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El próximo límite de la inteligencia artificial quizás no sea la arquitectura del modelo ni el rendimiento de los semiconductores, sino la i...
El próximo límite de la inteligencia artificial podría no ser la arquitectura del modelo ni el rendimiento de los semiconductores. Podría ser la infraestructura física necesaria para mantener millones de aceleradores alimentados, refrigerados, conectados y operando las 24 horas del día.
Varios eventos en 2026 hicieron que esa limitación fuera inusualmente visible.
Una ola de calor importante interrumpió el acceso al superordenador Dawn de la Universidad de Cambridge después de problemas en la instalación que lo albergaba. En Estados Unidos, PJM—el mercado eléctrico regional más grande del país—enfrentó una demanda récord, fuertes picos en los costos de balance y precios de capacidad que se habían multiplicado por más de diez en dos años. Fabricantes en la misma región reportaron que las tarifas eléctricas se disparaban a medida que se expandía la demanda de los centros de datos.
Al mismo tiempo, QTS abandonó su parte del largamente disputado proyecto Digital Gateway en Virginia. El campus había sido descrito como uno de los desarrollos de centros de datos más grandes jamás propuestos, sin embargo, años de desafíos legales, oposición comunitaria, disputas sobre el uso del suelo y preocupaciones ambientales impidieron que avanzara.
Estos casos apuntan a la misma conclusión: la infraestructura de IA ya no es una simple cuestión de comprar GPU y encontrar espacio en almacenes. Electricidad, transmisión, refrigeración, agua, terreno, permisos y aceptación social se están convirtiendo en parte del ecosistema de la IA.
Tres estrategias principales ilustran ahora cómo las empresas están intentando resolver ese problema:
Este artículo examina estos enfoques a través de la solicitud de centros de datos orbitales de SpaceX, el proyecto de SoftBank y SB Energy en Ohio, y la iniciativa Misión Gobi de Envision Energy.
Los sistemas de IA consumen electricidad en múltiples niveles.
Los aceleradores necesitan energía para la computación. Los equipos de red mueven datos entre máquinas. Las CPU, el almacenamiento, la memoria y los sistemas de refrigeración añaden más demanda. La conversión y distribución de energía introducen pérdidas, mientras que los sistemas de respaldo y redundancia aumentan la cantidad de infraestructura que debe instalarse.
El resultado es una instalación cuyos requisitos energéticos pueden parecerse a los de una ciudad o un complejo industrial.
Las limitaciones físicas también están estrechamente vinculadas:
| Limitación | Por qué |
对AI数据中心至关重要 |
|-|-|
| 发电 | 决定是否有足够电力支持计划的计算负荷 |
| 输电 | 决定电力能否在不过载电网的情况下到达设施所在地 |
| 冷却 | 防止高密度加速器过热 |
| 用水 | 为部分冷却系统和发电过程提供支持 |
| 土地 | 为建筑、变电站、冷却、发电和输电提供空间 |
