Por Canuto  

Un estudio de investigadores de Cornell estima que la infraestructura energética vinculada a los centros de datos elevó costos y trasladó una parte desproporcionada de la carga a hogares rurales y de bajos ingresos en Estados Unidos.

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  • En cuatro redes eléctricas, el gasto en infraestructura pasó de USD $2.000 millones en 2020 a USD $34.200 millones en 2025.
  • El estudio calcula que los hogares residenciales recibieron facturas por más de USD $16.000 millones, frente a cerca de USD $3.000 millones facturados a centros de datos.
  • Los investigadores proponen que los centros reduzcan su consumo en horas pico o paguen directamente por la demanda que agregan.

 

 

La construcción de centros de datos para sostener el crecimiento de la inteligencia artificial no solo plantea preguntas sobre el consumo energético: también abre un debate sobre quién termina pagando la infraestructura necesaria para conectarlos. Un estudio de investigadores de la Universidad de Cornell, publicado en Nature Energy, estima que durante 2025 los hogares rurales y de bajos ingresos soportaron una carga financiera desproporcionada frente a los centros de datos.

El análisis siguió la demanda de energía y los proyectos de infraestructura entre 2020 y 2025 en cuatro grandes redes eléctricas de Estados Unidos, y examinó datos de 4.000 centros de datos existentes y propuestos en el país. Sus autores sostienen que el auge de la IA puede elevar los costos de una manera que afecta especialmente a personas que, según el estudio, obtienen menos beneficios de esa tecnología.

Precios mayoristas bajo presión

Los investigadores estimaron que el efecto sobre los precios mayoristas varía entre regiones y resulta más intenso en redes que ya operan bajo presión. Estos precios corresponden a transacciones de electricidad a granel entre generadores y compañías de servicios públicos, antes de que la energía avance por las redes de transmisión hasta llegar a los consumidores.

En el área de South Bay, en California, el estudio calculó que los centros de datos elevaron los precios mayoristas de la energía casi un 20% durante 2025. Para Dallas-Fort Worth, en Texas, estimó un aumento cercano al 17% en el mismo año, en dos regiones que han registrado una afluencia de centros de datos durante los últimos años.

El contraste con Nueva York ilustra que el efecto no aparece de forma uniforme en todo el país. Allí, donde los centros de datos son menos frecuentes, los autores no identificaron cambios significativos en los precios mayoristas. El estudio relaciona las diferencias observadas con las condiciones de cada red y el peso que adquieren los nuevos proyectos en ella.

Los precios mayoristas son solo una parte del problema que describen los investigadores, porque la expansión también exige inversiones en transmisión y otras obras de infraestructura energética. El estudio calcula que el gasto en las cuatro redes examinadas pasó de USD $2.000 millones en 2020 a USD $34.200 millones en 2025, y atribuye USD $8.250 millones de los costos de infraestructura de ese año a los centros de datos.

La distribución de la factura

Una de las conclusiones centrales concierne a la diferencia entre quién genera nueva demanda y quién termina asumiendo los costos de ampliar la red. Según el estudio, los usuarios residenciales fueron responsables de algo menos de USD $3.500 millones, pero recibieron facturas por más de USD $16.000 millones; a los centros de datos, en cambio, se les facturaron cerca de USD $3.000 millones.

En una nota sobre el estudio, Cornell señaló que en 2025 los centros de datos pagaron solo el 38% de los costos de infraestructura energética vinculados a su crecimiento. Esa cifra se refiere a los costos asociados a la expansión y no equivale al total de las facturas residenciales que el análisis atribuye a los hogares.

Los autores vinculan esta brecha con fórmulas de asignación que, según explican, suelen repartir costos de acuerdo con el consumo energético pasado en vez de considerar el crecimiento nuevo. Ese criterio puede dejar a los hogares con una parte considerable del costo de construir infraestructura que permite atender una demanda que todavía no existía cuando se definieron las reglas.

Fengqi You, uno de los autores del estudio, describió la tensión como un problema del huevo y la gallina: un centro necesita que la infraestructura eléctrica se expanda para poder funcionar, pero antes de su construcción todavía no consume la energía que justificaría esa ampliación. La observación apunta a una dificultad práctica para establecer quién debe pagar por las obras antes de que el nuevo consumo se materialice.

Los hogares rurales y de bajos ingresos aparecen entre los más afectados por ese reparto. El estudio señala que, en algunos casos, sus costos de energía fueron hasta un 76% más altos que los de residentes de comunidades urbanas. También sostiene que las cargas pueden extenderse desde zonas metropolitanas hacia suburbios y áreas rurales por las políticas que distribuyen los costos entre regiones.

Costos que cruzan fronteras estatales

La relación entre ubicación, consumo y factura también puede desbordar los límites de un estado. Los investigadores describen casos en que residentes de Nueva Jersey y Pensilvania contribuyeron a pagar mejoras de la red asociadas al crecimiento de centros de datos en Virginia, aunque esos centros no estuvieran ubicados en sus comunidades.

You advirtió que no hace falta vivir junto a un centro de datos para ayudar a financiar su infraestructura eléctrica. Su explicación es que las redes conectan comunidades a través de distintos estados y que las reglas de reparto de costos también establecen vínculos financieros entre ellas, de modo que el impacto económico no siempre coincide con la cercanía física del proyecto.

El análisis también detectó un desajuste entre los estados con mayores aumentos de precios relacionados con centros de datos y los niveles reportados de uso de IA generativa. Virginia Occidental y Ohio figuran entre los estados con los mayores aumentos de costos, pero también entre los que registraron los niveles más bajos de uso de esa tecnología, según los datos citados por los investigadores.

Para los autores, estos resultados plantean dudas sobre la equidad de las reglas actuales, en particular cuando comunidades con menos uso de IA o sin centros cercanos terminan contribuyendo a financiar las expansiones de la red. La conclusión no significa que todas las regiones paguen lo mismo, sino que las conexiones entre redes y los métodos de asignación pueden dispersar el impacto más allá del lugar donde se instala la infraestructura.

Opciones para repartir el costo

Entre las alternativas propuestas, los investigadores sugieren que los centros de datos reduzcan su consumo durante las horas de mayor demanda en la región donde operan. Esa medida buscaría limitar la presión sobre redes ya tensionadas en los momentos de más uso, aunque el estudio no cuantifica cuánto podrían bajar los precios o las facturas si se aplicara.

Otra opción planteada consiste en que los centros paguen directamente a los estados por la nueva demanda energética que incorporan a una red. La propuesta trasladaría una parte mayor de los costos a quienes impulsan el crecimiento del consumo, en lugar de depender exclusivamente de fórmulas históricas que, según los investigadores, no siempre reflejan las nuevas necesidades de infraestructura.

Los autores dijeron que esperan que sus hallazgos ayuden a legisladores a evaluar qué hacer ante el debate sobre la regulación de los centros de datos. You señaló que el tema conecta discusiones en distintos estados y en el Congreso, y presentó el estudio como evidencia científica y datos concretos para que las partes interesadas puedan valorar sus opciones.

El informe desplaza la discusión más allá de cuánta electricidad requiere la IA y pone el foco en cómo se distribuyen los costos de su expansión. La decisión sobre quién financia las redes será determinante para evitar que las facturas de hogares con menos recursos se conviertan en una carga desproporcionada.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA

 


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