Mapa de la curva de potencia de la IA: el nivel de infraestructura en el punto de inflexión

La historia de la inteligencia artificial no se reduce a un software. Es un cambio fundamental de infraestructura, y la cuestión más crítica es el suministro eléctrico. El crecimiento exponencial de la inteligencia artificial está transformando los data centers en gigantes de energía, que superan incluso los vehículos eléctricos en lo que se refiere al crecimiento de la demanda. Ahora estamos en la fase acelerada y pronunciada de la curva S, en la que se prueban en tiempo real las infraestructuras necesarias para impulsar este cambio de paradigma.

Los números ilustran la magnitud de esta transformación. BloombergNEF prevé que la demanda de energía en los centros de datos de EE. UU. se duplicará con creces para el año 2035.Cuando la demanda de energía crezca, los precios se reducirán casi a 35 gigawatts en 2024 a 78 gigawattsNo se trata de una subida lineal, sino de un cambio drástico en las cifras. Hace solo siete meses, las proyecciones para el año 2035 indicaban que la demanda sería un 36% menor. Sin embargo, las perspectivas actuales indican que la demanda ha aumentado.36% en ese corto periodoEs una señal clara de que las inversiones y la implementación de nuevas tecnologías están acelerándose. El crecimiento real en el consumo de energía será aún mayor; la demanda de electricidad por hora se duplicará casi en el mismo período de tiempo.

No se trata solo de más servidores. La nueva generación de data centers está definida por una enorme potencia de cálculo concentrada en pocas manos. Una mancuerna de gigantes tecnológicos controla la mayoría de la capacidad, y sus planes son asombrosos. La escala del proyecto está remodelando la red. De los casi 150 nuevos proyectos de data center agregados a los trackers el año pasado, casi una cuarta parte excede los 500 megavatios de tamaño. En regiones como PJM, la capacidad de data centers podría llegar a los 31 gigavatios por 2030, casi equilibrando la nueva generación de capacidad que la Energy Information Administration espera durante el mismo periodo.

En resumen, se trata de un punto crítico en el proceso de desarrollo de las infraestructuras relacionadas con la inteligencia artificial. La capacidad de la industria para construir estas instalaciones está limitada por factores reales como la obtención de terrenos adecuados, el suministro de energía y los permisos necesarios para su construcción. Un ciclo normal de desarrollo lleva aproximadamente siete años. Sin embargo, la demanda crece más rápidamente que la capacidad de la cadena de suministro para responder a esa demanda. Esto crea una situación precaria, donde el deseo de adaptarse a las necesidades de la inteligencia artificial choca directamente con la fiabilidad y los costos asociados al sistema eléctrico. Para los inversores, esto no es un riesgo futuro; es simplemente una limitación fundamental en la actualidad en el desarrollo de la infraestructura relacionada con la inteligencia artificial.

El cuello de botella en la infraestructura: La fiabilidad de la red frente a la implementación de la IA

La demanda explosiva de capacidad de inteligencia artificial ahora se encuentra en colisión con los límites físicos del sistema eléctrico. No es un problema que solo ocurra en el futuro; es una restricción inmediata que determinará cuáles compañías podrán ampliarse y cuáles quedaran atrás. Los números muestran que el sistema está sufriendo una presión severa.

El pronóstico más significativo se refiere a la red eléctrica de PJM, un nodo crucial para el área del Atlántico Medio. BloombergNEF proyecta que la capacidad de los centros de datos por sí solos podría alcanzar…31 gigavatios para el año 2030Esta cifra es prácticamente idéntica a los 28.7 gigawatts de nueva generación que la Administración de Información Energética espera que vaya en línea durante el mismo período. En otras palabras, la planificada expansión de la red es totalmente consumida por el impulso de la IA. Esto crea un escenario precario en el que cualquier retraso o fracaso en la construcción de nuevas centrales eléctricas amenaza directamente la fiabilidad del sistema completo.

