Demanda global de energía de IA y centros de datos, ciclos de innovación e implicaciones de sostenibilidad: La previsión de demanda energética de centros de datos de IA vuelve a elevarse; la cadena de valor de fiabilidad mantiene una visión positiva

Visión general

El informe aborda tres preguntas centrales: cuánto tiempo puede seguir creciendo la demanda energética de IA y centros de datos, si el ciclo de innovación de IA está pasando de la expansión de inversión hacia una fase de eficiencia, y si el valor social de la IA puede compensar sus costes de emisiones, recursos y gobernanza. Goldman Sachs eleva su previsión global de consumo energético de centros de datos y considera que las autorizaciones comunitarias, las redes, los equipos, la mano de obra y las condiciones ambientales afectarán el ritmo de construcción, pero estas limitaciones también refuerzan la demanda de inversión a largo plazo en infraestructura de fiabilidad.

Perspectivas principales

El informe utiliza primero las “7P” para organizar los impulsores y limitaciones de la demanda energética de centros de datos: penetración, productividad, precio, política, piezas, personas y entorno físico. Sobre la base de la expansión de capacidad de centros de datos, las mayores previsiones del equipo TMT para envíos de servidores de IA y la perspectiva actualizada del equipo de energía estadounidense sobre la demanda regional, Goldman Sachs eleva su previsión de crecimiento del consumo global de energía de centros de datos entre 2025 y 2030 del 117% al 170%, con Estados Unidos aportando más del 60%. En comparación con 2023, el incremento acumulado del consumo eléctrico hasta 2030 es de aproximadamente 1.100 TWh, superior al consumo anual de electricidad de Japón en 2023, el quinto mayor consumidor mundial de electricidad. Los volúmenes de contratación de PPA relacionados con tecnologías de energía renovable y nuclear aumentaron un 17% interanual en 2025, y el informe mantiene por ello el supuesto de una combinación de suministro eléctrico compuesta por gas natural, energías renovables, almacenamiento energético y energía nuclear. El gasto de capital continúa siendo un pilar directo de la expansión de la demanda. Alphabet elevó en 15.000 millones de dólares su rango de gasto de capital para 2026 y espera que el gasto de capital siga creciendo de manera significativa interanual en 2027; Amazon elevó en 20.000 millones de dólares su objetivo de gasto de capital para 2026; Meta también elevó el extremo inferior de su rango de previsión para 2026, que el informe había situado previamente entre 125.000 y 130.000 millones de dólares. Los analistas de Goldman Sachs esperan que el gasto combinado de capital e I+D de hiperescalares como Alphabet, Microsoft, Meta, Amazon, Oracle, Baidu, Tencent y Alibaba supere 1 billón de dólares en 2026. Sin embargo, la sostenibilidad a largo plazo depende en última instancia de que la IA pueda generar resultados tangibles que mejoren los rendimientos; el informe espera que los rendimientos a nivel de empresa de algunos hiperescalares disminuyan, y que las tasas de reinversión puedan superar el 100% en 2027. Las mejoras de eficiencia en chips, servidores y modelos no reducen necesariamente el consumo total de energía. Los servidores de nueva generación tienen mayor potencia máxima por unidad, pero la capacidad de cómputo crece más rápido, por lo que disminuye el consumo energético por unidad de cómputo. El informe considera que el mercado aún no ha entrado en una fase limitada por la demanda porque empresas y gobiernos siguen preocupados por que recortar presupuestos pueda perjudicar sus posiciones competitivas, mientras que la escala de tokens y cómputo que requieren aún no se ha determinado plenamente. Solo cuando la demanda sea más clara y las ganancias de productividad comiencen a impulsar reducciones presupuestarias, el ciclo de IA pasará de la