La energía y el desarrollo de la Inteligencia Artificial en Costa Rica: ¿Estamos listos?

Lizandro Brenes Castillo

Asesor en Energía

Cámara de Industrias de Costa Rica

La inteligencia artificial (IA) no es solo una revolución tecnológica: es también un fenómeno energético. Cada avance en modelos más complejos, cada algoritmo más preciso, cada interacción con un chatbot como ChatGPT, tiene detrás una infraestructura compleja de servidores, chips, sistemas de refrigeración y redes de transmisión que consumen electricidad y recursos naturales.

Mientras el mundo celebra los beneficios de la IA, el debate energético de fondo permanece poco visible. En este contexto, Costa Rica, con su matriz de generación eléctrica casi 100% renovable (con excepción en las épocas con fenómenos de metrológicos de sequías intensas), está llamada no solo a adaptarse, sino a liderar. Es ahí donde cabe la pregunta ¿estamos listos para soportar el desarrollo de esta tecnología?

Para dimensionar el impacto energético y ambiental de la inteligencia artificial, basta considerar un dato puntual: cada consulta a ChatGPT consume aproximadamente 2,9 vatios-hora (Wh), lo que representa unas diez veces más energía que una búsqueda estándar en Google (Patterson et al, 2021). Este consumo, multiplicado por millones de consultas diarias, se traduce en una demanda energética muy significativa.

Además, un centro de datos de gran escala puede llegar a consumir entre 1 y 5 millones de galones de agua al día, tanto para refrigeración como para otros procesos operativos. Según The New York Times (2023) en su artículo “A.I. Data Centers Are Water Guzzlers, Too”, esta cantidad es equivalente al consumo diario de una población de entre 10.000 y 50.000 personas, lo que plantea desafíos considerables en contextos de escasez hídrica o en países con infraestructura limitada.

El costo energético de la inteligencia artificial.

Ya en el estudio “The Carbon Footprint of Machine Learning Training Will Plateau, Then Shrink” publicado en 2021, se indica que entrenar un modelo de lenguaje como GPT-3 puede consumir más de 1.200 Megavatios hora (MWh) de electricidad, una cantidad suficiente para abastecer 120 hogares por un año. Esa actividad podría emitir más de 550 toneladas de CO₂, si la electricidad que usa proviniera de fuentes fósiles. Pero el entrenamiento es solo el inicio, cada consulta de usuario requiere millones de operaciones, por lo que cada segundo de uso implica más gasto eléctrico.

Según la Agencia Internacional de Energía (IEA por sus siglas en inglés), los centros de datos que dan soporte a la IA están proyectados a consumir más de 1.050 Teravatios hora (TWh) de electricidad al año para 2026, el equivalente a todo el consumo eléctrico de Japón.

¿Y en Costa Rica? Aquí es donde la situación adquiere una dimensión estratégica para el país. De acuerdo con el Balance Energético Nacional 2022 publicado por el MINAE, el 98,2% de la generación eléctrica en Costa Rica proviene de fuentes renovables, lo que posiciona al país como una excepción mundial. Según ese informe, la generación hidroeléctrica (74,6%), geotérmica (13,9%) y eólica/solar (9%) constituyen un ecosistema eléctrico casi libre de carbono. Este perfil único convierte a Costa Rica en uno de los pocos lugares en el mundo donde es posible alojar infraestructura de IA sin añadir emisiones significativas de CO₂. Es así como el país podría posicionarse como un centro regional de procesamiento computacional limpio, un clúster de IA verde basado en energías renovables.

Sin embargo, la matriz energética total costarricense —que incluye transporte, industria y otros usos— sigue dominada por combustibles fósiles. El 65% de la energía primaria del país proviene de derivados del petróleo, y el transporte consume más del 77% de estos hidrocarburos. Por lo tanto, con la oferta de energía eléctrica actual, ya es difícil pensar en la descarbonización de la economía y por ende, mucho más difícil pensar en el desarrollo de la IA en el país.

La IEA y el Fondo Monetario Internacional (FMI) estimaron que, en 2022, los centros de datos a nivel global consumieron entre 240 y 340 TWh de electricidad y, para 2026, podrían consumir más de 1.050 TWh al año. Esto equivaldría al 3,7% del consumo eléctrico mundial, más que países enteros como Japón o Alemania. De hecho, solamente en Estados Unidos, los data centers ya representan cerca del 2% de toda la demanda eléctrica nacional.

En Costa Rica, la demanda eléctrica total fue de 12.790,6 Gigavatios hora (GWh) —equivalente a 12,7 TWh— en el año 2024. Tomando como referencia el consumo de centros de datos de gran escala, como Google – The Dalles (980 GWh anuales) o un centro tipo OpenAI (2.000 GWh anuales), se observa que el consumo de un solo centro de este tipo podría representar entre un 8% y un 16% del consumo eléctrico total del país. Es acá donde llegamos al principal reto: propiciar un marco normativo que permita las condiciones óptimas para aumentar la oferta de energía eléctrica renovable.

Costa Rica ya cuenta con la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA), que establece principios éticos y de gobernanza. El siguiente paso debe ser la incorporación de criterios energéticos y ambientales en su implementación. El Proyecto de Ley de Armonización del Sistema Eléctrico Nacional que está en discusión en el congreso, trae implícita la solución al reto de contar con la energía requerida para satisfacer esta demanda estratégica de electricidad. Su aprobación permitiría la inversión pública y privada en generación eléctrica con fuentes renovables, esto en un marco competitivo que garantice precios asequibles para que esta y todas las tecnologías venideras se desarrollen en forma sostenible.

Hoy se nos presenta una oportunidad para liderar. El país ya fue pionero en electrificación verde. Hoy puede ser pionero en digitalización sostenible. Aprovechando su matriz eléctrica limpia, su reputación ambiental y su tradición institucional, puede convertirse en referente global de IA sustentada por energía renovable. Pero hoy no estamos listos y ya estamos tarde.