SemiAnalysis: La capacidad de la red eléctrica de EE. UU. podría volverse negativa en 2027, los centros de datos de IA se ven obligados a la era de 'fuente de alimentación propia'

La competencia por la potencia de cálculo de IA está llevando la red eléctrica de EE. UU. a un punto crítico.

El último informe de investigación energética publicado por SemiAnalysis señala que el "Headroom" (capacidad sobrante) de la red eléctrica de EE. UU. para soportar nuevas cargas grandes podría volverse negativo ya en 2027, lo que significa que en el futuro será cada vez más difícil para los nuevos centros de datos de IA depender de la red pública para obtener un suministro eléctrico estable.

A medida que la expansión de la red eléctrica va muy por detrás del crecimiento de la demanda de potencia de cálculo de IA, cada vez más centros de datos tendrán que construir sus propios sistemas de generación eléctrica (Behind-the-Meter, BTM). La infraestructura de IA de EE. UU. podría entrar así en una era de "autosuministro eléctrico".

El informe estima que, para después de 2028, más de la mitad de los nuevos centros de datos en EE. UU. adoptarán el modelo BTM para el suministro eléctrico; para 2029, solo el mercado de equipos BTM para centros de datos podría alcanzar los 50 GW anuales, convirtiéndose en una de las nuevas áreas de más rápido crecimiento en toda la cadena de inversión en infraestructura de IA.

La demanda de IA se dispara, pero la expansión de la red no sigue el ritmo

SemiAnalysis cree que la velocidad actual de construcción de centros de datos en EE. UU. ya supera con creces la capacidad de la red para proporcionar nueva capacidad.

El informe estima que la nueva demanda eléctrica de los centros de datos de EE. UU. crecerá rápidamente de 21 GW en 2026 a 84 GW en 2030, pero durante el mismo período, la capacidad anual que la red eléctrica de EE. UU. puede agregar y realmente tener una capacidad de suministro confiable (ELCC) es de solo unos 15 GW, y podría aumentar gradualmente a más de 20 GW solo para finales de esta década.

Más importante aún, esta nueva capacidad no se destina en su totalidad a los centros de datos, sino que también debe satisfacer otras nuevas cargas, como la fabricación, las fábricas de semiconductores y los hogares.

En otras palabras, en los próximos años, será cada vez más difícil que el nuevo suministro eléctrico de EE. UU. cubra la demanda explosiva de los centros de datos de IA.

El modelo construido por SemiAnalysis muestra que, después de deducir la demanda máxima y los requisitos de capacidad de respaldo, la capacidad restante de la red eléctrica de EE. UU. para soportar nuevas cargas grandes está casi agotada y se volverá oficialmente negativa alrededor de 2027. Esto significa que seguir dependiendo de la red tradicional para construir grandes campus de IA se verá cada vez más limitado por los cuellos de botella eléctricos.

El problema no es solo la generación, sino la velocidad de construcción de toda la red eléctrica

El informe señala que el mercado subestima en general la complejidad de la construcción de la red eléctrica de EE. UU.

La mayor restricción actual no proviene solo de la capacidad de generación, sino de toda la cadena de suministro.

Por un lado, el ciclo de construcción de las plantas de gas natural suele ser de 4 a 6 años, y los nuevos proyectos de generación de gas natural en EE. UU. en los próximos dos años son muy limitados. Después de rastrear alrededor de 40,000 activos de generación, SemiAnalysis estima que de 2026 a 2027, la nueva capacidad instalada de gas natural en EE. UU. será inferior a 10 GW anuales, y no mejorará significativamente hasta después de 2028.

Por otro lado, los plazos de entrega de equipos clave como transformadores de alta tensión, turbinas de gas y disyuntores se han extendido generalmente a 3 o 4 años, muy por encima del promedio histórico. Al mismo tiempo, la aprobación de proyectos, la cola de conexión a la red, la financiación y los permisos comunitarios ralentizan aún más el ritmo de construcción.

Muchos desarrolladores de centros de datos ya se han encontrado con situaciones similares: la compañía eléctrica inicialmente prometió proporcionar cientos de megavatios de carga para 2027, pero luego notificó que solo podría retrasarse hasta 2029 o incluso más tarde, y a menudo la compañía eléctrica no asume responsabilidad por el retraso.

