Supercomputadoras de IA para 2030: 200 mil millones de dólares y la energía de nueve centrales nucleares

El desarrollo de supercomputadoras para inteligencia artificial está entrando en una nueva fase: por su escala, coste y consumo energético, ya representan infraestructuras del nivel de megaproyectos. Un estudio elaborado por analistas de Georgetown, Epoch AI y RAND proporciona una visión de hacia dónde podría dirigirse el sector para el año 2030.

Entre 2019 y 2025, los gastos en equipamiento y consumo eléctrico de los centros avanzados de IA se duplicaron anualmente. Si esta tendencia continúa, hacia finales de la década una sola supercomputadora de IA podría incorporar dos millones de chips especializados, costar 200 mil millones de dólares y consumir 9 gigavatios de electricidad —lo mismo que generan nueve reactores nucleares. Esto equivale al consumo energético de entre 7 y 9 millones de hogares.

La mejora de la eficiencia no va al ritmo del crecimiento en escala. Mientras que la productividad por vatio ha aumentado un 34% anual, el consumo energético ha crecido un 100%. Los investigadores subrayan que, incluso con optimización tecnológica, la carga general sobre los sistemas energéticos continúa creciendo.

Actualmente, la supercomputadora de IA más potente es Colossus, desarrollada por la empresa xAI. Fue construida en 214 días, costó 7 mil millones de dólares y opera con 200 000 chips de IA, consumiendo 300 megavatios, lo que equivale al uso energético de 250 000 viviendas.

El sector de supercomputadoras de IA se está comercializando rápidamente. En 2019, el sector privado poseía solo el 40% de estas capacidades, mientras que en 2025 ya controla el 80%. En seis años, los sistemas comerciales de IA crecieron 2,7 veces más rápido anualmente que los gubernamentales (1,9x). Esto refleja un cambio de paradigma: las supercomputadoras han dejado de ser herramientas de investigación para convertirse en instalaciones industriales que generan beneficios.

Los mayores proyectos confirman esta tendencia: OpenAI está implementando la iniciativa Stargate, valorada en 500 mil millones de dólares, y NVIDIA planea un programa de escala similar. Según la base de datos de Epoch AI, en los últimos seis años se han registrado más de 500 centros de IA de gran envergadura.

Estados Unidos sigue liderando en capacidad: controla cerca del 75% de todas las supercomputadoras de IA. China ocupa el segundo lugar (15%), mientras que líderes tradicionales como Japón y Alemania han quedado rezagados. Cabe destacar que la ubicación física de los centros de datos no siempre coincide con el lugar donde se utilizan —muchos están disponibles a través de la nube.

Pero el progreso tecnológico también tiene un coste. Según Good Jobs First, al menos 10 estados de EE. UU. pierden cada año más de 100 millones de dólares en impuestos debido a incentivos fiscales para los centros de datos. Además, estos complejos consumen grandes volúmenes de agua y ocupan extensas áreas, ejerciendo presión sobre los ecosistemas.

A principios de 2025, los analistas de Cowen detectaron señales de una «desaceleración» del mercado. Proveedores de nube como AWS y Microsoft comenzaron a reducir o suspender algunos proyectos. Aún no está claro si se trata de una pausa estratégica o del inicio de una ralentización del sector, pero es evidente: la era de la IA también es la era de las máquinas de alto consumo energético.