Barreras energéticas superadas
1.000 TWh
En 2026 los centros de datos globales ya rompen la barrera de los 1.000 TWh y la IA ronda el 30% de esa carga.
Sostenibilidad
Escenarios de crecimiento, tensión energética y sostenibilidad a medida que escala la demanda.
La expansión de la IA ya no se juega solo en benchmarks. Este informe proyecta cómo chocan entre sí tres fuerzas: el crecimiento del consumo, la fragilidad geopolítica de la infraestructura y la presión económica del despliegue.
Barreras energéticas superadas
1.000 TWh
En 2026 los centros de datos globales ya rompen la barrera de los 1.000 TWh y la IA ronda el 30% de esa carga.
Mejora de eficiencia por token
> 280 x
La eficiencia mejora de forma histórica, pero el crecimiento del uso termina absorbiendo esos ahorros.
Presión potencial sobre el precio eléctrico
+ 80 %
Los clústeres de IA ya tensionan agua, red y capacidad de generación en varios mercados.
La conclusión de AISHA no es que la IA vaya a frenarse sola, sino que la combinación de demanda, infraestructura y coste está empujando el sistema hacia límites físicos cada vez menos abstractos.
En 2024 la IA todavía era una fracción minoritaria de la demanda del sector. Hacia 2028, en un escenario de adopción masiva, ya compite con países enteros en consumo acumulado.
La barra apila el consumo atribuible a IA frente al resto del parque de centros de datos.
La eficiencia por consulta mejora de forma radical, pero el abaratamiento del uso acelera la demanda mucho más rápido que los ahorros por inferencia.
Las dos curvas ya no se mueven juntas: la mejora técnica baja el coste por consulta, mientras el volumen de uso despega.
No todas las cargas de IA son iguales. Texto, razonamiento, imagen, agentes y vídeo empujan la infraestructura de formas muy distintas.
El volumen no cuenta toda la historia: reasoning, agentes y vídeo concentran mucha más energía por tarea.
Sigue concentrando volumen, pero con un coste marginal pequeño. Es la modalidad más optimizada.
Eleva con rapidez el consumo por consulta al generar pensamiento interno y cadenas largas de inferencia.
Cada generación consume mucho más que una consulta de texto y escala mal si se repite hasta acertar.
El coste ya no es una respuesta, sino una sesión completa con contexto, búsquedas y herramientas.
Es la modalidad más agresiva energéticamente y la que más puede disparar los picos comerciales.
La sostenibilidad real de la IA no depende solo del modelo. Depende también de cómo se refrigera, de qué mix eléctrico la alimenta y de dónde se despliega.
Incluye tanto refrigeración directa como agua asociada a la generación de electricidad.
La intensidad de carbono del grid sigue determinando una diferencia enorme entre despliegues.
La mejora de eficiencia no elimina el problema físico: si el crecimiento se apoya en agua escasa, diésel o gas local y redes saturadas, el coste ambiental total sigue creciendo.
La demanda de carga continua 24/7 obliga a buscar potencia barata, desplazar clústeres y asumir primas crecientes por capacidad.
+ 833 %
La subasta de capacidad salta de forma extrema y el impacto residencial se traslada al recibo final.
+ 79 %
La presión combinada de clústeres de IA y cuellos de transmisión ya proyecta fuertes subidas mayoristas.
Potencia barata
Las empresas buscan hidroeléctrica, solar masiva y regiones menos saturadas para sostener el crecimiento.
El patrón se repite: la IA no solo consume energía, también reordena dónde conviene instalar potencia, quién la paga y qué regiones absorben la fricción logística del crecimiento.
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