La inteligencia artificial ya no solo presiona a los fabricantes de chips, a los proveedores cloud o a los equipos de infraestructura. También está cambiando la planificación energética mundial. Gartner prevé que el consumo eléctrico global de los centros de datos alcance los 565 TWh en 2026, un 26,4 % más que los 447 TWh estimados para 2025. La cifra confirma que la capacidad de cómputo se está convirtiendo en una cuestión eléctrica antes que informática.
El dato importa porque marca un cambio de etapa. Durante años, el crecimiento de los centros de datos se podía gestionar con mejoras de eficiencia, consolidación de servidores, virtualización y contratación de energía renovable. La Inteligencia Artificial generativa ha roto parte de ese equilibrio. Los servidores optimizados para IA consumen mucha más energía, exigen refrigeración más avanzada y elevan la densidad por rack a niveles que no encajan con muchos centros de datos tradicionales.
Gartner también estima que la demanda mundial de potencia de los centros de datos pasará de 104 GW en 2025 a 132 GW en 2026, un aumento del 27 %. Para 2030, la consultora prevé que esa demanda alcance los 290 GW. El mensaje de fondo es claro: la disponibilidad de energía será uno de los factores que determine quién puede escalar servicios de IA y quién se queda esperando permisos, conexión a red o nueva capacidad de generación.
La IA ya pesa casi tanto como el servidor convencional
La parte más relevante del informe está en el reparto del consumo. Los servidores convencionales seguirán creciendo, pero de forma muy moderada. Gartner calcula que pasarán de 193 TWh en 2025 a 195 TWh en 2026 y 200 TWh en 2027. La diferencia llega por los servidores optimizados para IA, que subirán de 95 TWh en 2025 a 175 TWh en 2026 y 258 TWh en 2027.
Ese salto implica que, en 2027, el consumo eléctrico de los servidores de IA superará al de los servidores convencionales. Es una línea simbólica, pero también operativa. Los centros de datos se están rediseñando alrededor de cargas de entrenamiento, inferencia, modelos de lenguaje, agentes de IA y sistemas con GPU o aceleradores especializados.
| Segmento | 2025 | 2026 | 2027 |
|---|---|---|---|
| Servidores convencionales | 193 TWh | 195 TWh | 200 TWh |
| Servidores optimizados para IA | 95 TWh | 175 TWh | 258 TWh |
| Refrigeración y otra infraestructura | 159 TWh | 195 TWh | 243 TWh |
| Consumo total de centros de datos | 447 TWh | 565 TWh | 702 TWh |
La refrigeración y la infraestructura auxiliar también aumentan con fuerza. Según Gartner, este bloque pasará de 159 TWh en 2025 a 195 TWh en 2026 y 243 TWh en 2027. El dato muestra que no basta con mirar la GPU. Cada nuevo clúster de IA exige distribución eléctrica, refrigeración líquida o híbrida, sistemas de respaldo, transformación, bombeo, seguridad, red interna y gestión térmica.
En la práctica, el consumo de la Inteligencia Artificial se reparte entre el hardware que calcula y todo lo que permite que ese hardware funcione sin interrupciones. Por eso muchas inversiones en centros de datos ya no se anuncian solo en megavatios IT, sino en capacidad eléctrica total, acceso a red, acuerdos de energía, generación en sitio y disponibilidad de agua o sistemas de refrigeración alternativos.
La electricidad se convierte en el nuevo cuello de botella
La frase más importante del análisis de Gartner no está en la cifra de TWh, sino en la idea de que la capacidad de IA empieza a estar limitada por la disponibilidad de energía. Hasta hace poco, el cuello de botella visible eran las GPU. Ahora muchas regiones están descubriendo que tener capital y chips no sirve de mucho si no hay potencia eléctrica contratada, subestaciones disponibles o permisos para ampliar la red.
| Indicador global | 2025 | 2026 | 2030 |
| Consumo eléctrico de centros de datos | 447 TWh | 565 TWh | Más de 1.200 TWh |
| Demanda de potencia | 104 GW | 132 GW | 290 GW |
Este cambio afecta a todos los usuarios de centros de datos, no solo a los grandes laboratorios de IA. Si los hiperescalares, proveedores cloud y grandes plataformas absorben la capacidad disponible, las empresas que necesitan colocation, cloud privado, servicios gestionados o infraestructura regional pueden encontrarse con precios más altos, plazos más largos y menos opciones de ubicación.
