El consumo eléctrico de los centros de datos de IA está financiado tanto por los productores de energía como por los operadores cloud y, de forma indirecta, por sus clientes. El accord Google-Constellation anunciado en 2026 ilustra este reparto: Constellation invertirá más de 4,3 miles de millones de dólares, mientras que Google garantiza compras a largo plazo. Para una empresa, el efecto concreto se refleja sobre todo en el precio de los recursos de IA, su disponibilidad regional y los compromisos contractuales.
¿Por qué consumen tanta electricidad los centros de datos de IA?
El consumo eléctrico de un centro de datos de IA procede principalmente de los aceleradores de cálculo, su refrigeración y los equipos que distribuyen la energía. Según la Agencia Internacional de la Energía, los centros de datos consumieron aproximadamente 415 TWh en todo el mundo en 2024, es decir, el 1,5 % de la demanda mundial de electricidad.
Un acelerador es un chip especializado, como una GPU o una TPU, que ejecuta los cálculos necesarios para la inteligencia artificial. El entrenamiento de un modelo requiere mucha potencia durante un periodo limitado. La inferencia, es decir, el uso diario del modelo para producir una respuesta, una imagen o un análisis, repite estos cálculos a gran escala.
La Agencia Internacional de la Energía prevé un consumo mundial de aproximadamente 945 TWh en 2030, es decir, algo menos del 3 % de la demanda eléctrica. Esta media oculta una dificultad más inmediata: las capacidades se concentran en unos pocos territorios, donde pueden ejercer una presión foruerte sobre la red local.
En Estados Unidos, los centros de datos consumieron aproximadamente 176 TWh en 2023, es decir, el 4,4 % de la electricidad del país. Berkeley Lab estima que podrían alcanzar entre 325 y 580 TWh en 2028, lo que representaría entre el 6,7 % y el 12 % del consumo estadounidense. Este amplio intervalo refleja la incertidumbre sobre el ritmo de despliegue de la IA y las mejoras de eficiencia.
¿Qué financia realmente el accord de 3,59 GW entre Google y Constellation?
El accord Google-Constellation anunciado el 6 de octubre de 2026 cubre 3.590 MW en la red PJM, pero solo 890 MW corresponden a capacidad nuclear adicional prevista. Los 2.700 MW restantes proceden de instalaciones que ya están en funcionamiento. Por tanto, presentar los 3,59 GW como una producción eléctrica completamente nueva sería incororrecto.
Un PPA, o contrato de compraventa de electricidad a largo plazo, establece las condiciones en las que un comprador se compromete a adquirir energía. Google ha suscrito un PPA de 20 años porara los 890 MW adicionales, así como un accord de suministro de 15 años que cubre 2.700 MW de producción existente. Los precios comerciales y el importe total pagado por Google no se publicaron en 2026.
| Perímetro | Potencia | Duración | Naturaleza de la electricidad | Disponibilidad anunciada |
|---|---|---|---|---|
| Aumento de la capacidad nuclear | 890 MW | 20 años | Producción adicional procedente de 11 unidades existentes | Primera puesta en servicio prevista en 2028 |
| Suministro PJM | 2.700 MW | 15 años | Producción ya en funcionamiento, sin una nueva fuente asignada específicamente | Capacidades existentes en 2026 |
| Total contractual | 3.590 MW | Dos contratos | Aproximadamente el 24,8 % de capacidad adicional | No disponible íntegramente en 2026 |
Los 890 MW no proceden de nuevos reactores. Constellation prevé mejoras de equipos y rendimiento en 11 unidades nucleares existentes en Illinois, Pensilvania y Nueva Jersey. El primer aumento debería entrar en servicio en 2028, seguido progresivamente por los demás.
Constellation ha anunciado una inversión superior a 4.300 millones de dólares para este programa. Google appororta visibilidad comercial gracias a su compromiso a largo plazo, lo que reduce el riesgo financiero del productor. En la práctica, el operador energético financia las obras, mientras que el comprador cloud contribuye a su viabilidad mediante sus futuras compras.
¿Quién pagará el aumento del consumo eléctrico de los centros de datos de IA?
