El barril de petróleo Brent superó este martes los 98 dólares, un nivel que no se veía desde octubre de 2023. Las gasolineras ya actualizan sus precios al alza, los gobiernos europeos preparan nuevas ayudas al transporte y en los países en desarrollo el costo de la electricidad y los combustibles vuelve a encender alarmas sociales. Pero lo que muchos analistas empiezan a preguntarse en voz alta es si esta escalada no responde solo a recortes de la OPEP o a tensiones geopolíticas en Medio Oriente, sino a un fenómeno más silencioso y más nuevo: la imparable demanda de electricidad de la inteligencia artificial.
Según la Agencia Internacional de la Energía (AIE), los centros de datos dedicados a IA podrían consumir entre 85 y 134 teravatios-hora (TWh) adicionales al año para 2027, una cifra comparable al consumo eléctrico anual de países como Suecia o los Países Bajos.
Cuando un clic vale más que un barril
Cada vez que un usuario interactúa con un modelo de lenguaje grande como GPT-4 o Gemini, o cada vez que una empresa entrena un nuevo sistema de visión artificial, se encienden servidores que trabajan durante horas o días. Un solo entrenamiento de un modelo avanzado puede gastar tanta electricidad como la que consume un hogar promedio en varios años. Y aunque la eficiencia mejora, el volumen de uso crece a un ritmo exponencial. Hoy hay más de 8.000 centros de datos operando en el mundo, y se espera que su número se duplique en los próximos cinco años. Eso significa más gas natural quemado para generar electricidad, más carbón en países con redes sucias, y más presión sobre el mercado global de combustibles fósiles.
¿Cómo se conecta la IA con el precio del petróleo?
Aunque la mayoría de los centros de datos funcionan con electricidad de la red, una parte significativa de esa electricidad se genera con gas natural y, en menor medida, con petróleo. Cuando la demanda eléctrica de la IA empuja el consumo total de energía, sube la demanda de gas, que a su vez encarece el crudo en los mercados de futuros. Además, los países productores ven una oportunidad para mantener precios altos, sabiendo que la digitalización global no puede prescindir de energía firme.
El factor geopolítico: entre la OPEP y Silicon Valley
La OPEP y sus aliados, encabezados por Arabia Saudí y Rusia, han mantenido recortes de producción desde 2022 para sostener los precios. Pero lo que antes era una estrategia puramente ofertista, ahora se cruza con un crecimiento de la demanda que nadie anticipó con tanta fuerza. Según datos de Goldman Sachs, el 12% del incremento global de la demanda eléctrica en 2025 provino directamente del sector tecnológico, y dentro de ese porcentaje, la IA representa más de la mitad. Esto ha llevado a que países como Estados Unidos, que hasta hace poco eran exportadores netos de energía, estén viendo cómo su margen de exportación se reduce porque las propias centrales de gas y carbón alimentan los servidores de las grandes tecnológicas.
Consecuencias que ya se sienten en la calle
El encarecimiento del crudo se traslada directamente a la gasolina, el diésel, el gasóleo de calefacción y el plástico. En países como España, el litro de gasolina roza ya los 1,80 euros. En Argentina, el precio del combustible subió un 15% en abril. Y en naciones africanas importadoras de petróleo, como Kenia o Senegal, el costo de generar electricidad con diésel se ha disparado, afectando a hospitales, escuelas y pequeñas industrias. El Fondo Monetario Internacional ya ha advertido que, si el barril se mantiene por encima de los 100 dólares durante varios meses, las economías emergentes podrían enfrentar una nueva crisis de deuda.
¿Hay alternativas para romper el círculo?
La solución no es apagar la inteligencia artificial, sino repensar cómo se alimenta. Grandes empresas como Google, Microsoft y Amazon han prometido centros de datos 100% renovables, pero hoy solo una fracción de su consumo proviene de fuentes limpias contratadas directamente. La energía nuclear, la eólica y la solar tienen límites de intermitencia y almacenamiento. Mientras tanto, los gobiernos empiezan a exigir transparencia: una directiva europea en tramitación obligará a las tecnológicas a reportar el consumo energético de sus modelos de IA. Quizá la clave esté en algoritmos más eficientes y en una regulación que ponga precio real al carbono que genera cada consulta.
Lo cierto es que el debate ha cambiado de tono. Ya no se habla solo de si la IA reemplazará empleos o sesgará decisiones, sino de cuánta energía cuesta realmente pensar por nosotros. Y mientras los precios del petróleo sigan subiendo, esa pregunta se hará cada vez más política.