Cuando un solo anuncio lleva a pérdidas temporales de casi USD 1 billón, ciertamente capta la atención de la comunidad inversora. Esto ocurrió el pasado enero cuando DeepSeek presentó su última aplicación equipada con IA, R1.

La startup china reveló que había desarrollado el modelo de IA utilizando algoritmos innovadores en un tiempo mucho más corto y a una fracción del costo de sus principales competidores estadounidenses. Estos competidores de repente encontraron sus posiciones de liderazgo en IA amenazadas. Lo que también alarmó a los inversores y causó la caída de los precios de las acciones de los proveedores de energía. El modelo de DeepSeek aparentemente consume mucha menos electricidad, hasta once veces menos que un modelo del gigante tecnológico estadounidense Meta, según un estudio publicado en la revista científica "Nature".

¿No hay IA sin energía?

El impacto de DeepSeek también puso de relieve un tema que ha sido discutido durante mucho tiempo entre los inversores enfocados en la sostenibilidad: la significativa dependencia de la tecnología futura del suministro de energía. "Sin energía, no hay IA", es la opinión contundente de la Agencia Internacional de Energía (IEA), que ha dedicado un nuevo estudio a este tema. Las cifras presentadas por los expertos de la IEA son impactantes: Un centro de datos típico, que busca extraer conclusiones inteligentes de vastas cantidades de datos, consume tanta electricidad como 100,000 hogares. En conjunto, dichos centros consumieron 415 teravatios-hora (TWh) de electricidad en 2024, aproximadamente equivalente al consumo energético de Alemania (ver gráfico a continuación).

¿Puede la energía renovable satisfacer el hambre de la IA?

La agencia pronostica que esto aumentará significativamente en el futuro. El consumo de energía de los centros de datos podría duplicarse para 2030 e incluso triplicarse para 2035. Según el estudio, la IA es el mayor consumidor de energía, a pesar de modelos menos "hambrientos de energía" como el de DeepSeek. Esto lleva a desarrollos que los inversores interesados en los temas de descarbonización y clima deben tener en cuenta, tanto positiva como negativamente.

Esto es evidente en las fuentes de energía que alimentan los centros de datos en todo el mundo. Ya hoy, las fuentes de energía renovable y baja en carbono juegan un papel importante. Según los cálculos de la IEA, ya pueden satisfacer la mitad del crecimiento de la demanda mundial de electricidad de los centros de datos. Sin embargo, la generación de electricidad a partir de gas natural y carbón también juega un papel central. Actualmente, la generación de energía a partir de carbón y gas representa la otra mitad del consumo de energía de los centros de datos. Esto no cambiará significativamente para 2030.

Energía y emisiones: ¿Cuál es el impacto climático de la IA?

En consecuencia, el consumo de electricidad de los centros de datos de IA genera preocupaciones. ¿Se convertirá la tan alabada tecnología futura en un asesino del clima debido a su hambre de energía que lleva a un rápido aumento de las emisiones de gases de efecto invernadero?

Según los pronósticos de la IEA, hay algo de verdad en esto, al menos a primera vista. Junto con el tráfico por carretera y aéreo, los centros de datos son una de las pocas áreas donde el estudio prevé que las emisiones de CO2 directas e indirectas continúen aumentando. Las emisiones causadas por la demanda de electricidad de los centros de datos podrían subir a alrededor de 475 megatoneladas (Mt) para 2035 (ver gráfico a continuación). Sin embargo, la IA también podría contribuir significativamente a limitar las emisiones de gases de efecto invernadero y avanzar en la descarbonización de la economía, como señalamos recientemente sobre la importancia de las soluciones ambientales digitales.

Las aplicaciones de IA pueden utilizarse en varios sectores, no menos importante en el suministro de energía. Según los pronósticos de la IEA, esto podría resultar en un efecto neto positivo. El uso más amplio de la IA podría reducir las emisiones globales de CO2 en 1,400 Mt en diez años. Esto sería tres veces la carga climática adicional causada por la expansión de los centros de datos.

