La demanda eléctrica de la IA está agrietando turbinas y poniendo a prueba la red

Según los datos recogidos en el informe, esas variaciones pueden superar hasta en un 50 % la capacidad para la que fueron diseñados algunos equipos . El resultado se parece a someter la infraestructura a una sucesión de golpes mecánicos y térmicos.

• Baterías y generadores: los bancos de baterías de plomo-ácido y de ion de litio se desgastan y fallan antes de tiempo. Los generadores de respaldo también sufren un deterioro acelerado por los cambios erráticos de carga .
• Refrigeración: enfriadores, bombas y otros sistemas pensados para operar de forma constante reciben impactos mecánicos y térmicos repetidos cuando varían el consumo eléctrico y el calor generado .
• Motores de gas: en algunos equipos pequeños de combustión utilizados para producir electricidad en las propias instalaciones, las manivelas de los motores han llegado a romperse por completo .

Turbinas agrietadas en Colossus y problemas en otros centros

En la instalación Colossus de xAI, en Memphis, Tennessee, las turbinas de gas desarrollaron grietas atribuidas al estrés térmico y mecánico de los ciclos rápidos de potencia . Para intentar suavizar las variaciones, los ingenieros habrían creado software específico que obligaba a las GPU a consumir electricidad adicional, una solución poco intuitiva: gastar más energía para que la demanda resultara menos brusca y proteger así las turbinas .

El problema no parece limitarse a una sola compañía. También se informó de grietas similares en turbinas de varios centros de datos más pequeños del Reino Unido . Otros reportes describen baterías que deben sustituirse después de apenas semanas o meses de uso intensivo .

Menos disponibilidad y una factura millonaria

Las consecuencias afectan directamente a la economía de los proyectos. Algunas instalaciones habrían reducido su disponibilidad operativa hasta aproximadamente el 80 %, muy por debajo del objetivo habitual de disponibilidad del 99,99 % en la industria .

Cada minuto de interrupción puede costar decenas de miles de dólares en grandes clústeres que ejecutan procesos de entrenamiento caros y de alto valor . Además del coste de las reparaciones y de los repuestos, las paradas interrumpen trabajos que pueden tardar días o semanas en completarse.

Analistas citados en los reportes advierten de que, si la situación no se resuelve, los fallos recurrentes podrían afectar materialmente al flujo de inversiones de un billón de dólares destinado a infraestructura de IA en los próximos 12 a 24 meses . El riesgo no es únicamente técnico: una menor confianza en la fiabilidad y en la rentabilidad de estos centros podría complicar su financiación.

La alerta de nivel 3 de NERC apunta a la red completa

El desgaste dentro de los centros de datos puede convertirse en un problema para el sistema eléctrico al que están conectados. En mayo de 2026, la Corporación Norteamericana de Confiabilidad Eléctrica —NERC, por sus siglas en inglés— emitió una inusual alerta de nivel 3 denominada “Essential Action”, su aviso de mayor urgencia, para abordar los riesgos de las grandes cargas computacionales, incluidas las de los centros de datos de IA y las instalaciones de minería de criptomonedas .

La alerta llegó después de varios incidentes documentados en los que más de 1.000 megavatios de carga computacional desaparecieron de la red en segundos o comenzaron a oscilar con rapidez. Estos cambios pueden provocar alteraciones de frecuencia y voltaje capaces de afectar a áreas extensas . Uno de los episodios reportados implicó una caída repentina de 1.800 MW atribuida a centros de datos de IA .

NERC pidió a los planificadores y coordinadores de transmisión adoptar siete medidas esenciales:

1. Crear y distribuir nuevos requisitos de datos para modelar las cargas computacionales.
2. Recopilar información sobre el consumo mínimo y máximo, así como sobre la composición de la carga —por ejemplo, qué parte corresponde a equipos informáticos y cuál a refrigeración—.
3. Realizar estudios del impacto en el sistema antes de conectar nuevas instalaciones.
4. Establecer procesos de puesta en servicio para los nuevos centros.
5. Instalar dispositivos de registro dinámico de fallos que permitan capturar las perturbaciones.
6. Mantener comunicación directa con los operadores de los centros de datos.
7. Llevar a cabo estudios anuales de los márgenes de estabilidad en las zonas con grandes cargas computacionales .

El organismo reconoció que los operadores de la red todavía no disponen de “procesos, procedimientos o métodos suficientes para abordar los riesgos asociados a las cargas computacionales” . Esa es la preocupación central: las mismas oscilaciones eléctricas de escala milimétrica que están acortando la vida útil de los equipos dentro de los centros de datos también pueden exportar inestabilidad a la red de mayor escala .