Un estudio de la Universidad de Duke calcula ahorros potenciales de entre US$40.000 millones y US$150.000 millones en Estados Unidos durante una década. Google, Nvidia y otras empresas desarrollan tecnologías para desplazar cargas informáticas fuera de los horarios de mayor demanda eléctrica.
Los centros de datos podrían reducir hasta US$150.000 millones en costos del sistema eléctrico estadounidense durante los próximos diez años si modifican los horarios en que utilizan electricidad, en lugar de mantener una demanda completamente rígida. La estimación, elaborada por investigadores de la Universidad de Duke y destacada el 8 de octubre de 2026, plantea que la flexibilidad energética de estas instalaciones permitiría disminuir inversiones en nuevas centrales, optimizar la infraestructura existente y reducir los costos operacionales del sistema.
La propuesta adquiere relevancia ante el crecimiento acelerado de la inteligencia artificial, que está aumentando las necesidades eléctricas de las grandes empresas tecnológicas y presionando las redes de transmisión y distribución.
Compañías como Google, Nvidia y Emerald AI ya trabajan en tecnologías capaces de ajustar el funcionamiento de los centros de datos según las condiciones de suministro eléctrico.
Sin embargo, la adopción continúa concentrada en proyectos piloto, acuerdos específicos con empresas eléctricas y experiencias de implementación inicial.
Un ahorro potencial de hasta US$150.000 millones en diez años
La estimación procede del informe Data Centers and Generation Capacity over the Next Decade: Potential Benefits of Flexibility, publicado el 17 de febrero de 2026 por el Nicholas Institute for Energy, Environment & Sustainability de la Universidad de Duke.
La investigación, desarrollada por Martin Ross y Jackson Ewing, analizó distintos escenarios de crecimiento de los centros de datos y de adaptación de su consumo eléctrico.
Los resultados indican que una mayor flexibilidad podría generar ahorros acumulados de entre US$40.000 millones y US$150.000 millones durante la próxima década, considerando inversiones evitadas, menores costos operacionales y reducción del gasto en combustibles.
La magnitud del beneficio depende del grado de flexibilidad disponible, la evolución de la demanda y las características del sistema eléctrico.
Los investigadores también estimaron que las necesidades de construcción de nuevas centrales de ciclo combinado a gas natural podrían disminuir entre 10% y 50% bajo determinados escenarios.
Incluso ajustes relativamente limitados, como reducir el consumo durante el 1% de las horas de mayor demanda anual, podrían disminuir significativamente la capacidad de generación adicional necesaria.
Las cifras corresponden a resultados de modelaciones energéticas, no a ahorros que ya se hayan materializado.
Cómo funciona un centro de datos que adapta su consumo eléctrico
La estrategia se conoce como respuesta de la demanda (demand response) y consiste en modificar temporalmente el consumo de electricidad cuando el sistema enfrenta condiciones de alta exigencia.
Tradicionalmente, los centros de datos se diseñan para operar de manera continua y mantener disponibles sus servicios informáticos durante las 24 horas.
Sin embargo, no todas las tareas que ejecutan necesitan realizarse inmediatamente.
Determinados procesos, como el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial, el procesamiento de grandes conjuntos de información y algunas tareas informáticas programadas, pueden distribuirse en diferentes horarios.
Un centro de datos podría, por ejemplo, retrasar una operación computacional hasta que disminuya la demanda eléctrica o trasladar parte del procesamiento hacia otra instalación donde exista mayor disponibilidad de energía.
También puede utilizar sistemas de almacenamiento mediante baterías para reducir temporalmente la electricidad que obtiene de la red.
El objetivo no es necesariamente consumir menos energía durante todo el año, sino evitar grandes concentraciones de demanda en los momentos más exigentes.
Esta distinción resulta fundamental para comprender el potencial económico de la tecnología.
El consumo de los centros de datos podría cuadruplicarse hacia 2030
El Electric Power Research Institute (EPRI), organización estadounidense especializada en investigación energética, estima que los centros de datos consumieron entre 177 y 192 teravatios hora (TWh) durante 2024.
Sus proyecciones para 2030 sitúan esa demanda entre 383 y 793 TWh, dependiendo de cuántos proyectos actualmente anunciados o en construcción entren efectivamente en operación.
En el escenario de mayor crecimiento, el consumo podría superar cuatro veces el nivel registrado en 2024.
La participación de estas instalaciones en el consumo eléctrico estadounidense también podría aumentar desde aproximadamente 4%-5% hasta un rango de 9%-17% hacia 2030.
Se trata de proyecciones sujetas al ritmo de construcción, conexión y utilización de los centros de datos.
El crecimiento está relacionado principalmente con la expansión de servicios digitales y aplicaciones de inteligencia artificial que requieren grandes cantidades de procesadores especializados.
La dificultad no consiste únicamente en generar electricidad suficiente durante el año.
Las compañías eléctricas deben contar con capacidad para responder simultáneamente a los momentos de mayor consumo de hogares, industrias y centros de datos.
Esto puede obligarlas a construir centrales, subestaciones y nuevas líneas de transmisión que permanecen subutilizadas durante otras horas.
Algunos centros pueden reducir entre 10% y 30% su demanda máxima
Los antecedentes recopilados por EPRI indican que determinados centros de datos podrían disminuir su demanda máxima entre 10% y 30%, dependiendo de sus características técnicas y de los servicios que ejecutan.
Las instalaciones de gran escala, conocidas como hyperscalers, pueden disponer de mayores posibilidades para distribuir operaciones entre diferentes ubicaciones.
Sin embargo, la flexibilidad tiene límites.