fase de “evaluación/esperanzas y sueños” a la fase de “ejecución/eficiencia”. Los debates del sector en 2Q26 indican que los clientes han empezado a supervisar quién dentro de sus organizaciones utiliza cómputo y el gasto por token, pero aún no es posible confirmar si esa optimización compensará la demanda incremental inducida por las mejoras de eficiencia. El informe utiliza análisis de escenarios para ilustrar la importancia de la elasticidad de la demanda: supóngase que un cliente planeaba inicialmente comprar 10 servidores de IA, mientras que un producto de nueva generación ofrece 10 veces la capacidad de cómputo, 6 veces la potencia máxima y 5 veces el precio. En el escenario limitado por presupuesto, el cliente compra 2 unidades, manteniendo el presupuesto sin cambios e incrementando la capacidad de cómputo un 100% y la potencia máxima un 20%; en el escenario limitado por demanda, el cliente compra solo 1 unidad, manteniendo la capacidad de cómputo sin cambios y reduciendo el presupuesto un 50% y la potencia máxima un 40%; en el escenario sin restricciones, el cliente sigue comprando 10 unidades, incrementando el presupuesto un 400%, la capacidad de cómputo un 900% y la potencia máxima un 500%. Esto demuestra que el que la eficiencia tecnológica reduzca el consumo energético total depende no de la eficiencia por unidad, sino de si los clientes utilizan el dividendo de eficiencia para recortar presupuestos o ampliar el consumo de cómputo. Los precios de la electricidad aún no son una limitación importante para los propios hiperescalares. Goldman Sachs considera que sus sólidos balances les permiten absorber mayores costes eléctricos y firmar contratos take-or-pay. El suministro eléctrico fiable, bajo en carbono y continuo en Estados Unidos conlleva una “prima de fiabilidad verde” frente al gas natural de ciclo combinado, pero esta sigue siendo moderada en comparación con el EBITDA y los rendimientos corporativos de los hiperescalares, e insuficiente para impedir el uso combinado de gas natural, energías renovables, almacenamiento energético y energía nuclear. Los bajos precios estadounidenses del gas natural hacen más ventajosa la generación de ciclo combinado, mientras que Europa, Japón, Corea del Sur y las regiones dependientes de GNL importado carecen de condiciones comparables; si el coste de capital de los proyectos de gas natural de ciclo combinado supera el supuesto del caso base, esta prima se reduciría en consecuencia. El calendario previsto para la mezcla de suministro eléctrico es una mayor dependencia de energías renovables, almacenamiento y gas natural de ciclo simple a corto plazo, un incremento del gas natural de ciclo combinado a medio plazo y la introducción de energía nuclear a largo plazo. Las políticas y autorizaciones comunitarias pueden ralentizar la construcción más directamente que los precios de la electricidad. Texas representa el 13% de la capacidad incremental esperada de centros de datos en Estados Unidos hasta 2030, y su gobernador emitió una orden ejecutiva el 3 de agosto que exige que ciertos proyectos se sometan a auditorías y divulgación de datos antes de recibir aprobación de conexión a la red; Virginia representa el 17% de la capacidad incremental esperada, y han surgido llamados bipartidistas locales a una moratoria de construcción para confirmar la suficiencia del suministro eléctrico y de la capacidad de conexión a la red. Las preocupaciones comunitarias incluyen la fiabilidad del suministro de energía y agua, las facturas eléctricas de los consumidores, el ruido, el consumo de agua y el calentamiento localizado. Las posibles soluciones incluyen permitir que los centros de datos reduzcan cargas cuando la red esté tensionada, añadir suministros eléctricos de respaldo o centros de datos de respaldo, utilizar contratos take-or-pay para limitar la transferencia de costes, desplegar refrigeración