Se prevé una escasez de 47 GW en la demanda de energía de los centros de datos de IA para 2028 – Análisis reciente de Morgan Stanley
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Con la aceleración de la revolución de la inteligencia artificial (IA) generativa, la industria global de centros de datos se enfrenta a un aumento sin precedentes en la demanda de energía. El último informe de análisis “Powering Gen AI” de Morgan Stanley presenta este fenómeno con cifras concretas, anunciando que se espera que la cantidad de energía requerida por los centros de datos en EE. UU. entre 2025 y 2028 alcance aproximadamente 72 gigavatios (GW). Esto equivale a aproximadamente tres veces el consumo actual de energía de todos los centros de datos en EE. UU., resultado de la comercialización de grandes modelos de lenguaje (LLM) como ChatGPT, Claude, y Gemini, y la competencia entre empresas para construir infraestructuras de IA.
Lo que es particularmente notable es el análisis de que el sistema de suministro de energía existente no puede satisfacer esta demanda. Aunque se pueden asegurar aproximadamente 10 GW de los centros de datos en construcción y alrededor de 15 GW de la capacidad de la red eléctrica inactiva, se espera que aún haya una escasez de 47 GW de energía. Esto es un aumento de 3 GW en comparación con la proyección anterior de Morgan Stanley de 44 GW, lo que indica que la construcción de centros de datos de IA avanza más rápido de lo previsto. De hecho, gigantes tecnológicos como Microsoft, Google y Amazon han asignado más de 60 mil millones de dólares solo en el tercer trimestre de 2024 para inversiones en infraestructura de IA, con una parte significativa centrada en la expansión de centros de datos.
El aumento de la demanda de energía se debe al incremento de la complejidad de los modelos de IA y la expansión del tamaño de los datos de entrenamiento. Modelos recientes como GPT-4 requieren más de 10 veces la potencia de computación en comparación con generaciones anteriores, y para los servicios de inferencia en tiempo real, son esenciales los clústeres de GPU de alto rendimiento que operan las 24 horas. Una sola GPU H100 de Nvidia consume aproximadamente 700 vatios de energía, y los grandes centros de datos de IA instalan decenas de miles de GPU, lo que provoca un aumento exponencial en el consumo total de energía. Se estima que solo la operación del servicio ChatGPT de OpenAI genera costos de energía mensuales de aproximadamente 500,000 dólares, un nivel más de 10 veces superior al de los servicios web tradicionales.
## Emergencia de soluciones de suministro de energía rápida
Morgan Stanley ha analizado que las soluciones de “suministro de energía rápida” jugarán un papel clave para resolver esta brecha de suministro de energía, en lugar de los procedimientos de espera de conexión a la red eléctrica existentes. Los métodos tradicionales de expansión de la red eléctrica requieren de 5 a 7 años desde la obtención de permisos hasta la construcción, mientras que los centros de datos de IA necesitan comenzar a operar en 2 a 3 años. Esta discrepancia temporal está generando una demanda de nuevos métodos de suministro de energía, y varias soluciones innovadoras están ganando atención.
Se espera que el suministro de energía basado en turbinas de gas tenga la mayor participación. Morgan Stanley proyecta que se pueden asegurar entre 15 y 20 GW de energía a través de turbinas de gas, debido a su instalación relativamente rápida y alta fiabilidad. Las últimas turbinas de gas de clase H de General Electric (GE) logran una eficiencia superior al 60%, y son suficientes de 18 a 24 meses desde la instalación hasta la operación. En particular, en los estados de Texas y Georgia ya se están construyendo varias plantas de generación de energía con turbinas de gas dedicadas a centros de datos, y Amazon Web Services (AWS) ha firmado un contrato para construir una planta de turbinas de gas de 300 MW en Virginia.
