Los centros de datos se han convertido en el eje de la expansión tecnológica y la inteligencia artificial (IA) en China, pero su crecimiento viene acompañado de desafíos claros para la red eléctrica del país. Nuevos informes señalan que la demanda de electricidad de estos centros podría igualar o superar, para 2030, el consumo total de electricidad de todo Corea del Sur, marcando una trayectoria de crecimiento acelerado a medida que la inversión en IA y capacidades computacionales se intensifica. En este contexto, la geografía de ubicación de los centros de datos está evolucionando. Las instalaciones de gran tamaño situadas cerca de ciudades como Beijing, Shanghai y Shenzhen ofrecen latencia baja y respuestas inmediatas, adecuadas para cargas de inferencia en tiempo real. Sin embargo, para tareas que aceptan una latencia ligeramente mayor, como el entrenamiento, la reserva y el almacenamiento, se está moviendo parte de la capacidad hacia regiones fuera de la ciudad. Estas áreas fuera de los núcleos urbanos suelen ofrecer terrenos más baratos, climas más frescos y un mayor acceso a energías renovables, lo que facilita la gestión de picos de demanda y la integración de fuentes limpias en la red. Este cambio geográfico se ve como una estrategia para equilibrar la presión creciente sobre la red eléctrica y las necesidades de suministro a escala nacional.

El informe estima que, a fines de la década, todos los centros de datos en China podrían consumir alrededor de 774 TWh de electricidad al año, aproximadamente cuatro veces más que en la actualidad. Si bien esta cifra subraya la magnitud del desafío, también ofrece una visión de cómo la demanda energética podría moldear la planificación de la red. Se proyecta que los centros de datos representen alrededor del 6% del consumo total de electricidad de China para 2030, una cifra que podría elevarse hasta el 17% para 2060. En términos absolutos, la demanda de electricidad de la nación podría situarse en unos 12.900 TWh anuales para finales de la década, lo que subraya la necesidad de ampliar y modernizar las infraestructuras de suministro.

La energía para IA se anticipa que provenga de dos escenarios clave. Por un lado, el consumo predecible asociado al procesamiento de inferencias cuando usuarios y empresas interactúan con los modelos. Por otro, picos impredecibles y elevados durante el entrenamiento, a medida que los modelos se vuelven más sofisticados. En respuesta, se observa un enfoque mixto de localización, con centros cercanos a grandes ciudades para tareas de baja latencia y otros ubicados en zonas rurales o periféricas para proyectos de entrenamiento y almacenamiento, que pueden tolerar cierta latencia y que aprovechan costos y condiciones climáticas más favorables.

La energía se percibe como una restricción mayor para los centros de datos, y la previsión apunta a que las emisiones asociadas podrían alcanzar un punto máximo alrededor de 2035, con la posibilidad de que las energías renovables lleguen a incorporación suficiente para sostener el crecimiento. Además, los centros de datos podrían volverse más flexibles en su interacción con la red, aplicando estrategias de programación de cargas para aprovechar periodos en que la producción renovable es más barata o la demanda de la red es menor. En palabras de analistas, esta flexibilidad podría permitir a los centros de datos moverse más allá de su papel tradicional de simple carga base y convertirse en un componente más activo del sistema energético en evolución de China.

La comparación con Corea del Sur resalta la magnitud de la brecha energética: las estimaciones sitúan el consumo total de electricidad de Corea del Sur en alrededor de 596 TWh en 2025, lo que subraya el peso que podría ganar China en términos de demanda eléctrica. Además, la proyección de 774 TWh para 2030 representa un incremento de casi el 60% respecto a predicciones anteriores, evidenciando la velocidad con la que las expectativas de consumo cambian en un entorno de IA de rápido crecimiento.

Este panorama plantea preguntas estratégicas para reguladores, operadores de red y empresas de tecnología: ¿cómo equilibrar el crecimiento de la capacidad computacional con la sostenibilidad y la seguridad energética? ¿qué marcos de planificación, inversión en renovables y herramientas de demanda-respuesta se necesitan para garantizar una expansión fiable y coste-eficiente? La respuesta requerirá una combinación de infraestructuras de generación y transmisión más robustas, acuerdos de compra de energía renovable, y avances en la gestión de la demanda para sincronizar la oferta de electricidad con las exigencias de una economía impulsada por IA.

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