This article has been translated from English to Spanish.
Elon Musk hizo algo sin precedentes en Memphis, Tennessee, el año pasado.
Construyó una de las supercomputadoras con IA más potentes del mundo (100 000 GPU de última generación) en cuestión de meses.
Pero aquí está el giro: no esperó a que la empresa eléctrica local lo conectara a la red eléctrica. En su lugar, estacionó una flota de generadores móviles en el lugar y los puso en marcha de inmediato.
No se trataba de un plan de respaldo. Era el plan.
Y se está convirtiendo en la nueva normalidad en toda la industria de la IA.
Por qué la velocidad se ha vuelto más valiosa que la eficiencia
He aquí una cifra que explica por qué Musk, y todos los demás gigantes tecnológicos que compiten por construir infraestructura de IA, están dispuestos a hacer lo que sea necesario para obtener energía de inmediato: 12 millones de dólares por megavatio al año.
Esa es la estimación de los ingresos anuales que puede generar un solo megavatio de capacidad informática de IA.
Para un campus de centros de datos de 100 megavatios, estamos hablando de unos ingresos potenciales anuales de 1200 millones de dólares.
Ahora piensen en esto: el tiempo medio de espera para conectar un nuevo centro de datos a la red eléctrica en Estados Unidos es de más de ocho años.
Haz los cálculos. ¿Un retraso de un año en esa instalación de 100 MW? Eso supone aproximadamente 1000 millones de dólares en ingresos perdidos.
¿Un retraso de cinco años? Acabas de ver cómo se evaporan 5000 millones de dólares mientras esperas a que los burócratas de los servicios públicos tramiten el papeleo.
De repente, pagar un sobreprecio por generadores caros y que consumen mucho combustible, pero que pueden estar en funcionamiento en semanas en lugar de años, no parece tan descabellado.
La «penalización por ineficiencia» puede costarte 500 000 dólares por megavatio al año en gastos adicionales de combustible, pero estás ganando 12 millones de dólares. La diferencia es absurda .
Por eso se han descartado métricas tradicionales como el «coste por kilovatio-hora» y la «eficiencia térmica». En la era de la IA, solo hay una métrica que importa: el tiempo de puesta en marcha.
El tiempo de puesta en marcha es el tiempo que tarda un nuevo centro de datos en recibir la energía necesaria de la red. Este proceso puede llevar meses o incluso años, lo que provoca retrasos y un aumento de los costes para las empresas que esperan estar plenamente operativas.
Por qué la red eléctrica no puede seguir el ritmo
La red eléctrica de EE. UU. ya estaba al límite de su capacidad. La demanda de IA solo ha puesto de manifiesto lo poco preparada que estaba realmente.
La demanda se está disparando. Un rack de servidores tradicional en un centro de datos consume entre 5 y 10 kilovatios de energía. ¿Un rack de IA equipado con los últimos chips de NVIDIA? TRY 60-132 kilovatios o más. ¡Estamos hablando de entre 10 y 20 veces la densidad de potencia en el mismo espacio físico!
La oferta se está colapsando. Las antiguas centrales de carbón se están retirando más rápido de lo que se pone en marcha la nueva generación. Las líneas de transmisión eléctrica que conectan las centrales eléctricas con las ciudades ya están al máximo de su capacidad. Y el proceso de aprobación reglamentaria de nuevas infraestructuras avanza a un ritmo glacial... que se mide en AÑOS, no en meses.
¿El resultado? Un enorme cuello de botella que se prolongará durante varios años.
Las empresas de servicios públicos tienen «colas de interconexión» con listas de espera que avergonzarían a la Dirección General de Tráfico. ¡Los proyectos que presentaron sus solicitudes en 2018 siguen esperando su aprobación en 2026!
Para un hiperescalador como Amazon, Google o Microsoft, inmerso en una batalla existencial por el dominio de la IA, este plazo es totalmente inaceptable.
Esperar cinco años para obtener energía mientras tu competidor pone en marcha su infraestructura de IA hoy mismo es una sentencia de muerte.
La solución poco convencional
Entonces, ¿qué haces cuando no puedes obtener energía de la red? Sencillo: llevas la central eléctrica a tu ubicación.
Esto ha dado lugar a uno de los giros más fascinantes de la cadena de suministro en la historia industrial moderna. Las empresas tecnológicas están adquiriendo equipos de generación de energía en los lugares más insospechados.
