2 Investigación Periodística
2.1 La carrera térmica de los Data Centers
Un data center es una fábrica que contiene servidores que almacenan datos, redes y switches, software de gestión y sistemas de seguridad permitiendo que el mundo digital funcione. Su tarea es mover datos constantemente. Para ello necesita consumir electricidad y agua para controlar la temperatura. A partir del año 2021, con un 73,4% de la población en Internet y un 30% de la población — y en aumento — usando herramientas de IA. Las fábricas comenzaron a construirse y planificarse a gran escala en vez de pequeñas y distribuidas. Esto hace que para enfriarse requiera de mayor consumo eléctrico, mayor sistema de refrigeraicón hídrica lo que provoca mayor emisión de CO2 a la atmósfera y vulnere zonas sensibles en recursos naturales.
Para el año 2030 se estima que el consumo de agua llegará a los 9.3 billones (trillion) de litros y el consumo eléctrico superará los 945 TWh
2.1.1 ¿Cómo llegamos a esto?
Bueno. Los Data Centers no son nuevos, la primera instalación fue construida en el año 1945 para albergar el ENAIC en la Universidad de Pennsylvania. Instalaciones adicionales se levantaron en West Point, el Pentágono y la sede de la CIA en los años ’50 en Estados Unidos. Desde esa fecha la carrera comienza a ser térmica. El problema del calor estaba instaurado, se necesitaban enormes ventiladores y conductos de ventilación para enfriar las máquinas. Ver Línea de Tiempo La necesidad de enfriar fue creciendo exponencialmente junto con el crecimiento de los datos y nuestra capacidad de gestionarlos.
En el año 2010, comenzamos a evidenciar el concepto de Big Data, grandes volúmenes de datos, que crecían a causa de tres cosas: abaratamiento de telefonía móvil con paquetes de datos, almacenamientos-cloud - económicos, y el primer furor de las redes sociales que llevaron a que los contenidos -datos- se crearan en la arena pública ahora digital.
Hasta allí internet solo consumía de estas fábricas almacenamiento - lugar virtual-, streaming y redes. Con el aprovechamiento del big data para entrenar datos comenzó la carrera de los modelos de grandes lenguajes -LLM- de inteligencia artificial. Para entrenar necesitamos más datos, más procesamiento, en sí más energía ya que el consumo se da para el razonamiento computacional masivo. El costo: el calor se dispara y la necesidad de ENFRIAR se agudiza.
Luego del 2020, los startups tecnológicas focalizadas en inteligencia artificial comenzaron a germinar: por ejemplo OpenAI —Chat GPT—, Anthropic —Claude—. Y los grandes jugadores hicieron lo mismo: Google —Gemini—, Microsoft —Copilot, apalancado en su alianza con OpenAI, además de sus propios modelos livianos Phi—, Meta —Llama, de código abierto—, Amazon —Titan, a través de Amazon Bedrock, además de su fuerte inversión en Anthropic— y TikTok/ByteDance —Doubao—. La carrera también sumó a xAI —Grok— y a jugadores chinos como Alibaba —Qwen— y DeepSeek, que en poco tiempo se metieron de lleno en la disputa por la infraestructura global de IA.
Sobre algunos requerimientos y el ritmo de crecimiento, algunos comentarios de sus protagonistas son:
- El entrenamiento de GPT-4 consumió entre 40 y 55 veces más energía que el de GPT-3
- Según Anthopic, se necesitará 10 veces más energía en comparación con lo que creían hace apenas un año-2025-
- 1 millón de satélites: Es la escala del proyecto “Colossus” de SpaceX para crear un sistema de distribución unificado en el espacio para 2027-2028
¿Qué se requiere para ser líderes en la industria? Más fábricas. Más Data Centers, más grandes, desarrollados en menos tiempo.
En este informe nos adentraremos a conocer las características de los Data Centers y como según su tamaño podemos estimar consumo e impacto en:
También con un principio de recolección de datos y en elaboración.