El riesgo no es solo teórico. Ya está impulsando la estrategia corporativa y disparando la reacción de la comunidad. Microsoft se está abordando activamente el incremento en el costo que puede impactar en los presupuestos locales cuando un nuevo centro de datos se pone en servicio. La compañía anunció quePiden que se paguen facturas de electricidad más altas.En estas áreas, se intenta cubrir los costos relacionados con las mejoras en la red eléctrica, de modo que los residentes locales no tengan que soportar estos costos adicionales. Este enfoque refleja la realidad de que el aumento de los costos de energía resultante del uso de la IA es un factor que afecta directamente a cada región. En algunas áreas, los costos de electricidad han aumentado hasta un 267% en un período de cinco años.

Esta presión también está obligando a un cambio geográfico en la industria. El área tradicionalmente importante para la minería de criptomonedas, el norte de Virginia, está alcanzando su punto de saturación. A medida que las restricciones de terrenos y energía se intensifican allí, los desarrolladores son empujados hacia el sur y el oeste, hacia el centro y el sur de Virginia, así como a nuevos mercados como Georgia. Texas sigue siendo una excepción; allí, los desarrolladores reutilizan antiguos sitios de minería de criptomonedas. Esta migración representa una carga logística y financiera, además de complicar los plazos de construcción. En resumen, la infraestructura relacionada con la inteligencia artificial está llegando a su límite, y el camino hacia adelante se está volviendo más costoso y complejo.

El libro de estrategias: ¿Quién construye las vías?

El cambio en el paradigma del poder de la IA está creando una nueva economía de infraestructura. A medida que la curva de demanda se vuelve más pronunciada, el valor generado se traslada desde la capa de software hacia las infraestructuras básicas que lo sustentan. Se trata de una inflexión clásica en la curva S; las empresas que construyen la base para el siguiente nivel de computación están en posición favorable para un crecimiento exponencial.

La capa de infraestructura crítica está diversificada. Los centros de datos basados en IA requieren una energía constante y disponible las 24 horas, que pueda ser aumentada instantáneamente. Por lo tanto, el gas natural y la energía nuclear son los recursos esenciales para esta capa de procesamiento de datos por parte de las IA. A diferencia de las fuentes de energía renovables, estas fuentes proporcionan una carga fija y fiabilisima, algo que los proveedores de servicios de computación necesitan. No se trata de una tendencia minorista; se trata de una necesidad fundamental para todo el sistema. La decisión estratégica consiste en poseer los activos de generación que puedan satisfacer esta nueva demanda masiva.

Este cambio ya está reescribiendo los modelos de negocio. Una nueva dinámica comercial surge, lo cual se pone de relieve en el plan recientemente adoptado por Microsoft. La compañíapidiendo pagar contadores de electricidad más altosEn las áreas donde se construyen centros de datos, esto se hace con el fin de cubrir los costos necesarios para actualizar la red eléctrica. Este enfoque proactivo tiene como objetivo evitar que los residentes locales vean aumentar sus facturas, algo que es consecuencia directa de la enorme carga generada por la infraestructura de inteligencia artificial. Esto representa un cambio fundamental: el costo de conectarse a la red se está convirtiendo en un factor importante y directo para los constructores de la infraestructura de inteligencia artificial. Este modelo podría convertirse en la norma, transfiriendo la carga financiera relacionada con la conexión a la red de las comunidades hacia las corporaciones que impulsan la demanda de este tipo de infraestructura.

Por lo tanto, el foco es la construcción de los altopuentes fundamentales. Esto implica la generación de energía, la interconexión de las redes y la infraestructura de refrigeración. El refrigeración puede a solas representar más del 30% de la energía utilizada en los centros de datos en los establecimientos menos eficientes, lo que lo convierte en un factor crítico de eficiencia y costos. Las empresas que pueden ganar son aquellas que controlan estas entradas esenciales.Adquisición de Cogentrix Energy por 4.7 mil millones de dólaresEs un ejemplo perfecto. El acuerdo añade 5.500 megavatios de generación moderna a gas directamente a mercados de alta demanda como la PJM y la ERCOT, una estrategia de lanzamiento de un ciclo de potencia impulsado por IA. Para los inversores, el manual es claro: no deberían mirar solo a los fabricantes de chips y proveedores de cloud. La verdadera acción de infraestructura es la de construir las centrales eléctricas, modernizar la red y desarrollar los sistemas de refrigeración que mantengan operativos los motores de IA.