| 许可审批 | 控制项目从规划到建设的推进速度 |
| 社区接受度 | 影响法律风险、项目时间表和政治支持 |
| 硬件供应 | 限制设施配备设备的速度 |
| 电网稳定性 | 决定园区能否在不加剧区域可靠性问题的情况下运行 |
数据中心即使获得了GPU，如果输电连接延迟，仍然可能失败。即使获得了电力，仍可能面临水资源使用、噪音、土地用途变更或邻近社区等方面的抵制。即使建成了物理园区，如果冷却系统是基于历史平均温度而非更极端天气设计的，仍然可能出现停机。
这就是为什么AI基础设施的争论正从"谁拥有最好的芯片"转向"谁能组织完整的系统"。
2026年6月下旬，剑桥大学的Dawn AI超级计算机在热浪期间因技术问题影响数据中心冷却基础设施而被迫下线。
Dawn支持涉及气候建模、医学研究及其他计算密集型工作的项目。报道称没有研究数据丢失，但中断影响了多个团队的访问权限，并延误了进行中的项目。
这一事件之所以重要，有两个原因。
首先，它表明即使是先进的研究基础设施也可能容易受到超出预期运行范围的环境条件影响。
其次，它展示了一个将变得越来越重要的反馈循环：AI被用于模拟气候变化、优化能源系统和开发新技术，然而计算基础设施本身必须承受气温上升的物理影响。
因此，AI设施的韧性规划需要考虑：
仅按历史平均天气设计的设施，可能不足以应对未来十年的AI部署需求。
PJM Interconnection协调覆盖美国约6700万人口的区域的电力市场。
数据中心需求的快速增加，与发电产能发展缓慢、输电延迟、电厂退役以及新资源接入的漫长排队相冲突。
PJM 2026/2027年度的容量拍卖成交价为每兆瓦-天329.17美元。相比之下，2024/2025交付年度的价格为每兆瓦-天28.92美元，涨幅超过
十倍。
容量支付旨在确保在需求高峰期有足够的发电能力。当预测的需求增长速度超过可用供应时，确保该容量的成本可能会急剧上升。
这种影响并不局限于科技公司。
路透社报道称，位于俄亥俄州、拥有141年历史的Belden Brick公司每月的容量费用从约1600美元上涨至约12000美元。该公司所处的大市场正是超大规模数据中心正在创造大量新电力负荷的地区。
这并不意味着电价的每一次上涨都只能归咎于人工智能。燃料成本、输电拥堵、发电机组退役、市场规则、天气以及整体需求都是影响因素。
然而，非常庞大的数据中心预测现在正在影响公用事业公司、电网运营商、监管机构和工业客户规划未来供应的方式。
传统电力系统是围绕相对可预测的增长而构建的。
人工智能园区可以在压缩的时间线上要求千兆瓦级的新容量。单个项目的规模可能超过一个区域城市的全部负荷。
电网必须解决以下几个问题：
这些问题正成为人工智能政策的核心。
弗吉尼亚州威廉王子县拟议的数字网关项目成为社区抵制数据中心扩张最突出的例子之一。
该开发区域总面积超过2100英亩，计划支持数千万平方英尺的数据中心建设。QTS和Compass Datacenters是参与的主要开发商。
支持者认为，该项目将带来投资、税收和就业机会。反对者则对土地使用程序、历史景观、电力需求、输电线路、噪音、环境影响以及马纳萨斯国家战场公园附近乡村地区的工业化表示担忧。
法院在发现公告程序存在问题后，撤销了重新分区的批准。其他各方终止了上诉，QTS于2026年7月撤回了其剩余的法律挑战。
该项目的失败揭示了一条基本的基础设施规则：
技术可行性不等于项目可行性。
一个数据中心可能具备可融资性、可建设性和商业吸引力，但如果周边社区、法律程序和自然景观不支持，它仍然会失败。
对于人工智能开发者来说，选址现在需要的不仅仅是光纤和电力的接入。它需要早期着手处理：
最便宜的
en una hoja de cálculo puede volverse extremadamente costoso tras años de litigio.
En enero de 2026, SpaceX presentó una solicitud ante la Comisión Federal de Comunicaciones de Estados Unidos para un nuevo sistema de satélites no geoestacionarios de hasta un millón de unidades.
La solicitud describía...
La red propuesta se denomina sistema de Centro de Datos Orbital de SpaceX.
Según el aviso público de la FCC, los satélites operarían en capas orbitales entre aproximadamente 500 y 2,000 kilómetros. Utilizarían enlaces ópticos inter-satélite de alto ancho de banda y se conectarían con partes de la red Starlink.
La idea subyacente es fácil de entender.
El espacio tiene acceso a abundante energía solar. Los sistemas orbitales evitan la competencia por terreno terrestre y pueden reducir la dependencia de las redes eléctricas locales. El calor puede disiparse mediante radiación, en lugar de torres de enfriamiento convencionales.
El enfoque de SpaceX representa una respuesta priorizando la ingeniería: si la energía, el terreno y los permisos son difíciles en la Tierra, traslade la infraestructura fuera del sistema terrestre.
Una arquitectura de centro de datos orbital podría ofrecer:
Las cargas de trabajo nativas del espacio podrían ser el punto de partida más práctico.
