La IA dispara la demanda eléctrica y fuerza más inversión y adaptación en las redes

El auge de los centros de datos impulsados por inteligencia artificial (IA) está acelerando la demanda de electricidad y haciendo mucho más difícil su predicción, lo que pone a prueba los actuales modelos de planificación y gestión de los sistemas eléctricos, según un informe de Capgemini.

La mayoría de los directivos del sector energético anticipa picos de demanda más extremos y volátiles y admite dificultades para prever con precisión las necesidades futuras.

Según el informe, basado en una encuesta a más de 600 altos directivos de compañías eléctricas con una facturación anual superior a 500 millones de dólares, los sistemas eléctricos han entrado en una nueva fase marcada por la creciente imprevisibilidad asociada a las cargas de trabajo de la IA.

El estudio subraya que prever la demanda se ha vuelto más complejo, aunque la propia IA se perfila también como una herramienta clave para mejorar la eficiencia y el rendimiento operativo.

Más allá del crecimiento de la demanda, el principal desafío es la incertidumbre, con redes que se dimensionan cada vez más para atender consumos que en algunos casos no llegan a producirse.

La demanda eléctrica, la IA y la capacidad

El informe identifica una brecha creciente entre la demanda prevista y la real: el 67% de los directivos alude a "solicitudes fantasma" de capacidad por parte de centros de datos, de las que alrededor de un 19% nunca se materializa, distorsionando las previsiones y elevando el riesgo de sobre o infra inversión.

Esta situación complica las decisiones de asignación de capital, ya que las compañías eléctricas deben determinar cuánto invertir y cómo priorizar la modernización de la red para responder a la demanda futura sin generar activos ociosos.

Para los grandes operadores de centros de datos, los llamados 'hyperscalers', el entorno también es complejo, al tener que acometer fuertes inversiones en infraestructuras en un contexto de previsiones inciertas, limitada capacidad disponible en la red y plazos de conexión largos.

El estudio apunta además a un cambio profundo en el perfil de consumo de los centros de datos: el uso eléctrico ligado al entrenamiento y la inferencia de modelos de IA pasará de representar en torno al 25% al 60% de su demanda total en los próximos tres a cinco años, desplazando progresivamente otras cargas informáticas tradicionales.

Al mismo tiempo, cerca del 60% de los directivos espera que las capacidades avanzadas de análisis basadas en IA mejoren en más de un 10% la reducción de fallos, la productividad operativa y la prevención y recuperación ante interrupciones del suministro.