La realidad física de la IA (AI): Davos 2026 se centra en la energía y la infraestructura
Mientras la élite mundial se reúne en los Alpes suizos para el Foro Económico Mundial 2026, la conversación sobre la inteligencia artificial ha experimentado un cambio palpable. Se han acabado los días de debates puramente especulativos sobre los plazos de la inteligencia artificial general (AGI) o preocupaciones de seguridad abstractas. En su lugar se impone una realidad contundente y física: las demandas sin precedentes de infraestructura y energía necesarias para sostener el auge de la IA.
La narrativa predominante en Davos este año no se trata solo de código, sino de hormigón, cobre y gigavatios. Tras un año de expansión agresiva de infraestructura en 2025, los líderes de la industria y los responsables políticos se enfrentan ahora a la magnitud pura de la era de la "IA física". El consenso es claro: la revolución digital está chocando contra un techo físico, y superarlo requerirá la mayor expansión de infraestructura en la historia de la humanidad.
La ecuación energética: gigavatios y crecimiento
El asunto más apremiante que domina los pasillos del Centro de Congresos es el aumento exponencial del consumo energético. Durante años, el uso de energía de los centros de datos se mantuvo relativamente estable gracias a los avances en eficiencia. Sin embargo, la implementación masiva de IA generativa (Generative AI) ha destruido ese equilibrio.
Los nuevos datos presentados durante el foro subrayan la magnitud de este cambio. Se proyecta que el consumo energético global de los centros de datos pasará de aproximadamente 55 gigavatios (GW) en la actualidad a 84 GW en apenas dos años. Esta trayectoria casi vertical no es meramente un desafío logístico; es una prueba de esfuerzo fundamental para las redes eléctricas nacionales.
Tabla: Cambios proyectados en la demanda energética de centros de datos (2026-2027)
| Métrica | Estado actual (2026) | Estado proyectado (2027) |
|---|---|---|
| Uso energético global | ~55 gigavatios | ~84 gigavatios |
| Participación de cargas de trabajo de IA | ~14% de la capacidad total | ~27% de la capacidad total |
| Motor principal de crecimiento | computación en la nube | Entrenamiento e inferencia de IA generativa |
| Impacto en la red | Alto estrés localizado | Cuellos de botella sistémicos en el suministro |
La urgencia de esta crisis energética se destacó en un discurso principal del presidente de EE. UU., Donald Trump. Dirigiéndose al foro, reconoció sin rodeos las limitaciones físicas que enfrenta el dominio tecnológico estadounidense. "You can’t create this much energy," declaró, refiriéndose a las demandas disparadas de las plantas de IA nacionales. Señaló que EE. UU. necesitaría "más del doble de la energía actualmente en el país" para cumplir con las proyecciones más agresivas, una hazaña que calificó de prácticamente imposible con los plazos regulatorios y de producción actuales.
Este sentimiento refleja una ansiedad más amplia entre los líderes mundiales: el cuello de botella para el avance de la IA ya no es el silicio, sino los electrones. La métrica "speed-to-power" —qué tan rápido un sitio puede asegurar una conexión de alto voltaje— ha reemplazado a los "flops" como el KPI crítico para los gigantes tecnológicos.
La mayor expansión de infraestructura de la historia
Mientras los políticos lidian con la red, los líderes tecnológicos están redoblando su apuesta por el modelo de "fábrica de IA". Jensen Huang, CEO de Nvidia, describió el momento actual como el catalizador para la "mayor expansión de infraestructura en la historia de la humanidad".
Hablando ante una audiencia completa, Huang enfatizó que la industria está haciendo la transición de la computación de propósito general a la computación acelerada, lo que exige una revisión completa de la arquitectura mundial de centros de datos. Esto no es una actualización de software; es un proyecto de construcción a escala planetaria. Implica no solo erigir estructuras para alojar servidores, sino desplegar avanzados sistemas de refrigeración líquida, reforzar la capacidad de carga de los suelos para racks más pesados y asegurar extensas parcelas de terreno cerca de las fuentes de energía.
Esta expansión física presenta una oportunidad geopolítica única. Huang señaló que, si bien EE. UU. y China dominan el desarrollo de modelos fundacionales, Europa está en una posición única para capitalizar el carácter físico de la IA. Con su robusta base de manufactura de alta tecnología, Europa podría convertirse en la sala de máquinas de la maquinaria que alimenta la IA—desde bombas de refrigeración hasta unidades de distribución de energía.
Cuellos de botella más allá de la electricidad
Aunque la energía acapara los titulares, la crisis de infraestructura es multifacética. La "historia de la IA para 2026" también trata sobre las complejidades de la cadena de suministro para construir estas instalaciones masivas.
- Restricciones de refrigeración: A medida que aumenta la densidad de los chips, la refrigeración por aire tradicional se está volviendo obsoleta. El cambio a la refrigeración líquida requiere nueva plomería, nuevos diseños de instalaciones y enormes cantidades de agua o fluidos especializados, creando puntos de fricción medioambientales.
- Escasez de mano de obra: La construcción de estas instalaciones requiere mano de obra cualificada: electricistas, especialistas en HVAC e ingenieros de alta tensión. En muchas naciones desarrolladas, esta fuerza laboral ya está muy estirada, lo que conduce a retrasos en los proyectos.
- Escasez de componentes: Más allá de las propias GPUs, hay carencias en componentes críticos de apoyo como transformadores y aparamenta, cuyos plazos de entrega ahora se miden en años en lugar de meses.
La discusión en Davos sugiere que las empresas "de software" de la última década se están transformando rápidamente en compañías de "industria pesada". Microsoft, Google y Amazon se encuentran ahora entre los mayores compradores mundiales de energía renovable y materiales de construcción, alterando fundamentalmente los mercados globales de materias primas.
La carrera geopolítica por la capacidad
La carrera de infraestructura se ha entrelazado inevitablemente con la seguridad nacional y la competitividad económica. Satya Nadella, CEO de Microsoft, dio la bienvenida a la "intensa rivalidad" en el sector, y predijo que la participación de la tecnología en el PIB global aumentará significativamente. Sin embargo, este crecimiento depende de la capacidad nacional.
Las naciones se están dando cuenta de que la "soberanía del cómputo" ('compute sovereignty') es imposible sin "soberanía energética" ('energy sovereignty'). Estamos presenciando una divergencia en las estrategias nacionales:
- El modelo estadounidense: Centrado en la desregulación y en expansiones de combustibles fósiles/nucleares para alimentar la red rápidamente.
- El modelo europeo: Intentando equilibrar el crecimiento de la IA con mandatos estrictos de sostenibilidad, lo que podría ralentizar el despliegue pero garantizar la viabilidad a largo plazo.
- El modelo de Oriente Medio: Aprovechando vasto capital y recursos energéticos para construir "oasis de IA" en el desierto, atrayendo a los hyperscalers con la promesa de energía ilimitada.
Conclusión: El año del casco
Si 2025 fue el año en que el mundo despertó al potencial del software de IA, 2026 es el año en que el mundo despierta al coste del hardware de la IA. Las discusiones en Davos dejan claro que el futuro digital tiene una etiqueta de precio físico muy pesada.
Para inversores y observadores de la industria, la señal es inequívoca: miren más allá de los creadores de modelos. La cadena de valor se está desplazando hacia las compañías de servicios públicos, las empresas de construcción, los especialistas en refrigeración y los operadores de red. A medida que la industria de la IA demanda casi 30 gigavatios adicionales de potencia en los próximos 24 meses, la pregunta más crítica permanece sin respuesta: ¿De dónde vendrá la energía, y quién construirá las líneas para suministrarla?
