El director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, advirtió que China va a ganar la carrera de la inteligencia artificial. Aunque muchos pensaron que exageraba para promover la demanda de sus chips, la analista June Yoon explicó en el Financial Times que hay una verdad incómoda detrás de sus palabras: más que los chips, el verdadero desafío para el desarrollo de la IA es la disponibilidad de electricidad.
Por ejemplo, un modelo como GPT-4 puede consumir más de 460.000 megavatios-hora al año, una cantidad equivalente al consumo energético de 35.000 hogares en Estados Unidos. Los centros de datos actuales, que ya son gigantescos, podrían duplicar su consumo eléctrico para 2030, lo que cambia completamente las reglas del juego.
Al principio, la carrera por la inteligencia artificial se centró en conseguir más GPUs, y las grandes tecnológicas se lanzaron a comprar todos los chips Nvidia que podían. Sin embargo, pronto enfrentaron otro problema: no había suficiente energía para alimentarlos. Satya Nadella, CEO de Microsoft, lo resumió claramente: “El mayor problema ahora no es la falta de chips, sino la energía”.
La demanda eléctrica ha crecido tanto que empresas como Google, Microsoft y Amazon incluso contemplan construir reactores nucleares para alimentar sus servidores. Esto refleja una paradoja actual: mientras Occidente lidera en tecnología digital, se enfrenta a un límite físico muy claro: la energía barata.
La analista June Yoon plantea una pregunta que puede cambiar la perspectiva sobre la carrera por la IA: ¿y si esta competencia no se tratara tanto de chips, sino de electricidad? Si en el siglo XX todo giró en torno al petróleo, este siglo puede estar definido por la energía eléctrica.
China, que antes dependía del petróleo, ahora es la primera potencia mundial en generación eléctrica. Más de una cuarta parte de su electricidad proviene de fuentes renovables y su red eléctrica crece a un ritmo que ningún otro país puede igualar. Esa independencia energética ya impulsa una nueva batalla: la inteligencia artificial.
Desde septiembre, el Gobierno chino ofrece subsidios de hasta el 50% en los costos de electricidad para centros de datos que usen chips nacionales. Regiones del interior como Guizhou, Gansu y Mongolia Interior se han transformado en áreas clave para la IA china, porque allí la energía es abundante y barata, con tarifas locales históricamente bajas, de alrededor de 0,4 yuanes por kilovatio-hora.
Esta estrategia tiene dos objetivos: compensar la menor eficiencia de los chips chinos frente a los de Nvidia y fomentar la independencia tecnológica en plena guerra comercial.
Además, estas regiones están conectadas con líneas de ultra-alto voltaje que transportan energía renovable hacia las zonas costeras donde se concentran grandes empresas tecnológicas como Alibaba, Tencent y ByteDance. El plan es asegurar un suministro energético abundante y económico para los centros de entrenamiento de IA. Según Rystad Energy, el consumo eléctrico de estos centros podría más que duplicarse para 2030 y alcanzar cerca de 1.800 teravatios-hora en 2040. Pekín está lista para esa demanda.
El resultado es un ecosistema energético cuidadosamente planificado y centralizado para escalar la IA. Un ejemplo es el Parque Solar de Talatan, que abarca más de 600 kilómetros cuadrados de paneles solares combinados con parques eólicos e hidroeléctricos. Desde ahí, la energía viaja por líneas de alta tensión hasta los centros de datos en la costa. Esta es la imagen del nuevo poder chino: sol, viento y silicio.
Esta estrategia también se refleja en el mercado: Bloomberg reporta que las acciones de empresas eléctricas chinas subieron hasta un 40% en una semana, impulsadas por la demanda de energía para IA. UBS proyecta que la demanda eléctrica en China crecerá un 8% anual hasta 2028.
Mientras tanto, en Estados Unidos, la administración Trump lanzó un plan para acelerar la construcción de centros de datos y facilitar proyectos energéticos, pero, como señalan los analistas del Financial Times, la mejora en la eficiencia de los chips se mantiene en un dígito, mientras que la energía renovable china crece a doble dígito cada año.
En definitiva, en la carrera por la inteligencia artificial, los chips son el cerebro, pero el corazón es la electricidad. Estados Unidos aún lidera en semiconductores, pero China tiene la red que los mantiene funcionando.
Como recordó June Yoon, todas las superpotencias tecnológicas del pasado —desde la Inglaterra del carbón hasta la América del petróleo— surgieron gracias a fuentes de energía baratas. Hoy, la inteligencia artificial necesita electricidad como antes se necesitaba vapor. Y en este nuevo escenario, China parece haber encontrado la clave: conectar el futuro primero que nadie.
