Demanda energética de los centros de datos

Qué es

Un centro de datos es, desde el punto de vista económico, una fábrica que convierte electricidad en cómputo. Esa conversión no es incidental: la energía es el insumo variable dominante de la operación, y a diferencia del hardware —que se compra una vez y se deprecia— la cuenta de luz llega todos los meses mientras el equipo esté encendido. Cuando el uso principal de esos centros pasó del alojamiento de sitios web y bases de datos al entrenamiento e inferencia de modelos de inteligencia artificial, la intensidad energética por metro cuadrado saltó de forma discontinua: un rack tradicional consume del orden de 5 a 10 kW, mientras que uno diseñado para aceleradores gráficos puede pedir entre 40 y 130 kW.

Lo que hace interesante el fenómeno para la economía no es la cifra de consumo en sí, sino tres propiedades que rara vez se dan juntas.

La primera es que se trata de demanda inelástica de corto plazo y muy concentrada geográficamente. Un centro de datos no puede desplazar su consumo a la madrugada como una fundición: entrenar un modelo es un proceso que corre meses sin interrupción, y la inferencia sigue el reloj de los usuarios. Además se instala donde hay fibra óptica, agua para refrigeración y suelo barato, no donde hay excedente eléctrico. El resultado es un shock de demanda localizado sobre redes cuya expansión —líneas de transmisión, subestaciones, permisos ambientales— toma entre cinco y quince años. En un mercado con oferta rígida en el corto plazo, un desplazamiento de la demanda se traduce casi íntegramente en precio, no en cantidad; es el caso de manual que Marshall (1890) usó para distinguir el equilibrio de corto plazo del de largo plazo, y explica por qué en algunos nodos de Estados Unidos las tarifas mayoristas subieron sin que aumentara el consumo residencial.

La segunda es que este consumo es la contracara física de un gasto de capital. Cada dólar de CAPEX en aceleradores compromete un flujo futuro de gasto en energía, y ese flujo entra en la evaluación del proyecto como costo operativo descontado (Brealey, Myers y Allen, 2020). Si el precio esperado de la energía sube, el valor presente del proyecto cae y la inversión marginal se posterga —el mecanismo estándar de la teoría de la inversión, donde el gasto de capital depende del costo de uso del capital y no solo de la demanda esperada del producto (Jorgenson, 1963). En un sector donde la inversión se decide con dos o tres años de anticipación y la irreversibilidad es alta, esa postergación tiene además valor de opción: conviene esperar a que se despeje la incertidumbre antes de hundir el capital (Dixit y Pindyck, 1994).

La tercera es el efecto rebote. La eficiencia por operación de cómputo ha mejorado de forma sostenida, y sin embargo el consumo agregado crece. No es una paradoja: cuando el precio efectivo de un servicio cae, la cantidad demandada puede aumentar más que proporcionalmente, de modo que el gasto total en el insumo sube. Jevons (1865) lo describió para el carbón en la industria británica y el argumento se traslada sin modificación al cómputo: hacer barata la inferencia multiplica los usos que valía la pena darle.

Conviene sostener una nota de cautela sobre las magnitudes. Las proyecciones de consumo eléctrico de la IA circulan con rangos amplísimos y suelen extrapolar la tasa de crecimiento de un año excepcional. Un centro de datos anunciado no es un centro de datos conectado, y buena parte de la capacidad comprometida en contratos de conexión nunca se materializa. La dirección del efecto está bien establecida; el tamaño, no.

Cómo lo explicó el programa

En Buenas Tardes Mercado del 28 de agosto de 2026, en el tema "Medio Oriente, energía y el CAPEX de la inteligencia artificial", el panel usó este concepto para responder una pregunta concreta: por qué un petróleo caro dañaría a Estados Unidos si es superavitario en energía. La respuesta que se dio no pasa por la bomba de bencina sino por el gasto de capital de los hiperescaladores. Cristian Araya lo planteó así: "la inteligencia artificial hoy día tiene un uso de energía gigantesco que inclusive puede en algún minuto superar el consumo humano".

El encadenamiento que propuso el programa es el de la tercera y la segunda propiedad de arriba puestas en secuencia: con el crudo en torno a los 90 dólares, el deterioro de la cadena de abastecimiento podía restar entre 0,7% y 1% de crecimiento, porque encarece la energía que alimenta la expansión de cómputo justo cuando esa expansión es el motor de la inversión. Y remató con el reparto asimétrico del golpe: a los importadores de energía asiáticos les pega mucho más fuerte, y a Europa se le suma la guerra en Ucrania. Es un buen ejemplo de cómo un shock de precio de un commodity se transmite por un canal que no es el consumo de combustible sino la decisión de invertir.

Relación con otros conceptos

El vínculo más directo es con el gasto de capital (CAPEX): la demanda energética es el costo operativo que descuenta la evaluación del proyecto, y por eso el precio de la energía es una variable de inversión y no solo de inflación. Se conecta con la elasticidad precio de la demanda, que es lo que explica que un consumo inelástico y concentrado empuje precios en vez de reasignarse; y con la inversión irreversible y el valor de la opción de esperar, que da la razón por la que la respuesta a un shock energético es postergar y no simplemente reducir a escala.

Por el lado macro toca los shocks de oferta —un encarecimiento de un insumo generalizado que sube costos y frena actividad al mismo tiempo— y la transmisión de precios de commodities entre economías exportadoras e importadoras de energía, que es exactamente la asimetría que describió el programa. Finalmente, en el largo plazo, se cruza con la paradoja de Jevons y con la discusión sobre si la inversión en cómputo aparecerá alguna vez en las cifras de productividad agregada.

Fuentes y lecturas

• Jevons, W. S. (1865), The Coal Question, Macmillan. El origen del efecto rebote.
• Marshall, A. (1890), Principles of Economics, Macmillan. La distinción entre equilibrio de corto y largo plazo cuando la oferta es rígida.
• Jorgenson, D. W. (1963), "Capital Theory and Investment Behavior", American Economic Review 53(2). La inversión como función del costo de uso del capital.
• Dixit, A. y Pindyck, R. (1994), Investment under Uncertainty, Princeton University Press. Irreversibilidad y valor de esperar.
• Brealey, R., Myers, S. y Allen, F. (2020), Principios de Finanzas Corporativas, 13ª ed., McGraw-Hill. Evaluación de proyectos con costos operativos de largo plazo.