Durante casi dos décadas ocurrió algo extraño en Estados Unidos.
La economía crecía, aparecían nuevos dispositivos, internet llegaba a prácticamente todos los rincones de la vida cotidiana y las empresas procesaban cantidades cada vez mayores de información.
Sin embargo, el consumo de electricidad del país apenas se movía.
Entre 2005 y 2019, la demanda eléctrica estadounidense creció apenas un 0,1% anual.
Desde 2020, esa historia ha empezado a cambiar.
Entre 2020 y 2025, la demanda aumentó alrededor de un 1,7% anual.
La U.S. Energy Information Administration señala a los centros de datos como uno de los principales motores de ese nuevo crecimiento, junto con la expansión de la actividad industrial.
Y detrás de muchos de esos centros de datos aparece una palabra que ya domina buena parte de la economía tecnológica: inteligencia artificial.
La carrera por entrenar modelos, ejecutar millones de consultas, generar imágenes y vídeos y llevar asistentes de IA a empresas y consumidores está transformando algo mucho más físico de lo que parece.
Porque detrás de cada modelo hay chips.
Detrás de los chips, servidores.
Detrás de los servidores, centros de datos.
Y detrás de todo eso hay algo que ninguna inteligencia artificial puede evitar: electricidad.
Estados Unidos vuelve a consumir electricidad a niveles récord
La última previsión de la EIA, publicada en septiembre de 2026, calcula que las ventas de electricidad en Estados Unidos alcanzarán aproximadamente 4.135 teravatios hora en 2026.
Eso supone un crecimiento cercano al 2% respecto al año anterior.
Para 2027 espera aproximadamente 4.211 TWh.
La agencia identifica dos fuerzas importantes detrás de este aumento: desarrollo de centros de datos y mayor actividad manufacturera.
Un crecimiento del 2% puede parecer pequeño.
Pero en un sistema eléctrico del tamaño de Estados Unidos significa decenas de teravatios hora adicionales.
Eso implica más generación, más subestaciones, más transformadores, más líneas, más distribución y más inversión.
Y esto puede ser solo el comienzo.
Los centros de datos podrían explicar la mitad del nuevo crecimiento
La Agencia Internacional de la Energía espera que la demanda eléctrica estadounidense crezca cerca de un 2% anual entre 2026 y 2030.
Eso representa más del doble del ritmo observado durante buena parte de la década anterior.
Lo importante está en el origen de ese crecimiento.
La IEA estima que los centros de datos podrían representar aproximadamente la mitad del aumento de la demanda eléctrica de Estados Unidos hasta 2030.
Esto NO significa que los centros de datos vayan a consumir la mitad de toda la electricidad estadounidense.
Son dos cosas completamente diferentes.
Significa que, de la NUEVA demanda adicional que se incorpore durante estos años, aproximadamente la mitad podría proceder de centros de datos.
También crecerán: industria; aire acondicionado; bombas de calor; vehículos eléctricos; fabricación de semiconductores; fabricación de baterías; otros procesos de electrificación.
Pero los centros de datos ya se han convertido en una pieza central del nuevo ciclo eléctrico estadounidense.
El dato de 2030 que cambia la escala del problema
Lawrence Berkeley National Laboratory publicó en junio de 2026 una actualización muy importante sobre el consumo energético de los centros de datos estadounidenses.
Su escenario de referencia estima que estas instalaciones podrían consumir alrededor de 649 TWh de electricidad en 2030.
Eso equivaldría aproximadamente al 11,8% de todo el consumo eléctrico estadounidense.
Pero hay una advertencia fundamental.
Es una PROYECCIÓN. No una cifra garantizada.
Berkeley Lab reconoce además una incertidumbre muy elevada.
Dependiendo de cuántos servidores se desplieguen, cuántos aceleradores especializados se instalen, cuánto se utilicen, cuánto mejoren en eficiencia, cuánto crezca la inferencia y cuánto aumente el número de centros de datos, el consumo podría situarse aproximadamente entre 521 y 843 TWh.
Eso equivaldría aproximadamente a entre 9,5% y 15,3% del consumo eléctrico de Estados Unidos en 2030.
Por eso cualquier artículo que presente una única cifra como una certeza está simplificando demasiado.
649 TWh es el escenario central. No el futuro garantizado.
¿Qué tiene de diferente la inteligencia artificial?
Un centro de datos convencional ya necesitaba grandes cantidades de energía.
Pero la IA introduce una característica especialmente importante: densidad computacional.
Los sistemas modernos de inteligencia artificial utilizan enormes cantidades de GPU y otros aceleradores que trabajan de forma intensiva durante largos periodos.
Eso permite realizar cantidades extraordinarias de cálculo dentro de espacios relativamente pequeños.
