Los centros de datos de IA están aprendiendo el truco de energía que los mineros de Bitcoin dominaron primero

Cada respuesta que obtienes de un chatbot de IA comienza con electricidad. Las palabras aparecen en tu pantalla, pero el trabajo real ocurre en un edificio distante lleno de chips de computadora. Esos chips consumen energía, mueven datos y producen suficiente calor como para requerir un enfriamiento robusto de los centros de datos de IA.

Cuando multiplicas ese proceso a través de millones de solicitudes, peticiones de imágenes y tareas comerciales, comienzas a entender por qué una respuesta rápida a una pregunta que parece liviana se convierte en una demanda física sobre las plantas de energía y los cables.

Las empresas eléctricas están siendo solicitadas para suministrar esa demanda en bloques enormes y concentrados. Tu campus promedio de un gran centro de datos puede usar tanta electricidad como una pequeña ciudad, y las empresas pueden planificar y construir uno mucho más rápido de lo que la utilidad puede acomodarlo.

La utilidad también tiene que prepararse para las horas en que los clientes usan más electricidad, incluso si parte de esa capacidad queda sin usar durante períodos ordinarios. En resumen, los centros de datos quieren energía antes de que la red pueda proporcionarla.

Una solución es construir nuevas plantas de energía. Pero es una solución muy costosa y que consume mucho tiempo, que puede llevar miles de millones de dólares y años en estar operativa.

Sin embargo, otra solución es mover parte del trabajo computacional a otra hora.

Una respuesta de chatbot generalmente necesita aparecer de inmediato, pero un experimento interno o una cola de procesamiento de video nocturna puede esperar. Un software que pueda distinguir la diferencia podría ralentizar el trabajo que puede esperar cuando la electricidad es escasa, y luego permitir que se recupere cuando haya más energía disponible.

Un pequeño experimento en Texas muestra cómo podría verse ese arreglo.

Luxor Energy, una empresa con raíces en la minería de Bitcoin, se unió a Bentaus, que fabrica software que controla cuánto poder utilizan los chips de computadora. Juntos, controlaron un solo Nvidia B200, un chip de alta potencia diseñado para trabajos de IA.

El chip estaba realizando inferencias, lo que simplemente significa usar un modelo de IA entrenado para producir una respuesta, cuando el software le indicó que consumiera menos electricidad.

Las empresas dicen que el consumo de energía del chip cayó a aproximadamente el 25% de lo normal en medio segundo, y procesó menos solicitudes durante la restricción.

Ethan Vera, director de operaciones de Luxor, dijo a CryptoSlate que ningún trabajo falló y no se perdió ningún trabajo ya en progreso. El chip volvió a su velocidad máxima cuando terminó la restricción.

Luxor y Bentaus dijeron que su demostración pública no causó "ninguna interrupción", pero la frase necesita algo de traducción. Desde la perspectiva del operador, el trabajo sobrevivió y se reanudó a toda velocidad.

Sin embargo, los clientes aún podrían haber esperado más tiempo por una respuesta porque el chip completó menos trabajo durante la restricción. Cualquier plan para hacer que la IA sea flexible dependerá de cuán a menudo ocurra ese retraso, quién lo experimenta y qué se prometió a esos clientes.

El experimento fue un éxito, pero solo involucró un solo chip. Los grandes centros de datos contienen decenas de miles de chips, junto con servidores, sistemas de enfriamiento, dispositivos de almacenamiento y equipos de red.

La prueba hace que una idea más amplia sea más fácil de ver: un centro de datos de IA podría clasificar el trabajo por urgencia y ocasionalmente pedirle a la red menos.

Texas carece de energía para alimentar las computadoras que esperan

El mejor ejemplo de lo que sucede cuando los nuevos centros de datos llegan más rápido que la nueva infraestructura energética es Texas.

El Consejo de Fiabilidad Eléctrica de Texas (ERCOT) opera la red que sirve a la mayor parte del estado. El 22 de julio, el uso de electricidad alcanzó un récord preliminar de 91,089 megavatios, un número que es no oficial hasta que los datos se finalicen.

ERCOT dice que un megavatio puede servir a aproximadamente 250 clientes residenciales durante una hora pico. Por esa comparación aproximada, el récord coincidió con las necesidades de más de 22 millones de clientes residenciales a la vez.