Catalizadores, escenarios y lo que hay que vigilar

La tesis de la infraestructura se encuentra ahora en su fase de validación. Los catalizadores a corto plazo son claros: las decisiones regulatorias y los datos concretos sobre el crecimiento de la demanda separarán las estrategias estructurales del hipo. Los principales indicadores que hay que vigilar son los índices de construcción reales y las pronósticos de curva S pronunciada, y el riesgo crítico de una falla del suministro de energía que podría obstruir el todo el paradigma de la IA.

El factor más importante que está impulsando este proceso es la acción regulatoria relacionada con la interconexión de las redes eléctricas y los acuerdos de compra de energía. La industria está pasando de la fase de planificación a la fase de autorización de proyectos. Se están estableciendo las reglas del juego. El reciente plan de Microsoft…Reclamar mayores facturas eléctricasEn las áreas donde se construyen centros de datos, esto es una respuesta directa a la reacción negativa de la comunidad y representa una señal de la nueva realidad comercial. Este modelo, en el que el generador de demanda paga por las mejoras en la red eléctrica, podría convertirse en una norma establecida. Pero su adopción depende de la aprobación regulatoria. Es importante esperar a que se tomen decisiones sobre las colas de espera para la interconexión, que ya están muy largas, así como sobre los términos de los acuerdos de compra de energía a largo plazo, que determinarán los costos durante la próxima década. Estos son los pasos concretos que determinarán si la infraestructura puede crecer tan rápido como la demanda.

El criterio principal es la tasa de crecimiento real de la demanda de potencia en los centros de datos. La última predicción muestra que la curva se está afilando rápidamente, con la demanda alcanzando106 gigavatios para el año 2035Un incremento del 36% desde tan solo siete meses atrás. Esta aceleración es el núcleo de la tesis. Los inversores deben mantenerse al tanto de si la lista de proyectos, muchos de ellos superando los 500 megavatios, se traducirán en obras físicas y contratos de suministro de energía a la misma velocidad. Cualquier desaceleración en esta construcción indicaría una desaceleración en el ciclo de cálculo de la IA, mientras que un incremento más rápido del proyecto que lo previsto validaría la narrativa de crecimiento exponencial.

El principal riesgo es la falta de capacidad energética suficiente para satisfacer las necesidades del sistema. Los datos muestran que, en la red de PJM, la capacidad de los centros de datos podría alcanzar los 31 gigavatios para el año 2030, lo cual sería casi igual a la capacidad de nuevas generaciones de plantas de energía planificadas para ese mismo período. Esto crea una situación de desequilibrio entre la oferta y la demanda a lo largo de varios años. Si la construcción de nuevas plantas de generación de gas y nucleares, así como las mejoras necesarias en la red para conectarlas, se retrasan, el resultado podría ser un cuello de botella sistémico. Esto no solo aumentaría los costos, sino que también podría ralentizar la adopción de la IA, ya que las empresas de alojamiento de datos enfrentarían restricciones en el suministro de energía o precios prohibitivos. Lo que más nos preocupa es que pueda haber retrasos regulatorios o financieros que interrumpan la cadena de producción de energía hasta los centros de datos.

En resumen, los próximos meses serán de prueba a la capacidad de las infraestructuras para mantenerse actualizadas. Los catalizadores son la regulación y las finanzas, la validación proviene de datos de demanda y el riesgo es un fracaso de la cadena de suministros en el punto más crítico. Para los inversores, el setup es claro: se están levantando los terrenos, pero el trazado debe hacerse más rápido que el tren.