegue. Si bien estas emisiones se mantienen por debajo del 1,5 % del total de las emisiones del sector energético durante este período, los centros de datos se encuentran entre las fuentes de emisiones de más rápido crecimiento.

La adopción generalizada de las aplicaciones de IA existentes podría generar reducciones de emisiones mucho mayores que las de los centros de datos, pero también mucho menores que las necesarias para abordar el cambio climático. Estimamos que las reducciones de emisiones derivadas de la amplia aplicación de las soluciones de IA existentes equivaldrían a alrededor del 5 % de las emisiones relacionadas con la energía en 2035. Será necesario superar diversas barreras para la adopción de la IA para aprovechar estos beneficios. Los efectos rebote, por ejemplo, los cambios modales que se producen en detrimento del transporte público y el uso de vehículos autónomos, podrían contrarrestar algunos de estos beneficios. La IA puede ser una herramienta para reducir las emisiones, pero no es la solución definitiva y no elimina la necesidad de políticas proactivas.

Dado que la energía y la tecnología ahora van de la mano, la colaboración es clave.

El sector tecnológico y la industria energética están más interconectados que nunca . Si bien existen grandes incertidumbres en el camino a seguir, estas no deben impedir una acción coordinada. Impulsar la energía para la IA y aprovechar sus beneficios requerirá un diálogo y una colaboración aún más profundos entre el sector tecnológico y la industria energética. En este proceso, habrá riesgos que gestionar. La AIE seguirá proporcionando datos y análisis rigurosos para fundamentar la toma de decisiones y ayudar a los sectores energético y tecnológico a estar mejor preparados a medida que se desarrolla la adopción de la IA.