Un nuevo informe de la Agencia Internacional de la Energía (IEA, por sus siglas en inglés) evalúa cómo está evolucionando rápidamente la relación entre la energía y la inteligencia artificial (IA). El documento advierte de un fuerte aumento del consumo eléctrico de los centros de datos, impulsado por el avance de la IA, y de crecientes cuellos de botella que dificultan su expansión. Según la IEA, la demanda eléctrica de los centros de datos creció un 17% en 2025 y podría duplicarse de aquí a 2030, mientras que la de los centros dedicados a la IA se triplicaría en ese periodo. A pesar de este aumento, el informe también destaca el potencial de la IA para mejorar la innovación y la competitividad industrial a nivel mundial y propone tres principios para ayudar a garantizar que el despliegue de la IA se aproveche en beneficio del sector energético.
El informe ‘Preguntas clave sobre energía e IA‘ señala que, apoyado en las inversiones en centros de datos, el gasto de capital de cinco grandes compañías tecnológicas superó los 400.000 millones de dólares en 2025 y prevé que aumente otro 75% en 2026. Al mismo tiempo, la IEA indica que la capacidad de las denominadas ‘fábricas de inteligencia artificial’, centros de datos de última generación diseñados específicamente para IA, se ha más que triplicado en los últimos 18 meses, según su seguimiento por satélite.
Mientras tanto, las capacidades de la IA mejoran rápidamente, lo que aumenta la probabilidad de que transforme el crecimiento económico, la innovación y la competitividad, y que revolucione las industrias y los empleos tradicionales.
Demanda eléctrica de centros de datos e IA
Según el documento, la eficiencia energética por consulta de IA ha mejorado de forma muy acelerada. Los avances en software y hardware han reducido el consumo eléctrico por tarea al menos un orden de magnitud cada año durante los últimos ejercicios. En consultas simples de texto, el consumo ya suele ser inferior al de tener encendido un televisor durante el mismo intervalo.
La IEA estima que, si todas las búsquedas convencionales en internet se hicieran mediante consultas simples de IA, el consumo anual sería inferior a 4 TWh, menos del 1% del consumo total actual de los centros de datos. Sin embargo, la agencia advierte de que están ganando peso usos mucho más intensivos en energía, como la generación de vídeo, las tareas de razonamiento o los sistemas agentic, que pueden requerir cientos o miles de veces más energía por consulta que la generación básica de texto.
Por eso, la demanda energética de la IA depende de tres variables inestables: la mejora de la eficiencia, el fuerte aumento de la adopción y la evolución de las capacidades de los modelos, que abre la puerta a casos de uso nuevos y, en muchos casos, bastante más exigentes desde el punto de vista eléctrico. La IEA considera necesario reforzar el seguimiento, actualizar con frecuencia las previsiones y mejorar la transparencia del sector tecnológico sobre el consumo energético.
La proyección principal de la IEA es que el consumo eléctrico de los centros de datos pasará de 485 TWh en 2025 a 950 TWh en 2030. Eso equivaldría a alrededor del 3% de la demanda eléctrica mundial. En 2025, el consumo del sector creció un 17%, en línea con previsiones previas, mientras que los centros enfocados en IA avanzaron un 50%. Además, el consumo de los centros orientados a IA se triplicará hasta unos 465 TWh en 2030. La demanda total depende, sobre todo, del aumento de aceleradores como GPU y TPU, cuyos envíos se multiplicarían por 2,2 entre 2025 y 2030 en el escenario base.
Según el documento, los cuellos de botella reducen la probabilidad de escenarios todavía más agresivos a corto plazo, pese al auge de la inversión y a la expansión de las carteras de proyectos. No obstante, también advierte de un posible potencial alcista a medio y largo plazo si se alivian las restricciones en equipos energéticos y en la fabricación de chips, y si se aceleran los usos de IA más intensivos en energía después de 2030.
