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Al despliegue desorbitado de centros de datos para la IA le ha salido un nuevo problema: las cavernas de sal
En el imaginario colectivo, la inteligencia artificial es una nube etérea de algoritmos. La realidad es mucho más compleja y lo que sabemos a ciencia cierta es que un devorador de energía que necesita “comer” constantemente. Satya Nadella, CEO de Microsoft, lo ha resumido con una crudeza inusual: “El problema ya no es que le falten chips de Nvidia, sino que no hay suficientes enchufes”.
Y para que esos enchufes tengan corriente las 24 horas del día con la fiabilidad del 99,999% que exige el sector, las Big Tech han acabado mirando hacia donde nadie esperaba: a miles de metros bajo el suelo, hacia las cavernas de sal.
Cuando los bits chocan con el subsuelo. La carrera por la IA ha entrado en una fase de “inicio lento” en la construcción de estas cavernas subterráneas, lo que podría obstaculizar el despliegue de los centros de datos. Según Fortune, la razón es matemática ya que estas infraestructuras digitales no toleran interrupciones y requieren una fiabilidad extrema.
Para garantizar ese flujo constante, el gas natural se ha convertido en el respaldo indispensable. Sin embargo, como explican, no basta con producir gas; hay que guardarlo. Las proyecciones del sector indican que solo se ha planificado aproximadamente la mitad de almacenamiento que será necesario para cubrir la demanda futura. Sin estas cuevas artificiales excavadas a miles de metros bajo la superficie, los hiperescaladores (Google, Amazon, Meta) quedan a merced de los gasoductos, vulnerables a corrosión, deslizamientos de tierra o fenómenos climáticos extremos.
¿Pero por qué cavernas de sal? La respuesta técnica reside en la flexibilidad. Como detallan expertos en Fortune, existen dos formas de almacenar gas: en yacimientos agotados de petróleo o en cavernas de sal.
Los primeros son más baratos, pero estructuralmente lentos. El gas se inyecta en verano y se extrae en invierno, siguiendo un ciclo estacional clásico. La IA, en cambio, no entiende de estaciones. Sus picos de demanda son constantes, repentinos y difíciles de prever. Las cavernas de sal, creadas inyectando agua para lixiviar el mineral, actúan como un pulmón de alta presión: permiten inyectar y extraer gas con una frecuencia mucho mayor, adaptándose a la volatilidad de la red eléctrica que alimenta a los servidores.
El “superciclo 2.0”. Ante este escenario, empresas como Enbridge han tomado la delantera. Greg Ebel, CEO de la compañía, ha confirmado que están expandiendo sus instalaciones de Egan (Luisiana) y Moss Bluff (Texas). “Esta demanda cambia drásticamente la economía del suministro”, afirmaba.
Pero no es suficiente. Jack Weixel, analista de East Daley Analytics, advierte de que se necesita el doble de la capacidad que se planea actualmente. Proyectos como el Freeport Energy Storage Hub (FRESH), en Houston, buscan conectar hasta 17 gasoductos a un nuevo domo de sal para 2028, pero los tiempos de construcción —a menudo superiores a los cuatro años— chocan con la urgencia de la IA.
Por su parte, Jim Goetz, CEO de Trinity Gas Storage, lo define como el “superciclo del almacenamiento 2.0”. Su empresa acaba de alcanzar la decisión final de inversión (FID) para ampliar su capacidad en el este de Texas, buscando dar soporte a infraestructuras críticas como Stargate, el titánico proyecto de 500.000 millones de dólares de OpenAI y Microsoft.
La sombra de la duda. La pregunta de fondo no es solo si las cavernas de sal funcionan —funcionan—, sino qué tipo de sistema energético están consolidando. El gas natural es rápido, flexible y fiable, pero también introduce nuevas dependencias y riesgos. Según advierten analistas, la infraestructura de gas en la Costa del Golfo es especialmente vulnerable a fenómenos climáticos extremos. Un huracán directo sobre Texas o Luisiana puede interrumpir producción, exportaciones y transporte al mismo tiempo. En ese escenario, incluso con gas disponible en otras regiones, la falta de almacenamiento cercano puede dejar a los centros de datos sin respaldo eléctrico.
A esto se suma la cuestión del precio. El aumento sostenido de la demanda para alimentar centros de datos, exportaciones de GNL y reindustrialización ya está presionando al alza las facturas de gas y electricidad. Sin suficiente capacidad de almacenamiento, esa volatilidad se amplifica. Como señalan desde el sector, el almacenamiento actúa como un amortiguador; cuando falta, los picos se trasladan directamente al consumidor. Además, la crítica es más estructural ya que la IA está empujando a prolongar la dependencia de combustibles fósiles justo cuando gobiernos y empresas se comprometían a reducirla.