Por ejemplo, los satélites podrían procesar imágenes de observación terrestre, datos meteorológicos, información de navegación o tráfico de comunicaciones antes de enviar un resultado más pequeño al suelo. Esto reduce la cantidad de datos que deben transmitirse.
Trasladar la computación a la órbita no elimina las limitaciones de infraestructura. Las transforma.
Un centro de datos orbital debe resolver:
El calor sigue siendo un desafío importante.
En la Tierra, los centros de datos pueden transferir calor al aire o al agua. En el espacio, no hay fluido circundante para llevar el calor. El sistema debe usar radiadores, y esos radiadores pueden volverse muy grandes en relación con la cantidad de potencia de cómputo desplegada.
Un análisis técnico de 2026 sobre la economía de los centros de datos orbitales concluyó que las cargas de trabajo terrestres de propósito general requerirían costos combinados de lanzamiento y nave espacial extremadamente bajos, alta utilización, larga vida operativa y requisitos de comunicación favorables para competir con la infraestructura terrestre.
Esto sugiere que la computación orbital de IA puede desarrollarse gradualmente, en lugar de reemplazar rápidamente los centros de datos terrestres.
La FCC aceptó la solicitud de SpaceX para su archivo e invitó a comentarios públicos. Ese es un paso regulatorio temprano, no un permiso para desplegar un millón de satélites de inmediato.
Quedan grandes preguntas sobre el espectro, la órbita
seguridad, efectos ambientales, astronomía, desechos y el impacto acumulativo de lanzar y reemplazar una constelación tan grande.
La estrategia orbital es ambiciosa, pero su cronograma comercial depende de avances en la fabricación de naves espaciales, frecuencia de lanzamientos, diseño térmico, redes y regulación.
SoftBank y SB Energy están siguiendo un enfoque muy diferente en Ohio.
El Departamento de Energía de EE. UU. anunció planes para un campus tecnológico en la antigua Planta de Difusión Gaseosa de Portsmouth en el condado de Pike. Se espera que el proyecto respalde aproximadamente 10 gigavatios de desarrollo de centros de datos.
El plan energético asociado incluye hasta 10 gigavatios de nueva generación, y se prevé que al menos 9,2 gigavatios provengan de gas natural.
SB Energy y AEP Ohio también planean invertir en infraestructura de transmisión importante. El Departamento de Energía dijo que el proyecto pagaría las mejoras necesarias en la entrega de electricidad y utilizaría una estructura de tarifas dedicada para evitar que los clientes comunes absorban esos costos.
Este enfoque se basa en la velocidad y la escala.
En lugar de esperar a que la red existente genere suficiente capacidad adicional, el proyecto construiría un gran suministro de generación específicamente junto al campus de computación planificado.
Las plantas de energía de gas natural pueden proporcionar electricidad despachable.
A diferencia de la generación eólica y solar, pueden operar cuando sea necesario, no solo cuando las condiciones climáticas sean favorables. Esto las hace más fáciles de combinar con centros de datos que esperan un servicio continuo.
El modelo de Ohio ofrece varias ventajas prácticas:
Para una empresa centrada en implementar computación rápidamente, esto puede parecer más realista que esperar una lenta expansión de la red regional.
La principal debilidad es la intensidad de carbono.
Una cartera de generación de gas natural de 9,2 gigavatios produciría emisiones sustanciales si operara de manera intensiva. También podría requerir tuberías, refrigeración, agua e infraestructura de larga duración que podría seguir funcionando durante décadas.
Por lo tanto, el proyecto crea una tensión entre dos objetivos políticos:
El gas natural puede proporcionar electricidad confiable durante un período de crecimiento rápido de la demanda, pero corre el riesgo de encerrar la capacidad futura de IA en una dependencia de combustibles fósiles.
El resultado ambiental real dependerá de la eficiencia de la planta, la utilización, las fugas de metano, las medidas de gestión de carbono, la interacción con la red y la rapidez con que los recursos bajos en carbono estén disponibles.
Envision Energy anunció Misión Gobi en VivaTech 2026.
La iniciativa apunta a 5 gigavatios de capacidad de centros de datos de IA ecológicos en regiones desérticas y áridas para 2030.
Su principio central es que
compute should follow energy.
