Andrew Bailey, gobernador del Banco de Inglaterra, advirtió ayer que la IA podría necesitar ser racionada porque la capacidad energética no podrá seguir el ritmo de lo que la tecnología es capaz de hacer. Lo reporta hoy TheNextWeb. Bailey hizo las declaraciones en un evento en Kirkcaldy, Escocia, junto a Stephanie Flanders de Bloomberg y el ex ministro Ed Balls.
La cita directa de Bailey es contundente: «La IA probablemente va a llegar bastante pronto a un punto en el que puede hacer más cosas, más cosas importantes, de las que tenemos capacidad de alimentar con nuestra red eléctrica.»
¿Qué significa «racionar la IA»?
Bailey no propone un mecanismo concreto de racionamiento. Lo que describe es una decisión de asignación de prioridades entre sectores que competirán por la misma electricidad limitada. Su marco es claro: si la IA puede revolucionar la sanidad o puede hacer grandes avances en tecnología de drones militares, pero no puede hacer ambas cosas a la vez porque no hay energía suficiente, alguien tiene que decidir cuál primero. Eso es lo que llama «elecciones sociales muy grandes.»
El gobernador del banco central más influyente de Europa después del BCE enmarcando la IA como un problema de asignación de recursos escasos —específicamente electricidad— no es un comentario técnico. Es una señal de que el debate sobre costes energéticos de la IA ha subido de nivel, de los foros de ingeniería a los órganos de política monetaria y económica.
El contexto europeo es específico. La red eléctrica del Reino Unido, como la de gran parte de Europa continental, está en proceso de descarbonización: más renovables, menos centrales de carbón y gas base. Esa transición hace que la disponibilidad de potencia gestionable —la que puedes encender cuando la necesitas, no solo cuando hay viento o sol— sea más limitada que antes. Añadir decenas de gigavatios de consumo para centros de datos de IA a esa red presiona exactamente el punto de mayor fragilidad.
El problema de la energía para IA no es futuro, es presente
Los datos confirman que Bailey no exagera. Google acaba de firmar un acuerdo para pagar 920 millones de dólares mensuales a SpaceX por 110.000 GPUs. Anthropic paga 1.250 millones mensuales a la misma empresa por más del doble. Microsoft ha reactivado Three Mile Island para alimentar sus centros de datos. Y el US Department of War está construyendo instalaciones de cómputo de alta seguridad para IA militar.
Toda esa infraestructura consume electricidad. La estimación del sector es que los centros de datos para IA necesitarán entre 50 y 100 gigavatios de capacidad adicional antes de 2030. Para referencia, la demanda eléctrica total del Reino Unido es de aproximadamente 50 gigavatios en un día laborable normal.
Bailey hace bien en señalar que la escasez energética no afectará igual a todos los usos de IA. Los grandes operadores —Google, Microsoft, Amazon— están firmando contratos de energía nuclear y renovable a largo plazo. Los modelos más avanzados, los que requieren más cómputo por inferencia, serán los primeros en enfrentar restricciones si la capacidad no escala al mismo ritmo que la demanda.
Mi valoración
Lo que más me convence es que Bailey eleva el debate donde hace falta. La conversación sobre coste energético de la IA lleva meses entre ingenieros y analistas, pero rara vez llega al nivel de los consejos de banco central. Que el gobernador del Banco de Inglaterra lo plantee como una «elección social» es una señal de que la economía de la energía de IA es ahora un tema de política pública de primer nivel, no una nota al margen.
Lo que más me preocupa es la ambigüedad del concepto de «racionamiento». En economía, los sistemas de precios son el mecanismo más eficiente de racionamiento: quien paga más obtiene el recurso. Si ese es el modelo, las aplicaciones de IA para uso de consumo general —traducción, asistentes personales, búsqueda— serán las primeras víctimas, porque las aplicaciones militares y de infraestructura crítica pagan precios que el mercado de consumo no puede igualar.
Lo más estructuralmente significativo es la conexión con la política energética. La pregunta de quién decide qué aplicaciones de IA tienen prioridad en el consumo energético es, en el fondo, una pregunta sobre soberanía tecnológica. La pregunta a 12 meses es si la Comisión Europea o el gobierno del Reino Unido empiezan a incluir requisitos de eficiencia energética en las licencias para centros de datos de IA. Mi predicción: lo veremos como propuesta regulatoria en la UE antes de finales de 2026.
Preguntas frecuentes
¿Cuánta electricidad consume la IA?
El consumo energético de los centros de datos globales se estimaba en torno al 2% de la demanda eléctrica mundial en 2023. Con el crecimiento de IA generativa, las estimaciones para 2030 varían entre el 3,5% y el 10%, dependiendo de la eficiencia de los nuevos chips y la arquitectura de los modelos. Un solo servidor de entrenamiento de un modelo grande puede consumir tanta electricidad en un año como 100 hogares.
¿Tiene el Banco de Inglaterra poder para regular el consumo energético de la IA?
No directamente. El Banco de Inglaterra tiene mandato de estabilidad financiera y política monetaria. Pero puede señalar riesgos sistémicos —como lo hace con el cambio climático— que luego se traducen en regulación desde otros órganos. La declaración de Bailey es un aviso político, no una política monetaria.
¿Qué países están más expuestos a este problema?
Los países con mayor crecimiento de centros de datos de IA y menor capacidad de generación gestionable: Reino Unido, Irlanda (donde se concentran muchos centros de datos europeos), los Países Bajos y, en menor medida, España. EE.UU. tiene ventaja por su diversidad de red y la disponibilidad de energía nuclear y gas en regiones donde se concentra la infraestructura de IA.