La Agencia Internacional de la Energía también ha advertido de que el consumo eléctrico de los centros de datos podría duplicarse de aquí a 2030, hasta situarse cerca de los 945 TWh en su escenario base. La cifra de Gartner es aún más exigente, con una estimación de más de 1.200 TWh para 2030. La diferencia entre previsiones refleja la incertidumbre del momento, pero todas apuntan en la misma dirección: la infraestructura digital está dejando de ser un consumidor marginal para convertirse en un actor relevante dentro del sistema eléctrico.
En Estados Unidos, la presión ya se está notando en regiones con alta concentración de centros de datos. En Europa, la Comisión Europea ha empezado a preparar estándares mínimos de eficiencia energética y sistemas de etiquetado para centros de datos, con atención al consumo de agua, electricidad limpia y eficiencia operativa. La regulación no llega por casualidad. La expansión de la IA puede chocar con objetivos climáticos, redes eléctricas envejecidas y mercados energéticos tensionados.
Qué deben hacer los operadores y las empresas
Para los operadores de centros de datos, la nueva prioridad será asegurar energía antes incluso de cerrar todos los contratos comerciales. La ubicación de un campus ya no dependerá únicamente de la conectividad, la fiscalidad o la proximidad a clientes. También pesarán la capacidad de red, la rapidez de conexión, la disponibilidad de renovables, los acuerdos de compraventa de energía, el acceso a refrigeración eficiente y la aceptación social del proyecto.
Gartner recomienda a los responsables de infraestructura y operaciones priorizar mejoras de eficiencia, asegurar acceso a red, invertir en refrigeración de alta eficiencia y estudiar arquitecturas edge para reducir parte de la presión sobre grandes campus centralizados. No todas las cargas de IA tienen que ejecutarse en el mismo tipo de instalación ni con el mismo nivel de densidad.
Para las empresas usuarias, la lección es más pragmática. La IA no será solo una línea de software en el presupuesto. Tendrá coste energético, coste cloud, coste de inferencia, coste de almacenamiento y coste de gobernanza. Antes de desplegar agentes, asistentes internos o automatizaciones masivas, conviene entender dónde se ejecutan, cuánto consumen, qué proveedor soporta la carga y qué garantías existen sobre continuidad y precio.
También habrá que mejorar la eficiencia del propio software. Modelos más pequeños, cuantización, reutilización de caché, planificación de inferencia, elección adecuada de hardware y reducción de llamadas innecesarias pueden tener un impacto económico directo. En un escenario de energía limitada, la optimización dejará de ser una preferencia técnica para convertirse en una necesidad financiera.
La carrera por la Inteligencia Artificial está entrando en una fase menos visible, pero más decisiva. Los titulares seguirán hablando de modelos, agentes y nuevos chips. Sin embargo, la pregunta que empieza a condicionar el mercado es mucho más básica: dónde se enchufa todo eso. Si Gartner acierta, 2026 será el año en el que el consumo eléctrico de los centros de datos deje de ser una preocupación de especialistas y pase a formar parte de las decisiones estratégicas de cualquier empresa que dependa de la IA.
Preguntas frecuentes
¿Cuánto crecerá el consumo eléctrico de los centros de datos en 2026?
Gartner prevé que el consumo eléctrico mundial de los centros de datos alcance los 565 TWh en 2026, un 26,4 % más que los 447 TWh estimados para 2025.
¿Cuánta potencia demandarán los centros de datos en 2026?
La demanda mundial de potencia pasará de 104 GW en 2025 a 132 GW en 2026, según Gartner. Para 2030, la consultora estima que podría llegar a 290 GW.
¿Cuándo superarán los servidores de IA a los servidores convencionales?
Gartner estima que el consumo eléctrico de los servidores optimizados para IA superará al de los servidores convencionales en 2027.
¿Por qué preocupa tanto el consumo eléctrico de la IA?
Porque la disponibilidad de energía puede limitar nuevos centros de datos, encarecer la capacidad cloud y retrasar proyectos de IA. Además, aumenta la presión sobre redes eléctricas, refrigeración, sostenibilidad y planificación energética.
vía: gartner