Aunque el equipo de expertos de la IEA advierte que la IA no es una "bala de plata" para resolver la crisis climática, las ganancias de eficiencia esperadas de la IA abren perspectivas emocionantes para los inversores interesados en el tema de inversión sostenible de clima y descarbonización. Las siguientes direcciones deben considerarse:

  • Optimización con IA: El suministro de energía se está digitalizando cada vez más, siendo más interconectado y simultáneamente descentralizado. Esto resulta en una mayor complejidad, lo que requiere el uso de IA. Por ejemplo, desde 2024, el conglomerado industrial japonés Hitachi Energy ha estado vendiendo un modelo basado en IA para pronosticar la demanda de electricidad, la generación de electricidad a partir de energías renovables y los precios de la electricidad. Según la compañía, el modelo es un 20% más preciso que los modelos convencionales. La IA también puede apoyar el llamado cambio de carga: La carga de vehículos eléctricos y la calefacción o refrigeración de habitaciones pueden trasladarse a momentos del día en que la electricidad es barata y abundante. Según la IEA, esto podría reducir la demanda máxima de electricidad en los países industrializados en alrededor del 15%.
  • Innovación a través de la IA: La IA puede desempeñar un papel importante como catalizador para la investigación y el desarrollo en torno a la sostenibilidad. Considere el sector de la salud con el desarrollo de medicamentos: En 2024, el Premio Nobel de Química fue otorgado a John Jumper y Demis Hassabis por su modelo de IA "Alpha" para predecir estructuras de proteínas. Su modelo de IA también se utiliza en la investigación de materiales para nuevas baterías. Dado que tomó alrededor de 30 años desde la invención hasta la comercialización de las baterías de litio, el potencial de aceleración a través de la IA podría resultar decisivo.
  • Más Poder de Cómputo: Finalmente, la construcción de nuevos y cada vez más poderosos centros de datos para cálculos de IA requiere una inversión significativa. Según la IEA, las inversiones globales en centros de datos casi se han duplicado desde 2022, alcanzando los USD 500 mil millones en 2024. Proyectos ambiciosos, apoyados por el estado, como "Stargate" en los EE. UU., proporcionan un impulso adicional.

Tres puntos clave para invertir en IA y energía:

  • La demanda de electricidad está creciendo debido al desarrollo de la IA. El consumo de energía de los centros de datos podría duplicarse para 2030 e incluso triplicarse para 2035.
  • Se espera que la mitad de la demanda de electricidad sea satisfecha por fuentes de energía bajas en carbono.
  • Según la IEA, las aplicaciones de IA pueden llevar a una reducción general de las emisiones de CO2. Las optimizaciones e innovaciones habilitadas por la IA podrían desempeñar un papel central. Por lo tanto, al invertir en el tema de inversión sostenible de clima y descarbonización, deben considerarse las aplicaciones de IA que pueden ayudar a reducir las emisiones.

¿Por qué Invertir en la conexión entre IA y energía con fondos temáticos?

Seleccionar de este amplio espectro de oportunidades de inversión puede resultar desafiante para algunos inversores. Los fondos temáticos que alinean el potencial de la IA con las tendencias a largo plazo pueden ser un instrumento adecuado aquí. Son gestionados por equipos de expertos y ayudan a apoyar tanto las oportunidades de inversión como los riesgos de manera amplia. Estos riesgos incluyen no solo las mencionadas cargas de emisiones, sino también riesgos tecnológicos y de mercado.

La estrategia de inversión sostenible "Swisscanto (LU) Equity Fund Sustainable Climate" se enfoca en la intersección de la IA y la energía, particularmente en los sectores de bienes industriales y tecnología de la información, así como en la industria de servicios públicos. El enfoque está en aplicaciones que pueden llevar a una reducción de las emisiones de CO2 a través del uso de la IA.