Servicios que requieren respuesta inmediata, como determinadas aplicaciones de computación en la nube, sistemas transaccionales y herramientas digitales críticas, no pueden interrumpirse sin afectar a sus usuarios.
Por esta razón, la capacidad real de adaptación depende de la composición de las cargas informáticas, los compromisos de disponibilidad y los sistemas de respaldo.
Además, una reducción temporal debe poder verificarse para que los operadores eléctricos la incorporen de manera confiable en su planificación.
Google, Nvidia y Emerald AI impulsan una nueva estrategia energética
El 16 de septiembre de 2026, Google, Nvidia y Emerald AI anunciaron la creación de la AI Energy Management Alliance (AEMA), una iniciativa que busca acelerar el desarrollo de centros de datos capaces de modificar su consumo según las condiciones del sistema eléctrico.
La alianza pretende establecer criterios técnicos para medir la flexibilidad, coordinar operaciones y facilitar nuevas conexiones a las redes.
Google ya acumula experiencia en este ámbito.
En marzo de 2026, la compañía informó que había incorporado 1 gigavatio de capacidad de respuesta de la demanda en contratos eléctricos de largo plazo con diferentes empresas suministradoras estadounidenses.
El mecanismo permite limitar o desplazar determinadas cargas de aprendizaje automático cuando existe presión sobre la red.
Ese gigavatio representa capacidad contractual de respuesta y no significa que Google haya reducido permanentemente su consumo en esa magnitud.
Por su parte, Nvidia trabaja con empresas tecnológicas y operadores de infraestructura para desarrollar sistemas que adapten las operaciones de inteligencia artificial a las condiciones energéticas disponibles.
Estas experiencias buscan demostrar que los grandes centros de procesamiento pueden funcionar como consumidores controlables, sin comprometer sus servicios esenciales.
OpenAI incorpora restricciones de demanda en un proyecto de Georgia
La estrategia también comienza a reflejarse en nuevos acuerdos de conexión eléctrica.
OpenAI aceptó incorporar mecanismos de reducción temporal de consumo para una instalación proyectada de 3,2 gigavatios en el estado estadounidense de Georgia.
El compromiso contempla disminuir hasta 1 gigavatio de electricidad solicitada a la red durante períodos de alta exigencia.
Este tipo de acuerdos permite estudiar fórmulas de conexión que no obliguen necesariamente a garantizar la demanda máxima de cada instalación durante todas las horas del año.
En junio de 2026, los reguladores federales estadounidenses también impulsaron la revisión de procedimientos para conectar grandes consumidores eléctricos, considerando alternativas que reconozcan su capacidad de modificar la demanda.
El cambio regulatorio podría facilitar conexiones más rápidas para proyectos que acrediten compromisos verificables de flexibilidad.
Sin embargo, todavía será necesario establecer mecanismos de control, condiciones contractuales y responsabilidades ante eventuales incumplimientos.
El impacto sobre los precios y las inversiones eléctricas
Una de las principales consecuencias potenciales de esta estrategia se relaciona con los costos que enfrentan los demás consumidores.
Cuando una empresa eléctrica debe construir infraestructura adicional para abastecer grandes instalaciones, surge la pregunta de cómo se distribuirán esos gastos entre los clientes.
La investigación de Duke estima que la flexibilidad podría reducir los precios minoristas de electricidad entre aproximadamente 0,5% y 2,8% en los escenarios estudiados.
Los centros de datos también podrían acceder a precios medios entre US$2,5 y US$8 inferiores por megavatio hora.
Estas cifras no representan rebajas garantizadas en las cuentas eléctricas: dependen de las condiciones regulatorias, las decisiones de inversión y el funcionamiento de cada mercado.
Los investigadores también identificaron posibles cambios en la matriz de generación, con una menor necesidad de nuevas centrales a gas natural y mayores oportunidades para integrar energías renovables.
No obstante, el efecto climático tampoco es automático. Desplazar consumos hacia determinados horarios podría aumentar temporalmente la generación fósil existente, dependiendo del sistema.
Una oportunidad para la expansión de la inteligencia artificial
El principal obstáculo para adoptar masivamente esta tecnología no es exclusivamente informático.
También se requieren contratos eléctricos que reconozcan la flexibilidad, sistemas de medición confiables y mecanismos que permitan comprobar cuándo una instalación puede reducir su demanda.
Las compañías deben garantizar, además, que cualquier ajuste no comprometa los servicios que prestan a sus clientes.
Por ahora, los proyectos comerciales y experimentales demuestran posibilidades técnicas, pero todavía no acreditan que toda la industria pueda alcanzar los ahorros proyectados por Duke.
Para países que buscan atraer inversiones en centros de datos, incluido Chile, esta discusión introduce una variable relevante: la capacidad de adaptar el consumo podría convertirse en un factor adicional al evaluar infraestructura eléctrica, disponibilidad de generación y condiciones de conexión.
Sin embargo, las estimaciones de ahorro corresponden al sistema estadounidense y no pueden trasladarse directamente a otros mercados.
La expansión de la inteligencia artificial seguirá requiriendo nuevas inversiones en generación, transmisión y almacenamiento. La diferencia es que una demanda más flexible podría reducir parte de esas necesidades y mejorar el aprovechamiento de la infraestructura existente.
El desafío será comprobar si las empresas tecnológicas pueden transformar sus centros de datos desde consumidores eléctricos permanentes hacia instalaciones capaces de colaborar activamente con la estabilidad de las redes.
De conseguirlo, el crecimiento de la inteligencia artificial podría avanzar con menores costos energéticos, aunque el alcance económico real dependerá de resultados que todavía deben verificarse a escala comercial.
