En seis años, la construcción del centro de datos de IA líder puede costar $ 200B

Los centros de datos para entrenar y ejecutar IA pronto pueden contener millones de chips, cuestan cientos de miles de millones de dólares y requieren energía equivalente a la red eléctrica de una gran ciudad, si las tendencias actuales se mantienen.

Según un nuevo estudio de investigadores de Georgetown, Epoch AI y Rand, que analizó la trayectoria de crecimiento de los centros de datos de IA en todo el mundo desde 2019 hasta este año. Los coautores compilaron y analizaron un conjunto de datos de más de 500 proyectos de centros de datos de IA y descubrieron que, mientras que el rendimiento computacional de los centros de datos se duplica más que anualmente, también lo son los requisitos de energía y los gastos de capital.

Los hallazgos ilustran el desafío de construir la infraestructura necesaria para apoyar el desarrollo de tecnologías de IA en la próxima década.

Openai, que recientemente dijo que aproximadamente el 10% de la población mundial está utilizando su plataforma CHATGPT, tiene una asociación con SoftBank y otros para recaudar hasta $ 500 mil millones para establecer una red de centros de datos de IA en los Estados Unidos (y posiblemente en otro lugar). Otros gigantes tecnológicos, incluidos Microsoft, Google y AWS, se han comprometido colectivamente a gastar cientos de millones de dólares este año solo expandiendo sus huellas de centros de datos.

Según el estudio de Georgetown, Epoch y Rand, los costos de hardware para centros de datos de IA como Colossus de Xai, que tiene un precio de alrededor de $ 7 mil millones, aumentó 1.9 veces cada año entre 2019 y 2025, mientras que las necesidades de energía subieron 2 veces anualmente durante el mismo período. (Coloso dibuja unos 300 megavatios de potencia, hasta 250,000 hogares).

El estudio también encontró que los centros de datos se han vuelto mucho más eficientes energéticamente en los últimos cinco años, con una métrica clave: rendimiento computacional por vatio, aumentando 1.34x cada año entre 2019 y 2025. Sin embargo, estas mejoras no serán suficientes para compensar las crecientes necesidades de energía. Para junio de 2030, el centro de datos de IA líder puede tener 2 millones de chips de IA, costar $ 200 mil millones y requerir 9 GW de potencia, aproximadamente la producción de nueve reactores nucleares.

No es una nueva revelación que las demandas de electricidad del centro de datos de IA estén en ritmo para forzar en gran medida la red eléctrica. Se pronostica que la ingesta de energía del centro de datos crecerá un 20% para 2030, según un análisis reciente de Wells Fargo. Eso podría impulsar las fuentes de energía renovables, que dependen del clima variable, a sus límites, lo que aumenta un aumento de fuentes de electricidad no renovables, con daños ambientales como los combustibles fósiles.

Los centros de datos de IA también representan otras amenazas ambientales, como el alto consumo de agua, y ocupan bienes inmuebles valiosos, así como en erosiones de las bases fiscales estatales. Un estudio de Good Jobs First, una organización sin fines de lucro con sede en Washington, DC, estima que al menos 10 estados pierden más de $ 100 millones por año en ingresos fiscales a los centros de datos, el resultado de incentivos demasiado generosos.

Es posible que estas proyecciones no sean pasadas, por supuesto, o que las escalas de tiempo no sean de kiltro. Algunos hiperscalers, como AWS y Microsoft, han retirado los proyectos de los centros de datos en las últimas semanas. En una nota para los inversores a mediados de abril, los analistas de Cowen observaron que ha habido un «enfriamiento» en el mercado de centros de datos a principios de 2025, lo que indica el miedo de la industria a la expansión insostenible.