El coste del consumo eléctrico de los centros de datos de IA se repartirá entre productores, operadores cloud, gestores de redes y clientes profesionales. Los contratos a largo plazo financian determinadas capacidades, pero ninguna fuente publicada en 2026 demuestra que el accord Google-Constellation vaya a provocar automáticamente un aumento o una reducción del precio de la inferencia de Google Cloud.
Una parte de la financiación aparece en las inversiones de las empresas energéticas. Otra es absororbida por los proveedores cloud antes de integrarse, según sus decisiones comerciales, en las tarifas de las GPU, las TPU, el almacenamiento o los servicios de IA facturados por uso. Las infraestructuras de red también pueden requerir reforuerzos cuya financiación depende del marco regulatorio local.
El error consiste en confundir el precio de la electricidad con la factura cloud. El precio de una consulta de IA también depende del modelo utilizado, del número de tokens procesados, del nivel de servicio, del hardware movilizado y del índice de utilización de los servidores. Un modelo más pequeño, cororrectamente adaptado a la necesidad, puede reducir la factura sin cambiar de proveedor energético.
En los proyectos que llevamos a cabo, a menudo vemos a equipos controlar el precio unitario de un modelo mientras mantienen en funcionamiento procesos innecesarios, entornos de prueba o consultas demasiado largas. En esta fase, es preferible medir los usos antes de negociar un compromiso plurianual. Una adopción estructurada de la IA en la empresa ayuda precisamente a distinguir los usos rentables de las experimentaciones permanentes.
¿Cambia la elección de una región cloud el coste y la huella de carbono?
La elección de una región de Google Cloud influye en la disponibilidad de los aceleradores, el precio de los servicios, la latencia y la intensidad de carbono de la electricidad. En 2025, Google Cloud indicaba un 96 % de energía descarbonizada hora a hora y 16 gCO₂e/kWh en París, frente al 57 % y 343 gCO₂e/kWh en Virginia del Nororte.
Una región cloud es una zona geográfica que agrupa varios centros inforormáticos. Elegir París puede reducir la distancia con los usuarios franceses y facilitar determinadas decisiones sobre la localización de los datos. Sin embargo, esto no garantiza la presencia de la GPU buscada, ni la tarifa más baja, ni una capacidad inmediata.
Google Cloud precisa en 2026 que los precios y la disponibilidad de los aceleradores varían según las regiones y las zonas. Los compromisos sobre GPU pueden accoreder hasta un 37 % de descuento durante un año o un 55 % durante tres años, pero la capacidad sigue estando vinculada a una región concreta. Un descuento elevado resulta costoso si la aplicación cambia de tecnología o si la demanda real es inferior a las previsiones.
Por tanto, la elección debe partir de las limitaciones del producto. Una aplicación interactiva suele priorizar la latencia y la disponibilidad, mientras que un procesamiento aplazable puede trasladarse en el tiempo o a una región con menos emisiones de carbono. Las arquitecturas basadas en agentes de IA conectados a varias herramientas también exigen medir las llamadas acumuladas: una acción del usuario puede desencadenar varias consultas cloud.
¿Qué indicadores debe seguir una pyme antes de contratar?
Una pyme debe seguir siete indicadores antes de reservar recursos de inteligencia artificial: disponibilidad regional de GPU o TPU, precio del servicio, duración del compromiso, latencia, proporción de energía descarbonizada, intensidad de carbono de la red y capacidad para interrumpir los procesos. Estos datos conectan directamente energía, presupuesto, plazo y riesgo operativo.
El consumo eléctrico de los centros de datos de IA no suele aparecer como una partida diferenciada en una factura cloud. Por tanto, hay que controlar las variables accesibles desde la consola del proveedor y desde la aplicación. Desde la publicación de septiembre de 2026, Google Cloud Carbon Footprint utiliza, entre otros elementos, la versión 17 de su modelo de carbono y una cobertura regional revisada.