He aquí un ejemplo: los motores a reacción.
Sí, la misma tecnología de turbinas que impulsa un Boeing 767 a través del Atlántico se está modificando para generar electricidad para los clústeres de entrenamiento de IA.
Estos generadores derivados de la industria aeroespacial pueden instalarse y ponerse en funcionamiento en una fracción del tiempo que se tarda en obtener la aprobación de una conexión a la red eléctrica.
Pero eso es solo el principio. Los centros de datos también están recurriendo a equipos diseñados originalmente para yacimientos petrolíferos, buques oceánicos e instalaciones industriales.
Tecnologías que nunca se diseñaron para este fin, pero que casualmente tienen la característica más importante: la velocidad.
No son soluciones elegantes. No son baratas. A menudo consumen más combustible y emiten más carbono que la red eléctrica tradicional. Pero tienen una ventaja abrumadora: pueden implementarse en MESES, no en años.
Y en un sector en el que cada mes de retraso cuesta decenas o cientos de millones de dólares, esa velocidad vale casi cualquier precio.
El comercio de IA que te estás perdiendo
Mientras todo el mundo se lanza a comprar acciones de NVIDIA, AMD, TSM, ASML, Sandisk, Micron y otras empresas de semiconductores, se está produciendo un silencioso auge industrial en segundo plano.
Las empresas que fabrican motores de combustión interna y otros equipos industriales están experimentando una demanda sin precedentes.
No estamos hablando de startups de moda ni de apuestas tecnológicas especulativas. Se trata de fabricantes industriales de la vieja escuela.
Muchas de ellas cotizan a valoraciones razonables porque el mercado aún no ha descontado completamente este cambio estructural.
Esto es lo que hace que esta oportunidad sea especialmente atractiva:
No se trata de una tendencia a corto plazo. Los plazos de interconexión de la red no están mejorando, sino empeorando. Se prevé que el retraso persista hasta 2030 y más allá. Esto significa que las soluciones «temporales» que se están implementando hoy en día seguirán funcionando durante años, generando ingresos recurrentes a través de contratos de mantenimiento, acuerdos de suministro de combustible y actualizaciones de equipos.
La economía está asegurada. Mientras la computación de IA genere entre 10 y 12 millones de dólares por megavatio al año, los centros de datos pagarán casi cualquier precio por la energía inmediata. Esto da a los proveedores de equipos un extraordinario poder de fijación de precios.
El mercado potencial es enorme. Las cargas de trabajo de IA podrían representar la mitad de todas las operaciones de los centros de datos en 2030. Estamos hablando de cientos de miles de millones de dólares en inversión en infraestructura. Y una parte significativa de esa inversión se destinará a equipos de generación de energía.
Las empresas que están ganando la carrera por la energía in situ
Hay varias empresas estadounidenses que cotizan en bolsa y que están muy expuestas a esta tendencia.
Van desde grandes conglomerados industriales que se diversifican en la energía para centros de datos hasta especialistas puros que se han convertido esencialmente en «picos y palas» para la fiebre del oro de la IA.
¿Qué tienen en común? Todas ellas tienen la capacidad de suministrar energía rápidamente y están aprovechando la crisis de la red eléctrica de diferentes maneras.
No se trata de especulaciones. Ya se han firmado importantes contratos por valor de miles de millones de dólares.
Por ejemplo, veamos el caso de GE Verona (GEV):
GE Vernova vende minicentrales eléctricas que los centros de datos pueden poner en marcha in situ para obtener toda la electricidad que necesitan sin tener que esperar a la red eléctrica local.
GEV ha pasado de la consolidación a una renovada tendencia de expansión.
La reciente subida brusca sugiere que los compradores institucionales están entrando en escena. El precio se está moviendo con más fuerza ahora que durante la fase lateral anterior, lo que a menudo indica una mayor participación y convicción.
Mientras sigan formándose mínimos más altos por encima de los niveles de ruptura anteriores, la debilidad es una oportunidad para comprar en la caída. Podrías considerar comprar GEV en un retroceso al nivel de ruptura anterior y posicionarte para la continuación de la tendencia.
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- Análisis de riesgos y consideraciones normativas.
La revolución de la IA no se limita al software y los chips. Se trata de una infraestructura poco glamurosa y que requiere una gran inversión de capital, pero que lo hace todo posible.
Y, en este momento, esa infraestructura se está construyendo con equipos procedentes de los sectores más inesperados.