En lugar de construir un enorme campus de IA cerca de una ciudad existente y luego pedirle a la red eléctrica que lo abastezca, Mission Gobi propone ubicar los centros de datos donde ya abundan los recursos eólicos, solares, terrestres y de almacenamiento de energía.
Envision describe este enfoque como un Sistema Eléctrico de IA que conecta:
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El diseño trata al centro de datos y al sistema energético como una plataforma coordinada única.
Envision afirma que ya ha implementado este modelo en Chifeng, Mongolia Interior.
El informe oficial de la empresa describe un sistema de energía renovable de 2 gigavatios que utiliza EnOS y un modelo base de energía para coordinar la energía eólica, solar, el almacenamiento, las cargas de trabajo informáticas y la producción de hidrógeno verde.
Envision también dice que está trabajando con Tencent para emparejar dinámicamente las cargas de trabajo de IA con la disponibilidad de energía renovable.
Esto es diferente de un acuerdo convencional de compra de energía renovable.
Un centro de datos tradicional puede consumir electricidad de forma continua y comprar certificados o contratos que representen generación renovable en otro lugar. En un sistema eléctrico nativo de IA, la instalación intenta coordinar flujos de energía en tiempo real, almacenamiento, pronósticos de generación y demanda informática flexible casi en tiempo real.
Envision afirma que el Campus Galaxy más grande en Ulanqab se está desarrollando como un centro de datos de IA a escala de gigavatios conectado directamente a energía renovable.
Los materiales de prensa de la empresa lo describen como una implementación emblemática del modelo Mission Gobi.
La lógica básica de selección de ubicación es sólida:
Sin embargo, cada sitio desértico tiene diferente disponibilidad de agua, opciones de transmisión, condiciones ambientales y distancia de los usuarios. "Construir en el desierto" no es una solución completa por sí sola.
El mayor desafío técnico es la intermitencia.
Los centros de datos están diseñados para operación continua, mientras que la producción eólica y solar cambia en segundos, horas, días y estaciones.
La arquitectura de Mission Gobi combina varias formas de flexibilidad.
Las baterías pueden responder en milisegundos.
Son útiles para:
Las baterías son menos adecuadas para almacenar suficiente energía que cubra períodos muy largos de baja producción renovable a escala de gigavatios.
La energía eólica y solar a menudo se producen en diferentes momentos.
La generación solar es más fuerte durante las horas de luz diurna. Los patrones eólicos pueden ser más fuertes por la noche o durante diferentes estaciones.
Combinar ambos recursos puede reducir—pero no eliminar—la cantidad de almacenamiento necesaria.
El exceso de electricidad renovable se puede utilizar para producir hidrógeno mediante electrólisis.
Luego, el hidrógeno puede almacenarse directamente o convertirse en amoníaco, que es más fácil de transportar y almacenar en algunas aplicaciones. Cuando la producción renovable es baja, estos portadores de energía pueden respaldar la generación de electricidad o procesos
industriales.
Este enfoque ofrece almacenamiento de mayor duración, pero introduce pérdidas por conversión y un costo adicional.
El ciclo completo implica:
Cada paso reduce la eficiencia. Por lo tanto, el sistema debe decidir cuándo el almacenamiento de larga duración proporciona más valor que la generación adicional, la transmisión, las baterías o las cargas de trabajo flexibles.
No todas las tareas informáticas necesitan ejecutarse en el mismo momento.
Algunas cargas de trabajo se pueden desplazar:
Un sistema de gestión energética consciente de la IA puede programar trabajos más flexibles cuando la energía renovable es abundante, mientras reserva capacidad estable para inferencias sensibles a la latencia y servicios críticos.
Esta es una de las ideas más importantes de Mission Gobi.
En lugar de obligar al sistema energético a comportarse como si cada tarea informática fuera inflexible, permite que parte de la demanda informática se adapte a la disponibilidad de energía.
