{"id":76045,"date":"2026-09-22T11:43:15","date_gmt":"2026-09-22T16:43:15","guid":{"rendered":"https:\/\/colombiainteligente.org\/?p=76045"},"modified":"2026-09-22T11:48:29","modified_gmt":"2026-09-22T16:48:29","slug":"anticipating-uncertainty-in-data-centres-electricity-demand","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/colombiainteligente.org\/es_co\/tendencias\/anticipating-uncertainty-in-data-centres-electricity-demand\/","title":{"rendered":"Anticipating Uncertainty in Data Centres Electricity Demand\u00a0"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"76045\" class=\"elementor elementor-76045\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-87c6aa2 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"87c6aa2\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-558bb819\" data-id=\"558bb819\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3067325c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3067325c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.14.0 - 26-06-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><span lang=\"es-MX\">El crecimiento de la econom\u00eda digital y de la inteligencia artificial en el sudeste asi\u00e1tico est\u00e1 generando una nueva fuente de demanda el\u00e9ctrica que resulta particularmente dif\u00edcil de anticipar con los m\u00e9todos de planeaci\u00f3n tradicionales. Corredores como Singapur-Johor-Kuala Lumpur ya concentran la mayor densidad de centros de datos operativos de la regi\u00f3n, mientras Yakarta, Bangkok, Manila y Ciudad Ho Chi Minh emergen como polos de crecimiento secundarios, atra\u00eddos por la disponibilidad de infraestructura de fibra \u00f3ptica, cables submarinos y redes el\u00e9ctricas de alta tensi\u00f3n. Sin embargo, la capacidad declarada de estas instalaciones no siempre se traduce directamente en consumo real, y esa brecha se vuelve m\u00e1s relevante a medida que los centros orientados a<\/span><span lang=\"en-US\">\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">IA<\/span><span lang=\"en-US\">\u00a0<\/span><span lang=\"es-MX\">despliegan configuraciones de hardware sustancialmente m\u00e1s intensivas en energ\u00eda.<\/span><\/p><p lang=\"es-MX\">\u00a0<\/p><p lang=\"es-MX\">La diferencia entre un centro de datos convencional y uno orientado a inteligencia artificial no es solo de escala sino de naturaleza: mientras el primero opera con cargas relativamente estables y predecibles propias del alojamiento web y los servicios en la nube, el segundo sostiene cargas de alta intensidad durante el entrenamiento de modelos que caen abruptamente al finalizar cada trabajo, generando una volatilidad de demanda mucho mayor. Un servidor con procesadores gr\u00e1ficos de \u00faltima generaci\u00f3n puede consumir hasta 10.000 vatios, frente a un rango de 600 a 1.200 vatios de un servidor convencional, y requiere adem\u00e1s sistemas de enfriamiento l\u00edquido y redes de interconexi\u00f3n de alta velocidad que elevan a\u00fan m\u00e1s la carga total de la instalaci\u00f3n, incluso ocupando el mismo espacio f\u00edsico que una instalaci\u00f3n tradicional.<\/p><p lang=\"es-MX\">\u00a0<\/p><p><span lang=\"es-MX\">Para capturar esta incertidumbre, se desarrolla una metodolog\u00eda de sensibilidad que combina tres palancas de demanda -densidad de potencia del hardware, penetraci\u00f3n y utilizaci\u00f3n de chips de inteligencia artificial, y eficiencia energ\u00e9tica de las instalaciones- en una matriz de 25 escenarios que va desde un caso base hasta combinaciones de tres variables en sus valores extremos. Los resultados muestran que Malasia enfrenta la concentraci\u00f3n de demanda m\u00e1s aguda de la regi\u00f3n, con una participaci\u00f3n de centros de datos en el consumo el\u00e9ctrico nacional que pasar\u00eda de 18% en 2025 a 34% en 2030 bajo el escenario base, mientras Singapur (13%), Tailandia (9%) e Indonesia (7%) tambi\u00e9n registrar\u00edan participaciones significativas hacia el final de la d\u00e9cada. El an\u00e1lisis de sensibilidad por tipo de instalaci\u00f3n revela que los centros<\/span><span lang=\"en-US\">\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">hyperscale<\/span><span lang=\"en-US\">\u00a0<\/span><span lang=\"es-MX\">son los m\u00e1s sensibles a las tres palancas combinadas, mientras los de tipo<\/span><span lang=\"en-US\">\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">enterprise<\/span><span lang=\"en-US\">\u00a0<\/span><span lang=\"es-MX\">resultan particularmente vulnerables a la eficiencia energ\u00e9tica de sus operaciones. <\/span><\/p><p lang=\"es-MX\">\u00a0<\/p><p><span lang=\"es-MX\">M\u00e1s all\u00e1 del volumen agregado de consumo, el documento pone atenci\u00f3n especial en los riesgos operativos que introducen estas cargas para los operadores de sistema: las rampas de subida y bajada de un centro de datos orientado a<\/span><span lang=\"en-US\">\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">IA<\/span><span lang=\"es-MX\">pueden alcanzar cientos de megavatios en cuesti\u00f3n de segundos, muy por encima de la velocidad de respuesta de los generadores convencionales, lo que exige reservas de regulaci\u00f3n de frecuencia y capacidad de balance mucho m\u00e1s \u00e1giles de lo habitual. Frente a este panorama, se examinan pr\u00e1cticas regulatorias ya implementadas