La inteligencia artificial promete optimizar casi todo. Y sin embargo, cuanto más crece, más presión ejerce sobre uno de los sistemas que menos puede permitirse fallar: la red eléctrica global. Los centros de datos que alimentan los grandes modelos de lenguaje y los algoritmos predictivos consumen energía a un ritmo que las infraestructuras actuales no estaban diseñadas para absorber.
Esa contradicción llegó este año a VivaTech París con una urgencia difícil de ignorar. El foro, que durante años giró en torno al hardware y el software de consumo, se ha convertido en el escenario donde tecnología y energía negocian juntas cómo sostener el peso de la IA sin que la red se rompa.
Cuando la IA se convierte en un problema para la red eléctrica
El crecimiento de los centros de datos ya está tensionando las redes de distribución a un ritmo que los planificadores del sistema eléctrico no habían anticipado. Los modelos lingüísticos de última generación y los algoritmos predictivos exigen una potencia continua que la infraestructura existente no fue concebida para absorber. Cada nuevo modelo más capaz que se lanza agrava el problema un poco más.
VivaTech 2026 lo dejó en evidencia. El foro parisino, que durante años exhibió gadgets y aplicaciones de consumo, se ha transformado en el espacio donde tecnología y energía negocian en conjunto. El mensaje que compartieron las multinacionales presentes fue directo: la solución no pasa por frenar la IA, sino por aplicar esa misma inteligencia a la gestión de la infraestructura eléctrica.
Schneider y Foxconn: rediseñar el centro de datos desde los cimientos
El anuncio más relevante del foro llegó de Schneider Electric y Hon Hai Technology Group, la matriz de Foxconn. Las dos compañías formalizaron una colaboración estratégica para codiseñar y estandarizar los centros de datos de IA de próxima generación.
El punto de partida es técnico, pero determinante. Los últimos superchips de Nvidia operan a densidades de potencia tan elevadas que los sistemas de climatización por aire resultan obsoletos. La alianza combina la experiencia de Foxconn en fabricación de servidores con la arquitectura EcoStruxure de Schneider, buscando desarrollar diseños modulares con refrigeración líquida avanzada que optimicen la distribución de energía desde la subestación hasta el rack del servidor.
El indicador central es el PUE, la métrica que mide cuánta energía total consume un centro de datos por cada unidad que llega al cómputo real. Reducirlo de forma significativa es el núcleo del proyecto.
Energy Intelligence: cuando la IA gestiona su propia sed energética
En paralelo, Schneider Electric presentó sus avances en lo que denomina Energy Intelligence: una propuesta que integra IA generativa y herramientas predictivas directamente en sus plataformas de gestión operativa.
El resultado práctico es considerable. Los gestores de infraestructuras críticas pueden anticipar picos de demanda en tiempo real y automatizar el control de microrredes locales. No se trata solo de monitorizar: el sistema toma decisiones de forma autónoma, sin esperar instrucciones.
Ahí es donde entran los sistemas de almacenamiento por baterías, conocidos como BESS. La plataforma decide cuándo inyectar energía a la red y cuándo acumularla, optimizando tanto el rendimiento económico como la estabilidad del sistema.
‘Mission Gobi’: centros de datos verdes en el desierto
Envision eligió VivaTech 2026 para presentar internacionalmente su iniciativa «Mission Gobi». El objetivo es desarrollar 5 GW de capacidad para centros de datos de IA verde en regiones desérticas y áridas antes de 2030.
El proyecto se apoya en el sistema operativo AI Power System, ya desplegado en Chifeng y Ulanqab. Este software integra energías renovables, almacenamiento y computación limpia en un modelo escalable que analiza los patrones de comportamiento de la red para coordinar los tres vectores.
Lo más relevante es su lógica de autoequilibrio. La plataforma busca absorber los excesos de demanda de los centros de datos cercanos sin trasladar esa inestabilidad a la red general de transporte, tratando la región árida no como un problema logístico, sino como una ventaja estratégica.
ENGIE y Repos Energy: flexibilidad e innovación en los márgenes del sistema
ENGIE presentó casos reales de cómo la IA transforma su operativa diaria. Sus demostraciones se concentraron en dos líneas: la predicción meteorológica avanzada para gestionar la intermitencia de parques eólicos y solares, y los sistemas de flexibilidad de la demanda.
Esta segunda línea tiene un impacto directo en grandes clientes industriales. Mediante herramientas digitales, ENGIE les permite desplazar sus picos de consumo hacia las horas en que el mercado registra mayor abundancia de energía verde y precios más competitivos. Es una forma de usar los datos para alinear el consumo con la generación.
La startup india Repos Energy aportó una perspectiva diferente. Su propuesta de repostaje autónomo basado en IoT apunta a flotas pesadas y maquinaria industrial, demostrando que la eficiencia digital también puede acelerar la descarbonización del transporte convencional, incluso antes de que la electrificación total sea viable en ese segmento.
Lo que viene después
Lo que VivaTech 2026 mostró no es un punto de llegada, sino una dirección. La convergencia entre tecnología y energía ya no es una tendencia emergente: es una necesidad operativa que las grandes compañías están traduciendo en alianzas, plataformas y proyectos concretos.
El siguiente paso será comprobar si estas soluciones escalan a la velocidad que exige el crecimiento de la IA. Los compromisos anunciados en París apuntan a 2030 como horizonte. Lo que ocurra en los próximos años con la capacidad de las redes, la adopción de la refrigeración líquida y proyectos como Mission Gobi determinará si la infraestructura eléctrica puede acompañar el ritmo de los algoritmos, o si el cuello de botella energético termina por limitar el propio avance de la inteligencia artificial.