Si el problema principal es el enfriamiento, es lógico pensar en una solución orgánica donde emplazar estas fábricas en lugares fríos o la construcción de más Data Centers de escalas pequeñas interconectadas, DC distribuidos o federalizados. Entonces: ¿Existen otras alternativas de ubicación y diseño para los Data Centers? La respuesta es sí. Algunas ya se aplican hoy, generalmente en Data Centers de escala más pequeña: países con climas naturalmente fríos, que reducen el gasto en refrigeración, o emplazamientos subterráneos —cuevas, minas reconvertidas—. También existen alternativas en etapa de proyecto debajo del océano o en análisis en el espacio.
Pero hasta el momento la dirección, según las características de los Data Centers que se están construyendo y están planificados es de centros de gran escala. Aunque en la industria, los costos ambientales y las denuncias y protestas de la población que ya convive con los Data Centers están generando un replanteamiento y una alerta de esta dirección . Ver Tabla de denuncias
Expertos de la Universidad de las Naciones Unidas y Singularity University advierten que el consumo de electricidad, agua y suelo para sostener esta infraestructura digital alcanzará niveles críticos para el año 2030. El impacto no es solo ecológico, la concentración de poder tecnológico en pocas manos y la falta de transparencia -secretismo- en los tratos corporativos plantean serios riesgos para la democracia y la soberanía global Sharron McPherson, Singularity University — entrevista
2.1.2 La huella del usuario
Pero, cuál es nuestra responsabilidad en todo esto. ¿Cuánto nos cuesta energéticamente cada output?
Un consumo consciente es entender que cada consulta a una inteligencia artificial generativa, cada imagen, cada video generado, tiene un costo energético propio, por más invisible que parezca. La escala personal es pensar cuánto gastamos como individuo, qué herramientas utilizamos, cuántas horas y para qué. Multiplicado por la cantidad de gente que hace lo mismo promedialmente en el mundo nos da una estimación. El consumo consciente es decidir acciones según la elección de los actores, procesos y herramientas digitales que se consumen alineado a nuestro pensamiento crítico. Antes que nada se requiere conocer el impacto de una acción para medir nuestro impacto.
¿Quiénes consumen IA? Hoy, 6,12 mil millones de personas —el 73,8% de la población mundial— usan internet. De ese universo, 2,42 mil millones ya adoptaron el uso de IA generativa: cerca del 30% de la población mundial, una cifra que se duplicó en el año 2025. Por otro lado, 2,21 mil millones de personas —1 de cada 4 habitantes del planeta— todavía no están conectadas a internet. La mayoría vive en Asia del Sur y África. Fuentes: Digital 2026 Mid-Year Global Update Report, Digital Around the World. Poner una escala y medir puede resultar complejo pero se puede generar estimaciones solo con el fin de comprender cuánto nos cuesta energéticamente cada output.
Una consulta compleja de texto con IA cuesta en promedio ~14 Wh. multiplicada por los 6,12 mil millones de personas ya conectadas a internet, equivale a seis veces el consumo eléctrico residencial diario de Uruguay (14 GWh/día, UTE-DNE 2025)
Generar una imagen por IA consume 2.9 Wh, lo que equivale a mantener encendida una bombilla LED de 10W por 17 minutos Un video corto de alta complejidad consume tanto como 200,000 clasificaciones de spam.
La responsabilidad en el uso cae con gran peso, ya que, según un informe de la ONU aunque el entrenamiento de la IA es intensiva, la fase de inferencia, es decir el uso diario por miles de millones de usuarios, representa entre el 80% y el 90% del consumo total de energía de la IA
2.1.3 Data Centers en el mundo
En esta investigación D_Empathy Project recopiló 5314 Data Centers verificados de ellos hay 5263 operativos (99%), 24 (0.5%) en construcción y 27 (0.5%)planificados ubicados en 147 países, 7 continentes y llevados a cabo por 2369 operadores únicos.
