Por Canuto  

Morgan Stanley proyecta que la demanda eléctrica de los centros de datos de Estados Unidos llegará a 97 gigavatios para 2028, un 43% más que en su estimación anterior. El banco calcula una brecha de suministro de 33 gigavatios, equivalente a cerca del 34% de esa demanda, y señala que conseguir suficiente energía podría limitar la expansión de la infraestructura de IA.
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  • Morgan Stanley proyecta que la demanda eléctrica de los centros de datos de EE. UU. llegará a 97 GW para 2028, 43% más que su estimación anterior.
  • El banco estima una brecha de suministro de 33 GW, equivalente a cerca del 34% de la demanda proyectada.
  • Las instalaciones de minería de Bitcoin podrían aportar conexiones a la red e infraestructura para cargas eléctricas elevadas.

Morgan Stanley estima un déficit eléctrico de 33 GW para los centros de datos de EE. UU.

La creciente demanda de electricidad podría convertirse en un límite para ampliar la infraestructura de inteligencia artificial en Estados Unidos. Morgan Stanley proyecta que los centros de datos requerirán 97 gigavatios para 2028 y calcula una brecha de suministro de 33 gigavatios, equivalente a cerca del 34% de esa demanda.

La demanda de energía supera las previsiones anteriores

La investigación de Morgan Stanley, a cargo de Stephen Byrd, proyecta que la demanda eléctrica de los centros de datos estadounidenses llegará a 97 gigavatios para 2028. La cifra supone un aumento de 43% frente a la estimación anterior del banco, que situaba la demanda en 68 gigavatios.

La revisión al alza refleja el rápido crecimiento de la infraestructura necesaria para la industria de IA. El análisis atribuye el incremento a factores como los envíos de chips y el uso de racks con mayores necesidades de energía. Entre los equipos que forman parte de esa expansión están los de Nvidia, cuyos procesadores se utilizan en sistemas de computación para IA.

El banco calcula que la brecha de suministro eléctrico para los centros de datos alcanzaría 33 gigavatios hasta 2028. Esa diferencia equivale a cerca del 34% de la demanda proyectada. Se trata de una estimación, no de una garantía sobre la cantidad de energía que faltará efectivamente cuando lleguen esas fechas.

Entre las opciones para aliviar la presión aparecen la generación en las propias instalaciones y otras fuentes de suministro. Morgan Stanley considera alternativas como turbinas de gas, celdas de combustible de Bloom Energy y la ubicación conjunta de instalaciones nucleares con centros de datos. Estas opciones podrían reducir la dependencia de la red, aunque no eliminan la brecha estimada por el banco.

El cuello de botella cambia de los chips a la electricidad

La lectura central del análisis es que la disponibilidad de energía gana importancia como restricción para construir infraestructura de IA. Eso no significa que los semiconductores hayan dejado de ser relevantes, sino que conseguirlos no resuelve por sí solo el problema si los centros de datos carecen de electricidad suficiente para funcionar. La capacidad de conexión y suministro también es una condición para llevar los proyectos del papel a la operación.

El giro tiene implicaciones para el gasto que las empresas tecnológicas planean destinar a esta infraestructura. La investigación señala que la inversión de capital futura del sector podría alcanzar billones de dólares, pero advierte que los proyectos podrían perder utilidad si el suministro eléctrico no acompaña el ritmo de construcción. En ese escenario, edificios y equipos podrían quedar a la espera de conexión o de capacidad adicional.

La brecha de 33 gigavatios muestra que las opciones de suministro consideradas no bastarían para cubrir toda la demanda proyectada, según el cálculo del banco. Las turbinas, las celdas de combustible y la generación nuclear cercana pueden reducir la dependencia de la red, pero el análisis todavía anticipa una diferencia considerable entre la energía requerida y la disponible.

La proyección de Morgan Stanley apunta a una presión sobre el suministro de electricidad hasta 2028. El análisis no establece que esa brecha vaya a traducirse necesariamente en retrasos para todos los proyectos, pero sugiere que conseguir energía suficiente será un factor relevante para el ritmo de expansión de los centros de datos.

Instalaciones de minería de Bitcoin como parte de la respuesta

Entre las opciones consideradas aparece la conversión de instalaciones de minería de Bitcoin para otros usos, incluido el alojamiento de cargas informáticas asociadas con IA. El atractivo de esos sitios, según la investigación, es que ya cuentan con conexiones a la red, capacidad eléctrica e infraestructura industrial diseñada para manejar cargas elevadas. Estas características podrían ofrecer a los desarrolladores una base distinta a la de construir desde cero.

La propuesta no presenta a las antiguas minas como una solución completa para el déficit energético, sino como una pieza complementaria. Un sitio con conexión disponible puede facilitar el acceso a infraestructura existente, pero por sí solo no cubre la demanda total de los centros de datos. Su contribución dependerá de cuánto aporte cada instalación y de cómo se integre a los proyectos.

La relación entre minería de Bitcoin e IA se plantea aquí desde la reutilización de infraestructura eléctrica, no como una afirmación de que ambas actividades tengan las mismas necesidades o resultados. El punto señalado por Morgan Stanley es más acotado: los mineros operan en emplazamientos preparados para grandes cargas y sus instalaciones reconvertidas podrían ayudar a aliviar parte de la presión. El análisis las incluye junto con otras alternativas de generación y suministro.

Ese posible uso también ilustra cómo la escasez de energía puede cambiar el valor estratégico de activos construidos para otra actividad. En lugar de limitar la conversación a la disponibilidad de chips o al diseño de nuevos edificios, los desarrolladores podrían considerar instalaciones industriales que ya cuentan con conexiones y capacidad eléctrica. La fuente no cuantifica cuántos sitios podrían convertirse ni cuánto reducirían la brecha, por lo que su contribución sigue siendo una posibilidad, no un resultado asegurado.

Grandes empresas y desarrolladores pequeños ante la escasez

El análisis considera que las grandes compañías tecnológicas están mejor posicionadas para asegurar energía que los desarrolladores más pequeños. Las empresas de mayor tamaño pueden tener más influencia en sus conversaciones con las compañías eléctricas y más capital para financiar generación en el lugar, mientras que los operadores con menos recursos cuentan con menos alternativas cuando la red no tiene capacidad suficiente.

La diferencia de acceso podría traducirse en retrasos desiguales para los proyectos. Si una empresa no logra asegurar suministro o no puede costear opciones propias, la construcción física del centro de datos no basta para garantizar que la instalación entre en funcionamiento. La advertencia de Morgan Stanley apunta a que la disponibilidad de energía podría favorecer a quienes tienen más recursos para negociar y financiar soluciones.

En este contexto, la posición de Nvidia presenta una particularidad que destaca la investigación: aunque su hardware impulsa parte del aumento de la demanda, el banco considera que la compañía está relativamente protegida frente a estas carencias en comparación con casi todos los demás proveedores de semiconductores. El material citado no precisa los mecanismos concretos de esa protección, por lo que no corresponde atribuirla a una causa específica.

La planificación energética gana peso junto con la elección de chips, la construcción y el financiamiento. Morgan Stanley proyecta una demanda de 97 gigavatios para 2028 y estima una brecha de suministro de 33 gigavatios. En ese panorama, las instalaciones de minería de Bitcoin reconvertidas podrían aportar capacidad existente, pero el análisis no las presenta como una respuesta suficiente para resolver el desafío.

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 y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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