El gobernador Greg Abbott dijo en agosto que ERCOT estaba revisando solicitudes para conectar más de 474 gigavatios de nuevo uso de electricidad, con aproximadamente el 90% proveniente de centros de datos. Un gigavatio equivale a 1,000 megavatios, por lo que en teoría, la cola solicita más de cinco veces la potencia utilizada durante la hora récord de ERCOT.

Abbott ordenó a los reguladores auditar los proyectos antes de permitir que avanzaran.

En una revisión preliminar del 28 de julio, ERCOT encontró que aproximadamente 205 gigavatios tenían suficientes estudios de apoyo para calificar para el primer lote de estudios, menos de la mitad del total de 474 gigavatios. La auditoría de Abbott interrumpió esa revisión.

Los reguladores le dieron más tiempo a ERCOT el 20 de agosto, y la agencia dijo que enviaría decisiones de elegibilidad condicionales para el 31 de agosto. Los desarrolladores pueden presentar propuestas superpuestas, reservar lugares para proyectos que nunca aseguran financiamiento, o pedir a varias ubicaciones que proporcionen energía para un eventual campus.

Texas está llevando a cabo la auditoría en parte porque la lista se ha vuelto demasiado desconectada de la posibilidad física para guiar la planificación de la red por sí sola.

Pero incluso con esa advertencia, 474 gigavatios muestra la prisa por tierras con acceso a grandes cantidades de electricidad. Se proponen muchas más máquinas de las que las líneas están listas para servir.

Una actualización del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley publicada este año estima que los centros de datos podrían consumir el 11.8% de la electricidad de EE. UU. en 2030. Su estimación baja es del 9.5%, y su estimación alta es del 15.3%. La Agencia Internacional de Energía espera que los centros de datos representen aproximadamente la mitad del aumento en el uso de electricidad de EE. UU. hasta el final de la década.

Pero incluso con este tipo de demanda, las líneas de transmisión en economías avanzadas pueden tardar de cuatro a ocho años en completarse. La agencia dice que las esperas por equipos vitales, incluidos transformadores y cables, se han duplicado en los últimos tres años.

Las empresas de IA tienden a hablar en chips, pero los sistemas eléctricos tienen que pensar en ciudades. Un B200 individual puede consumir hasta 1,000 vatios. Nvidia lista un uso máximo de energía de aproximadamente 14.3 kilovatios para un servidor DGX B200 completo con ocho GPU. Un megavatio equivale a 1,000 kilovatios, y las nuevas reglas de Texas para usuarios de electricidad muy grandes comienzan en 75 megavatios.

Bajo la comparación de clientes residenciales de ERCOT, esa cantidad podría servir aproximadamente a 18,750 clientes durante una hora pico. También podría alimentar 75,000 GPU de un kilovatio, al menos antes de agregar procesadores, refrigeración, redes, baterías y pérdidas eléctricas.

Por lo tanto, aprender a controlar y reducir el uso de energía de uno de esos chips es el primero de muchos, muchos pasos hacia entender cómo gestionar el uso de energía en todo un centro de datos.

La complejidad de esa tarea, tanto en demandas de software como de hardware, es la razón por la cual los planificadores de la red tratan a los centros de datos como "cargas firmes", lo que significa que la electricidad debe estar disponible siempre que la soliciten.

Los operadores de centros de datos quieren que las costosas GPU funcionen continuamente porque cada minuto de inactividad retrasa el trabajo por el que los clientes están pagando. Miles de chips trabajando en un solo gran trabajo de IA son interdependientes.

En ciertos momentos, un grupo puede tener que esperar a que otro termine antes de poder continuar. Si ralentizas un grupo seleccionado, el retraso puede repercutir en las máquinas cercanas.

Pero no todo el trabajo computacional en un centro de datos tiene que suceder de inmediato o funcionar a toda velocidad. Algunos trabajos son sensibles al tiempo, mientras que otros pueden retrasarse o ejecutarse más lentamente con pocas consecuencias. Algunos incluso pueden trasladarse a otro centro de datos donde la electricidad esté más disponible.

