UNECE advierte: la IA casi duplicará el consumo eléctrico de centros de datos para 2030

By Carlos Montiel | Especialista en IA Empresarial
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Publicado: 2026-09-11 | Por: Carlos Montiel | Lectura: ~4 minutos

La Comisión Económica de las Naciones Unidas para Europa (UNECE) advirtió esta semana que el consumo eléctrico global de centros de datos —impulsado principalmente por la IA— pasará de aproximadamente 485 TWh en 2025 a 950 TWh en 2030, cerca del 3% de la demanda eléctrica mundial, mientras la infraestructura de red eléctrica avanza a un ritmo mucho más lento.

El desfase entre construir un data center y ampliar la red

El problema central que señala la UNECE no es solo el volumen de consumo, sino el desajuste de velocidades: un centro de datos puede construirse y conectarse a la red en un plazo de dos a cinco años, mientras que ampliar líneas de transmisión y demás infraestructura de red puede tomar más de una década. En varias jurisdicciones ese desfase ya es visible en la práctica: Irlanda introdujo restricciones a nuevas conexiones en Dublín, los Países Bajos endurecieron decisiones de planificación por limitaciones de infraestructura y suelo, y en Estados Unidos las cargas grandes —particularmente centros de datos— están proyectadas a generar presión significativa sobre la demanda de equipos y las cadenas de suministro hacia 2030.

Las cifras que cita la UNECE: - Consumo eléctrico de centros de datos 2025: ~485 TWh - Proyección a 2030: ~950 TWh (~3% de la demanda eléctrica mundial) - Plazo de construcción de un data center: 2-5 años - Plazo de ampliación de red de transmisión: 10+ años - Restricciones ya activas: Dublín (Irlanda), Países Bajos

Qué recomienda la UNECE

El organismo pide mayor transparencia de datos, reportes estandarizados e intercambio de información en tiempo real para apoyar la planificación y operación de los sistemas eléctricos, además de coordinación más estrecha entre desarrolladores de centros de datos, operadores de red, reguladores, autoridades locales y las agencias responsables de agua, uso de suelo e infraestructura. En otras palabras: tratar la capacidad eléctrica como un insumo que hay que planificar con la misma anticipación que el propio hardware de cómputo.

El riesgo para quien planifica capacidad de IA: si la expansión de red eléctrica no acompaña el ritmo de construcción de centros de datos, la disponibilidad y el precio de capacidad de GPU en la nube pueden verse afectados en las regiones donde la red ya está tensionada —independientemente de cuánto capital tengan los proveedores de nube para construir hardware.
Qué significa para una empresa que usa o compra IA: para equipos que negocian contratos de cómputo en la nube o evalúan infraestructura propia de IA, esta advertencia es una señal de que la restricción real en los próximos años puede no ser el chip, sino el acceso a energía y a red eléctrica en la región donde se aloja ese cómputo. Vale la pena preguntar a los proveedores de nube en qué regiones tienen o planean restricciones de capacidad relacionadas con energía, y considerar esa variable —no solo precio por GPU-hora— al elegir dónde correr cargas de entrenamiento o inferencia a gran escala.
Carlos Montiel
Arquitecto de Soluciones IA Empresarial
Especialista en LLMs, Agentes y Orquestación
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