El auge de la infraestructura de IA presiona la red eléctrica de EE. UU. y acelera los objetivos de modernización para 2026

La rápida expansión de la infraestructura de inteligencia artificial (IA) está impulsando una escalada significativa en el consumo de electricidad, lo que genera una presión considerable sobre las redes de servicios públicos existentes en los Estados Unidos. Esta evolución está obligando a los operadores de servicios públicos a acelerar los esfuerzos de modernización de la red, con el año 2026 como meta para su finalización. El objetivo es gestionar de manera fiable el creciente aumento de la carga, mientras se enfrentan simultáneamente a las complejidades de la cadena de suministro y a las crecientes presiones de costos para los consumidores.

Un pilar central de la estrategia planteada implica que las empresas de servicios públicos integren herramientas impulsadas por IA para una gestión proactiva de la red, específicamente para pronosticar periodos de máxima demanda y supervisar posibles fallos en el sistema. El catalizador principal de este requerimiento energético sustancial es la construcción agresiva de centros de datos necesarios para alimentar el procesamiento de la IA, una expansión que ocurre a una velocidad sin precedentes. Esta intensa actividad constructiva está estresando severamente la infraestructura actual de transmisión y distribución (T&D) en numerosos territorios de servicio, convirtiendo el soporte fiable de la infraestructura de IA para 2026 en una prioridad nacional.

Los datos indican que, en varias regiones, la inversión de capital requerida para las mejoras de T&D está sobrepasando actualmente el financiamiento asignado para la nueva capacidad de generación de energía. Además, algunos consumidores ya están experimentando aumentos tangibles en sus gastos de servicios públicos, los cuales están directamente vinculados a las demandas energéticas de las operaciones de IA y centros de datos cercanos. Esta situación presenta un conflicto tecnológico donde el rápido avance digital desafía directamente la capacidad de una infraestructura física envejecida, lo que requiere un mecanismo de retroalimentación innovador donde se emplee la IA para gestionar el propio impacto energético de la IA.

Diversos actores de la industria, incluyendo empresas de servicios públicos, operadores de centros de datos y grandes fabricantes de equipos originales (OEM), están gestionando este cambio. Este periodo sigue a reajustes industriales históricos, como la disolución de General Electric, que completó su división en GE Aerospace, GE HealthCare y GE Vernova en 2024. Al mismo tiempo, el sector del software refleja este giro estratégico con el nombramiento de Ayman Antoun, exejecutivo de IBM, como CEO de OpenText a partir del 20 de abril de 2026, lo que señala un enfoque centrado en la IA empresarial y la gestión de información para el entrenamiento de IA agéntica.

Desde una perspectiva histórica, la red estadounidense ha gestionado incrementos de carga considerables, como el aumento anual de capacidad del 9.5 por ciento durante el auge de los electrodomésticos en la década de 1950. Las evaluaciones actuales del crecimiento de la carga nacional prevén que el uso de energía en la red de EE. UU. aumentará aproximadamente un 5.7 por ciento anual durante los próximos cinco años, impulsado por los centros de datos, la fabricación y la electrificación. A diferencia de los picos residenciales estacionales, la carga de los centros de datos exige una energía de base más constante, lo que puede mejorar la tasa de utilización de la infraestructura de red existente al distribuir los costos fijos entre más kilovatios-hora vendidos.

A pesar de la reconocida urgencia estratégica, las empresas de servicios públicos en EE. UU. están actuando con prudencia respecto al control de IA totalmente autónomo debido a consideraciones de riesgo y gobernanza, favoreciendo el uso de programas piloto para aplicaciones de previsión y fiabilidad. Los defensores de la industria sostienen que los recursos energéticos distribuidos y flexibles podrían acelerar significativamente la interconexión de carga, argumentando que las soluciones del siglo XX son inadecuadas para construir una red del siglo XXI. El consenso confirma que la adopción de la IA se está convirtiendo rápidamente en un imperativo estratégico central para que el sector eléctrico gestione las demandas inmediatas de infraestructura y los costos asociados para los clientes.