Cada elección conlleva compensaciones, pero cada una puede reducir la energía que un centro de datos necesita de la red local en un momento dado.

Los mineros de Bitcoin enseñaron a las computadoras cómo rendir

El precedente proviene de la minería de Bitcoin en la red de Texas. Los mineros de Bitcoin compiten para ganar recompensas ejecutando máquinas que realizan cálculos continuamente. Cuando una máquina se apaga, el minero pierde la oportunidad de ganar dinero durante ese período.

Pero cuando vuelve la energía, la máquina puede reanudar casi de inmediato. No hay clientes esperando una respuesta, y ningún trabajo de computación sin terminar tiene que ser preservado.

Texas descubrió que la idea básica se llama respuesta a la demanda: cuando la electricidad escasea y se vuelve cara, los grandes usuarios tienen un motivo para consumir menos.

Los mineros de Bitcoin estaban inusualmente bien adaptados al acuerdo. Podían apagarse cuando los precios mayoristas se disparaban, recibir pagos por reducir el consumo durante emergencias y recortar los cargos de transmisión al no operar durante unas pocas horas críticas de verano.

Una revisión de ERCOT en abril describió a los mineros de criptomonedas como los principales participantes sensibles al precio en uno de sus programas de emergencia. Para un minero, el cálculo es simple: cuando un megavatio se vuelve más valioso que el Bitcoin que las máquinas podrían ganar con él, apaga las máquinas. La carga de minería de Bitcoin se mantiene cerca de la capacidad total cuando la electricidad es barata, luego disminuye una vez que los precios superan un umbral de reducción. Un mayor precio de hash mueve ese umbral hacia arriba. Fuente: Subir Majumder, basado en datos de ERCOT

Luxor proporciona a los mineros de Bitcoin software, servicios energéticos y productos financieros, por lo que se acercó a la IA con un instinto para la computación que puede ser interrumpido. El experimento pregunta si las máquinas que sirven a los clientes pueden heredar parte de la obediencia de la minería a los precios de la electricidad.

Esa pregunta se vuelve más urgente a medida que los mineros convierten sitios ricos en energía en campus de IA. Si la red intercambia una mina de Bitcoin que puede apagarse a demanda por un centro de datos que funciona las 24 horas, puede estar renunciando a un valioso freno de emergencia.

Qué tan flexible puede ser un centro de datos depende en gran medida de lo que están haciendo sus máquinas.

El entrenamiento es el largo y pesado proceso de computación para enseñar un modelo, ajustándolo repetidamente mientras trabaja con enormes cantidades de datos. La inferencia es lo que sucede después, cuando alguien le pide al modelo terminado una respuesta, una imagen, una traducción o una predicción. Los dos crean diferentes oportunidades para reducir el consumo de energía.

Una larga ejecución de entrenamiento a veces puede pausar en un punto de control guardado y reanudar más tarde, aunque detener miles de máquinas de manera sincronizada no es trivial. La inferencia puede consistir en millones de solicitudes más pequeñas, algunas de personas que esperan una respuesta inmediata y otras de trabajos automatizados que pueden esperar en una cola hasta que la electricidad sea más fácil o barata de conseguir.

Google ha estado organizando su computación de esta manera durante años. En 2023, la compañía describió cómo podía retrasar trabajos como el procesamiento de videos de YouTube cuando una red local estaba bajo presión, o enviar ese trabajo a otra región con más energía disponible. La búsqueda, Maps y otros servicios que la gente espera que funcionen de inmediato permanecieron en línea.

Google luego llevó la misma idea a las cargas de trabajo de aprendizaje automático. Para marzo de 2026, dijo que había puesto un gigavatio de respuesta a la demanda de centros de datos bajo contratos de servicios públicos a largo plazo en varias regiones de EE. UU.

Algunos de esos acuerdos también podrían ayudar a nuevos centros de datos a conectarse a la red más pronto.

Los investigadores están mostrando ahora que esto puede funcionar fuera de las simulaciones. En un artículo revisado por pares en Nature Energy, un equipo describió un experimento en una instalación de Oracle en la nube en Phoenix. El software redujo el consumo de energía de un clúster de 256 GPU en un 25% durante tres horas sin empujar trabajos prioritarios fuera de sus niveles de rendimiento prometidos.