Mirar más allá del gas. Conscientes de este límite físico, las grandes tecnológicas ya no miran solo a cavernas de sal y gasoductos. Buscan cualquier fuente de electricidad firme que no dependa exclusivamente del mercado energético tradicional.
Un ejemplo es Fervo Energy, una startup geotérmica que acaba de cerrar una de las mayores rondas de financiación del sector, con Google como inversor y cliente. Su apuesta por la geotermia avanzada —electricidad constante las 24 horas— refleja hasta qué punto la IA está redibujando el mapa energético. No se trata de una solución inmediata ni universal, pero sí de una señal clara: el problema ya no es tecnológico, sino energético.
¿Un problema solo de Estados Unidos? Estados Unidos es el epicentro, pero no el único escenario. El choque entre IA y energía es global, aunque las respuestas varían. En Europa, el auge de la IA está llevando a replantear el cierre de centrales de gas y carbón. Algunas eléctricas negocian reconvertir antiguas plantas en centros de datos, aprovechando su acceso a la red, al agua y a infraestructuras ya amortizadas. La lógica es la misma: energía firme, inmediata y disponible.
China, por su parte, ha optado por otro camino. Pekín no solo impulsa centros de datos submarinos o grandes clústeres energéticos en provincias interiores, sino que subvenciona directamente la electricidad que alimenta a su IA. El objetivo es abaratar el “combustible” de los modelos digitales y compensar la menor eficiencia energética de los chips nacionales frente a los de Nvidia.
El retorno al subsuelo. En todos los casos, el patrón se repite. Las renovables crecen, pero no lo suficientemente rápido ni con la estabilidad necesaria para sostener la demanda de la IA a corto plazo. El gas —con cavernas de sal, turbinas temporales o centrales recicladas— se convierte en la muleta inevitable.
En nuestra carrera por crear una inteligencia que viva en el plano de las ideas, hemos terminado regresando a la minería, a la perforación y a las profundidades de la Tierra. Puede que el futuro de la IA no se decida solo en laboratorios o centros de datos, sino en algo mucho menos visible: quién controla el subsuelo que mantiene encendidos sus enchufes.
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hay partes del mundo acercándose peligrosamente al límite fisiológico del ser humano
El miércoles 27 de mayo, a las 10 de la mañana, los termómetros de Yacobabad alcanzaban 49 grados. La ciudad del centro de Pakistán es uno de los lugares más cálidos del mundo, con temperaturas medias en verano que superan los 37 grados. El único problema es que no es verano: rozar los 50 grados en mayo, incluso allí, son palabras mayores.
Tanto es así que la prensa (y las redes) se ha empezado a hablar de los “límites de la habitabilidad humana”, el punto a partir del cuál un humano no puede soportar más.
Porque sí, ese límite está empezando a cruzarse en otra parte y merece la pena mirar dónde.
¿Qué está pasando en el subcontinente indio? El Pakistan Meteorological Department (PMD) emitió el 23 de mayo una alerta de “ola de calor severa” que duraría del 25 al 31 de mayo de 2026. Hablamos de temperaturas previstas 4-6 °C por encima de lo normal en gran parte de Sind y en zonas de Baluchistán y el sur de Punyab. Pero, sobre todo, hablamos de temperaturas cercanas (o superiores) a los 45 grados en muchas partes de la India y Pakistán.
No obstante, lo peor no está ocurriendo en Sukkur a 49 °C con 15 % de humedad; está ocurriendo en Calcuta que disfruta de unos 38 °C, pero con 70 % de humedad.
El límite fisiológico del ser humano. Este concepto lleva varias décadas dando vueltas por el mundillo meteorológico. En 2010, Sherwood y Huber propusieron que el indicador fisiológico que importa no es la temperatura en entornos secos, sino la temperatura en entornos húmedos. Por en estos, llegado cierto punto el sudor no se evapora y, por tanto, el cuerpo no se puede refrigerar. Todo empieza a fallar.
En climas secos los riesgos vienen por otro lado (golpes de calor, deshidratación, colapso sistémico), pero en climas húmedos hay cierto umbrales donde lo que existe es una imposibilidad termodinámica de enfriarse.
La cifra que suele ponerse es la de 35 grados con una humedad muy alta. No está clara porque falta evidencia disponible, pero pronto la tenemos. De forma puntual, ya hemos empezado a ver esas configuraciones en el Golfo Pérsico.
¿Entonces lo de Pakistán y la India no es para tanto? Lo de Yacobabad es histórico, sí. Un mayo así no había sido registrado nunca. Pero lo peligroso de verdad está ocurriendo en otra parte: en las llanuras de los valles de Indo y el Ganges.
