La carrera por la Inteligencia Artificial ya no se mide solo en GPUs, modelos y tokens. Cada vez más, se mide en algo mucho más terrenal: electricidad firme, disponible las 24 horas y a gran escala. En ese tablero, Meta (la matriz de Facebook, Instagram y WhatsApp) acaba de mover ficha con acuerdos que, en conjunto, superan los 6,6 gigavatios (GW) de suministro nuclear para futuros centros de datos orientados a IA.

Para hacerse una idea del tamaño del número: un gigavatio puede abastecer del orden de cientos de miles de hogares, por lo que el volumen total equivale, aproximadamente, al consumo eléctrico de unos 5 millones de viviendas. No es una comparación perfecta —un centro de datos exige una entrega muy constante y con picos distintos a los de un barrio residencial—, pero ayuda a visualizar la magnitud del salto.

Por qué Meta busca nuclear (y por qué ahora)

La razón de fondo es simple: los centros de datos de IA necesitan energía continua y con alta disponibilidad. Entrenar modelos, ejecutar inferencia a escala y sostener servicios que responden en tiempo real no encaja bien con una red eléctrica tensionada, ni con un mix que dependa de la meteorología si no hay suficiente respaldo y almacenamiento.

En este contexto, Meta no está sola: el sector tecnológico está entrando en una fase en la que la energía se convierte en el “cuello de botella” real para crecer. Y ahí es donde la nuclear —por su suministro constante y su baja emisión directa de CO₂— vuelve a aparecer como una opción atractiva para cargas críticas.

Tres acuerdos, tres piezas distintas del puzle

Lo interesante de la estrategia de Meta es que no se apoya en un único camino, sino en una combinación de reactores existentes (capacidad más inmediata) y nueva nuclear (más incierta en plazos, pero ampliable).

1) Vistra: apalancar centrales ya operativas para llegar antes

El acuerdo con Vistra apunta a un máximo de 2,6 GW de suministro nuclear. La clave es que parte importante proviene de activos ya en funcionamiento (y de mejoras de potencia previstas), lo que permite hablar de plazos más realistas que los de construir reactores desde cero. En este tipo de pactos, la ventaja es obvia: si el objetivo es sostener crecimiento a corto y medio plazo, lo existente pesa más que lo prometido.

2) TerraPower: el salto a la “nueva nuclear” con Natrium

Meta también ha firmado un acuerdo con TerraPower, la compañía impulsada por Bill Gates, para desarrollar capacidad basada en su tecnología Natrium. Aquí el discurso cambia: se habla de una nuclear “de nueva generación” que incorpora almacenamiento energético para modular la entrega y dar más flexibilidad a la red.

Pero hay un matiz que condiciona todo: estas apuestas suelen mirar a la década de 2030. Es decir, son una respuesta a la pregunta de “¿cómo sostengo esto cuando mis centros de datos ya no sean un campus, sino una constelación de fábricas de IA?”.

3) Oklo: microreactores y campus energéticos para IA

El tercer pilar es Oklo, que plantea un enfoque de “power campus” con reactores modulares pequeños. En teoría, es el tipo de solución que seduce a quienes imaginan centros de datos como instalaciones que, con el tiempo, pueden terminar pareciéndose a complejos industriales: energía al lado, contratos largos y escalabilidad por módulos.

El riesgo, de nuevo, está en el calendario y la ejecución. En la práctica, el mercado lleva años aprendiendo que “proyecto nuclear” y “plazo sin sorpresas” rara vez van de la mano, incluso en versiones modulares.

Prometheus e Hyperion: el contexto de los megacentros de Meta

Este movimiento energético no ocurre en el vacío. Meta ha ido comunicando planes de centros de datos de gran tamaño asociados a IA, con proyectos que han circulado públicamente bajo nombres como Prometheus y Hyperion, y necesidades eléctricas que se cuentan ya en gigavatios. La lectura es clara: si tu hoja de ruta incluye instalaciones que aspiran a 1 GW o incluso más, no basta con “comprar energía en el mercado”. Empiezas a tener que diseñar tu propia estrategia de suministro.

La parte incómoda: la energía como nueva frontera de la concentración

Hay una dimensión incómoda en esta historia: cuando las grandes tecnológicas empiezan a asegurar volúmenes gigantescos de energía firme mediante acuerdos a largo plazo, el debate deja de ser solo tecnológico. Pasa a ser económico y político.

• ¿Qué ocurre con el resto de la economía cuando una parte creciente de la nueva capacidad se negocia pensando en cargas hiperconcentradas?
• ¿Cómo se gestiona la percepción pública de la nuclear cuando el relato ya no es “descarbonización nacional”, sino “alimentar centros de datos de IA”?
• ¿Qué pasa si los plazos de la nueva nuclear se retrasan, pero los centros de datos llegan antes porque el negocio presiona?

Meta está intentando cubrirse con un mix de vías (existente + próxima generación), pero la jugada ilustra un cambio mayor: la IA ya no compite solo por talento y chips. Compite por infraestructura energética.

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Preguntas frecuentes

¿Por qué los centros de datos de IA necesitan tanta energía “firme”?

Porque el entrenamiento e inferencia a gran escala requieren cómputo constante, con alta disponibilidad y estabilidad. Paradas, limitaciones de red o energía intermitente afectan directamente al rendimiento, los costes y los plazos de despliegue.

¿Qué son los reactores modulares pequeños y por qué interesan para IA?

Los SMR (Small Modular Reactors) prometen construir por módulos, escalar en unidades y acercar la generación a los puntos de consumo. Sobre el papel, encajan con la idea de “campus” industriales de datos, aunque su adopción depende de licencias, cadena de suministro y ejecución real.

¿Cuándo podría materializarse el suministro nuclear prometido en estos acuerdos?

La parte basada en centrales existentes puede llegar antes, pero la nueva nuclear suele apuntar a la década de 2030. Los calendarios dependen de regulación, financiación, construcción y pruebas operativas.

¿Esto puede afectar al precio de la electricidad o a la planificación de la red?

Puede influir indirectamente: grandes contratos a largo plazo cambian señales de inversión, prioridades de capacidad y planificación. El impacto concreto depende de cómo se estructuren los acuerdos y de la evolución local de oferta, demanda y regulación.

vía: tomshardware y finanznachrichten