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IA y energía: cuánta electricidad necesita un data center de IA
Cada consulta a un modelo de inteligencia artificial consume electricidad y produce calor en algún servidor. Una consulta sola consume poco; multiplicada por miles de millones, y sumada al entrenamiento de modelos cada vez más grandes, se vuelve una de las fuentes de crecimiento de la demanda eléctrica. Este artículo separa el dato del mito y explica de dónde puede salir esa energía.
Publicado originalmente el · Actualizado el
¿Cuánta energía consume una consulta?
Durante años se repitió que una consulta a ChatGPT consumía unos 3 Wh. Una estimación más reciente de Epoch AI (febrero de 2025) sitúa una consulta de texto típica a GPT-4o en alrededor de 0.3 Wh, un orden de magnitud menos.
El problema no es la consulta, sino la escala: miles de millones de consultas diarias, el entrenamiento de modelos y las tareas de razonamiento, que consumen mucho más que una pregunta simple. Y el hardware cambió: un sistema como el NVIDIA GB200 NVL72 conecta 72 GPU Blackwell y 36 CPU Grace en un solo rack enfriado por líquido, con densidades de potencia que obligan a repensar tanto la alimentación como el enfriamiento.
La curva de demanda hacia 2030
Según la Agencia Internacional de Energía (IEA), en su informe Energy and AI (2025):
- Los data centers consumieron cerca de 415 TWh en 2024, alrededor de 1.5 % de la electricidad del mundo.
- Su consumo se duplicará con creces hasta cerca de 945 TWh en 2030, algo más que todo el consumo eléctrico actual de Japón.
- En el escenario base, el consumo de los servidores acelerados crece 30 % al año y aporta casi la mitad del aumento neto.
En México, el escenario de planeación de la SENER prevé que el consumo bruto de electricidad crezca 2.5 % anual entre 2025 y 2039 (PLADESE 2025–2040). Los data centers de IA se suman a esa curva, concentrados en pocos sitios.
El problema del calor
Toda la electricidad que entra a las GPU sale como calor, y retirarlo cuesta energía. La IEA estima que el enfriamiento va de cerca de 7 % del consumo en un data center hyperscale eficiente a más de 30 % en data centers empresariales menos eficientes. Con racks de alta densidad, el enfriamiento es una de las partidas de consumo que más se pueden reducir.
Ahí entra la trigeneración: donde hay generación a gas, el calor de los motores alimenta chillers de absorción que producen agua helada sin consumir electricidad para el compresor.
Cómo se obtiene esa energía
- Demanda intensa y continua: generación en sitio con solar y almacenamiento (BESS) como energía primaria, y la red y el gas como respaldo. Es el modelo Green Data Center by GIS Power.
- Densidad de calor: agua helada por absorción con el calor de la generación a gas.
- Disponibilidad: redundancia N+1 o 2N, con la red como fuente adicional.
- Tiempo: si la interconexión tarda, la generación arranca como energía puente.
- Crecimiento: por etapas, al ritmo en que se ocupan las salas, con project finance por etapa.
Vea también cogeneración para data centers: guía técnica.
La experiencia del grupo
Entre 2013 y 2014, el grupo diseñó y construyó para Alestra, en Querétaro, el primer data center con cogeneración en México: 4.2 MW que le dieron el 100 % de su energía y de su agua helada. El grupo construye proyectos de energía crítica desde 1983 y ha desarrollado 56+ MW de cogeneración en México. Vea el caso Alestra.
Fuentes
- International Energy Agency, Energy and AI (2025): consumo de los data centers, servidores acelerados y enfriamiento.
- Epoch AI, «How much energy does ChatGPT use?», 7 de febrero de 2025.
- NVIDIA: especificaciones del GB200 NVL72.
- SENER, PLADESE 2025–2040, DOF 17-oct-2025.
- Historial de proyectos del grupo: Alestra Green Data Center.
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