La clave fue decidir dónde absorber la desaceleración. El software que determina qué trabajos se ejecutan y cuándo, llamado el programador, protegió el trabajo urgente y extrajo los ahorros de energía de trabajos con plazos más flexibles. La carga de minería de Bitcoin disminuye a medida que aumenta la probabilidad de un intervalo de 4CP. La respuesta se debilita cuando los ingresos por minería son más altos. Fuente: Subir Majumder, basado en datos de ERCOT.

Emerald AI, la empresa que lideró ese trabajo, anunció una ronda de financiamiento de 150 millones de dólares el 25 de agosto que la valoró en más de mil millones de dólares. También dijo que su software estaba operando comercialmente en centros de datos enteros, extrayendo múltiples megavatios.

No están disponibles datos de rendimiento independientes para cada sitio, pero aun así, el financiamiento muestra que la IA flexible ha pasado de los artículos de investigación a un negocio comercial.

Otros investigadores han intentado estimar cuánta electricidad podría prometer de manera confiable una instalación de IA durante una hora difícil.

Un documento de trabajo de la Universidad de Chicago utilizó cuatro años de precios de electricidad y 49,4 millones de solicitudes de inferencia reales para modelar la respuesta. El autor estimó que una instalación centrada en la inferencia podría comprometerse a reducir el 40% de su demanda. Una instalación que ejecuta una mezcla de inferencia y entrenamiento podría comprometerse al 24,6%.

Esos porcentajes cayeron solo ligeramente cuando el modelo se expandió a una flota de 10 gigavatios. Los principales límites provinieron de los contratos con los clientes, las restricciones para mover trabajo y la prisa de las máquinas por volver a plena potencia.

Investigadores de la Universidad de Alberta modelaron lo que sucede en la red cuando los trabajos de IA pueden ser retrasados o movidos entre centros de datos. En el escenario más estresado del modelo, esa flexibilidad redujo la cantidad de capacidad de planta de energía necesaria en más del 21%. En otro escenario, donde la red local estaba congestionada, redujo el costo total de suministro de electricidad en un 3,5%, aunque el gasto en nueva generación aumentó un 7,1%.

La mayor parte del beneficio de retrasar trabajos apareció dentro de las primeras tres horas, por lo que esperar más tiempo no ayudó mucho más. Aunque nada de esto eliminó la necesidad de construir nuevas plantas de energía y líneas de transmisión, mostró que la red podría satisfacer más demanda de IA con menos infraestructura y a un costo total más bajo.

Cuatro momentos ocultos pueden fijar el precio de un año entero

El dinero detrás del experimento de Luxor proviene de una característica inusual del mercado eléctrico de Texas. Los grandes clientes ayudan a pagar la red de transmisión de alta tensión, y parte de esa factura puede depender de cuánta energía usen durante solo cuatro ventanas de 15 minutos durante todo el año.

Esas ventanas son los momentos de mayor demanda en todo el sistema en junio, julio, agosto y septiembre, conocidos como los Cuatro Picos Coincidentes, o 4CPs.

El problema es que nadie sabe exactamente cuándo ocurre un 4CP hasta que el mes ha terminado. Así que los grandes usuarios de energía contratan pronosticadores para observar la red, el clima y la demanda de electricidad y predecir cuándo es probable que ocurra un pico.

Si las probabilidades parecen lo suficientemente altas, reducen su uso de energía durante esa ventana de 15 minutos. Si aciertan con suficiente frecuencia, los ahorros en los cargos de transmisión pueden ser sustanciales. Eso ha convertido el 4CP en un juego recurrente de predicción y cortes de energía para fábricas, minas de Bitcoin, baterías y ahora, potencialmente, centros de datos de IA.

Ese posible beneficio hace que muchas falsas alarmas valgan la pena tolerar. Los últimos números de PUCT 2026 sitúan los costos de transmisión de ERCOT en alrededor de 6 mil millones de dólares, distribuidos en una demanda promedio de 4CP de 80,859.8 megavatios.

Eso equivale a aproximadamente 74.89 dólares por kilovatio por año. A ese ritmo, 100 megavatios de demanda durante las cuatro ventanas pico representan alrededor de 7.49 millones de dólares en costos de transmisión anuales.