Para las empresas de IA que intercambian potencia de cálculo por ingresos, esta incertidumbre es casi inaceptable.

Las energías renovables difícilmente pueden llenar el vacío de carga de IA

SemiAnalysis enfatiza especialmente que, aunque la capacidad instalada de energía solar y almacenamiento en EE. UU. seguirá creciendo rápidamente en los próximos años, esta capacidad instalada no equivale a un suministro eléctrico realmente utilizable para soportar la operación continua de grandes centros de datos.

El informe utiliza el indicador ELCC (Capacidad de Carga Efectiva) comúnmente utilizado en la industria eléctrica para medir y encuentra que, debido a la naturaleza intermitente de la energía solar y eólica, y a que los tiempos de generación son altamente coincidentes, su contribución a la capacidad de suministro confiable del sistema es mucho menor que la capacidad nominal instalada.

A medida que aumenta la proporción de energías renovables, su contribución marginal seguirá disminuyendo.

Aunque los sistemas de almacenamiento pueden aliviar las fluctuaciones de carga a corto plazo, también enfrentan el problema de rendimientos marginales decrecientes. Cuando una gran cantidad de almacenamiento de 4 horas entra en funcionamiento, el riesgo del sistema se desplazará gradualmente hacia déficits de suministro de mayor duración, y solo el almacenamiento ya no puede satisfacer las necesidades de operación continua de los centros de datos de IA.

Por lo tanto, en los próximos años, las fuentes de energía regulables como el gas natural seguirán siendo el núcleo para apoyar la expansión de la infraestructura de IA.

"Autosuministro eléctrico" se convierte en la solución más rápida y más segura

En el contexto de que la red pública es cada vez más difícil de satisfacer la demanda, Behind-the-Meter se está convirtiendo rápidamente en una nueva opción para los grandes centros de datos de IA.

El llamado BTM se refiere a que el centro de datos construye directamente o equipa instalaciones de generación dedicadas, completando el suministro eléctrico dentro del campus, en lugar de depender completamente de la red pública.

SemiAnalysis cree que, en comparación con esperar una conexión a la red larga e incierta, la mayor ventaja de BTM radica en la velocidad y la certeza.

Para laboratorios de IA como OpenAI, Anthropic, la potencia de cálculo determina directamente la capacidad de entrenamiento e inferencia de modelos, y también determina el crecimiento futuro de los ingresos. El informe señala que, en el costo total de propiedad (TCO) de los negocios de nube de IA, la proporción del costo eléctrico no es alta, pero obtener un suministro eléctrico estable puede corresponder a ingresos de decenas de miles de millones de dólares o más, por lo que las empresas están más dispuestas a asumir el costo de construir su propio suministro eléctrico que esperar años para el proceso de conexión a la red.

Al mismo tiempo, algunos centros de datos de IA también están comenzando a reducir los requisitos tradicionales de confiabilidad del suministro eléctrico de "cinco nueves" (99.999%) a cambio de una puesta en marcha más rápida. Por ejemplo, algunos centros de datos de IA a hiperescala están aceptando niveles más bajos de redundancia eléctrica, mejorando aún más la economía de las soluciones BTM.

La competencia por la infraestructura de IA está pasando de GPU a energía

SemiAnalysis cree que, en los próximos años, la restricción clave de la competencia en la industria de IA de EE. UU. ya no será solo el suministro de GPU, sino la capacidad de obtener recursos eléctricos.

El informe estima que, a medida que la capacidad de la red continúe tensándose, cada vez más centros de datos de IA adoptarán un modelo híbrido de "generación propia + red pública", y la infraestructura eléctrica de EE. UU. se reconfigurará en consecuencia. Las oportunidades de inversión en equipos de generación de gas, celdas de combustible, sistemas de generación in situ y equipos eléctricos relacionados podrían convertirse en un importante beneficiario de la próxima ronda de gastos de capital en IA.

Para toda la industria de IA, esto significa que el foco de la competencia se está extendiendo gradualmente de los chips y servidores a la infraestructura energética. En el futuro, quien pueda asegurar primero recursos eléctricos estables, confiables y escalables tendrá más probabilidades de ocupar una ventaja en la próxima ronda de competencia por la potencia de cálculo de IA.

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