La carrera tecnológica por mejorar la inteligencia artificial (IA) choca contra un problema energético: la enorme cantidad de electricidad necesaria para mantener funcionando los centros de datos donde la IA opera. En Estados Unidos, esto ha llevado a reactivar centrales eléctricas contaminantes, poniendo de manifiesto una paradoja donde el avance tecnológico depende de fuentes energéticas anticuadas. Específicamente, la demanda de electricidad crece más rápido de lo que puede añadirse nueva capacidad, especialmente renovable, forzando a depender de lo ya existente y más contaminante.
En la región de PJM, el mayor mercado eléctrico de EE.UU., esta tensión es palpable. Centros de datos asociados a la IA ponen a prueba el sistema eléctrico, diseñado para un patrón de consumo diferente. Aquí, las llamadas centrales «peaker», que funcionan solo en momentos de máxima demanda, han ganado una nueva relevancia. Un ejemplo es la central Fisk en Chicago, que iba a cerrarse pero se mantuvo para satisfacer la demanda de electricidad de los centros de datos, mostrando cómo la necesidad energética está influyendo en decisiones que afectan la transición hacia energías menos contaminantes.
La dinámica de mercado también juega un rol. En PJM, los precios de garantizar suministro en picos de demanda se dispararon, resultando en el aplazamiento o cancelación de retiros de centrales de petróleo, gas y carbón, particularmente las «peaker». Este cambio repercute principalmente a nivel local, ya que dichas centrales suelen tener un impacto ambiental más directo en sus alrededores.
A nivel nacional, el retraso en el cierre de centrales de carbón, que representa un porcentaje significativo de emisiones energéticas de EE.UU., también refleja cómo la demanda de electricidad por parte de los centros de datos está afectando los compromisos climáticos. Este desafío energético destaca la necesidad de encontrar un equilibrio entre el avance tecnológico y la sostenibilidad medioambiental.