Las principales empresas tecnológicas invierten miles de millones de dólares en nuevos centros de datos, fuentes de alimentación y recursos informáticos. Sin embargo, los expertos del sector discrepan sobre si la inteligencia artificial justifica esta inversión.
Los cinco mayores proveedores de infraestructura de nube e IA en Estados Unidos —Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft y Oracle— se comprometieron a invertir casi 700,000 millones de dólares en conjunto en gastos de capital para IA este año, según informa Futurum.
Los recursos computacionales de la IA, o "procesamiento", son un factor clave del creciente consumo de recursos de esta tecnología. Esto incluye elementos como la memoria, la potencia de procesamiento y el hardware especializado. Muchos modelos de IA se ejecutan en la nube, la mayor parte de la cual es proporcionada por uno de los tres gigantes tecnológicos: Amazon Web Services, Microsoft Azure y Google Cloud Platform.
Según Usage AI, estas tres empresas representan por sí solas alrededor del 68 por ciento del gasto total mundial en computación en la nube, lo que da origen al término "hiperescaladores".
Las instalaciones de hiperescala requieren muchos más recursos, y se estima que habrá 670 de estas instalaciones planificadas para 2026, según informa iRecruit.co. Un número creciente de estadounidenses utiliza la IA a diario, y casi la mitad usa algún tipo de chatbot con IA con regularidad. Aproximadamente uno de cada cuatro adultos estadounidenses usa estas herramientas a diario, según un estudio del Pew Research Center de 2026. El alcance de esta tecnología llevó a algunos expertos que trabajan en la primera línea a reflexionar sobre el verdadero costo de su rápido desarrollo.
"Los ingenieros y arquitectos que construyen estos sistemas son quienes se plantean las preguntas difíciles sobre computación, redundancia de modelos y si la infraestructura necesaria es proporcional al valor que se ofrece", declaró a The Epoch Times Elvin Aghammadzada, arquitecto de IA en NVIDIA, cuyo trabajo le permite "una visión directa de lo que realmente exige la computación de IA de alto nivel".
"La infraestructura necesaria para ejecutar aplicaciones de IA en producción a escala empresarial —las GPU [unidades de procesamiento gráfico], la refrigeración, la redundancia— es considerable y aumenta rápidamente a medida que se acelera su adopción".
Las cifras varían, pero actualmente existen más de 3000 centros de datos operativos en Estados Unidos, con aproximadamente 1500 más planificados o en construcción, según un estudio de Consumer Reports.
La demanda de agua y energía se acelera a la par del creciente uso de la IA. La Administración de Información Energética de Estados Unidos (EIA) constató que se observan aumentos repentinos en los precios de la electricidad entre 2025 y 2026 en varios estados, debido a la prisa por construir más centros de datos para dar soporte a la IA. Estas instalaciones representan aproximadamente el 55 por ciento del crecimiento de la demanda de electricidad en Estados Unidos, según un estudio de Grid Strategies.
Un centro de datos en construcción en Vernon, California, el 8 de julio de 2026. (Mario Tama/Getty Images)."La respuesta honesta que la industria no quiere decir en voz alta es que la infraestructura actual de redes eléctricas y agua en la mayoría de los mercados no fue diseñada para esta trayectoria", afirmó Aghammadzada.
Brent Fisher, cofundador de la empresa de seguridad de IA Cognetryx, cree que estas demandas de recursos son motivo para detenerse y considerar un enfoque diferente.
Fisher afirmó que la mayoría de las aplicaciones de IA empresariales no necesitan ejecutarse en instalaciones regionales con recursos limitados, como las ubicadas en el desierto de Nevada. Ajustar esta situación podría hacer que la IA sea más viable en términos de consumo.
"A corto plazo, no existe una solución sencilla", declaró. "Los centros de datos que ya están en proyecto se construirán fuera de algunas zonas donde la legislación municipal puede ser fácilmente revocada por la presión popular, y se utilizarán los contratos de suministro eléctrico ya firmados".
"Lo que la industria puede hacer ahora mismo es dejar de considerar la computación en la nube a hiperescala como el modelo de implementación predeterminado para todas las cargas de trabajo de IA".
El CEO de Nvidia, Jensen Huang, presenta las plataformas de IA Vera Rubin y Rubin Ultra durante la conferencia anual de desarrolladores de la compañía en San José, California, el 16 de marzo de 2026. Casi la mitad de los estadounidenses utiliza regularmente algún tipo de chatbot de IA. (Josh Edelson/AFP vía Getty Images)."Es simplemente una decisión arquitectónica diferente que casi nadie está impulsando ni enseñando a las empresas a tomar", dijo Fisher.
Michaela Brady, asesora de políticas internacionales de IA del Departamento de Ciencia, Innovación y Tecnología del Reino Unido, declaró a The Epoch Times: "No existe una forma viable de satisfacer la demanda de recursos que proponen las principales empresas de IA y, al mismo tiempo, mantener vivas nuestras comunidades. En retrospectiva, las herramientas de IA deberían haberse implementado únicamente en los sectores que realmente las necesitaban, como la medicina, el diagnóstico, la ingeniería y la manufactura".
Brady afirmó que la idea de una implementación gradual y estructurada de la IA se abandonó desde el principio.
"En cambio, los modelos se lanzaron para uso general con el fin de generar beneficios tanto para las empresas que los desarrollan como para las que los adoptan", añadió.