Un mundo donde es difícil vivir. No obstante, esto es solo un aviso. El 14 de mayo de 2026, World Weather Attribution (WWA) publicó un estudio de atribución rápida sobre el episodio del 15 al 29 de abril en el norte de India y Pakistán. No es este que tenemos entre manos, pero nos sirve de referencia: según el WWA, el cambio climático hizo tres veces más probable ese evento.
Ese es el futuro al que vamos. Por ello, la pregunta de si hay zonas del mundo que se van a convertir en sitios literalmente inhabitables está encima de la mesa.
Imagen | Windy (vía AbaloOrtega)
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Los supermercados de EEUU quieren usar etiquetas de precio digitales. Buenísima idea para ellos, malísima para los clientes
Las etiquetas de precio del súper quieren vivir su particular revolución. Las tradicionales, que normalmente muestran el precio sobre una lámina de papel, cartón o plástico, están en peligro, porque las empresas del sector tienen una idea genial: sustituirlas por pantallas digitales de tinta electrónica que se pueden actualizar desde un servidor central en cuestión de segundos. Parece una idea estupenda, pero los consumidores tienen claro que lo que es es una pesadilla para sus bolsillos.
El avance de las etiquetas ESL/DSL. La tecnología que quiere reemplazar a las etiquetas tradicionales es la de las llamadas Electronic Shelf Labels (ESL) o Digital Shelf Labels (DSL), que no son más que pantallas de tinta electrónica que se pueden gestionar desde un servidor central de forma instantánea. Walmart, la mayor cadena de tiendas del mundo, lidera esta transición y tiene como objetivo implantarlas en el 100% de sus establecimientos en EEUU antes de que termine 2026.
El argumento. Esta compañía explica que la medida busca reducir costes operativos, y que cualquier modificación siempre requerirá la validación de un agente humano. Amanda Bailey, que dirige un equipo en una tienda Walmart en West Chester (Ohio, EEUU) estimaba que el tiempo dedicado a cambiar precios en los productos de la tienda se había reducido en un 75% gracias a las DSL, y con ese tiempo pueden atender mejor a los clientes.
Los consumidores, en contra. Una reciente encuesta de la consultora GBAO Strategies revela que los consumidores no comparten ese optimismo de Walmart. Según los datos de los participantes, el 65% está convencido de que los supermercados usarán esta tecnología para que el carro de la compra nos salga más caro. Solo un 3% cree que servirá para abaratarlo.
La idea no es mala. Las etiquetas ESL son dispositivos de ultrabajo consumo que se conectan a la infraestructura Wi-Fi o Bluetooth del local. Teóricamente la idea es muy razonable, porque además de reducir los tiempos de gestión de los precios, permiten eliminar los errores de caja, reducen los desperdicios de papel y permiten sincronizaar al instante las ofertas de la tienda física con las de la web.
Pero ojo. Sin embargo, estas etiquetas también abren la puerta a escenarios inquietantes, como la aplicación de precios dinámicos. De repente las bebidas frías pueden salir más caras si hace mucho calor fuera, o de ajustes de precio en base al inventario. Incluso se habla ya de algoritmos de IA más sofisticados y ya patentados por Walmart capaces de gestionar un perfil de cliente en tiempo real para ajustar el precio del producto en función de lo que los datos aseguren que está dispuesto a pagar.
Surveillance pricing. La industria habla de precios personalizados, pero las asociaciones de consumidores han bautizado al fenómeno como “surveillance pricing” )”precios de vigilancia”, en una traducción literal). El concepto es simple, contundente e inquietante: el supermercado monitoriza el historial de compras del usuario y su geolocalización a través de la app móvil además de otros parámetros como el nivel de afluencia del pasillo para exprimir su margen de beneficio.
Si hay etiqueta electrónica, me voy. El rechazo a estas etiquetas queda claro en la citada encuesta:
- El 68% de ellos teme que estos “precios de vigilancia” disparen el coste de la vida.
- EL 58% indicó que evitaría comprar en tiendas que implementen este tipo de etiquetas digitales de precio.
- El 67% exige una ley que prohíba completamente esta tecnología.
La reacción no es extraña: en abril la inflación subió al 3,8% en EEUU (datos anualizados) mientras que los salarios solo subieron un 3,6%. Es la primera vez que los salarios no logran estar al nivel de la inflación, según CBS News.
En España la situación es paradójica. En diciembre de 2025 los salarios pactados en convenio habían crecido un 3,49% respecto al año anterior, mientras que la inflación promedio hasta ese mes era del 2,7% (muy moderado por la baja electricidad y los carburantes). Eso parece una buena noticia, pero 1) dos de cada tres trabajadores no tienen cláusual de revisión salarial y 2) el precio de los alimentos se ha encarecido en un 37% en los últimos cinco años y la cosa va a peor.
El fantasma de Uber, Wendy’s y Ticketmaster. Esta historia ya nos la sabemos, porque en el pasado ya han surgido polémicas diversas con los precios dinámicos.
