Google ha firmado el mayor acuerdo hidroeléctrico de la historia. Ya no sabe de dónde sacar más energía para alimentar su IA
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pausará su IA durante las olas de calor para aliviar la red eléctrica
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Los centros de datos de Google funcionan 24/7, procesando búsquedas, vídeos y ahora también modelos de IA. Pero no todo puede crecer al mismo ritmo. En varias zonas de Estados Unidos, las eléctricas empiezan a notar la presión: la demanda energética se acelera y en algunos lugares ya supera las previsiones de capacidad.
Ante ese escenario, Google se mueve: reducirá el consumo de sus centros de datos cuando haya picos, priorizando lo esencial y posponiendo lo que puede esperar. Lo novedoso es el foco: cargas de machine learning.
La inteligencia artificial avanza. La red eléctrica lo nota. La expansión de la IA está yendo tan rápido que las empresas reciben más solicitudes de conexión de las que pueden atender en ciertas áreas. La consecuencia ya no es solo técnica: hay una restricción energética que condiciona el despliegue.
No se trata de apagar máquinas, sino de mover cargas. La “respuesta a la demanda” consiste en adaptar el consumo a lo que la red puede suministrar en cada momento. En la práctica: desplazar o reducir cargas no urgentes —como el procesado de vídeos o tareas programables— fuera de las horas críticas. Es una herramienta usada en industrias intensivas y minería de criptomonedas, ahora aplicada a centros de datos con IA.
El sistema tiene límites claros. Este tipo de flexibilidad no es aplicable en todos los centros ni en todas las situaciones. Google lo reconoce con claridad: hay servicios que simplemente no pueden esperar. Plataformas como Search, Maps o la nube para sectores críticos —como salud o emergencias— requieren disponibilidad continua, sin margen para ajustes de carga. Ahí no hay tareas “no urgentes” que se puedan posponer.
Por eso, aunque la respuesta a la demanda es una herramienta valiosa, su implementación seguirá siendo parcial y selectiva. Requiere planificación, acuerdos previos y una infraestructura pensada para absorber ese tipo de reorganización. No todos los centros pueden hacerlo. Pero donde sí es posible, se convierte en una forma real de aliviar la presión sobre la red sin comprometer lo esencial.
Ya hay experiencia, y ahora se escala. No es teoría. Google probó esta flexibilidad con la eléctrica pública de Omaha y redujo demanda asociada a machine learning en tres eventos de red el año pasado. El siguiente paso son acuerdos formales con Indiana Michigan Power (Fort Wayne) y con Tennessee Valley Authority: en Indiana estará integrado desde el inicio del nuevo centro, y en Tennessee se aplicará coordinado con el operador.
De experimento a estrategia. Lo que empezó como piloto se convierte en política operativa: gestionar la demanda de forma flexible ayuda a estabilizar la red y acelera la conexión de grandes cargas sin esperar a nuevas líneas o centrales. No es una solución mágica, pero gana tiempo mientras se refuerza la infraestructura.
Imágenes | Xataka con Gemini 2.5 Flash | Andrey Metelev
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