La tecnología de pilas de combustible de Bloom Energy (BE), con sede en California, también está emergiendo como una alternativa importante. Morgan Stanley ha analizado que se pueden suministrar entre 5 y 8 GW de energía a través de las pilas de combustible de Bloom Energy. Las pilas de combustible de óxido sólido (SOFC) de Bloom Energy convierten directamente el gas natural en electricidad con una eficiencia superior al 60% y tienen una gran escalabilidad debido a su diseño modular. En el tercer trimestre de 2024, Bloom Energy registró ingresos de 320 millones de dólares, un aumento del 47% en comparación con el mismo período del año anterior, y más del 70% de estos ingresos provinieron de pedidos relacionados con centros de datos. En particular, ha acelerado su entrada en el mercado asiático mediante la firma de un contrato de suministro a largo plazo con el grupo SK de Corea.
El uso de sitios de plantas de energía existentes también es una de las soluciones destacadas. Morgan Stanley proyecta que se pueden asegurar entre 5 y 15 GW de energía mediante este método, pero señala que existen riesgos políticos. Aunque el uso de sitios de plantas nucleares se considera la opción más eficiente, la opinión pública y el entorno regulatorio en EE. UU. sobre la energía nuclear son complejos. El plan de reactivación de la planta nuclear de Three Mile Island en Pensilvania es un ejemplo representativo, donde Microsoft ha firmado un contrato de suministro de energía por 20 años, pero enfrenta retrasos debido a la oposición de los residentes locales y el proceso de aprobación de las autoridades reguladoras federales.
## Tendencia de conversión de granjas de minería de Bitcoin en centros de datos
Uno de los enfoques más innovadores es la conversión de granjas de minería de Bitcoin en centros de datos. Morgan Stanley ha analizado que se pueden asegurar entre 10 y 15 GW de energía mediante este método. Las granjas de minería de Bitcoin ya tienen conexiones a redes eléctricas de gran capacidad y cuentan con instalaciones de refrigeración e infraestructura de gestión de energía, lo que las hace ideales para su conversión en centros de datos de IA. En particular, después de la reducción a la mitad de Bitcoin en abril de 2024, la rentabilidad de la minería disminuirá significativamente, lo que lleva a muchas empresas mineras a buscar modelos de negocio alternativos.
Riot Platforms y Marathon Digital, con sede en Texas, están liderando esta conversión. Riot Platforms ha anunciado la construcción de un centro de computación de IA de 200 MW en sus instalaciones de Rockdale, Texas, y se espera que puedan reducir los costos de construcción en más del 50% utilizando la infraestructura minera existente. Marathon Digital también está llevando a cabo planes de conversión similares en sus instalaciones de Nebraska y Dakota del Norte, con el objetivo de construir un clúster de 100,000 GPU H100 de Nvidia. Se evalúa que estos proyectos de conversión pueden comenzar a operar en 18 a 24 meses, ya que pueden eludir el proceso de aprobación de conexión a la red eléctrica existente.
En Corea también están surgiendo movimientos similares. El mayor operador de minería de Bitcoin del país, Korbit, ha anunciado planes para convertir parte de sus instalaciones en Paju, Gyeonggi, en un centro de computación de IA, y grandes empresas como Samsung SDS y LG CNS están mostrando interés en asociaciones. En particular, el mercado de centros de datos de Corea está experimentando un crecimiento anual de más del 15%, y la demanda de energía está aumentando rápidamente debido a la expansión de los servicios de IA de grandes empresas tecnológicas nacionales como Naver y Kakao.
Sin embargo, la conversión de granjas de minería de Bitcoin en centros de datos también presenta desafíos técnicos. Los equipos de minería ASIC y las GPU para entrenamiento de IA tienen patrones de consumo de energía y requisitos de refrigeración diferentes, por lo que se necesita una remodelación de la infraestructura. Además, las cargas de trabajo de IA requieren un rendimiento continuo de alto nivel las 24 horas, mientras que las operaciones de minería son cálculos relativamente simples y repetitivos, lo que requiere la acumulación de conocimientos operativos. A pesar de estos desafíos, muchas empresas están impulsando activamente la conversión debido a la ventaja de poder utilizar la infraestructura eléctrica existente.