Pero tiene una consecuencia física: más cálculo concentrado significa más electricidad, más calor, más refrigeración, más networking, más alimentación de respaldo y más infraestructura eléctrica.
Un centro de datos moderno de IA se parece cada vez menos a una oficina llena de ordenadores.
Y cada vez más a una instalación industrial.
La carrera no termina cuando se fabrica el chip
Durante los primeros años de la explosión de IA, gran parte de la conversación estuvo centrada en una pregunta: ¿habrá suficientes GPU?
Eso explica parte del protagonismo de Nvidia y del esfuerzo de AMD por ganar terreno en la carrera de los chips de IA.
Pero ahora está apareciendo otro cuello de botella.
Puedes tener GPU, terreno, dinero, clientes y servidores.
Pero sin suficiente electricidad, el centro de datos no funciona.
Por eso la disponibilidad energética empieza a convertirse en una variable estratégica para la industria tecnológica.
El verdadero problema es la concentración
Existe una diferencia importante entre la demanda de los centros de datos y otros nuevos consumos.
Imaginemos un millón de vehículos eléctricos.
Su demanda está distribuida entre cientos de miles de viviendas, ciudades, carreteras y estaciones de carga.
Un gran centro de datos puede concentrar cientos de megavatios en un solo punto.
Y algunos proyectos anunciados son todavía mayores.
Eso cambia completamente el problema.
La pregunta deja de ser solamente: «¿Tiene Estados Unidos suficiente electricidad?»
Y pasa a ser: «¿Existe suficiente electricidad exactamente donde este centro de datos quiere conectarse y exactamente cuando quiere hacerlo?»
Esa diferencia es fundamental.
La red eléctrica se ha convertido en parte de la carrera de IA
Para alimentar un centro de datos no basta con construir una central eléctrica en algún lugar del país.
La electricidad tiene que llegar.
Y para eso hacen falta: líneas de transmisión; subestaciones; transformadores; redes de distribución; equipos de protección; permisos; interconexiones.
La infraestructura física importa.
Puedes tener electricidad disponible a cientos de kilómetros.
Eso no significa que puedas llevar cientos de megavatios inmediatamente hasta un nuevo campus.
Por eso dentro de la industria se escucha cada vez más una expresión: speed to power.
No basta con construir rápido.
Hay que conseguir megavatios disponibles rápido.
FERC ya ha tenido que intervenir
El problema alcanzó suficiente escala para que la Federal Energy Regulatory Commission actuara en junio de 2026.
FERC ordenó a los seis grandes operadores regionales de red bajo su jurisdicción que justificaran o reformaran las reglas utilizadas para conectar centros de datos, grandes instalaciones manufactureras y otras cargas de gran tamaño.
El objetivo es acelerar la integración sin comprometer fiabilidad, seguridad del sistema y protección de otros consumidores.
Esto demuestra que el crecimiento de los centros de datos ya no es solamente una cuestión de empresas tecnológicas.
También afecta a utilities, operadores de red, reguladores, estados y comunidades locales.
PJM muestra lo difícil que es pronosticar este crecimiento
PJM administra una de las mayores redes eléctricas de Estados Unidos.
Su territorio incluye regiones donde existe una concentración creciente de centros de datos.
Sus previsiones continúan mostrando fuerte crecimiento estructural de la demanda.
Pero existe una complicación.
No todo centro de datos anunciado termina construyéndose.
Una empresa puede presentar varias solicitudes, estudiar varias ubicaciones, cambiar de tamaño, retrasar el proyecto, abandonar la construcción, no obtener financiación, no conseguir conexión eléctrica o no conseguir permisos.
Por eso PJM ha estado refinando su forma de evaluar las solicitudes de grandes cargas.
Ésta es una distinción crucial: demanda anunciada no es lo mismo que demanda real.
Texas también está verificando proyectos
Texas ofrece otro ejemplo.
ERCOT ha recibido enormes solicitudes de conexión de nuevas grandes cargas.
Durante 2026 implementó procesos adicionales de verificación para determinados proyectos de centros de datos y otras cargas de gran tamaño.
El objetivo es conocer mejor qué proyectos son reales, cuándo llegarán, cuánta potencia necesitarán y qué infraestructura será necesaria.
Esto no significa que Texas esté cerrando la puerta a los centros de datos.
Significa que la escala de proyectos anunciados obliga a la red a distinguir entre intención y construcción real.
Entonces, ¿de dónde saldrá toda esa electricidad?
No existe una única respuesta.
El crecimiento se cubrirá mediante una combinación de gas natural, solar, eólica, nuclear, almacenamiento y red existente, además de otras fuentes ya conectadas al sistema.
Según la IEA, actualmente más del 40% de la electricidad físicamente utilizada por los centros de datos estadounidenses procede del gas natural.
