La expansión de los centros de datos incrementa el consumo de cobre, litio, galio, tierras raras, agua y energía, mientras la IA también ofrece herramientas para hacer más eficiente la minería.
La expansión de la inteligencia artificial no depende únicamente de algoritmos y capacidad de cómputo. Detrás de los modelos, los chips y los centros de datos existe una infraestructura física que requiere minerales críticos, energía, agua y grandes superficies.
El crecimiento del cómputo de entrenamiento impulsa la demanda de cobre, litio, galio y tierras raras. Según el análisis presentado por el ingeniero Eduardo Barrera, los centros de datos pueden requerir entre 27 y 33 toneladas de cobre por megavatio, una cifra que puede llegar a 47 toneladas en instalaciones destinadas a tareas intensivas de entrenamiento. Si se incorporan líneas de transmisión y subestaciones, la necesidad total podría ubicarse entre 100 y 150 toneladas por megavatio.
El galio es utilizado en chips de alto rendimiento y su demanda vinculada con los centros de datos podría superar el 10% de la oferta mundial hacia 2030. A su vez, los sistemas de refrigeración emplean imanes de neodimio-hierro-boro, asociados a las tierras raras, cuya demanda crecería cerca de 7,5% anual hasta 2040. El almacenamiento energético relacionado con la inteligencia artificial también podría alcanzar unos 300 gigavatios-hora para 2030.
El impacto se extiende al consumo de agua y al uso del territorio. Los centros de datos de inteligencia artificial habrían utilizado cerca de un billón de litros de agua durante 2025, mientras que los campus de mayor escala pueden ocupar desde decenas hasta miles de hectáreas. Entre los ejemplos mencionados figuran instalaciones de Google en Maryland, Meta en Luisiana y el proyecto Stargate en Texas.
La relación entre ambas actividades no es únicamente de competencia por capital y recursos. La inteligencia artificial también puede contribuir a la minería mediante herramientas para acelerar la exploración, procesar grandes volúmenes de información y mejorar la eficiencia operativa. De ese modo, una tecnología que eleva la presión sobre las cadenas de suministro mineras también podría colaborar en una utilización más precisa de los recursos.
Con información de Panorama Minero.