Según el análisis de Morgan Stanley, que aplica ponderaciones probabilísticas, se espera que estas diversas soluciones de suministro de energía rápida puedan asegurar entre 31 y 50 GW de energía adicional para 2028. Sin embargo, esto sigue siendo insuficiente en comparación con la demanda proyectada de construcción de centros de datos de IA, con una escasez de 6 a 16 GW. Esta escasez de suministro probablemente conducirá a un aumento en los alquileres de centros de datos y en los costos de los servicios de IA, lo que podría afectar la velocidad de crecimiento de la industria de IA.
## Inversión en infraestructura eléctrica global y respuesta política
Este aumento en la demanda de energía se está extendiendo a nivel mundial. En China, se espera que el consumo de energía de los centros de datos de IA en 2024 aumente un 80% en comparación con el año anterior, y empresas importantes como Baidu, Alibaba y Tencent han anunciado inversiones en centros de datos por un total de 120 mil millones de yuanes (aproximadamente 16.5 mil millones de dólares). La Unión Europea (UE) también ha establecido un plan de inversión en infraestructura digital de 100 mil millones de euros para 2030, con más del 40% asignado a infraestructura eléctrica relacionada con centros de datos de IA.
El gobierno de Corea también está promoviendo una inversión de 3 billones de wones en centros de datos para 2027 a través del plan de construcción del “Cinturón K-Cloud”. En particular, planea establecer complejos de centros de datos a gran escala centrados en el sur de Gyeonggi y la región de Chungcheong, y construir un sistema de suministro de energía basado en energías renovables. Korea Electric Power Corporation está considerando introducir un sistema de tarifas eléctricas dedicado a centros de datos de IA y está preparando un sistema de incentivos para la distribución del uso de energía durante las horas pico.
También se están produciendo grandes cambios en el aspecto de la inversión. Gestoras de activos globales como BlackRock y Vanguard están clasificando la infraestructura eléctrica de centros de datos como una nueva clase de activos de inversión alternativa, y solo en 2024, aproximadamente 50 mil millones de dólares han fluido hacia este campo. En particular, las acciones de empresas relacionadas con pilas de combustible, turbinas de gas y sistemas de almacenamiento de energía (ESS) han aumentado significativamente junto con el auge de la IA. En el caso de Bloom Energy, sus acciones han aumentado más del 300% en comparación con principios de 2024, y Westinghouse Electric también está recibiendo atención por su desarrollo de reactores modulares pequeños (SMR) utilizando tecnología nuclear.
Sin embargo, este rápido crecimiento también conlleva riesgos. Si la escasez de suministro de energía se prolonga, la calidad de los servicios de IA se deteriorará y los costos aumentarán, lo que podría afectar directamente la supervivencia de las startups de IA. De hecho, algunas startups de IA ya están considerando reducir servicios o aumentar tarifas debido al aumento de los costos de computación. Además, las soluciones de suministro de energía rápida basadas en combustibles fósiles pueden provocar un aumento en las emisiones de carbono, lo que podría no cumplir con los criterios de inversión ESG (ambiental, social y de gobernanza).
El análisis de Morgan Stanley es claro: para el desarrollo continuo de la revolución de la IA, es esencial un enfoque innovador en la infraestructura eléctrica, ya que los métodos existentes no pueden satisfacer la creciente demanda. Las soluciones de suministro de energía rápida, como turbinas de gas, pilas de combustible, el uso de plantas de energía existentes y la conversión de granjas de minería de Bitcoin, pueden proporcionar soluciones a corto plazo, pero a largo plazo, se necesitará un cambio más fundamental en el sistema eléctrico. Durante este proceso de cambio, se crearán nuevas oportunidades de inversión y modelos de negocio, y se espera que la posición de mercado de las empresas relacionadas se reestructure significativamente.
Este análisis se ha elaborado con fines informativos y no constituye una recomendación de inversión ni una sugerencia de acciones. Todas las decisiones de inversión deben realizarse bajo el juicio y responsabilidad personal del individuo.