Mientras que el proyecto de ley real variará según el territorio de la utilidad y el contrato, el incentivo financiero aquí es bastante claro. Un gran centro de datos puede tener millones de dólares en juego por solo una hora de uso de electricidad dispersa a lo largo de todo un verano. Cortar la energía durante unas horas adicionales para capturar esa hora puede ser un intercambio muy beneficioso. La carga de minería de Bitcoin disminuye a medida que aumenta la probabilidad de un intervalo de 4CP. La respuesta se debilita cuando los ingresos por minería son más altos. Fuente: Subir Majumder, basado en datos de ERCOT.

Luxor decidió limitar la GPU en sí, utilizando datos en tiempo real de la red para decidir cuándo actuar. Vera dijo que la empresa observaba señales de que podría formarse una ventana de 4CP, y luego enviaba su propio comando al chip. ERCOT nunca le dijo a la GPU que disminuyera la velocidad, y no se involucró ningún programa de emergencia de la red.

Esto fue esencialmente una apuesta privada sobre cuándo alcanzaría su punto máximo la demanda de electricidad, con el objetivo de reducir la factura de transmisión del sitio. ERCOT clasifica este tipo de autocontrol de 4CP por separado de los programas de respuesta a la demanda que opera.

Eso también pone en perspectiva el tiempo de respuesta de medio segundo. Una ventana de 4CP dura 15 minutos, por lo que si la GPU alcanza su nivel de potencia más bajo en medio segundo o varios segundos, casi no hace diferencia en los ahorros de transmisión.

El programa de emergencia de ERCOT generalmente otorga a los clientes participantes 10 o 30 minutos para entregar la reducción de energía que prometieron. Algunos otros servicios de la red se mueven más rápido, exigiendo a los clientes que comiencen a cortar la energía de inmediato y alcancen la reducción total en 10 minutos.

Si el hardware de IA eventualmente participa en esos mercados, el control en menos de un segundo podría volverse más útil. Para Luxor, cada segundo adicional que una GPU pasa limitada es un segundo que podría haber pasado ganando dinero mediante cálculos.

Bentaus ya había probado la misma idea básica a mayor escala. En febrero, CPower, Bentaus y Supermicro describieron una demostración en California utilizando un grupo de servidores equipados con GPUs B200.

Las empresas dijeron que el grupo respondió a una señal vinculada al mercado mayorista de electricidad del estado en menos de 20 milisegundos y redujo su uso de energía hasta en un 75%, mientras aún cumplía con sus niveles de rendimiento prometidos.

El experimento en Texas es más pequeño y mucho más específico: una GPU respondiendo a un incentivo de facturación de transmisión específico. Pero añade otra prueba del mundo real a una idea que ya ha pasado de chips individuales a grupos de servidores y programas de utilidades.

Quedan importantes lagunas en lo que sabemos sobre la prueba de Texas. Las empresas no han revelado qué modelo de IA estaba funcionando ni cuánto tiempo permaneció la GPU en potencia reducida. No han dicho cuánta electricidad estaba utilizando antes, cuánto disminuyó su rendimiento de cálculo o cuánto tiempo más tardaron las solicitudes en completarse.

El representante de Luxor en el mercado eléctrico de Texas verificó la reducción de energía, pero no se ha publicado ningún análisis independiente de la prueba.

La prueba mostró que una B200 ejecutando una carga de trabajo de inferencia podría sufrir una fuerte reducción de energía sin perder el trabajo ya en progreso. No está claro qué efecto tuvo eso en los tiempos de espera de los usuarios, si otras cargas de trabajo de inferencia o entrenamiento responderían de la misma manera, o cuánto ahorro de electricidad podría lograr la técnica en todo un centro de datos.

Una GPU es solo una parte de la factura de energía de un edificio. Los sistemas de refrigeración, equipos de red, almacenamiento, bombas y conversión de energía también consumen electricidad. Por lo tanto, reducir la potencia de un chip en un 75% no significa que el centro de datos extraiga un 75% menos de energía de la red.

La reducción medida en el medidor del edificio podría ser considerablemente menor.