Los tres enfoques resuelven el mismo problema básico de maneras muy diferentes.
| Estrategia | Idea Central | Ventaja Principal | Desafío Principal |
|---|---|---|---|
| Centros de datos orbitales de SpaceX | Trasladar la computación hacia la energía solar casi continua en órbita | Evita algunas limitaciones terrestres de terreno, red eléctrica y agua | Costo de lanzamiento, radiación, disipación de calor, mantenimiento, regulación |
| Campus de SoftBank en Ohio | Construir capacidad de generación dedicada y despachable junto a un campus terrestre masivo | Puede respaldar un despliegue rápido y confiable a escala enorme | Emisiones de combustibles fósiles, agua, gasoductos, dependencia de carbono a largo plazo |
| Envision Mission Gobi | Trasladar la computación hacia desiertos ricos en renovables y coordinar energía, almacenamiento y cargas de trabajo | Infraestructura con menor carbono y menos competencia con redes urbanas | Variabilidad renovable, costo de almacenamiento, agua, transmisión, latencia geográfica |
Ninguna es una respuesta universal.
La computación orbital puede ser atractiva para procesamiento nativo del espacio antes de ser competitiva para cargas de trabajo generales en la nube.
Los campus respaldados por gas pueden escalar más rápido, pero enfrentan presión de carbono y ambiental.
Los campus renovables en el desierto pueden ofrecer una sólida economía a largo plazo, pero requieren control sofisticado, almacenamiento, cargas de trabajo flexibles y conectividad confiable.
El futuro probable es una combinación.
Durante la mayor parte de la era de la nube, los centros de datos a menudo se ubicaban cerca de centros de red, clientes, mano de obra calificada, regímenes fiscales favorables y redes eléctricas confiables.
La IA cambia la
平衡。
训练和许多批量工作负载对物理距离的敏感度低于实时消费者应用。如果模型训练集群拥有电力、光纤和运营支持，它可以远离大城市。
这使得能源丰富的地区更具吸引力。
选址过程可能越来越多地从以下问题开始：
数据中心正在成为电力系统的一部分，而不仅仅是线路终端的客户。
可再生电力并不自动消除水的使用。
水可能被消耗于：
沙漠地区可能提供低湿度和凉爽的夜晚，但也可能水资源稀缺。
因此，一个可信的绿色 AI 项目需要完整的水策略。
这可能包括：
水的效率应与碳强度和电力成本一起评估。
最初的“戈壁使命”概念赋予绿色氢和绿色氨在长期平衡中的重要角色。
这一角色在技术上是可行的，尤其是当系统还服务于氢或氨的工业需求时。
然而，仅用氢来再生电力比直接使用可再生电力或短期电池存储效率更低。
当氢能提供多种价值形式时，它变得更具吸引力：
其经济性取决于电解槽利用率、存储基础设施、转换效率、燃料需求以及过剩可再生电力的成本。
因此，“戈壁使命”应被理解为一个集成的能源与计算系统，而不仅仅是带有氢备用发电机的数据中心。
风力涡轮机、太阳能电池板、电池、数据中心和氢设备已经存在。
“戈壁使命”更具特色的是协调层。
像 EnOS 这样的系统可以结合：
天气预报
电力生产预测
电池荷电状态
氢储存水平
数据中心负载
Horarios de entrenamiento de modelos
Precios de la red eléctrica
Restricciones de la red
Requisitos de mantenimiento
Luego puede decidir cuándo:
Aquí es donde la infraestructura de IA comienza a parecerse a un sistema operativo ciberfísico.
El valor no proviene solo de poseer activos energéticos, sino de coordinarlos mejor de lo que podría hacerlo un conjunto de operadores separados.
Los desarrolladores de centros de datos deberían aprender
Los eventos en torno a Dawn, PJM, Digital Gateway, Ohio, computación orbital y Mission Gobi apuntan hacia un nuevo conjunto de principios de diseño.
Un proyecto no debe asumir que la red producirá gigavatios de electricidad sobrante bajo demanda.
La generación, transmisión, almacenamiento, respaldo y flexibilidad de la demanda deben ser parte del diseño inicial.
Los permisos y el apoyo público no son detalles de relaciones públicas. Son dependencias críticas de ingeniería.
Un sitio legalmente disputado puede retrasar o destruir un proyecto que de otro modo sería viable.