líquida de circuito cerrado, instalar instalaciones de insonorización y zonas de amortiguación, y utilizar calor residual cuando sea económicamente viable. No obstante, el informe subraya que las soluciones tecnológicas podrían no eliminar plenamente las preocupaciones comunitarias sobre los beneficios sociales de la IA, la transparencia de los proyectos y los efectos NIMBY. Los equipos, el personal y el acceso a la red restringen conjuntamente la velocidad de ejecución e impulsan el suministro eléctrico detrás del medidor. GE Vernova declaró que, al cierre de 2026, espera que más del 50% de su capacidad de 2031 esté comprometida contractualmente. Goldman Sachs espera que la demanda eléctrica total de Estados Unidos crezca a una CAGR del 3,5% hasta 2030, con 0,8 puntos porcentuales procedentes del suministro eléctrico detrás del medidor; debido a los requisitos de salida al mercado y los plazos de acceso a la red, se espera que las soluciones detrás del medidor basadas predominantemente en gas natural aporten aproximadamente el 30% del crecimiento de los centros de datos. Incluso si los proyectos terminan conectándose a la red, algunas instalaciones detrás del medidor podrían mantenerse como energía de respaldo. Para satisfacer el crecimiento total de la demanda eléctrica estadounidense, el informe estima que se necesitarán más de 500.000 empleos adicionales, o más de 700.000 incluyendo Europa; más de 200.000 empleos estadounidenses están relacionados con conexiones de transmisión y distribución, e incluso si todos los aprendices relacionados con la energía se dirigieran a transmisión y distribución, el caso base seguiría teniendo una escasez laboral de 78.000 personas en 2030, con carencias de electricistas especialmente pronunciadas. El entorno físico erosionará parte de las mejoras de eficiencia. Goldman Sachs estima que el 56% de los nuevos centros de datos a nivel mundial y el 55% en Estados Unidos se sitúan en zonas con riesgos elevados de altas temperaturas, elevada humedad o sequía. Se estima que el 43% de la nueva capacidad utilizará refrigeración líquida directa al chip o refrigeración por inmersión dentro de las salas de servidores, mientras que el 56% utilizará enfriadoras, sistemas adiabáticos o refrigeración mecánica de respaldo para disipar el calor externamente. Estados Unidos hace mayor hincapié en reducir el consumo de agua, incluso si esto incrementa el consumo de electricidad; China utiliza requisitos mínimos de eficiencia para limitar el PUE, lo que puede resultar en un mayor consumo de agua. Por ello, el informe incorpora factores ambientales en su previsión energética base, equivalentes a aumentar el PUE en 5 puntos porcentuales a nivel global y 11 puntos porcentuales en Estados Unidos, compensando parcialmente las mejoras de eficiencia en tecnologías de servidores y refrigeración. En materia de sostenibilidad, el informe aboga por evaluar la IA sobre una base de impacto neto: el valor social potencial creado mediante el uso de IA para avanzar en los objetivos de desarrollo sostenible, menos los costes sociales derivados de emisiones, huellas de recursos, mano de obra y otros riesgos. Los inversores también deben centrarse en el desarrollo de IA, la gestión de riesgos y el cumplimiento, la gobernanza y los mecanismos de implementación. Aunque el valor social neto final de la IA aún requiere medición continua, Goldman Sachs mantiene una perspectiva de inversión positiva sobre el tema de la fiabilidad y el ecosistema energético de los centros de datos, al considerar que el crecimiento del consumo energético de IA y el despliegue de capacidad de redundancia global para protegerse de interrupciones de energía, agua, cadena de suministro, red y operaciones respaldarán conjuntamente la demanda de equipos de generación eléctrica, servicios públicos de transmisión, componentes eléctricos y soluciones de refrigeración.