Le siguen aproximadamente 24% renovables, 20% nuclear y 15% carbón.
Estas cifras describen la mezcla física estimada de la electricidad que abastece a esas instalaciones.
No equivalen necesariamente a los contratos de energía limpia, PPAs o certificados renovables contratados por cada empresa.
Esa diferencia debe mantenerse clara.
El gas natural tiene una ventaja muy concreta
Los centros de datos necesitan energía las 24 horas.
No solo cuando hace sol.
No solo cuando sopla el viento.
Eso convierte a las fuentes despachables en parte importante de la solución.
La IEA estima que el gas natural podría aportar más de 130 TWh adicionales de electricidad para centros de datos estadounidenses entre 2024 y 2030.
No significa que todo el crecimiento vaya a venir del gas.
Pero ayuda a explicar por qué la expansión de centros de datos también está afectando las perspectivas energéticas del país.
Solar y eólica también tendrán un papel enorme
La IEA espera que las renovables aporten aproximadamente 110 TWh adicionales al suministro eléctrico de centros de datos estadounidenses entre 2024 y 2030.
Las grandes compañías tecnológicas se han convertido en enormes compradores corporativos de energía limpia.
Sus contratos de largo plazo pueden ayudar a financiar nuevos proyectos solares y eólicos.
Pero existe una diferencia entre comprar energía renovable equivalente al consumo anual y tener electricidad disponible cada segundo.
Por eso el sistema necesita combinar renovables, almacenamiento, transmisión, generación flexible y otras tecnologías firmes.
La nuclear vuelve a entrar en la conversación
La inteligencia artificial también ha vuelto a colocar la energía nuclear dentro de las estrategias de varias grandes tecnológicas.
La razón es sencilla.
La nuclear puede producir grandes cantidades de electricidad de forma continua y con bajas emisiones operativas de carbono.
Pero hay que diferenciar nuclear existente de nuevos reactores futuros.
La nuclear existente ya desempeña un papel importante en el sistema estadounidense.
Los nuevos pequeños reactores modulares, en cambio, no son una solución inmediata para el crecimiento de esta década.
La IEA espera que su impacto empiece a ser más relevante alrededor de 2030 y durante la década siguiente.
Por eso el problema de corto plazo tendrá que resolverse principalmente con red actual, gas, renovables, almacenamiento, transmisión y nueva generación convencional disponible a tiempo.
Más eficiencia no significa necesariamente menos electricidad
Éste es uno de los puntos más interesantes.
Los chips mejoran. El software mejora. Los modelos mejoran. La refrigeración mejora.
Las empresas consiguen realizar más cálculo con cada unidad de electricidad.
Entonces surge una pregunta: ¿por qué aumenta el consumo total?
Porque la cantidad de cálculo que queremos hacer puede crecer todavía más rápido.
Si un nuevo chip permite hacer el doble de trabajo con la misma energía, pero la demanda de IA se multiplica por diez, el consumo total seguirá aumentando.
La eficiencia reduce el coste por unidad.
Pero eso puede hacer que utilicemos muchas más unidades.
Entrenar modelos es solo una parte del problema
Durante los primeros años del boom de IA, gran parte de la atención se concentró en entrenar grandes modelos.
Pero el entrenamiento ocurre durante periodos determinados.
Después aparece la inferencia.
Cada vez que alguien pregunta a un chatbot, genera una imagen, crea un vídeo, usa un copiloto de programación, ejecuta un agente o integra IA en una aplicación empresarial, existe infraestructura procesando esa solicitud.
Una sola consulta consume poco comparada con una instalación completa.
Miles de millones de consultas son otra historia.
Por eso la industria está obsesionada con reducir energía por token, coste por token y latencia por token.
También está apareciendo la factura de la fiabilidad
El crecimiento de la demanda no significa automáticamente que Estados Unidos vaya camino de apagones generalizados.
También se está construyendo nueva capacidad.
NERC señaló en su evaluación del verano de 2026 que el sistema incorporó cantidades récord de nuevos recursos, especialmente solar, baterías y algo de nueva generación a gas.
Eso mejoró la preparación de muchas regiones.
Pero NERC también identifica el rápido crecimiento de grandes cargas como un riesgo que debe vigilarse.
La demanda punta agregada aumentó aproximadamente 11 GW respecto a 2025, después de haber aumentado unos 10 GW el año anterior.
Por tanto, la pregunta no es solamente: «¿Está creciendo la demanda?»
También: «¿Puede la oferta crecer al mismo ritmo?»
¿La IA hará subir la factura eléctrica de los hogares?
Aquí hay que ser especialmente cuidadosos.
No se puede afirmar automáticamente: «La IA hará subir la luz de todos los estadounidenses.»
Los precios dependen de nuevas centrales, transmisión, distribución, mercados eléctricos, contratos, regulación, costes de conexión y reparto de infraestructura.