en distintas jurisdicciones: Singapur condiciona el acceso a nueva capacidad al cumplimiento de est\u00e1ndares de eficiencia energ\u00e9tica certificados; Alemania impone por ley l\u00edmites m\u00e1ximos de<\/span><span lang=\"en-US\">\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">Power Usage Effectiveness<\/span><span lang=\"en-US\">\u00a0<\/span><span lang=\"es-MX\">que se endurecen progresivamente hasta 2030; e Irlanda exige evaluaciones de red espec\u00edficas por ubicaci\u00f3n antes de aprobar nuevas conexiones de gran tama\u00f1o. <\/span><\/p><p lang=\"es-MX\">\u00a0<\/p><p><span lang=\"es-MX\">A partir de esta evidencia, se plantean cuatro recomendaciones de pol\u00edtica para los pa\u00edses miembros de la ASEAN: priorizar medidas de eficiencia energ\u00e9tica como punto de entrada pr\u00e1ctico y medible, establecer marcos de reporte estandarizados sobre capacidad instalada y cronogramas de conexi\u00f3n, integrar la planeaci\u00f3n de centros de datos con la planeaci\u00f3n energ\u00e9tica, h\u00eddrica y de uso del suelo, e impulsar la cooperaci\u00f3n regional para evitar que el crecimiento de esta industria comprometa la seguridad energ\u00e9tica o la asequibilidad del servicio en ning\u00fan pa\u00eds miembro. Para reguladores y operadores de sistemas el\u00e9ctricos en econom\u00edas con crecimiento acelerado de infraestructura digital, este documento ofrece un marco metodol\u00f3gico replicable para dimensionar la incertidumbre de la demanda futura y anticipar los requerimientos de flexibilidad de red que esta nueva categor\u00eda de consumidores impone al sistema el\u00e9ctrico.<\/span><span lang=\"en-US\">\u00a0 <\/span><\/p><p align=\"justify\"><span style=\"color: #800000;\"><b>Para leer m\u00e1s ingrese a:<\/b><\/span><\/p><p><a href=\"https:\/\/aseanenergy.org\/publications\/anticipating-uncertainty-in-data-centres-electricity-demand\">https:\/\/aseanenergy.org\/publications\/anticipating-uncertainty-in-data-centres-electricity-demand<\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/storage.googleapis.com\/aceweb-bucket-261225\/pdf\/publication\/Anticipating%20Uncertainty%20in%20Data%20Centres%20Electricity%20Demand_Insights%202_XGKjmM3Nxmz3Iq4iQWMt2HGbk6FeMfiuWGKMKgoV.pdf\">https:\/\/storage.googleapis.com\/aceweb-bucket-261225\/pdf\/publication\/Anticipating%20Uncertainty%20in%20Data%20Centres%20Electricity%20Demand_Insights%202_XGKjmM3Nxmz3Iq4iQWMt2HGbk6FeMfiuWGKMKgoV.pdf<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div style=\"text-align:center\" class=\"yasr-auto-insert-visitor\"><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Bajo el escenario base, la electricidad consumida por centros de datos podr\u00eda llegar a representar 34% del consumo el\u00e9ctrico nacional de Malasia hacia 2030, y en escenarios de alta demanda ese porcentaje se acercar\u00eda a la mitad del total. Con una metodolog\u00eda de sensibilidad de 25 escenarios que combina tres variables (densidad de potencia del hardware, penetraci\u00f3n y utilizaci\u00f3n de chips de inteligencia artificial, y eficiencia energ\u00e9tica de las instalaciones, medida como Power Usage Effectiveness), el an\u00e1lisis muestra que un centro de datos orientado a IA puede consumir entre cinco y diez veces m\u00e1s electricidad que uno convencional en el mismo espacio f\u00edsico. M\u00e1s all\u00e1 del crecimiento agregado de la demanda, el documento advierte sobre los riesgos operativos que introducen estas cargas: se documenta un caso norteamericano donde un centro de datos pas\u00f3 de 450 MW a 40 MW en apenas 36 segundos, una velocidad de rampa muy superior a la que pueden seguir los generadores convencionales. Con base en experiencias regulatorias de Singapur, Malasia, la Uni\u00f3n Europea, Alemania e Irlanda, se plantean cuatro l\u00edneas de pol\u00edtica p\u00fablica para que los pa\u00edses de la regi\u00f3n conviertan esta incertidumbre en capacidad de anticipaci\u00f3n: eficiencia energ\u00e9tica exigible, reportes estandarizados, planeaci\u00f3n intersectorial y cooperaci\u00f3n regional. <\/p>","protected":false},"author":23,"featured_media":76046,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"yasr_overall_rating":0,"yasr_post_is_review":"","yasr_auto_insert_disabled":"","yasr_review_type":"","footnotes":""},"categories":[54,53],"tags":[],"class_list":["post-76045","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-energia-que-transforma","category-tendencias"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.2 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Anticipating Uncertainty in Data Centres Electricity Demand\u00a0 - Colombia Inteligente<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/colombiainteligente.org\/es_co\/tendencias\/anticipating-uncertainty-in-data-centres-electricity-demand\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Anticipating Uncertainty in Data Centres Electricity Demand\u00a0 - Colombia Inteligente\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Bajo el escenario base, la electricidad consumida por centros de datos podr\u00eda llegar a representar 34% del consumo el\u00e9ctrico nacional de Malasia hacia 2030, y en escenarios de alta demanda ese porcentaje se acercar\u00eda a la mitad del total. 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