El auge imparable de la inteligencia artificial no solo está transformando industrias, servicios y economías. También está generando un nuevo y peligroso tipo de presión sobre algo que hasta ahora se daba por sentado: la estabilidad de la red eléctrica. Con centros de datos que demandan potencias equivalentes a pequeñas ciudades —y lo hacen con una variabilidad casi imposible de gestionar—, operadores y gobiernos comienzan a encender las alarmas.
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Los expertos lo advierten con claridad: la naturaleza intensiva, sincronizada y fluctuante de los entrenamientos de modelos de IA a gran escala pone en jaque a un sistema eléctrico diseñado para otro siglo. Y, si no se toman medidas, el resultado podría ser un apagón en cascada de proporciones nacionales.
La carga invisible de la IA
Un solo centro de datos de entrenamiento puede operar con más de 100.000 GPUs funcionando como una única supercomputadora. Estas unidades consumen energía de forma sincronizada y, a menudo, abrupta. Por ejemplo, en operaciones de entrenamiento masivo, basta un cambio de estado del clúster —como una pausa para guardar el progreso (checkpoint)— para que el consumo caiga decenas de megavatios en segundos… y luego vuelva a subir igual de rápido.
«Este comportamiento nunca fue previsto por el diseño original de nuestras redes eléctricas», señalan desde SemiAnalysis. Meta, en su reciente publicación sobre LLaMA 3, lo reconocía abiertamente: incluso con ‘solo’ 24.000 GPUs, los cambios de carga en milisegundos ya suponen un reto para la red.
En este contexto, se han llegado a desarrollar soluciones de software como el comando pytorch_no_powerplant_blowup=1, cuya única función es generar carga artificial para evitar picos de consumo. Pero estas medidas provisionales, aunque ingeniosas, consumen energía y dinero innecesariamente. Se estima que estas cargas ficticias cuestan decenas de millones de dólares al año solo en electricidad desperdiciada.
De Texas a China: una amenaza global
ERCOT, el operador eléctrico de Texas, ha sido uno de los primeros en lanzar una advertencia seria. El estado tiene solicitudes activas para conectar más de 108 GW de carga nueva —en su mayoría centros de datos y criptominería— a su red. Para ponerlo en perspectiva, el pico de demanda de toda EE.UU. ronda los 745 GW. Es decir, Texas ya acumula un sexto del total nacional… en espera.
Y no es un peligro teórico. En abril de 2025, la península ibérica sufrió un apagón masivo debido a una combinación de errores de despacho y desconexión súbita de carga, que replican las condiciones que podrían generarse con datacenters mal integrados. En apenas 27 segundos, el sistema eléctrico de España y Portugal colapsó completamente.
En Estados Unidos, un escenario similar es perfectamente plausible, sobre todo en estados con interconexiones limitadas, como Texas. Según presentaciones de ERCOT, bastaría con que 2,5 GW de carga de datacenter se desconectasen repentinamente para desencadenar una reacción en cadena de apagones por caída de frecuencia.
Tesla y los nuevos guardianes del voltaje
Ante esta amenaza, la industria ha comenzado a moverse. Una de las soluciones más prometedoras es el despliegue masivo de sistemas de almacenamiento de energía mediante baterías (BESS), como los Megapack de Tesla. Estas baterías no solo sirven como respaldo energético: pueden absorber y liberar cientos de megavatios en segundos, estabilizando el voltaje y la frecuencia ante fluctuaciones bruscas.
Empresas como xAI (la startup de Elon Musk) ya están usando Megapacks en sus instalaciones en Memphis, mientras que otras firmas valoran combinarlos con supercondensadores o generadores síncronos (SynCon) para añadir inercia virtual al sistema.
Sin embargo, los costes no son menores. Una instalación de 100 MW con 4 horas de capacidad puede costar entre 76 y 157 millones de dólares. Y los datacenters de nueva generación apuntan a operar a escala de 1 GW, lo que implicaría una inversión cercana a los 1.000 millones solo en baterías. Además, estos sistemas no reemplazan los UPS ni los generadores diésel actuales: los complementan.
¿Y si todos apagan a la vez?
Uno de los riesgos más graves no es el consumo elevado, sino su desconexión súbita. Cuando un datacenter detecta una caída de voltaje (por ejemplo, debida a un animal en una línea eléctrica lejana), puede desconectarse del sistema general y pasar a funcionar con generadores propios. Si miles de megavatios desaparecen así de golpe, el desequilibrio entre generación y consumo puede hacer que otras partes del sistema también colapsen.
Es el efecto dominó que temen los operadores de red. Incluso con sistemas de mitigación como condensadores síncronos, aún podrían desconectarse entre 1,3 y 1,9 GW de carga crítica en Texas. Una cifra más que suficiente para provocar un apagón regional.
Hacia una IA sostenible… energéticamente
La solución pasa por una combinación de tecnologías, regulación y anticipación. Las baterías, sí. Pero también la incorporación de IA para predecir cargas, la mejora de los protocolos de baja tensión (LVRT), una planificación eléctrica más flexible y la implementación de programas de respuesta a la demanda (demand response), donde los datacenters se desconectan parcialmente si se les compensa adecuadamente.
Pero, sobre todo, pasa por entender que la inteligencia artificial no es solo una revolución informática: es también un reto energético sin precedentes. Si se ignora este factor, la próxima gran IA podría entrenarse en la oscuridad.
Resumen técnico para expertos:
- Centros de datos con clústeres de más de 100.000 GPUs generan fluctuaciones de consumo de decenas de MW por segundo.
- ERCOT ha identificado que 2,5 GW de desconexión simultánea podrían causar apagones en cascada.
- Tesla propone BESS como solución prioritaria para suavizar la carga y apoyar LVRT.
- Alternativas como condensadores síncronos o supercondensadores son efectivas pero costosas.
- Se requiere regulación urgente y rediseño de la red para soportar las nuevas cargas sin comprometer la estabilidad nacional.
vía: semianalisys
