La inteligencia artificial necesita cada vez más energía. Stargate Argentina y DominionAI representan dos modelos opuestos para un mismo desafío global.
El desafío de la inteligencia artificial y la Energía
OpenAILa IA avanza hacia el corazón de la vida humana, pero su motor invisible —la energía— será el verdadero campo de disputa del siglo XXI. Desde megacentros de datos como Stargate hasta propuestas descentralizadas como DominionAI, el futuro de la inteligencia depende de cuánto y cómo energicemos nuestras máquinas pensantes.
Cuando Sam Altman, CEO de OpenAI, anunció el desembarco de Stargate en Argentina, lo hizo con una promesa potente: convertir al país en un nuevo hub latinoamericano de inteligencia artificial. Con una inversión prevista entre 20.000 y 25.000 millones de dólares y un centro de datos alimentado exclusivamente con energía renovable, Stargate Argentina es parte de un megaproyecto que redefine no solo el mapa tecnológico global, sino también el energético.
Pero detrás del brillo de los grandes anuncios, hay un dato menos comentado y mucho más complejo: la inteligencia —humana o artificial— requiere energía. Y el crecimiento exponencial de la IA está creando una demanda de recursos físicos como nunca antes se había visto en la historia tecnológica.
En biología, la inteligencia de los seres humanos, animales e incluso organismos simples está anclada en la energía. El cerebro humano, por ejemplo, consume en promedio el 20% de la energía del cuerpo. Este consumo permite procesar señales, interpretar estímulos, tomar decisiones, generar ideas.
La inteligencia artificial no es diferente. Su capacidad de aprendizaje, razonamiento y generación de contenido se basa en procesamiento computacional a gran escala, lo que requiere una infraestructura energética masiva. Y mientras los modelos de IA avanzan hacia la AGI (Inteligencia Artificial General), su necesidad energética se vuelve descomunal.
OpenAI y sus socios —incluyendo Microsoft, NVIDIA, Oracle y SoftBank— entienden este vínculo de manera profunda. Por eso, su apuesta con el Proyecto Stargate no se limita a software, sino a infraestructura física monumental: centros de datos alimentados por gigavatios de potencia, diseñados para escalar los modelos actuales hacia capacidades cognitivas similares (o superiores) a las humanas.
El caso de Stargate Argentina es paradigmático. Con una potencia inicial de 100 MW y una proyección de 500 MW, dicen que será alimentado completamente con energías renovables. La construcción iniciará en 2026 y se espera que entre en operación para fines de 2027.
Este nodo se suma a la red global de Stargate, que incluye instalaciones en Texas, Alemania, Japón y Corea del Sur, con ambiciones de escalar hasta 15 gigavatios de capacidad total —más que la demanda energética de muchos países latinoamericanos.
La respuesta está en la propia naturaleza de los modelos de IA. Entrenar un modelo como GPT-4 implica procesar billones de parámetros durante semanas, con hardware de altísimo rendimiento y refrigeración intensiva. La tendencia actual hacia modelos multimodales y generalistas no hace más que agravar esta necesidad.
Y a esta demanda, se le suma un dilema logístico: ¿cómo generar toda esta energía? ¿Dónde se procesa? ¿A qué costo económico, ambiental y político?
Para abordar el “cuello de botella energético” sin depender exclusivamente de nuevas infraestructuras, las grandes tecnológicas están implementando innovaciones clave:
Refrigeración por calor residual: Usar el escape de turbinas de gas o pilas de combustible para alimentar enfriadores por absorción, reduciendo el uso eléctrico directo.
Voltajes más altos: El paso de los 12V tradicionales a estándares de 48V o incluso 400V permite disminuir pérdidas eléctricas.
Refrigeración por inmersión: Sumergir los servidores en líquidos no conductivos reduce entre 30% y 50% el consumo energético de refrigeración.
Desplazamiento de carga y almacenamiento: Mover tareas a horarios de baja demanda energética o utilizar baterías y almacenamiento térmico.
Optimización con IA: Usar la propia IA para gestionar de forma eficiente el consumo y la infraestructura energética del centro de datos.
Estas soluciones no eliminan la necesidad de más energía, pero ganan tiempo para desarrollar fuentes más limpias, descentralizadas y sostenibles.
Frente al enfoque centralizado de Stargate, emergen modelos alternativos como el de DominionAI, una empresa con sede en EE.UU. que busca democratizar el acceso a la infraestructura de IA. Su propuesta: rigs plug & play de procesamiento de datos distribuidos globalmente y gestionados por microinversores.
Esta red de centros de datos descentralizados utiliza plataformas como Vast.ai o Golem para procesar tareas de IA en redes globales, generando ingresos pasivos y maximizando eficiencia. El modelo permite a pequeños y medianos inversores participar del boom de la IA sin grandes barreras de entrada.
Además, DominionAI propone propiedad total del hardware, liquidez rápida y actualización tecnológica asegurada mediante un fondo de reinversión. Todo esto, con una vida útil estimada de 5 a 7 años y retornos anuales que superan las inversiones tradicionales.
En un contexto donde los recursos son finitos, la descentralización puede ser una vía para descongestionar los cuellos de botella del modelo tradicional, descentralizar el riesgo y distribuir oportunidades.
En última instancia, el futuro de la IA no es solo una carrera por chips o datos, sino por energía. Y como todo bien escaso, su distribución y gestión definirán quién accede a los beneficios de esta revolución tecnológica y quién queda afuera.
Mientras Stargate propone un modelo de concentración, eficiencia extrema y liderazgo geopolítico, DominionAI plantea una visión más abierta, participativa y flexible. Ambos son necesarios. Ambos son parte del nuevo ecosistema que se está gestando.
Porque si el siglo XX fue el de la electrificación de la vida, el XXI será el de su digitalización inteligente. Y en esa transición, la energía será el nuevo oro.