Baterías, suministro eléctrico y renovables
El informe señala que, entre 2020 y 2025, la densidad de potencia de los servidores de IA se multiplicó por 11, y para 2027 se prevé otro aumento de cuatro veces. A diferencia de los centros de datos tradicionales, las cargas asociadas al entrenamiento y uso de modelos de IA pueden registrar oscilaciones muy rápidas y acusadas. La IEA indica que pueden producirse variaciones repetidas superiores al 50% de la capacidad nominal en menos de un segundo. En ese contexto, el almacenamiento energético gana relevancia para garantizar un suministro fiable. La previsión de la IEA es que para 2030 haya entre 20 y 25 GW de baterías instaladas en centros de datos en todo el mundo, lo que podría convertirlos en un activo útil para la red si existen incentivos adecuados.
Respecto a cómo se abastecerán los centros de datos, la IEA sostiene que el sector tecnológico sigue siendo un gran comprador de renovables: en 2025 representó cerca del 40% de todos los contratos corporativos globales de compra de electricidad renovable. El informe destaca un fuerte impulso a la energía nuclear y a la geotermia avanzada. La cartera de acuerdos de compra vinculados a pequeños reactores modulares pasó de unos 25 GW a finales de 2024 a 45 GW a finales de 2025, aunque los primeros proyectos no entrarían en operación hasta alrededor de 2030.
También crece el peso del gas natural. La IEA prevé que la generación con gas para centros de datos supere los 340 TWh en 2030, más del doble que hoy, y represente cerca del 30% del mix eléctrico del sector. Junto con las renovables, ambas fuentes aportarían más del 65% de la electricidad destinada a centros de datos en 2030.
Innovación y competitividad industrial
El informe revela que la IA podría ser crucial para la innovación y la competitividad industrial a nivel mundial. En colaboración con la OCDE, se ha analizado cómo un impulso del PIB vinculado a la IA afectaría al sector energético. Su conclusión es que una mayor actividad económica no se traduce automáticamente, ni en la misma proporción, en un aumento del consumo de energía.
El motivo es que ese crecimiento se concentra sobre todo en servicios intensivos en conocimiento y en economías de renta alta, donde la elasticidad entre actividad económica y demanda energética es menor. Según sus estimaciones, el aumento del crecimiento inducido por la IA podría elevar la demanda global de energía entre un 1% y un 4% en 2035 respecto a un escenario sin ese impulso, con efectos especialmente concentrados en las economías avanzadas, en particular Estados Unidos.
Frente a ese efecto, la IEA subraya que las políticas energéticas y el desarrollo tecnológico tienen un peso mayor sobre la evolución de la demanda. También destaca el potencial de la IA para mejorar la seguridad y la sostenibilidad del sistema energético, por ejemplo, mediante la supervisión de redes, transformadores y otros equipos, o mediante herramientas digitales que permiten aprovechar mejor la capacidad existente de las redes.
En el ámbito industrial, la IEA apunta que la IA puede mejorar la competitividad mediante robótica, automatización y optimización de procesos. En sectores intensivos en energía, estas aplicaciones podrían recortar los costes energéticos entre 3 y 10 puntos porcentuales. Los casos de uso mejor documentados tienen potencial para ahorrar más de 13 exajulios (EJ) de energía en 2035, una cantidad equivalente al 3% del consumo final mundial, si se superan las barreras de adopción.
Sobre los precios de electricidad, el informe descarta una relación automática entre más centros de datos y tarifas más altas. En sistemas con exceso de oferta, una demanda adicional estable puede mejorar la utilización de activos y repartir costes fijos. En sistemas ajustados, en cambio, la nueva carga puede acelerar inversiones y encarecer la electricidad. Por eso la IEA insiste en que el resultado depende de regulación, planificación y diseño tarifario.
Ante esto, la IEA propone tres principios para ayudar a garantizar que el despliegue de la IA se aproveche en beneficio del sector energético y que los centros de datos minimicen cualquier impacto adverso en los sistemas eléctricos: una gestión más proactiva de las carteras de proyectos de centros de datos y de la inversión eléctrica; medidas que favorezcan la flexibilidad del sistema eléctrico, como conexiones no firmes, respuesta de la demanda y recursos in situ interactivos con la red; y la eliminación de barreras a la adopción de IA en el sector energético mediante marcos que aborden la disponibilidad de datos, la ciberseguridad, las competencias y la interoperabilidad.