Por Canuto  

Sam Altman, CEO de OpenAI, rechazó las críticas sobre el uso de agua en nuevos centros de datos de IA, pero reconoció que el consumo eléctrico sí es un problema creciente. En paralelo, una carrera por levantar instalaciones masivas fuera de la red en Estados Unidos, impulsada por grandes tecnológicas y energía a gas, eleva tensiones climáticas, regulatorias y comunitarias.

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  • Altman dijo en India que los nuevos centros de datos de IA ya no usan agua para enfriamiento, pero admitió que la energía es la preocupación real.
  • El CEO comparó entrenar modelos de IA con criar humanos durante 20 años; Sridhar Vembu criticó la analogía y alertó sobre equiparar tecnología con personas.
  • Proyectos fuera de la red, como GW Ranch en Texas, buscan esquivar límites de la red; PJM reporta alzas de precios y las tecnológicas prometieron USD $15.000 millones para nueva generación.

 

Sam Altman, CEO de OpenAI, desestimó las preocupaciones sobre el uso de agua en centros de datos de inteligencia artificial y calificó esas afirmaciones en línea como “completamente falsas”. Según relató el medio Cryptopolitan, el directivo sostuvo en un evento en India la semana pasada que las instalaciones más nuevas no utilizan agua en absoluto para el enfriamiento.

El debate viene porque, a lo largo de la historia, muchos centros de datos han requerido millones de galones de agua para controlar la temperatura del hardware. No obstante, Cryptopolitan apunta que la tecnología de enfriamiento está cambiando, aunque el tema aún no queda cerrado para todo el sector. Un estudio reciente proyecta que la demanda de agua para enfriamiento podría más que triplicarse en los próximos 25 años, a medida que crezcan las necesidades de cómputo.

Pese a los señalamientos por el tema del agua, Altman admitió que el consumo energético sí representa una preocupación “justa”. También planteó que el mundo debe acelerar su transición hacia energía nuclear, eólica y solar conforme aumente el uso de IA. En este punto, el desafío no se limita a la generación, sino a la rapidez con la que se expanden redes, permisos y capacidad disponible.

Consultado sobre comparaciones entre eficiencia energética humana y de la IA, Altman argumentó que la métrica correcta debería enfocarse en el consumo de energía por consulta después del entrenamiento. Bajo esa lógica, separó el gasto energético de entrenar un modelo del gasto cotidiano de operarlo, una distinción clave para entender costos y huella ambiental a lo largo del tiempo.

La analogía de “criar humanos” y el choque cultural en torno a la IA

En una entrevista con el Indian Express, Altman comparó el entrenamiento de modelos de IA con criar seres humanos. Dijo que toma 20 años y mucha comida antes de que una persona se vuelva productiva. Con esa idea buscó defender el gasto inicial de energía asociado al entrenamiento, como si fuera una inversión previa al rendimiento futuro.

La comparación recibió críticas inmediatas. El multimillonario tecnológico indio Sridhar Vembu, que asistió a la misma cumbre, rechazó la analogía y afirmó que no quiere ver tecnología equiparada con personas. En palabras citadas por Cryptopolitan, el magnate escribió: “No quiero ver un mundo donde equiparamos una pieza de tecnología con un ser humano”.

Vembu también sostuvo que trabaja como tecnólogo para evitar que la tecnología domine la vida cotidiana. Planteó que, en su visión, debería “retirarse silenciosamente al fondo”. Sus comentarios reflejan una inquietud más amplia sobre sustitución de trabajo humano y el lugar social de sistemas cada vez más capaces.

Más allá del debate filosófico, la discusión tiene consecuencias económicas. La IA y el cómputo a gran escala ya empujan demandas de electricidad comparables a industrias enteras. En ese contexto, las analogías públicas influyen en cómo gobiernos, comunidades y mercados interpretan la urgencia de regular, subsidiar o acelerar infraestructura.

Centros de datos como “países”: el tamaño del salto energético

La presión energética asociada al boom de la IA aparece respaldada por cifras contundentes. De acuerdo con datos del Fondo Monetario Internacional (FMI) citados por Cryptopolitan, los centros de datos utilizaron en 2023 electricidad comparable a países enteros como Alemania o Francia. El dato se ubica poco después del lanzamiento de ChatGPT, que catalizó una ola de inversión y demanda por cómputo.

Para lectores que recién se incorporan al tema, un centro de datos es una instalación que concentra servidores, redes y sistemas de almacenamiento que sostienen servicios digitales. En IA, su papel es central: allí se entrenan modelos con grandes volúmenes de datos y también se ejecutan consultas, lo que demanda energía de forma continua. A diferencia de otros consumos, aquí pesan tanto la potencia instantánea como la disponibilidad 24/7.

