¿Puede la red eléctrica limitar su próximo proyecto de AI?
NEXT THINKING
CLAVES DE TECNOLOGÍA, INNOVACIÓN Y ESTRATEGIA PARA LÍDERES DE LATAM
Hola: arrancamos el cuarto trimestre del año, la recta final de 2026.
Y también es cuestión de chispa. No hablo del chispazo de imaginación que impulsa una innovación, sino de la chispa que enciende los motores de una fábrica, un servidor o una simple computadora de escritorio.
Durante años hablamos de la infraestructura de IT como si comenzara en el centro de datos: servidores, redes, almacenamiento, nube y, más recientemente, capacidad para la inteligencia artificial.
Pero antes de todo eso hay algo mucho menos sofisticado y absolutamente indispensable: electricidad. Ahí empieza a aparecer un nuevo límite.
México tiene capacidad de generación suficiente en términos agregados, pero en regiones de alto crecimiento tecnológico la pregunta ya no es solamente cuánta energía produce el país, sino si existen líneas, subestaciones y capacidad de conexión para llevarla al lugar y en el momento en que una empresa la necesita.
El problema trasciende a los centros de datos. Una nueva planta automatizada, una operación intensiva en robótica, infraestructura de telecomunicaciones, edge computing o incluso la electrificación de procesos industriales compiten por una red que también debe atender una demanda económica creciente.
La situación se repite, con distintos matices, en América Latina: países con abundante capacidad de generación enfrentan cuellos de botella en transmisión; otros necesitan acelerar nuevas fuentes para acompañar el crecimiento.
En esta edición de Next Thinking analizamos una pregunta que empieza a instalarse en la agenda de IT: ¿de qué sirve poder desplegar más tecnología si la infraestructura física que debe alimentarla no crece a la misma velocidad? O más profundo aún: ¿qué pasa con un proyecto de AI que está listo para desplegarse, pero no tiene dónde conectarse?
Contexto La expansión de los centros de datos continúa en distintos mercados de América Latina, impulsada por la nube, AI y la digitalización de las empresas. México ofrece un ejemplo de este apetito por nueva infraestructura: Kio Data Centers avanza hacia un segundo megacampus en el país, por ejemplo, mientras los hiperescaladores consolidan sus regiones de nube. Pero a medida que crece la demanda, la disponibilidad de energía y de infraestructura para llevarla hasta los proyectos empieza a adquirir el mismo peso que otros criterios tradicionales de ubicación.
Datos objetivos México ofrece un caso concreto de esta restricción. Un reporte de la Secretaría de Energía (Sener) y la Comisión Nacional de Energía (CNE) plantea que la ubicación de nuevos centros de datos debe considerar desde el inicio la disponibilidad de generación y de red, ante los diferentes niveles de capacidad eléctrica entre regiones. El análisis gubernamental sobre la expansión de los centros de datos estima que el país necesitará atender 1,500 MW de nueva demanda de estos proyectos para 2030 y advierte sobre los tiempos que requiere ampliar la infraestructura eléctrica.
¿Por qué es importante? La presión sobre la red no es exclusiva de los centros de datos ni de un solo país. El crecimiento de cargas intensivas de AI está llevando a empresas tecnológicas y energéticas a buscar formas de hacer más flexible el consumo eléctrico. Google, Nvidia y otras compañías exploran modelos para ajustar la demanda de los centros de datos, mientras otras iniciativas utilizan AI para acelerar la planeación de nuevas conexiones. Para América Latina, donde conviven mercados con diferentes niveles de generación, transmisión e infraestructura, la capacidad de adaptar la demanda puede convertirse en una variable adicional de expansión digital.
¿Qué significa realmente? La energía también puede empezar a determinar dónde tiene sentido construir infraestructura de AI. El proyecto anunciado por Dell Technologies, RHAELM y Jera en Japón plantea un centro de datos de gran escala junto a una planta de generación eléctrica. No significa que ese modelo vaya a replicarse en todos los mercados, pero sí muestra hacia dónde puede evolucionar la lógica de ubicación: la disponibilidad de generación y de capacidad eléctrica puede pesar tanto como la conectividad, el terreno o la cercanía con los clientes.
El trasfondo El desafío común está en los tiempos. La capacidad digital puede contratarse, desplegarse o ampliarse en meses, mientras que una nueva línea de transmisión, una subestación o determinados equipos eléctricos requieren años de planeación y ejecución. El reporte mexicano ofrece una referencia concreta: estima entre cuatro y ocho años para poner en operación nuevas líneas de transmisión. Esa diferencia no es exclusiva de México y plantea una cuestión para cualquier mercado que busque atraer nueva infraestructura digital: si la red tarda más en crecer que los proyectos que debe alimentar, la disponibilidad eléctrica pasa a ser una condición previa para el crecimiento tecnológico.
Nuestra visión Para un líder de IT, la disponibilidad energética empieza a dejar de ser un asunto exclusivamente de facilities o de proveedores de infraestructura. Puede afectar dónde se despliega una carga de AI, cuándo puede entrar en operación y cuánto margen existe para crecer. En América Latina, esto puede traducirse en decisiones diferentes según cada mercado: aprovechar zonas con capacidad disponible, incorporar generación o almacenamiento, flexibilizar cargas o considerar las restricciones de la red desde la planeación del proyecto. El punto no es que el cómputo haya dejado de importar, sino que su crecimiento depende cada vez más de una infraestructura física cuyo desarrollo tiene otros tiempos.
ENCUESTA
¿Qué tan presente está la disponibilidad eléctrica en la planeación de nueva infraestructura de AI en su organización?
*|SURVEY: Ya es un criterio|*
*|SURVEY: Empieza a considerarse|*
*|SURVEY: Aún no se considera|*
*|SURVEY: No aplica|*
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