Pero atención, no significa que sean los únicos Data Centers que existen. De los 5314 DC que aquí analizamos el 99% están registrados en PeeringDB base de datos voluntaria que representa mayoritariamenta al ecosistema de internet occidental. Otros Datas Centers a considerar:
- China cuenta con más de 2.700 instalaciones estimadas y ~60 GW de capacidad pero está prácticamente ausente de registros por razones regulatorias y de arquitectura de red (Our World in Data). - Rusia en tanto tiene una capacidad IT instala de ~1.010 MW con operadores como Rostelecom, Yandex.Cloud y MTS Group. Casi no aparece en PeeringDB porque desde 2022 la industria opera bajo mandato de soberanía digital — las reglas de soberanía digital de julio 2025 obligan a procesar datos de ciudadanos rusos localmente, canalizando cargas de trabajo hacia infraestructura doméstica (DataReportal).
- Si miramos el mercado de Oriente Medio este existe y crece rápido pero los operadores locales (Gulf Data Hub, center3/stc, Khanzna) no participan en PeeringDB. UAE, Arabia Saudita, Sudáfrica e Israel son los principales destinos, con Omán, Bahrein, Qatar, Nigeria, Kenia y Egipto como destinos emergentes (Electro IQ).
- Por su parte Africa, invisible pero en expansión hay infraestructura construida que no aparece en ningún registro internacional porque opera para mercados locales sin interconexión global (World Bank).
- En el Sudeste Asiático, Malasia domina seguida de Singapur, Indonesia, Tailandia, Filipinas y Vietnam. Singapur sí está bien representado en PeeringDB por ser hub global, pero el resto de la región está muy subrepresentado (Our World in Data).
| Región ausente | Capacidad estimada | Razón principal |
|---|---|---|
| China | ~60 GW / 2.700 instalaciones | Ecosistema de red cerrado, sin integración con PeeringDB |
| Rusia | ~1.010 MW | Soberanía digital, sanciones, operadores domésticos |
| Oriente Medio (local) | Creciente, no cuantificado | Operadores regionales sin presencia en registros globales |
| África subsahariana | Subutilizado pero existente | Sin interconexión global, registro inexistente |
| Sudeste Asiático (excl. Singapur) | En expansión rápida | Infraestructura local sin participación en PeeringDB |
2.1.4 Características de los Data Centers del ecosistema internet occidental
Los Data Centers que actualmente estan en construcción y están planificados escalan en tamaño y consumos. Mas grandes y más energía requerida para su funcionamiento con impactos más severos y directos a la región en donde operan y con variaciones entre una y otra según la tecnología de enfriamiento que utilizan y las características del lugar donde se instalan.
2.1.4.1 Tamaño por redes conectadas
De los 5263 DC operativos, el 64% son locales - es decir tienen menos de 5 redes conectadas-, el 24% regional - -20 redes conectadas-, casi 10% Nacional - entre 20 y 99 redes- y solo un 2% internacional. Los internacionales por lo general suelen consumir más de 200 MW categorizados como hyperscale y son los que ahora avanzan más en su construcción.
En cuanto a los operativos, prácticamente no contamos con el dato del tamaño del DC según su capacidad MW, solo se a registrado el consumo de energía del 0,06% que son justamente 3 operativos con cap_mw de hyperscale (Stargate I Abilene 1.200 MW, Vantage Johor Malaysia 300 MW, Scala Campus Tamboré 600 MW).
Ahora los Data Centers que están en planificación o construcción manejan una escala completamente distinta a la de los que ya están operando. En cuanto a cantidad de redes casi la mitad de los Data Centers de 51 registrados informan sus características. Entre ellos 21 son internacionales y 5 nacionales. Y de ellos -según el registro coincide 20 señalan que son hyperscale, mientras que 6 large y 4 medium -< 50 MW-. Ninguno small - < 10 MW -. Características de consumo.
2.1.5 La brecha entre Data Centers operativos y proyectados
El crecimiento de Data Centers internacionales, según la cantidad de redes conectadas, que se dá en los planificados y en construcción deriva en un incremento de consumo eléctico y de agua que ascienda a casi 500 veces en comparación con los Data Centers operativos.
Para tener una referencia, el 50% de estos consumen alrededor de 138,25 MW de electricidad en comparación de la mediana de los Data Centers operativos que consumen 0,28 MW. En tanto en agua, el consumo es igual de extremo: 5.231 millones de litros al año frente a apenas 10,6 millones del datacenter operativo típico.
