La IA gana con la reforma fiscal de Trump, pero su futuro energético está en duda
Palantir, por su parte, que ya colabora con distintas agencias estatales, el Servicio de Impuestos Internos (IRS) y el FBI, cerró en abril un nuevo acuerdo con el Servicio de Inmigración y Control de Aduanas (ICE) por 30 millones de dólares. Este convenio, destinado a ofrecer “visibilidad casi en tiempo real” de personas que optan por autodeportarse con una herramienta llamada ImmigrationOS, amplía un contrato original de 17 millones firmado en 2022. Desde entonces, el convenio ha sido modificado en cinco ocasiones, con un incremento adicional de 19 millones en septiembre de 2023.
Energía verde: el talón de Aquiles
Pese a estas multimillonarias asignaciones, la BBB plantea serios desafíos energéticos para la industria de la IA, ya que podría encarecer el acceso a fuentes de energía y reducir la disponibilidad de alternativas limpias para alimentar los crecientes centros de datos.
El proyecto destina 150 millones de dólares al Departamento de Energía (DOE) para desarrollar y compartir modelos y bases de datos de IA, en colaboración con laboratorios públicos y privados. Esta información busca apoyar al sector privado en la creación de microelectrónica avanzada y eficiente. Además, el DOE compartirá estos modelos con investigadores privados para acelerar la innovación en nuevas tecnologías energéticas.
Sin embargo, la reforma fiscal también elimina gran parte de las disposiciones sobre energía limpia contenidas en la Ley de Reducción de la Inflación (IRA), que ofrecía una amplia gama de incentivos para el despliegue de fuentes renovables, como la solar, la eólica, el almacenamiento con baterías y la energía nuclear.
Expertos del sector energético coinciden en que esta medida encarecerá los costos de electricidad para todos los sectores, incluida la IA. Un análisis de Rhodium Group, basado en una versión previa del proyecto, estimó un incremento anual del 4 al 6% en los precios energéticos, debido a la mayor dependencia de combustibles fósiles, que suelen ser más caros que las fuentes renovables.
Aunque la energía solar y eólica son intermitentes y, por tanto, menos adecuadas para cubrir la demanda constante de los centros de datos, la incorporación de baterías permite una entrega de energía más estable. Compañías como Google ya exploran esta vía para atender el creciente consumo energético derivado de la IA.
Los analistas señalan que la combinación de renovables y almacenamiento mediante baterías constituye una tecnología de rápida implementación que puede garantizar el suministro energético a largo plazo para el sector. Según la Asociación de Industrias de Energía Solar, estas plantas pueden estar operativas en menos de dos años, a diferencia de las plantas de gas natural, que requieren el doble de tiempo, o las de carbón, que tardan hasta seis años en completarse.
De hecho, en 2024, el 93% de la nueva capacidad energética instalada en Estados Unidos provino de fuentes solares, eólicas o de baterías, principalmente por su rapidez y eficiencia. Si las políticas impulsadas por Trump vuelven inviable económicamente este tipo de soluciones, las empresas tecnológicas se verán forzadas a utilizar fuentes contaminantes y de lenta construcción.
Esto es especialmente relevante si se considera que, según un informe del Departamento de Energía, la demanda energética de los centros de datos dedicados a inteligencia artificial en Estados Unidos alcanzará al menos 325 teravatios hora (TWh) para 2028.
El reporte, elaborado por el Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley, estima que los servidores dedicados a IA podrían representar entre el 6.7 y el 12% del consumo total de electricidad en el país en los próximos tres años. Además, destaca que esta carga eléctrica está aumentando rápidamente, con tasas de crecimiento anual que pasaron del 7% en 2014 al 18% entre 2018 y 2023. Los especialistas advierten que Estados Unidos aún no cuenta con la infraestructura suficiente para enfrentar este crecimiento acelerado.
Frente a este panorama, Robbie Orvis, director sénior de análisis en Energy Innovation, advirtió: “Lo irónico es que el proyecto de ley y sus efectos netos resultan completamente contradictorios con las prioridades políticas que ha declarado la administración [Trump]. Terminarán por ceder gran parte del desarrollo y manufactura de inteligencia artificial a China. Ese es el trasfondo macroeconómico clave y una de las implicaciones a largo plazo que no se pueden modelar con precisión”.