Marco de análisis

Goldman Sachs utiliza primero el marco de las “7P” para identificar el crecimiento de la demanda y las limitaciones de ejecución, y después combina los envíos de servidores de IA, la capacidad de centros de datos, las previsiones regionales de energía y el gasto de capital de los hiperescalares para elevar su previsión de consumo energético a largo plazo. Posteriormente utiliza tres escenarios de presupuesto y demanda para la iteración tecnológica de servidores, con el fin de determinar si las mejoras de eficiencia reducirán o aumentarán el consumo energético total, y emplea el ciclo de innovación del shale como referencia para evaluar si la IA está pasando de una exploración impulsada por la inversión hacia la eficiencia de ejecución. Por el lado de la oferta, compara los costes nivelados de diferentes tecnologías, la sensibilidad al precio del gas natural y la prima de fiabilidad verde, al tiempo que incorpora políticas, comunidades, equipos, mano de obra, refrigeración y condiciones geográficas en su análisis de la ejecución de proyectos. Finalmente, evalúa la sostenibilidad de la IA mediante un enfoque de impacto neto que resta los costes sociales del valor social potencial.

Notas metodológicas

• Marco de análisis industrial/sectorialOtro

  Marco de las “7P” para la demanda energética de centros de datos

  El informe evalúa simultáneamente los impulsores del crecimiento de la demanda energética y las limitaciones de construcción en siete dimensiones: penetración, productividad, precio, política, piezas, personas y entorno físico.

• Marco de análisis industrial/sectorialMarco de oferta y demanda

  Análisis de escenarios limitados por presupuesto, limitados por demanda y sin restricciones

  El informe varía el número de servidores adquiridos y las respuestas presupuestarias para comparar los distintos efectos de los avances tecnológicos sobre la capacidad de cómputo, el gasto y la potencia máxima, evaluando así si una mayor eficiencia unitaria se traduce en un menor consumo total de energía.

• Marco de ciclos y condiciones empresarialesOtro

  Analogía entre los ciclos de innovación de IA y shale

  El informe se basa en indicadores por fases del ciclo de innovación del shale para evaluar si la IA está pasando de una fase de evaluación intensiva en capital hacia una fase de ejecución que enfatiza la disciplina presupuestaria y la eficiencia del capital.

• Marco de análisis industrial/sectorialOtro

  Comparación del coste nivelado de la energía y la prima de fiabilidad verde

  El informe compara los costes de carteras de suministro eléctrico que incluyen gas natural de ciclo combinado, energía nuclear, energías renovables, almacenamiento energético y generación de gas de punta, y prueba los efectos de cambios en los precios del gas natural y los costes de capital sobre la prima de suministro eléctrico fiable, bajo en carbono y continuo.

• Marco de análisis industrial/sectorialTransmisión de la cadena de valor ascendente, intermedia y descendente

  Transmisión de la carga de centros de datos al ecosistema eléctrico

  El informe vincula secuencialmente la carga incremental de centros de datos con la demanda de capacidad de generación eléctrica, conexiones de transmisión y distribución, suministro detrás del medidor, componentes eléctricos, equipos de refrigeración y mano de obra cualificada.

• (Método fuera del vocabulario)Otro

  Evaluación del impacto neto social de sostenibilidad de la IA

  El informe utiliza como enfoque básico para evaluar el impacto de sostenibilidad de la IA el valor social potencial de la IA para avanzar en los objetivos de desarrollo sostenible, menos los costes sociales asociados con emisiones, huellas de recursos, mano de obra y riesgos de gobernanza.

Correspondencia y comparación de activos

Correspondencia estructurada entre la tesis y activos concretos (fortalezas, debilidades, pares y riesgos).

• Ecosistema energético de IA/centros de datos y tema de fiabilidad

  El crecimiento del consumo energético de IA y el despliegue de redundancia para energía, agua, cadenas de suministro, redes y operaciones son los principales impulsores de demanda del tema.

  Fortalezas

  La previsión de consumo energético de centros de datos a largo plazo se ha elevado, y los hiperescalares mantienen una sólida capacidad para financiar gasto de capital y absorber costes de electricidad.

  Debilidades

  La construcción de proyectos depende en gran medida de aprobaciones, conexiones a la red, entrega de equipos y mano de obra cualificada.

