El gas natural podría triplicar su precio y disparar las facturas energéticas de los gigantes de la IA
Google, Microsoft y Amazon apostaron por el gas para alimentar sus centros de datos de inteligencia artificial, pero un nuevo pronóstico advierte que el coste podría multiplicarse por tres en algunas regiones de Estados Unidos.
Los llamados hyperscalers (las grandes empresas tecnológicas que operan enormes infraestructuras en la nube, como Google, Microsoft, Amazon y Meta) podrían enfrentarse a facturas energéticas astronómicas si se cumple un nuevo pronóstico sobre el precio del gas natural en Estados Unidos, según informó TechCrunch. Estas compañías han invertido miles de millones de dólares en centros de datos equipados con miles de GPUs (procesadores gráficos especializados en ejecutar modelos de inteligencia artificial) que consumen cantidades ingentes de electricidad, y muchas han apostado por el gas natural como fuente de energía principal para alimentarlos.
El problema es que el precio del gas podría triplicarse en algunas regiones del país en los próximos años, según proyecciones recientes de analistas energéticos. Esto se debe a una combinación de factores: el aumento de la demanda impulsado precisamente por los centros de datos de IA, la exportación creciente de gas natural licuado a otros países y posibles restricciones en la producción. Si el pronóstico se cumple, el coste operativo de estos centros de datos podría dispararse, erosionando los márgenes de beneficio de proyectos que ya son extremadamente caros de construir y mantener.
La apuesta por el gas natural parecía lógica hace unos años: es más barato que otras fuentes de energía tradicionales, está ampliamente disponible en Estados Unidos y genera menos emisiones de CO₂ que el carbón. Sin embargo, la volatilidad del mercado energético y la explosión de la demanda por IA han cambiado el panorama. Algunas empresas tecnológicas ya están explorando alternativas, como pequeños reactores nucleares modulares o acuerdos de compra de energía renovable a largo plazo, pero la transición no es rápida ni sencilla.
El dilema es especialmente delicado porque los hyperscalers se han comprometido públicamente a alcanzar la neutralidad en emisiones de carbono en las próximas décadas. Depender del gas natural, aunque sea temporalmente, complica ese objetivo. Y si el precio se dispara, la presión para buscar alternativas será tanto económica como política. Mientras tanto, la carrera por la IA sigue acelerándose, y con ella, la demanda de electricidad que la alimenta.
