Algunos centros de datos de IA, atrapados en colas de años para conexiones a la red y nuevas turbinas, han comenzado a generar su propia electricidad utilizando motores a reacción extraídos de aviones retirados y reconstruidos para quemar gas natural, informó el martes el New York Times. La improvisación es la última señal de hasta qué punto el suministro de energía se ha quedado atrás con respecto al ritmo de desarrollo de la IA, y de cuán creativos y oportunos se han vuelto los operadores para cerrar la brecha.
Los motores no son la idea que nadie tiene de una central eléctrica permanente. Se compran por una cualidad: la velocidad. "Se trata de obtener energía lo más rápido posible", dijo al Times el analista de Rystad Energy, Audun Martinsen. Con unidades propulsadas por aviones, "pueden tener un centro de datos en funcionamiento en 24 meses", afirmó. Para más contexto sobre esta historia, consulta nuestra actualidad de inteligencia artificial.
Veinticuatro meses versus siete años
La comparación que explica la tendencia proviene de la aritmética de cuadrículas. Según la Agencia Internacional de Energía, conectar 100 megavatios de nueva carga a la red en el norte de Virginia, el mercado de centros de datos más grande del mundo, lleva unos siete años. Y el atraso no está mejorando rápidamente: se espera que la mayor parte de la nueva capacidad de energía entre en funcionamiento para 2031, dijo a Bloomberg la semana pasada un ejecutivo de Mitsubishi Power, uno de los mayores fabricantes de equipos de generación de energía del mundo.
En comparación con esos plazos, un motor a reacción reconstruido que pueda girar en aproximadamente dos años parece menos un recurso provisional y más la diferencia entre capturar una oportunidad de mercado de la IA y perderla por completo. La compensación es la eficiencia y el costo del combustible: las turbinas derivadas de aviones que queman gas natural no son la forma más barata ni la más limpia de producir energía a granel, razón por la cual las empresas de servicios públicos no las construyen a escala de centro de datos. Pero para las empresas cuyos modelos de negocio suponen que la computación llega a tiempo, pagar esa prima es mejor que esperar por la utilidad.
Las turbinas Mississippi de xAI y la construcción de Colossus
xAI de Elon Musk se encuentra entre las empresas que ya confían en este enfoque. La compañía ha instalado ocho turbinas de motores a reacción reconvertidas en Mississippi para ayudar a alimentar su centro de datos Colossus 2 en Memphis, informó el Times, citando permisos estatales e imágenes satelitales. Las unidades provienen de ProEnergy, una empresa con sede en Missouri que se especializa en reconstruir un modelo de motor General Electric que se encuentra comúnmente en los aviones comerciales de Boeing y convertirlo en unidades estacionarias de generación de energía.
El campus de xAI en Memphis ha sido el punto de inflamación más visible para la práctica. El uso de la generación de gas in situ por parte de la compañía ha generado anteriormente litigios sobre la calidad del aire y escrutinio regulatorio, y las turbinas de Mississippi extienden el mismo manual: cuando la cola de interconexión es el cuello de botella, genera junto al centro de datos y acepta el intercambio de emisiones.
OpenAI, Crusoe y el precedente Stargate
El enfoque es anterior a la ola actual. En 2025, OpenAI siguió el ejemplo de Musk al implementar turbinas de gas en su primer sitio Stargate en Abilene, Texas. Crusoe, la empresa con sede en Denver que construye ese campus, encargó en abril 13 de las unidades convertidas de ProEnergy para alimentar el sitio mientras se desarrolla una capacidad mayor construida expresamente.
El historial de adquisiciones de Crusoe también muestra cuán volátil se ha vuelto este mercado. En septiembre, la compañía abandonó un acuerdo de 1.250 millones de dólares para comprar 29 turbinas de gas natural de Boom Supersonic, la startup de aviones supersónicos que comenzó a vender una variante de su motor Overture como planta de energía para un centro de datos. Un portavoz de Crusoe dijo en ese momento que la compañía todavía planea usar turbinas, pero el pedido descartado subrayó la rapidez con la que vendedores y compradores se están recalibrando mientras todos en la cadena de suministro de IA compiten por el mismo equipo de generación escaso.
Cuando la red dice no, los proyectos se mueven o mueren
Los costos de la espera ya no son teóricos. El mes pasado, Microsoft se retiró como cliente principal del centro de datos planificado de Nscale en Loughton, Inglaterra, después de que la empresa de servicios públicos local dijera que no podría suministrar suficiente energía hasta principios o mediados de la década de 2030, informó TechCrunch. Para una empresa que se apresura a asegurar la capacidad de IA, un proyecto cuyo poder llega con media década de retraso no es un activo retrasado: es un activo muerto.
Esa dinámica está empujando a la industria hacia un cambio estructural. Los operadores de centros de datos que alguna vez trataron la energía como un problema de adquisición de servicios públicos ahora la tratan como una disciplina central de ingeniería, construyendo o contratando generación junto con la computación. La administración Trump ha alentado esta tendencia, presionando para que los centros de datos generen su propia electricidad en lugar de esperar en colas de interconexión regional.
El proyecto de ley medioambiental vence
La solución alternativa del motor a reacción resuelve el problema de programación del operador y al mismo tiempo transfiere costos a otros lugares: calidad del aire local, demanda de gas y emisiones que de otro modo requerirían una planificación a escala de red. Las comunidades cercanas a los corredores de los centros de datos (desde Memphis hasta el norte de Virginia y las zonas rurales de Texas) se están organizando cada vez más precisamente en torno a estos impactos, y las máquinas que se implementan son, por diseño, improvisadas en lugar de optimizadas.
El equilibrio probable es híbrido: turbinas convertidas y otros puentes de generación que lleguen a las fechas de lanzamiento, seguidos de capacidad permanente (actualizaciones de la red, plantas de gas especialmente construidas y cualquier proyecto nuclear y renovable que lo permita claramente) a medida que avance la década. Por ahora, sin embargo, el camino más rápido desde el pedido de GPU hasta el funcionamiento de un clúster de IA pasa cada vez más por los motores de un avión retirado conectados al suministro de gas local.
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