El uso desorbitado de centros de datos para IA trae consigo un nuevo problema: las cavernas de sal – La nación
En el imaginario colectivo, la inteligencia artificial es una nube etérea de algoritmos. La realidad es mucho más compleja y sabemos con certeza que un consumidor de energía necesita “comer” constantemente. Satya Nadella, director ejecutivo de Microsoft, lo resumió de una manera inusualmente contundente: “El problema ya no es que falten chips Nvidia, sino que no hay suficientes conectores”.
Y para garantizar que estos enchufes puedan funcionar las 24 horas del día con la confiabilidad del 99,999% requerida por la industria, las Big Tech finalmente miraron donde nadie esperaba: miles de metros bajo tierra, hacia las cuevas de sal.
Cuando las piezas llegan al suelo.. La carrera de la IA ha entrado en una fase de “inicio lento” en la construcción de estas cavernas subterráneas, lo que podría obstaculizar la adopción de los centros de datos. Según la fortunala razón es matemática, ya que estas infraestructuras digitales no toleran interrupciones y requieren una confiabilidad extrema.
Para asegurar este flujo constante, el gas natural se ha convertido en un respaldo imprescindible. Sin embargo, según explican, producir gas no es suficiente; tienes que guardarlo. Los pronósticos de la industria sugieren que sólo se ha planificado aproximadamente la mitad del almacenamiento necesario para satisfacer la demanda futura. Sin estas cuevas artificiales excavadas a miles de metros bajo la superficie, los hiperescaladores (Google, Amazon, Meta) están a merced de los gasoductos y son vulnerables a la corrosión, los deslizamientos de tierra o los fenómenos climáticos extremos.
Pero ¿por qué cuevas de sal? La respuesta técnica reside en la flexibilidad. Según detallan los expertos en FortuneHay dos formas de almacenar gas: en yacimientos petrolíferos agotados o en cavernas de sal.
Los primeros son más baratos pero estructuralmente lentos. El gas se inyecta en verano y se extrae en invierno según un ciclo estacional clásico. La IA, por otro lado, no entiende de estaciones. Sus picos de demanda son constantes, repentinos y difíciles de predecir. Las cavernas de sal, creadas mediante la inyección de agua para lixiviar el mineral, actúan como un pulmón de alta presión: permiten la inyección y extracción de gas a una frecuencia mucho mayor, adaptándose a la volatilidad de la red eléctrica que alimenta los servidores.
El “Superciclo 2.0”. Ante este escenario, empresas como Enbridge Has tomado la iniciativa. El director ejecutivo de la empresa, Greg Ebel, confirmó que la empresa está ampliando sus instalaciones en Egan, Luisiana y Moss Bluff, Texas. “Esa demanda cambia drásticamente la economía de la oferta”, dijo.
Pero no es suficiente. Jack Weixel Analista de análisis de East Daleyadvierte que es necesario duplicar la capacidad prevista actualmente. Proyectos como el Freeport Energy Storage Hub (FRESH) en Houston, Quieren conectar hasta 17 gasoductos Se espera que se construya una nueva cúpula de sal para 2028, pero el tiempo de construcción (a menudo más de cuatro años) contradice la urgencia de la IA.
Por su parte, Jim Goetz, director ejecutivo de Trinity Gas Storage, lo define como el “Superciclo de Almacenamiento 2.0”. Su empresa acaba de tomar la decisión final de inversión (FID) para ampliar sus capacidades en el este de Texas para respaldar infraestructura crítica como Stargate, el enorme proyecto de 500 mil millones de dólares de OpenAI y Microsoft.
La sombra de una duda. La cuestión subyacente no es sólo si las cavernas de sal funcionan (lo hacen), sino también qué tipo de sistema energético consolidan. El gas natural es rápido, flexible y fiable, pero también trae consigo nuevas dependencias y riesgos. Según analistasLa infraestructura gasística de la Costa del Golfo es particularmente vulnerable a fenómenos climáticos extremos. Un huracán directo sobre Texas o Luisiana puede alterar simultáneamente la producción, las exportaciones y el transporte. En este escenario, incluso si hay gas disponible en otras regiones, los centros de datos pueden quedarse sin energía debido a la falta de almacenamiento cercano.
También está la cuestión del precio. El crecimiento continuo de la demanda de combustible para centros de datos, las exportaciones de GNL y la reindustrialización ya están ejerciendo una presión al alza sobre las facturas de gas y electricidad. Sin suficiente capacidad de almacenamiento, esta volatilidad se magnifica. Como señala el sector, la memoria actúa como un buffer; En caso de faltar, las propinas se transmiten directamente al consumidor. Además, la crítica es de naturaleza más estructural, ya que la IA presiona para prolongar la dependencia de los combustibles fósiles en un momento en que los gobiernos y las empresas se han comprometido a reducirlos.
Mire más allá del gas. Las grandes empresas tecnológicas son conscientes de este límite físico y ya no se fijan sólo en cavernas de sal y gasoductos. Está buscando una fuente estable de electricidad que no dependa totalmente del mercado energético tradicional.
Un ejemplo es Fervo Energy, una startup de energía geotérmica que acaba de cerrar una de las mayores rondas de financiación del sector, con Google como inversor y cliente. Su compromiso con la energía geotérmica avanzada (suministro de energía constante las 24 horas del día, los 7 días de la semana) refleja hasta qué punto la IA está rediseñando el mapa energético. Esta no es una solución inmediata ni universal, pero es una señal clara: el problema ya no es tecnológico sino energético.
¿Un problema sólo en Estados Unidos? Estados Unidos es el epicentro, pero no el único escenario. El conflicto entre la IA y la energía es global, aunque las reacciones varíen. En Europa, el auge de la IA está llevando a una reconsideración del cierre de las centrales eléctricas alimentadas con gas y carbón. Algunas compañías eléctricas están negociando la conversión de antiguas centrales eléctricas en centros de datos, aprovechando el acceso a la red, el agua y la infraestructura que ya ha sido depreciada. La lógica es la misma: energía fija, inmediata y disponible.
China, por su parte, ha elegido un camino diferente. Beijing no sólo promueve centros de datos submarinos o grandes grupos energéticos en las provincias del interior, sino que también subsidia directamente la electricidad que alimenta su IA. El objetivo es reducir el “combustible” de los modelos digitales y compensar la menor eficiencia energética de los chips nacionales respecto a los de Nvidia.
El regreso al metro. En todos los casos el patrón se repite. La energía renovable está creciendo, pero no lo suficientemente rápido ni con la estabilidad necesaria para sostener la demanda de IA en el corto plazo. El gas –con cavernas de sal, turbinas temporales o plantas de reciclaje– se convierte en una muleta inevitable.
En nuestra carrera por crear una inteligencia que viva en el nivel de las ideas, finalmente hemos regresado a la minería, la perforación y las profundidades de la tierra. Es posible que el futuro de la IA no se decida sólo en laboratorios o centros de datos, sino en algo mucho menos visible: ¿quién controla el subsuelo que mantiene los enchufes encendidos?
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