En algunas regiones, la rápida expansión de grandes cargas puede ejercer presión sobre capacidad, generación, transmisión y precios.
Pero atribuir cualquier subida de factura residencial directamente a la IA sería demasiado simplista.
La pregunta regulatoria real es: ¿quién paga la infraestructura necesaria para conectar y abastecer a estas grandes cargas?
Ése es un debate que crecerá durante los próximos años.
La IA está cambiando incluso dónde se construye la tecnología
Durante décadas, la geografía tecnológica estadounidense dependía principalmente del talento.
Silicon Valley. Seattle. Nueva York. Boston.
La IA añade otro factor: electricidad abundante.
Una región capaz de ofrecer energía, terreno, fibra, permisos, agua cuando sea necesaria y conexión rápida puede atraer inversiones de miles de millones de dólares.
Eso puede transformar el mapa económico estadounidense.
Estados que tradicionalmente no eran grandes centros tecnológicos pueden convertirse en polos de infraestructura de IA.
La política energética empieza a mezclarse con política industrial y tecnológica.
La economía digital se está volviendo física
Ésta es quizá una de las mayores paradojas de la inteligencia artificial.
La experiencia parece completamente digital.
Escribes una pregunta. La respuesta aparece en una pantalla.
Pero detrás hay una cadena industrial enorme: semiconductores, fábricas, servidores, refrigeración, fibra, transformadores, subestaciones, gasoductos, centrales, paneles solares, aerogeneradores, baterías, centros de datos.
La IA es software.
Pero cada vez depende más de infraestructura física.
La próxima batalla de la IA puede medirse en megavatios
Hasta ahora hemos comparado a Microsoft, Amazon, Google y Meta, Nvidia y AMD utilizando métricas como modelos, chips, usuarios, ingresos y capacidad de computación en la nube.
Durante los próximos años tendremos que añadir otra: megavatios disponibles.
Una compañía puede gastar cientos de miles de millones de dólares en infraestructura.
Pero esa infraestructura solo producirá retorno si consigue energía suficiente para utilizarla.
Por eso la carrera tecnológica y la carrera energética empiezan a mezclarse.
Estados Unidos venía de casi dos décadas de demanda eléctrica prácticamente estancada.
Ahora la EIA proyecta nuevos récords de consumo.
La IEA espera un crecimiento cercano al 2% anual hasta 2030.
Y Berkeley Lab contempla un escenario central en el que los centros de datos podrían consumir aproximadamente 649 TWh, o 11,8% de la electricidad estadounidense en 2030.
No sabemos exactamente cuántos proyectos se construirán.
Tampoco sabemos qué eficiencia alcanzarán los próximos chips.
Pero la dirección general es difícil de ignorar.
La carrera de la inteligencia artificial se está convirtiendo también en una carrera por la electricidad.
Y quizá una de las preguntas económicas más importantes de esta década ya no sea solamente: ¿quién tendrá el mejor modelo?
También será: ¿quién conseguirá los megavatios necesarios para ejecutarlo?
Nota metodológica
Las cifras de consumo futuro de los centros de datos son proyecciones y no resultados garantizados. El escenario de referencia de Lawrence Berkeley National Laboratory estima aproximadamente 649 TWh y el 11,8% del consumo eléctrico estadounidense para 2030, pero su rango de escenarios se extiende aproximadamente entre 521 y 843 TWh y entre el 9,5% y el 15,3% del consumo. Las diferencias dependen, entre otros factores, del número de servidores desplegados, chips especializados, utilización de equipos y eficiencia tecnológica.
Los centros de datos tampoco explican todo el crecimiento de la demanda eléctrica estadounidense. La manufactura, climatización, electrificación, transporte y otras actividades también contribuyen. La estimación de la IEA es que los centros de datos podrían explicar aproximadamente la mitad del crecimiento de la demanda estadounidense hasta 2030, no la mitad del consumo total.
Este contenido tiene fines informativos y educativos. Las proyecciones energéticas están sujetas a cambios y no constituyen una recomendación de inversión.
Fuentes principales consultadas
- Lawrence Berkeley National Laboratory — United States Data Center Energy Usage Report: 2025 Update, junio 2026.
- U.S. Energy Information Administration — Short-Term Energy Outlook, septiembre 2026.
- U.S. Energy Information Administration — Data center server energy use grows across the commercial building stock.
- International Energy Agency — Electricity 2026.
- International Energy Agency — Energy and AI.
- Federal Energy Regulatory Commission — Interconnection of Large Loads to the Interstate Transmission System (RM26-4), junio 2026.
- NERC — 2026 Summer Reliability Assessment.
- PJM — 2026 Long-Term Load Forecast Report.
- ERCOT — Large Load Integration.