Estos son los controles que deben realizarse antes de comprometer capacidad:
- comprobar que la GPU o la TPU necesaria está disponible en la región prevista y preguntar si es necesaria una reserva;
- comparar el precio por uso con el ahorro de un compromiso de uno o tres años y probar después un escenario de infrautilización;
- medir la latencia desde los usuarios reales, en lugar de hacerlo desde las oficinas del equipo técnico;
- consultar el porcentaje de energía descarbonizada hora a hora y la intensidad de carbono publicadas para cada región;
- clasificar los cálculos entre cargas inmediatas, aplazables e interrumpibles para desplazar las que puedan serlo;
- hacer un seguimiento del coste por operación empresarial, por ejemplo, por documento analizado, en lugar de limitarse al coste por solicitud.
Hay otro riesgo que merece atención: el compromiso regional reduce la flexibilidad en caso de escasez de capacidad. Por parte de la agencia, lo habitual es probar el servicio con volúmenes representativos antes de reservarlo durante varios años. Sinceramente, un descuento del 55 % solo se justifica si la necesidad técnica y el volumen ya son estables.
La seguridad también debe incluirse en el presupuesto. Una reducción de costes obtenida multiplicando los servicios y las conexiones puede aumentar la superficie de ataque, es decir, el número de puntos explotables. La gestión periódica de los correctivos, descrita en esta guía sobre el patch management sin interrupción de la producción, forma parte del coste real de una infraestructura cloud.
¿Los contratos energéticos garantizan una electricidad dedicada al cloud?
Un contrato energético firmado por un operador cloud no significa necesariamente que una central suministre físicamente electricidad a un centro de datos concreto. El accord Google-Constellation de 2026 funciona a escala de la red PJM: la producción adicional y la ya existente siguen alimentando el mercado eléctrico regional, donde la electricidad se comparte.
Esta distinción evita una interpretación demasiado literal de los anuncios. El contrato proporciona visibilidad financiera a determinadas instalaciones y acerca el consumo contratado a la producción, pero los electrones no siguen un recorrido reservado hasta los servidores de Google. El consumo eléctrico de los centros de datos de IA sigue dependiendo del funcionamiento global de la red en cada momento.
El anuncio conjunto de 2026 también menciona la gestión de la carga y la reducción del consumo, es decir, la reducción temporaria de consumos no prioritarios lorcuando la red está bajo tensión. Este mecanismo puede mejororar la resiliencia sin interrumpir los servicios críticos, siempre que los procesos se hayan clasificado y diseñado para soportar una reportición.
Para una empresa cliente, la información útil no es, por tanto, solo el volumen de megavatios anunciado. Son la región disponible, el precio facturado, las condiciones de reserva, las emisiones medidas y la continuidad del servicio. Definir estos parámetros antes de la arquitectura y la contratación evita la mayoría de las sorpresas desagradables; una perspectiva externa también puede ahororrar tiempo sin imponer un proveedor concreto.
Preguntas frecuentes sobre la electricidad de los centros de datos de IA
¿Qué diferencia existe entre un MW y un TWh?
Un megavatio, o MW, mide una potencia disponible en un momento determinado. Un teravatio-hora, o TWh, mide una cantidad de electricidad consumida o producida durante un periodo de tiempo.
¿Hará la inteligencia artificial que aumente mi factura de la nube?
La inteligencia artificial puede aumentar una factura de la nube si crece el número de consultas, su longitud o el uso de aceleradores. Ningún mecanismo publicado en 2026 vincula automáticamente accord Google-Constellation con el precio de la inferencia facturado a los clientes.
¿Una región cloud baja en carbono cuesta realmente más?
Una región cloud baja en carbono no cuesta necesariamente más, ya que las tarifas también dependen del servicio, el hardware y la capacidad local. Google Cloud confirma en 2026 que los precios y la disponibilidad pueden variar según la región y la zona.
¿Se puede reducir la electricidad utilizada por una aplicación de IA?
Una aplicación de IA puede reducir sus cálculos eligiendo un modelo más pequeño, limitando las solicitudes innecesarias, almacenando en caché determinadas respuestas y aplazando los procesos que no sean urgentes. El indicador adecuado sigue siendo la energía o el coste por operación de negocio útil.