La razón es simple: la mayoría de los Data Centers operativos hoy son chicos, con poca conectividad de red. Los proyectos anunciados, en cambio, incluyen los megaproyectos de nueva generación — con capacidades que superan por lejos a toda la infraestructura existente.
| consumo_electrico_mw | agua_total_ml_año | |||
|---|---|---|---|---|
| mean | median | mean | median | |
| grupo | ||||
| Operativos | 5.73 | 0.28 | 216,744,393.38 | 10,596,096.00 |
| Planificados y en construcción | 1,193.60 | 138.25 | 45,169,643,520.00 | 5,231,822,400.00 |
2.1.6 ¿Dónde están los Data Centers?
Los Data Centers que se están construyendo y planificados se concentran en América del Norte -16 DC - , Asia Pacífico - 13- y Europa -8 -. Pero se amplían a América del Sur - 7-, Africa -3- , Australia -2- y Oriente Medio -2- Ver Mapa Integral
Los que ya están operativos están concentrado en un 35% en Europa seguido por América del Norte -30%- y Asia Pacífico 17%. En estos América del Sur es el cuarto continente con un 9% de los Data Centers que ya están operativos.
Note
Récord: el mayor proyecto individual en construcción es Meta Hyperion — Richland Parish (Meta Platforms, Estados Unidos), con una capacidad declarada de 5.000 MW. En comparación, el mayor data center operativo es Stargate I — Abilene Campus (Estados Unidos, 1.200 MW).
El centro de datos de Meta en Richland Parish fue anunciado como un proyecto de 10.000 millones de dólares en diciembre de 2024. En julio de 2026, Meta y Louisiana Economic Development describieron el proyecto actual en más de 50.000 millones de dólares, casi 10 millones de pies cuadrados, y 5 GW de capacidad de cómputo o TI planificada.
La brecha es de más de 4 veces la capacidad. La carrera de megaproyectos se disputa en Estados Unidos. Abriéndose al resto del mundo, bajo el crecimiento de denuncias y reclamos presentados por colectivos vecinales de las zonas alrededor de los Data Centers.
| nombre | operador_norm | pais | continente | tamaño_porredes | tamaño_categoria | cap_mw | consumo_electrico_mw | agua_total_ml_año | co2_ton_año | riesgo_hidrico_cuenca | tecnologia_refrigeracion | fuente_dato | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 5260 | Meta Hyperion — Richland Parish (5 GW) | Meta Platforms | Estados Unidos | América del Norte | NaN | hyperscale | 5,000.00 | 5,530.00 | 209,272,896,000.00 | 20,927,290.00 | Medium - High (20-40%) | aire/hibrido (post-2024) | Meta / DCD dic 2025 |
2.1.7 Distribución por país Data Centers planificados y en construcción.
De los Data Centers planificados y en construcción, según la información por capacidad de MW, se ubican en los siguientes países que se señalan en el gráfico teniendo en cuenta que hay Data Centers que no presentan la información con respecto a su capacidad de MW por lo cual se mostrarán en color gris en el país donde se están pensando localizar y los que ya están en construcción.
2.1.8 Información de los Data Centers planificados y en construcción
Al detalle estos son los Data Centers planificados y en construcción que se analizan según el dataset elaborado para tal fin desde D_Empathy_Project-
2.1.9 Línea de tiempo y caracteristicas principales
Antes de mirar los datos del dataset, esta línea de tiempo repasa los hitos históricos del sector — desde el ENIAC (1945) hasta la carrera de infraestructura de IA de los últimos años.
Abrir la línea de tiempo en una pestaña nueva
Si vemos todos los Data Centers a través de los años que se han registrado desde el 2011 vemos que luego del 2021 con el surgimiento de las herramientas de IA generativas las características de los Data Centers en cuanto tamaño es expansiva, lo mismo que a consumo debido a una nueva tarea: entrenamiento de datos.
- 2022 ChatGPT
- Stargate
2.1.10 Capacidad acumulada por continente
¿Qué regiones a través del tiempo acumula mayor consumo electrico MW? Europa seguido por América del Norte, centrado en Estados Unidos, históricamente, pero luego del 2020 se comienza a observar crecimiento en Asia Pacífico, América del Sur. Ver Energia