PJM Interconnection: crisis energética IA con +22% costos 2026

¿Por qué la red eléctrica más grande de EE.UU. está colapsando?

La subasta de capacidad de PJM Interconnection para 2026-2027 cerró con un precio de $329.17/MW-día, un aumento del 22% respecto a 2025. Este no es un dato menor: representa el costo real que enfrentan los centros de datos que alimentan los modelos de IA que tu startup podría estar usando.

Para founders que dependen de infraestructura cloud para entrenar modelos o correr inferencias, esto significa costos operativos más altos, posibles retrasos en expansión y una realidad incómoda: el crecimiento explosivo de IA tiene un límite físico que nadie estaba preparado para gestionar.

La magnitud del problema en números

PJM Interconnection opera la red eléctrica que cubre 13 estados de EE.UU. y sirve a 67 millones de personas. Es donde se concentran algunos de los desarrollos de centros de datos más densos del planeta, especialmente en Virginia (el corredor de data centers más grande del mundo).

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Los datos oficiales de PJM revelan la presión sin precedentes:

Demanda proyectada 2035: 210-220 GW en escenario base, un incremento de 70 GW desde 2025
90% de ese crecimiento es atribuible directamente a centros de datos de IA
170.000+ MW de solicitudes de nueva generación procesadas desde 2023
Margen de reserva 2026: apenas +139 MW por encima del requisito mínimo
Retrasos en permisos: la proyección realista es 177-185 GW para 2035, no 220 GW

El problema no es solo demanda: es que los retiros de capacidad (plantas que cierran) superan las adiciones nuevas. PJM seleccionó 51 proyectos que pueden entrar en operación rápidamente, aportando 9.300 MW mediante la Reliability Resource Initiative, pero incluso eso es insuficiente para el ritmo de crecimiento.

¿Qué significa esto para tu startup de IA?

Si tu startup depende de infraestructura cloud (AWS, Azure, Google Cloud) para entrenar modelos o correr inferencias a escala, esto te afecta directamente aunque no operes en EE.UU.:

1. Costos de cloud van a subir

Los hyperscalers (Microsoft, Google, Amazon, Meta) están viendo sus costos de energía aumentar 20-80% anual en regiones bajo estrés como PJM. Esos costos se transfieren a precios de instancias GPU, storage y APIs. El training de modelos que hoy cuesta $X, podría costar 10x más si la strain energética continúa.

2. Disponibilidad de capacidad no está garantizada

Algunos hyperscalers ya han pausado expansiones de data centers en regiones PJM por retrasos en permisos de transmisión. Si tu startup planeaba escalar inferencia en Q3-Q4 2026, podrías enfrentar límites de capacidad o tener que migrar workloads a otras regiones.

3. Latencia y ubicación importan más que nunca

La migración de workloads a regiones con mejor capacidad (Texas/ERCOT, California/CAISO) puede introducir latencia. Para aplicaciones en tiempo real, esto es crítico.

Acciones concretas que puedes tomar hoy

Audita tu infraestructura cloud: Identifica qué workloads son sensibles a latencia y cuáles pueden moverse a regiones con mejor capacidad energética (Texas, Canadá, Nordics).
Negocia contratos de largo plazo: Si tu burn rate lo permite, fija precios de cloud por 12-24 meses antes de los próximos aumentos de 2026-2027.
Evalúa eficiencia de modelos: Cada 10% de optimización en tu modelo es 10% menos costos de inferencia. Considera técnicas como quantization, distillation o modelos más pequeños fine-tuned.
Diversifica proveedores: No dependas de un solo hyperscaler. Tener workloads distribuidos entre AWS, Azure y GCP te da flexibilidad para migrar si una región tiene restricciones.

Alternativas que ya están funcionando

No todo es crisis. Empresas y gobiernos están implementando soluciones concretas:

Nuclear y SMRs (Small Modular Reactors): Microsoft firmó acuerdos con Helion Energy, Google con Kairos Power. PJM asume 5.8 GW de gas para 2029-2032 como proxy de capacidad firme. Para startups, esto significa que en 3-5 años habrá más capacidad estable, pero no resuelve el corto plazo.

Renovables + Storage: PJM tiene 72 GW de solar en pipeline (21 GW firmes post-ELCC). Baterías están creciendo rápidamente. Google y Meta están instalando solar+baterías on-site en sus data centers para evitar la queue de PJM.

Migración geográfica: Texas (ERCOT) está atrayendo data centers por gas barato y menos regulación. Oracle, Tesla y otros están expandiendo allí. Para startups, considerar regiones con mejor mix energético puede ser estratégico.

Eficiencia mediante IA: Irónicamente, la IA está ayudando a optimizar la grid. PJM usa tools con Google/Tapestry para acelerar queues, reduciendo backlog 60%. La automatización del grid es un sector emergente para founders.

Perspectiva para founders en España y LATAM

Si operas desde España o Latinoamérica, la crisis PJM te afecta indirectamente pero hay paralelos importantes:

España (REE/Red Eléctrica): La demanda está creciendo 5-7% anual por data centers (Google en Madrid, AWS en Aragón). El pico 2025 es ~45 GW con proyecciones de +10 GW para 2030. Los retrasos en permisos son similares (2-3 años). El gobierno está aprobando prolongaciones nucleares, lo que da más estabilidad que PJM a corto plazo.

LATAM:

Chile: Crecimiento de 20% anual en data centers, hyperscalers en el desierto de Atacama con hidrógeno verde. El reto es transmisión norte-sur.
México: Baja capacidad (~2 GW) pero migración de data centers de EE.UU. (Microsoft en Querétaro). Capacidad renovable limitada.
Brasil (ONS): Pico ~70 GW, data centers en São Paulo/Río crecen 15% anual. Dependencia hidroeléctrica repite escasez de 2021 si hay sequía.

La ventaja para founders hispanohablantes: puedes construir infraestructura en regiones con menos strain que PJM, siempre que consideres latencia para tu mercado objetivo.

El panorama completo: crisis real pero manejable

El consenso entre expertos (Modo Energy, analistas de PJM, IEA) es claro: la crisis es real pero no catastrófica. IA acelera una tendencia que ya existía (retiro de plantas fósiles, lento despliegue de renovables), pero no es la única causa.

Para founders, el mensaje es: planifica con la realidad energética en mente. No asumas que la capacidad cloud será infinita y barata. Los próximos 2-3 años serán de ajuste, y las startups que optimicen su infraestructura hoy tendrán ventaja competitiva en costos cuando la strain se intensifique.

La IA que construyes necesita energía. Y la energía, en 2026, es el nuevo cuello de botella del scaling.

Fuentes