Un centro de datos de Amazon Web Services en Boardman, Oregón, el 22 de agosto de 2024. Muchos modelos de IA se ejecutan en la nube, principalmente gracias a Amazon Web Services, Microsoft Azure y Google Cloud Platform. (Jenny Kane/AP Photo/Archivo).Brady también cuestionó la validez de las métricas utilizadas para medir qué porcentaje de la población usa la IA de forma voluntaria frente a la que la usa por defecto.
"Se está sobredimensionando la utilidad de la IA para justificar su avance", afirmó. "La demanda en sí está inflada, ya que herramientas como Gemini de Google o Copilot de Microsoft generan respuestas y resúmenes sin el consentimiento del usuario, lo que hace prácticamente imposible desactivarlos".
Puso como ejemplo su experiencia trabajando con el gobierno del Reino Unido.
"El año pasado adoptamos Copilot por completo y no había opción para desactivar la función de resumen de documentos en Word, incluso si un funcionario público no la quería", explicó Brady. "Los equipos de TI nunca respondieron a nuestras consultas sobre cómo desactivarla".
Dinero y demanda
En marzo, una encuesta del RoAI Institute realizada a 1006 ejecutivos globales reveló que nueve de cada diez obtenían un valor de moderado a alto de las inversiones en IA de sus empresas. Además, según un análisis de Elementor, las empresas reportan ganancias de 3.70 dólares por cada dólar invertido en IA."Hay centros de datos en prácticamente todos los sectores, y la cantidad de almacenamiento necesaria también está aumentando", declaró Rose Weinschenk, investigadora asociada de Uptime Intelligence del Uptime Institute, a The Epoch Times.
Los asistentes prueban actividades relacionadas con el uso de la IA por parte de Google con Gemini, durante un evento en Mountain View, California, el 20 de mayo de 2025. (Camille Cohen/AFP vía Getty Images).Weinschenk afirmó que uno de los principales desafíos para las grandes tecnológicas es la respuesta del público a la expansión de los centros de datos.
"Creo que el problema radica en que muchas empresas quieren colaborar con las comunidades de una manera que las beneficie. Y debido a las tensiones existentes, es difícil entablar estas conversaciones" dijo, reconociendo que se trata de un círculo vicioso. "Muchas veces, la confianza [con las comunidades] ya se ha roto, y ni siquiera se puede iniciar el diálogo".
En consecuencia, Weinschenk mencionó que una de las conversaciones que se están dando en el sector es cómo las "microrredes" podrían ser una posible solución para el suministro eléctrico. Estas redes más pequeñas operarían de forma independiente del suministro eléctrico público.
"Cada vez se espera más que los centros de datos financien su propia infraestructura", concluyó.
El 23 de mayo de 2026, varias personas protestaron contra la construcción del centro de datos Stratos en el condado de Box Elder, frente al Capitolio del estado de Utah en Salt Lake City. Actualmente, hay alrededor de 1500 centros de datos planificados o en construcción en Estados Unidos. (Natalie Behring/Getty Images).Amazon Web Services planea lograr un balance hídrico positivo en sus campus para 2030, lo que significa que devolverá a las comunidades más agua de la que utiliza en sus operaciones.
"En un momento en que el hogar estadounidense promedio tiene 21 dispositivos conectados, la demanda de datos está aumentando rápidamente", declaró a The Epoch Times un portavoz de la Data Center Coalition, una asociación de defensa y divulgación pública para quienes trabajan en la industria de los centros de datos.
"Los centros de datos impulsan la vida moderna, desde la telemedicina y las aulas digitales hasta la banca, los viajes aéreos, las transacciones financieras y las compras en línea, y permiten funciones críticas del ejército estadounidense, la ciberseguridad y los servicios de emergencia".
El portavoz enfatizó que las mismas instalaciones que impulsan la IA también garantizan que los hogares, las empresas y la infraestructura crítica funcionen de manera eficiente.
Sin embargo, quienes trabajan más directamente con la IA afirman que estas mejoras en el uso eficiente de los recursos probablemente no tendrán importancia si la tecnología continúa expandiéndose.
Infraestructura eléctrica ubicada en North Las Vegas el 2 de abril de 2026. Los precios de la electricidad se han disparado en varios estados en medio de la prisa por construir más centros de datos para dar soporte a la IA. Foto de Ty ONeil/AP).Paradoja de Jevons
"Las mejoras en la eficiencia por sí solas no resolverán el problema de la infraestructura de IA. Ayudan, pero la demanda tiende a aumentar a medida que la IA se vuelve más económica y fácil de implementar", declaró Sai Joshitha Kathari, ingeniero sénior de confiabilidad de sistemas en Visa, a The Epoch Times.A corto plazo, Kathari considera que las empresas necesitan una asignación de cargas de trabajo más rigurosa, una mejor utilización de la capacidad existente de GPU y unidades centrales de procesamiento, y una medición más transparente del impacto en los recursos externos.
Baterías externas y servidores en un centro de datos de Digital Realty en Ashburn, Virginia, el 12 de noviembre de 2025. (Andrew Caballero-Reynolds/AFP vía Getty Images).Fisher estuvo de acuerdo.
"Las mejoras en la eficiencia reducen el costo por unidad de procesamiento, lo que históricamente impulsa un mayor uso total, no uno menor. Ya lo estamos viendo", afirmó.
Fisher cree que la IA es un ejemplo de la paradoja de Jevons, una teoría económica que establece que a medida que el progreso tecnológico aumenta la eficiencia en el uso de los recursos, el consumo total de ese mismo recurso no hará más que aumentar.
"La IA está siguiendo la misma curva que los chips más rápidos y la computación en la nube más económica han seguido durante 30 años", concluyó.