Imagen | E Ink
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Spotify se ha pasado meses borrando música hecha con IA. Ahora quiere venderla como un producto premium
En solo unas semanas, Spotify ha ido variando su posición frente a la música generada con IA: hace meses retiraba más de 75 millones de pistas fraudulentas, lanzó un sello distintivo para que los oyentes supieran cuándo había manos humanas al otro lado y endureció sus filtros contra el spam sintético. Pero el giro se ha dado en la charla para inversores de este 21 de mayo, donde ha quedado claro que lo que preocupa a Spotify no es la IA, sino generar ingresos con ella.
Los precedentes. Empecemos por los movimientos que Spotify ha hecho para controlar la desbocada presencia de la IA en la plataforma. En septiembre de 2025 la compañía reveló que había retirado más de 75 millones de pistas fraudulentas de su plataforma en los doce meses anteriores. Muchas de las acciones con la IA eran maliciosas: subidas masivas diseñadas para robar royalties, clones de voz no autorizados y contenido que los propios ejecutivos de la empresa llamaban “slop”. Por entonces Deezer había detectado que recibía más de 30.000 pistas de IA generadas al día, y que hasta un 77% de sus reproducciones resultaban fraudulentas.
Apenas unas semanas antes de la reunión con los inversores, el 30 de abril, Spotify lanzó el sello “Verified by Spotify”, una marca de verificación que distingue a los artistas humanos de los artificiales, que cada vez proliferan más en la plataforma. Para conseguirla, los músicos deben demostrar actividad auténtica, tener cuentas en redes sociales enlazadas y conciertos en agenda (algo que, como hemos contado a lo largo de los últimos meses no garantiza nada, vistos los últimos éxitos de la música generada por IA, que tienen su seguimiento en redes y su continuo chorreo de lanzamientos).
Tratos con Universal. La principal novedad ante los accionistas es un acuerdo de licencias con Universal Music Group, el mayor sello discográfico del mundo, que permitirá a los suscriptores de Spotify Premium crear covers y remixes con IA generativa de canciones de los artistas que participen en el acuerdo. La herramienta llegará como complemento de pago sobre la suscripción habitual. Ya se sabía que Spotify estudiaba cobrar hasta 5,99 dólares adicionales por mes para un tier “Music Pro” con funciones de superfán.
El Co-CEO Alex Norström dijo que con esta herramienta, “una canción se convertiría en 10.000 canciones”. El acuerdo contempla un modelo de reparto de ingresos con artistas participantes, y se dejó claro que la participación será completamente voluntaria por parte de los músicos. Este anuncio no es ninguna sorpresa: ya sabíamos que Spotify trabajaba en productos de IA con Universal, Sony, Warner, Merlin y Believe, pero sin un marco legal cerrado. Universal ya había licenciado previamente su catálogo a plataformas de IA más pequeñas, como Udio, Klay Vision y Stability AI, pero aquí ya entramos en los 761 millones de usuarios activos mensuales y 293 millones de suscriptores de pago.
Viva la IA. En una entrevista, Norström dejó claro que, frente a múltiples herramientas que permiten manipular canciones sin permiso, ellos quieren ser la opción “legal” y “controlada”. Norström afirma que el mercado de la música sintética ya existe y que pretender frenarlo sería inútil, así que propone regularlo desde dentro, con acuerdos entre sellos y plataformas, y convertirlo en una fuente de ingresos para todos los actores. Para combatir el contenido IA que “te hace sentir bien en el momento” pero que al final dejan al usuario con la sensación de haber “perdido el tiempo”, Spotify propone autorías verificadas y artistas que cobran por ello.
Alta tensión. El anuncio llega en un momento en el que muchos actores poderosos empiezan a entender la proporción de lo que se están jugando. El 13 de mayo, una semana antes de la reunión de inversores, el famoso productor Jack Antonoff (ha trabajado con Taylor Swift, Lorde o Lana Del Rey) publicó en Instagram en contra de quienes usan IA para hacer música. Norström reconoció en la entrevista que existe “cierta negatividad ahí fuera” respecto a la IA y la calificó de “razonable”, aunque añadió que se debe a una “IA mal alineada”.
Volantazo. Es decir, potify ha pasado meses argumentando que el problema de la IA en la música era el fraude, el spam y la suplantación. Ahora anuncia que ese mismo contenido sintético, controlado y rentable, puede ser deseable. Como contábamos en nuestro análisis sobre el modelo algorítmico que Spotify ha construido durante años enlazado más arriba, la plataforma lleva tiempo incentivando una escucha que prioriza el estado de ánimo sobre la identidad del artista. Es decir, el caldo de cultivo ideal para la música sintética. Ya solo quedaba la monetización.
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