Cuando la demanda crece más rápido que la red eléctrica, las empresas buscan alternativas para acelerar plazos. Cryptopolitan describe que varias compañías compiten por construir instalaciones masivas “fuera de la red”, es decir, con generación propia. La meta es evitar retrasos y cuellos de botella ligados a empresas de servicios públicos y a la capacidad existente.

El salto en escala se refleja también en el inventario nacional. Estados Unidos cuenta con 5.246 centros de datos que utilizan al menos 17 gigavatios de potencia, según la cobertura. Como referencia mencionada por Cryptopolitan, una planta nuclear grande genera 1 gigavatio, suficiente para entre 300.000 y 750.000 hogares.

La carrera por instalaciones fuera de la red: Texas como emblema

Entre los proyectos más llamativos figura GW Ranch, en el oeste de Texas. Según Cryptopolitan, cubrirá 8.000 acres y usará más electricidad que Chicago. El proyecto generará energía mediante gas natural y paneles solares, una combinación que apunta a velocidad de despliegue y abastecimiento constante.

El enfoque responde a un problema práctico: incluso cuando una región desea atraer inversión tecnológica, conectar cargas enormes a la red puede tomar años. Los desarrollos fuera de la red buscan sortear esa espera. A la vez, trasladan el debate hacia el tipo de energía empleada y sus efectos ambientales locales y globales.

Cryptopolitan indica que se planifican o desarrollan proyectos similares en Wyoming, Nuevo México, Pennsylvania, Utah, Ohio y Tennessee. También señala que Meta, OpenAI, Oracle y Chevron respaldan estos desarrollos. En algunos estados, legislaciones recientes han facilitado las aprobaciones.

Otro caso citado en la cobertura ocurre cerca de Davis, en Virginia Occidental. Allí, un centro de datos planeado incluiría una planta de gas lo suficientemente grande como para alimentar cada hogar del estado. La residente local Amy Margolies dijo a periodistas que funcionarios removieron el control local, y calificó el proceso como una “fiebre del oro especulativa”.

Gas natural como base, advertencias climáticas y choques regulatorios

Aunque muchos de estos proyectos incorporan algo de solar, Cryptopolitan sostiene que la mayoría operará principalmente con gas natural. La razón es la firmeza del suministro: otras opciones sostenibles no siempre entregan producción constante. En esquemas fuera de la red, esa continuidad pesa más, y el gas aparece como respaldo inmediato.

El investigador en energía Michael Thomas advirtió que este enfoque es “catastrófico para los objetivos climáticos”. Su firma identificó 47 proyectos de centros de datos fuera de la red a nivel nacional. El dato sugiere que el patrón se está expandiendo más allá de casos aislados.

La tensión también llega al plano regulatorio. Cryptopolitan reporta que Elon Musk construyó el año pasado una instalación fuera de la red en Memphis usando generadores de gas portátiles para evitar límites de la red. El centro de datos de xAI se puso en línea en meses, en lugar de años.

Sin embargo, la Agencia de Protección Ambiental dictaminó en enero que la configuración violó regulaciones de emisiones y ordenó a la compañía obtener los permisos adecuados. El episodio ilustra una fricción recurrente: acelerar capacidad de cómputo puede chocar con normas ambientales y de salud pública, incluso cuando existe presión competitiva por “llegar primero”.

Resistencia comunitaria y precios al alza en la red PJM

La expansión de centros de datos ha detonado conflictos en comunidades, especialmente cuando los proyectos se ubican cerca de zonas pobladas o en regiones con estrés hídrico. Cryptopolitan describe que ciudadanos en Tucson rechazaron un proyecto llamado Blue por preocupaciones sobre el agua en el desierto y por posibles aumentos en las facturas de electricidad. Según cifras del Instituto de Medio Ambiente y Energía citadas por el medio, un gran centro de datos puede usar 5 millones de galones de agua diarios, equivalente al consumo de una ciudad de entre 10.000 y 50.000 personas.

En Texas, la resistencia también logró frenar una propuesta. Cryptopolitan reporta que San Marcos rechazó la semana pasada un centro de datos propuesto de USD $1.500 millones, tras meses de oposición pública. Este tipo de decisiones evidencia que el debate ya no es solo técnico, sino político y social.

En paralelo, la demanda presiona mercados eléctricos regionales. Los precios de la electricidad han subido en PJM Interconnection, la red más grande de Estados Unidos, que atiende a 65 millones de personas en 13 estados y Washington. Para el público cripto e inversor, este punto importa porque el costo energético tiende a trasladarse a precios de servicios digitales y a decisiones de ubicación de infraestructura.

La cobertura de Cryptopolitan añade que la administración Trump y varios gobernadores firmaron un acuerdo en enero que exige que las empresas tecnológicas financien nuevas plantas de energía. Las empresas comprometieron USD $15.000 millones para nueva capacidad de generación. El compromiso sugiere que, incluso con centros fuera de la red, la expansión del sector termina impactando la planificación energética nacional.

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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