Data centers en EEUU consumirán más gas natural que Alemania y Japón

La nueva proyección de BloombergNEF: qué cambia

Un informe de BloombergNEF divulgado en septiembre de 2026 vuelve a sacudir las estimaciones sobre el costo energético de la carrera de la IA. Según el reporte, los data centers estadounidenses consumirán alrededor de 18.000 millones de pies cúbicos de gas natural al día hacia 2035: más que el consumo combinado de Alemania y Japón, y casi el doble de los 6.900 millones de pies cúbicos diarios que la propia BloombergNEF proyectaba apenas nueve meses atrás, en diciembre de 2025, según Yahoo Finance.

Para poner la cifra en perspectiva global, el volumen supera el consumo actual de gas natural de prácticamente todos los países del mundo, con la excepción de China, Rusia, Irán y Estados Unidos, de acuerdo con datos de la U.S. Energy Information Administration citados por Yahoo Finance. El salto respecto al forecast anterior no se debe a un cambio tecnológico, sino a que el pipeline de proyectos de IA se materializó más rápido de lo previsto.

Por qué el gas natural y no otra fuente

El reporte estima que el gas natural abastecerá el 69% de la electricidad de los nuevos data centers conectados a la red. Las razones son operativas, no ideológicas:

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Disponibilidad inmediata: la producción estadounidense es abundante y los precios relativamente bajos.
Flexibilidad de despacho: las turbinas a gas pueden ajustar su potencia de salida en minutos, algo crítico para cargas 24/7 con picos variables.
Permisos más rápidos que la nuclear o las grandes renovables con almacenamiento.

El sector eléctrico se convertirá así en el segundo mayor impulsor de demanda de gas en EEUU durante la década, solo detrás de los nuevos terminales de exportación de GNL en la costa del Golfo, según Yahoo Finance.

On-site vs. grid-connected: el verdadero motor

Los titulares recientes se concentraron en proyectos de generación on-site —Meta, Microsoft, Google y Amazon anunciaron plantas a gas que bypass-an la red—, pero BloombergNEF aclara que esa es apenas una fracción del problema. Estos data centers con gas dedicado consumirían entre 2.900 y 3.400 millones de pies cúbicos diarios hacia 2035, una cifra ya comparable a todo el consumo actual de los data centers.

El verdadero motor está en los data centers conectados a la red: aportarían 15.000 millones de pies cúbicos diarios adicionales al sector eléctrico. Eso equivale a cinco veces más crecimiento de demanda que el resto de los sectores industriales y residenciales conectados a la red juntos, según el reporte.

Los números macro de la nueva ecuación energética

Las cifras agregadas dibujan un escenario de tensión estructural:

Consumo de gas del sector eléctrico: 54.000 millones de pies cúbicos/día en 2035, frente a 36.000 millones en 2025 (un aumento de 18.000 millones).
Demanda adicional por exportaciones de GNL: 21.000 millones de pies cúbicos/día.
Productores estadounidenses planean sumar 35.000 millones de pies cúbicos/día entre 2025 y 2035, pero la demanda combinada requeriría 11.000 millones adicionales sobre esa cifra base, según Yahoo Finance.

Henry Eaton, analista de mercados gasistas de BloombergNEF y autor principal del informe, advirtió que la proyección tiene "intervalos de error bastante amplios", tanto al alza como a la baja, dada la incertidumbre sobre el ritmo real del despliegue de IA.

Impacto climático: 1 millón de toneladas de CO₂ al día

Cada pie cúbico de gas natural quemado libera alrededor de 60 gramos de CO₂ equivalente, contando extracción, procesamiento y distribución, según la Agencia Internacional de la Energía (IEA). La demanda adicional de los data centers generará 1 millón de toneladas métricas adicionales de gases de efecto invernadero al día: aproximadamente el 12% del total de emisiones de EEUU en la actualidad.

El número no es menor: en un solo día, el coste climático de alimentar la infraestructura de IA equivaldría a las emisiones anuales de un país mediano.

Qué significa esto para los precios (y para tu startup)

El costo energético siempre fue la variable oculta del modelo de negocio de la IA. Los data centers se construyeron sobre la premisa de precios estables del gas, una condición que el boom de centros de datos y el ramp-up de exportaciones de GNL pueden revertir.

Analistas de Noreva citados por TechCrunch sostienen que el impacto combinado podría disparar los precios, y aunque los hyperscalers pueden absorber la suba, los usuarios residenciales y PyMEs conectados a la misma red eléctrica no. Yahoo Finance reportó que la capacidad de los data centers estadounidenses ronda los 176 TWh anuales, comparable al consumo total de Texas, y que para 2030 las proyecciones creíbles oscilan entre 200 TWh y más de 1.000 TWh.

El operador PJM ya subió sus precios de capacidad un 833% en un año, según TD World, y en mayo de 2026 NERC emitió una alerta nivel 3 por eventos de desconexión simultánea de cargas de IA tras un incidente en Virginia.

Qué significa esto para tu startup

Re-calcula tu costo unitario de inferencia: si tu producto depende de APIs de modelos grandes o self-hosting en la nube, modela un escenario con tarifas eléctricas 20-40% mayores en mercados como Virginia, Texas o el Midwest hacia 2030. Un análisis de sensibilidad ya no es opcional.
Diversifica geográficamente tu infra: evaluar regiones con mayor capacidad renovable firme (norte de España, países nórdicos, Chile) puede proteger márgenes ante una nueva era de precios volátiles de gas en EEUU. Varios hyperscalers ya ofrecen regiones verdes certificadas que separan el costo del mix eléctrico del costo de la energía cruda.
Endurece tu pitch a inversores: si tu tesis toca infraestructura, edge computing o energía, ten un plan creíble sobre fuente y costo energético. La pregunta "¿de dónde sale la electricidad y a qué precio?" va a aparecer en cada due diligence de aquí en adelante.

Conclusión

La proyección de BloombergNEF no es una hipótesis optimista ni pesimista: es el escenario central con bandas de incertidumbre explícitas. El mensaje para founders es directo: la electricidad deja de ser un commodity barato y se convierte en un insumo estratégico. Los próximos cinco años definirán qué startups construyeron su stack sobre cimientos de costos estables — y cuáles tuvieron la disciplina de stress-testearlo antes de que el mercado lo hiciera por ellas.