Los sistemas de refrigeración y energía deben probarse frente a olas de calor, sequías, tormentas, incendios y otras condiciones fuera de los promedios históricos.
La capacidad de mover la computación no urgente a través del tiempo o la geografía puede reducir los costos de energía y facilitar el uso de energías renovables.
Un diseño bajo en carbono aún puede crear conflictos de agua o tierra. Un sitio eficiente en agua aún puede depender de electricidad con altas emisiones.
El sistema ambiental completo importa.
Una planta de energía financiada de forma privada puede proteger a los contribuyentes de algunos costos directos, pero las emisiones, los gasoductos, el agua, la contaminación del aire y la confiabilidad regional siguen afectando al público.
Los futuros sistemas de IA pueden combinar:
Diferentes cargas de trabajo tienen diferentes requisitos.
Los clústeres de IA pueden requerir cientos de megavatios o varios gigavatios de electricidad. Cuando los proyectos llegan más rápido de lo que se puede construir la generación y transmisión, pueden aumentar los costos de capacidad, retrasar otras conexiones y crear problemas de confiabilidad.
QTS retiró su impugnación legal restante en julio de 2026, poniendo fin efectivamente a su parte del proyecto propuesto en Virginia. El desarrollo había enfrentado años de litigios y oposición comunitaria, incluidas disputas sobre procedimientos de rezonificación e impacto ambiental.
SpaceX presentó una solicitud ante la FCC para un sistema no geoestacionario de hasta un millón de satélites.
descrito como una red orbital de centros de datos. El concepto utilizaría satélites de energía solar y enlaces ópticos, pero aún se encuentra en una etapa temprana de regulación e ingeniería.
SoftBank, SB Energy y sus socios planean un campus de centros de datos de 10 gigavatios en el antiguo sitio de difusión gaseosa de Portsmouth, en Ohio. El plan asociado incluye hasta 10 gigavatios de nueva generación, de los cuales se espera que al menos 9,2 gigavatios provengan de gas natural.
La Misión Gobi es la iniciativa de Envision Energy para desarrollar 5 gigavatios de capacidad de centros de datos de IA ecológicos en regiones desérticas y áridas para 2030. Combina generación renovable, almacenamiento, infraestructura de red, computación y gestión de energía basada en IA.
El anuncio oficial de Envision utiliza Misión Gobi. "GobiX" es una etiqueta informal utilizada en algunos comentarios para contrastar la infraestructura de IA en el desierto con el enfoque orbital de SpaceX.
Sí, pero el servicio continuo generalmente requiere una cartera que puede incluir energía eólica y solar sobredimensionada, baterías, almacenamiento de larga duración, soporte de red, generación de respaldo y flexibilidad en la carga de trabajo. El diseño exacto depende del sitio y del objetivo de confiabilidad.
Las regiones desérticas y áridas pueden ofrecer grandes extensiones de terreno, abundantes recursos eólicos y solares, menor densidad de población y menor competencia con las redes urbanas. Los desarrolladores aún deben resolver los desafíos de agua, conectividad, medio ambiente, almacenamiento y mantenimiento.
能源部情况说明书：确保俄亥俄州可负担能源获取，同时赋能未来
。官方详情：1000万千瓦数据中心、天然气发电及输电投资。
人工智能基础设施已不仅限于芯片供应问题。发电、输电、冷却、水资源、土地、许可证及公众接受度，正成为制约新算力部署速度的实际瓶颈。
SpaceX、软银和远景能源代表了三种不同的应对方案。SpaceX提议将计算能力转向轨道太阳能。软银则为一个庞大的俄亥俄州园区配套专属天然气发电。而"戈壁使命"计划旨在将计算能力迁移至沙漠可再生能源区域，并通过人工智能电力系统协调能源、储能、氢能和灵活工作负载。
每种方案在解决某一组限制的同时，也引入了新的挑战。轨道系统面临发射和散热难题；天然气配套园区带来碳风险；沙漠可再生能源系统则需要储能、水资源规划、网络连接以及复杂的协调机制。
下一个AI基础设施的赢家，或许不是拥有最多加速器的公司，而是能够将能源、土地、冷却、网络和计算整合为最可靠的完整系统的企业。
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