La eficiencia energética en redes móviles se posiciona como un eje estructural dentro de la transformación del sector telecomunicaciones, impulsada por la combinación de presión sobre costos operativos y compromisos de reducción de emisiones. La iniciativa de benchmarking desarrollada por GSMA Intelligence permite cuantificar el consumo energético y establecer comparaciones entre operadores y empresas de infraestructura a partir de datos reales, lo que facilita una lectura más precisa del desempeño energético en distintos contextos geográficos y operativos. El análisis se basa en información de 118 redes distribuidas en 76 países, representando aproximadamente el 20% de las conexiones globales, lo que proporciona una base empírica relevante para identificar tendencias sectoriales. Uno de los hallazgos más relevantes es la distribución del consumo energético dentro de las redes. El 87% de la energía se concentra en la red de acceso radioeléctrico, debido a su función de cobertura territorial y procesamiento de señales, mientras que el núcleo de red y los centros de datos representan el 11% y las operaciones el 2%. Esta concentración posiciona al Radio Access Network (RAN) como el principal foco de intervención para mejorar la eficiencia energética.

Desde la perspectiva de eficiencia, el indicador principal utilizado corresponde a la energía consumida por unidad de tráfico, expresada en kWh por GB. El valor promedio observado es de 0,08 kWh por GB en el Radio Access Network (RAN) y 0,09 kWh considerando la red completa, lo que representa una mejora respecto a mediciones anteriores. Adicionalmente, se incorporan métricas complementarias como consumo por conexión (17 kWh anuales), consumo por sitio (alrededor de 23.474 kWh anuales) e intensidad energética asociada a ingresos (303 MWh por millón de euros), lo que permite una evaluación multidimensional del desempeño energético. En cuanto a fuentes de energía, se identifica una alta dependencia de la red eléctrica convencional, que representa el 69% del consumo total, mientras que las energías renovables alcanzan el 27% y el diésel el 4%. Esta distribución refleja diferencias regionales significativas, donde el uso de combustibles fósiles se concentra en regiones con menor acceso a redes eléctricas confiables. En contraste, operadores europeos muestran avances hacia el uso intensivo de energías renovables, incluso alcanzando operaciones completamente alimentadas por electricidad renovable en algunos casos.

El análisis de infraestructura pasiva, particularmente en torres, introduce complejidades adicionales. A diferencia de los operadores, no existe una métrica universalmente adoptada para medir eficiencia energética en estos activos. Como respuesta, se propone el uso de site PUE, que relaciona el consumo total del sitio con el consumo de los equipos activos. El valor promedio global de 1,19 indica que por cada unidad de energía utilizada por equipos de telecomunicaciones, se requiere un 19% adicional para sistemas auxiliares como enfriamiento y conversión eléctrica, lo que evidencia oportunidades de optimización en infraestructura pasiva.

El papel de las towercos adquiere relevancia creciente en la eficiencia energética del sistema. Su modelo basado en compartición de infraestructura permite reducir duplicaciones y mejorar la utilización de activos, aunque también introduce desafíos relacionados con control de datos y estandarización de métricas. La adopción de esquemas de multi-tenant, presentes en más del 40% de los sitios, contribuye a mejorar la eficiencia operativa, aunque puede limitar la diferenciación tecnológica entre operadores. En términos de soluciones energéticas, las baterías destacan como el componente más extendido, presentes en el 86% de los sitios, facilitando la gestión de carga y la integración de energías renovables. Aproximadamente el 50% de los sitios utilizan generadores diésel, principalmente como respaldo en regiones con infraestructura eléctrica limitada, mientras que las soluciones renovables, aunque con menor penetración, representan la principal oportunidad para reducir costos y emisiones en el largo plazo.

Asimismo, se identifican limitaciones estructurales relacionadas con la disponibilidad y calidad de datos. La falta de visibilidad y estandarización en la medición energética dificulta la implementación de estrategias avanzadas de optimización, incluyendo el uso de inteligencia artificial para toma de decisiones en tiempo real. Este desafío se intensifica en entornos donde la propiedad de los datos está fragmentada entre operadores y proveedores de infraestructura, lo que limita la capacidad de monitoreo y control sobre el desempeño energético del sistema.

Para leer más ingrese a:

https://www.gsmaintelligence.com/research/going-green-measuring-the-energy-efficiency-of-mobile-networks-and-towers

https://www.gsmaintelligence.com/research/research-file-download?reportId=78352&assetId=78356