Las grandes empresas de computación en la nube que apuestan por el gas natural para alimentar centros de datos de inteligencia artificial podrían afrontar un fuerte aumento de los costos energéticos en los próximos años. Según un nuevo informe de la empresa de investigación energética Noreva, los precios del gas natural podrían superar los 10 dólares por millón de unidades térmicas británicas en algunos puntos de entrega de Estados Unidos, frente al rango actual de aproximadamente 2 a 4,50 dólares, mientras que el precio de Henry Hub, en Luisiana, se sitúa ligeramente por debajo de los 3 dólares.
Esta advertencia se basa en la coincidencia de tres factores: el crecimiento de la demanda de gas por parte de los centros de datos, la desaceleración del crecimiento del suministro nacional y el aumento de las exportaciones de gas natural licuado. Peter Gardett, director ejecutivo de Noreva, considera que los mercados energéticos han tendido a asumir que los precios del gas no pueden subir demasiado, pero unos cálculos sencillos podrían conducir a un mercado mucho más estrecho que el de hace unos años.
Grandes apuestas por plantas de generación dedicadas
Después de años de comprar proyectos de energía eólica y solar, empresas como Amazon, Google, Meta y Microsoft han comenzado a asegurarse grandes volúmenes de gas natural para satisfacer las necesidades de los centros de datos vinculados a sus ambiciones en inteligencia artificial.
En marzo, Meta dijo que construiría una enorme planta de generación eléctrica a gas natural, con una capacidad de 7,5 gigavatios, en Luisiana para suministrar energía al centro de datos Hyperion. Días después, Microsoft y Google anunciaron planes para construir dos plantas de gas, con una capacidad de al menos un gigavatio cada una, en Texas. Amazon también planea construir una planta de gas de 7,6 gigavatios en el mismo estado.
Estos planes significan que empresas que históricamente solían evitar grandes gastos de capital están invirtiendo directamente en activos físicos y en mercados energéticos, ámbitos en los que no poseen la misma experiencia que en el software y los servicios en la nube. Gardett dijo que uno de los inversores con los que habló expresó su sorpresa por la magnitud de los riesgos relacionados con los precios del gas que las empresas de centros de datos están dispuestas a asumir, y señaló que están tomando medidas inusuales para un gran consumidor de energía.
¿Cómo podrían trasladarse los precios del gas al costo de la inteligencia artificial?
El combustible representa aproximadamente la mitad del costo de la electricidad producida por una gran planta. Por ello, duplicar los precios del gas o hacer que se tripliquen podría encarecer considerablemente la operación de los centros de datos de inteligencia artificial que generan su propia energía. El efecto podría manifestarse en forma de un aumento del costo de los tokens utilizados en los servicios de inteligencia artificial, o llevar a las empresas a volver a conectarse a la red eléctrica, lo que podría incrementar la presión sobre los precios de la electricidad.
Los contratos de futuros no anticipan actualmente grandes cambios en los precios durante el futuro próximo, por lo que apostar por el gas no resulta económicamente descartable, según Gardett. Sin embargo, duda de que estas previsiones puedan reflejar todas las transformaciones que están ocurriendo en el mercado energético.
La demanda nacional se conecta con el mercado global
Los precios del gas se han mantenido estables durante los últimos años gracias a una relativa estabilidad de la demanda y a la incorporación de nuevos suministros que compensaron la disminución de la producción de los pozos antiguos. Gardett espera que las empresas energéticas puedan añadir nuevos volúmenes, pero no al ritmo anterior, y la perforación de nuevos pozos también se ha vuelto más costosa.
El cambio más importante, según el análisis de Noreva, es la conexión del mercado nacional del gas con el mercado global, coincidiendo con la ola de demanda impulsada por la inteligencia artificial. Los bajos precios del gas han atraído a empresas de centros de datos a Texas y Luisiana, especialmente al oeste de Texas, donde la mayoría de los pozos se concentraban en el petróleo y el gas natural producido junto con él era un subproducto que no encontraba un mercado amplio.
Además, la limitada capacidad de los gasoductos de la región llevó a los productores a vender el gas a un precio reducido a quien pudiera utilizarlo. Sin embargo, la construcción de nuevos gasoductos cambió esta situación, ya que una gran parte del gas se dirige ahora a los mercados de exportación. Con el oeste de Texas conectado a las redes nacionales e internacionales de gas, la demanda de la región puede influir en los precios de otros lugares, y viceversa.
Riesgos regionales y una presión social creciente
Gardett considera que las diferencias de precios entre regiones podrían convertirse en un factor clave para que los precios superen los 10 dólares por millón de unidades térmicas británicas durante períodos prolongados. Regiones con abundante gas podrían quedar junto a otras que sufren escasez, lo que provocaría grandes diferencias de precios incluso si el promedio del mercado permanece más estable.
Incluso si las grandes empresas de computación en la nube pueden soportar estos aumentos, su consumo intensivo de gas podría añadir una nueva dimensión a las objeciones contra la expansión de los centros de datos. El 80% de los consumidores ya está preocupado por el impacto de los centros de datos en sus facturas de servicios públicos, y la mayor parte de esta preocupación está relacionada con la electricidad. El mismo descontento podría extenderse a las facturas de gas si la nueva demanda repercute en los precios.
El informe concluye que empresas como Amazon, Google, Meta y Microsoft, en su rápido esfuerzo por proporcionar energía a los centros de datos de inteligencia artificial, han quedado más vinculadas al mercado de los combustibles fósiles. Si se cumplen las previsiones de Noreva, los precios del gas podrían pasar de ser un detalle operativo a convertirse en un factor influyente en los costos de los servicios de inteligencia artificial y en el desempeño de los negocios de las grandes empresas tecnológicas.