Luxor ya se está preparando para su próxima prueba, esta vez con un grupo de GPUs Nvidia H100 en Texas. Vera dijo que escalar significa construir software que pueda determinar qué trabajos pueden ralentizarse de forma segura y luego coordinar las máquinas que trabajan en ellos. También debe respetar el rendimiento que se prometió a los clientes.

Cada salto en la escala, desde una GPU a un servidor, un rack y, finalmente, un centro de datos entero, añade otra capa de complejidad. Más equipos consumen energía, más máquinas tienen que moverse juntas y más cargas de trabajo de los clientes pueden o no tolerar una desaceleración.

Texas está comenzando a requerir parte de esa flexibilidad. El Proyecto de Ley del Senado 6, aprobado en 2025, exige que ciertos grandes usuarios de energía que se conecten a partir de 2026 reduzcan el consumo durante emergencias severas de la red. También solicita un programa que pague a los sitios que utilicen al menos 75 megavatios para reducir la demanda cuando se espera problemas.

Al mismo tiempo, el estado también está repensando el 4CP. Sus cuatro picos de verano pueden perder las horas de la tarde y de invierno cuando la red está bajo más estrés. Los reguladores han propuesto reemplazarlo con el 12CP, que basaría los cargos de transmisión en un pico de 30 minutos cada mes.

ERCOT llegó a una conclusión similar en una revisión de abril: Texas tiene mucha respuesta a la demanda, pero no siempre se presenta cuando la red más lo necesita. El 4CP impulsa la mayoría de esos cortes de energía, pero sus picos de verano pueden perder las horas cuando la demanda es alta y la producción de energía eólica y solar es baja.

ERCOT dijo que esa discrepancia es un problema. Las nuevas plantas de energía y líneas de transmisión tardan años, pero la demanda flexible se puede añadir en meses. El desafío ahora es asegurarse de que esa flexibilidad se presente en el momento adecuado.

La parte más difícil es demostrar que un centro de datos puede reducir la energía de manera confiable. Si la red cuenta con que 50 megavatios desaparezcan, necesita saber cuánto habría utilizado el sitio de otra manera, y luego verificar la reducción con datos de medidor.

También necesita saber cuánto tiempo puede durar el corte y qué sucede cuando las GPUs vuelven a funcionar. Si se traen miles de ellas de vuelta a la vez, el centro de datos podría crear un nuevo pico de energía.

Eso convierte los contratos con los clientes en una parte esencial pero pasada por alto de la ecuación. Un centro de datos podría mantener el trabajo interactivo y sensible a la seguridad funcionando normalmente mientras coloca trabajos como experimentos internos, indexación o procesamiento nocturno en un nivel flexible.

Los clientes podrían pagar menos por esa flexibilidad, mientras que la red paga al centro de datos para entregar un corte de energía predecible y medible cuando sea necesario.

Eso haría que un hecho sobre la IA fuera imposible de ignorar: no todos los cálculos son igualmente urgentes. La industria ya clasifica el trabajo por precio, velocidad y costo de computación, por lo que la electricidad podría convertirse en otra variable en ese cálculo.

Cuando la red se ajusta, una imagen podría tardar más en renderizarse o una ejecución de entrenamiento podría retrasarse hasta mañana, mientras que otros servicios siguen avanzando. En lugar de tratar cada ciclo de GPU como igualmente importante, los centros de datos podrían comenzar a distinguir entre lo que necesita suceder ahora y lo que puede esperar.

El corte de energía de medio segundo de Luxor fue la parte fácil. Hacer esto a través de miles de GPUs, sin romper promesas a los clientes y mientras se entrega megavatios que la red realmente puede contar, será mucho más difícil.

Pero ahí es donde la idea se vuelve interesante, porque la IA tiene un problema de energía y la red tiene un problema de flexibilidad, y los centros de datos están justo en el medio. Están llenos de máquinas que realizan trabajos que a veces pueden moverse por segundos, minutos u horas sin que nadie se dé cuenta.

Si los operadores pueden convertir esa flexibilidad en ahorros de energía confiables, el enorme apetito de la IA por la electricidad podría convertirse en algo con lo que la red realmente pueda trabajar. Eso podría hacer que la próxima fase de la expansión de la IA sea tanto sobre usar energía en el momento adecuado como sobre encontrar suficiente en primer lugar.

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