Muchos están enfocados en la competencia de modelos de IA y hardware de chips, pero ignoran la cuestión más fundamental: ¿qué comen estas unidades de computación?

La respuesta es muy simple: electricidad.

Ya sea para entrenar grandes modelos o para servicios de inferencia, ya sea en centros de datos o infraestructura de computación en la nube, al final todos los costos se reducen a tres palabras: ¿cuánto se usa? Pero lo más importante es que esta demanda está entrando en una fase de crecimiento exponencial.

Solo hay que mirar la situación actual. Los principales países y regiones del mundo están expandiendo frenéticamente sus centros de capacidad de cálculo, lo que impulsa directamente la demanda de electricidad. Esto no es un tema de corto plazo para este año o el próximo, sino una tendencia estructural para los próximos 5-10 años. El consumo eléctrico seguirá una pendiente relativamente estable pero en constante aumento, eso es seguro.

Al final, el mercado siempre especula sobre el eslabón más básico y difícil de reemplazar. Mientras todos discuten qué modelo es más potente, el capital real ya ha comenzado a analizar sistemáticamente la línea de energía—capacidad de generación, infraestructura de transmisión y distribución, soluciones de almacenamiento de energía, modernización de la red eléctrica—todos estos serán enfoques clave para la inversión.

Esto significa que la tendencia de IA puede no limitarse solo a la rotación en el sector tecnológico, sino que también puede evolucionar hacia una reevaluación sistémica de toda la industria energética.