  Comparación

  El informe considera que la prima de fiabilidad verde es moderada en relación con el EBITDA y los rendimientos corporativos de los hiperescalares.

  Riesgos

  Rendimientos de IA inferiores a las expectativas, presupuestos que se orienten hacia eficiencia, oposición comunitaria y cuellos de botella de infraestructura pueden ralentizar el crecimiento.

• Equipos de generación eléctrica y soluciones de suministro eléctrico

  La carga incremental de los centros de datos requiere diversas formas de capacidad adicional de suministro eléctrico, incluidas gas natural, energías renovables, almacenamiento energético y energía nuclear.

  Fortalezas

  El informe espera que se requieran aproximadamente 139 GW de capacidad adicional hasta 2030, mientras que los largos plazos de entrega de equipos también mejoran la visibilidad de la capacidad contratada.

  Debilidades

  Equipos como las turbinas de gas tienen largos plazos de suministro, y el aumento de los costes de capital puede alterar la economía relativa de la combinación tecnológica.

  Comparación

  Los bajos precios del gas natural en Estados Unidos otorgan a la generación de ciclo combinado una ventaja de costes frente a Europa, Japón, Corea del Sur y regiones importadoras de GNL.

  Riesgos

  Las autorizaciones, la entrega de equipos y las preocupaciones comunitarias sobre emisiones y fiabilidad pueden retrasar los proyectos.

• Servicios públicos vinculados a la transmisión e infraestructura de red

  El crecimiento de la carga de centros de datos requiere conexiones adicionales de transmisión y distribución, modernización de infraestructura envejecida y mayor resiliencia de la red.

  Fortalezas

  Se espera que la demanda eléctrica total de Estados Unidos crezca a una tasa compuesta del 3,5% hasta 2030, y la demanda de más de 200.000 empleos adicionales está relacionada con conexiones de transmisión y distribución.

  Debilidades

  Los plazos de conexión a la red son largos y hay escasez significativa de trabajadores cualificados como electricistas.

  Comparación

  La red sigue siendo la opción preferida de los hiperescalares, pero se espera que el suministro detrás del medidor respalde aproximadamente el 30% del crecimiento de los centros de datos porque permite una salida al mercado más rápida.

  Riesgos

  El aumento de las facturas de consumidores, las disputas sobre asignación de costes y las preocupaciones comunitarias sobre fiabilidad pueden afectar las autorizaciones y el ritmo de inversión.

• Soluciones de refrigeración y componentes eléctricos

  Una mayor densidad de potencia, los requisitos de ahorro de agua, la energía de respaldo y los entornos severos impulsan la demanda de refrigeración líquida, enfriadoras, insonorización, conexiones eléctricas y sistemas de respaldo.

  Fortalezas

  Se estima que el 43% de la nueva capacidad utilizará refrigeración líquida directa al chip o por inmersión, mientras que el 56% requerirá soluciones externas de refrigeración para disipación térmica.

  Debilidades

  Existe una compensación entre la conservación de agua y electricidad, y algunas soluciones de refrigeración aumentan el PUE y el consumo total de energía.

  Comparación

  Estados Unidos prioriza reducir el consumo de agua incluso si aumenta el consumo eléctrico; los requisitos mínimos de PUE de China pueden conducir a un mayor consumo de agua.

  Riesgos

  Las decisiones tecnológicas están limitadas por la temperatura local, humedad, sequía, regulaciones de ruido y aceptación comunitaria.

Datos clave

• Crecimiento del consumo energético global de centros de datosCrecimiento del 170% en 2030 frente a 2025La previsión anterior era del 117%
• Consumo energético incremental acumulado respecto a 20231.100 TWhEl incremento hasta 2030 supera el consumo total de energía de Japón en 2023
• Contribución estadounidense a la demanda incrementalMás del 60%Participación en el crecimiento del consumo mundial de energía de centros de datos
• Volumen de contratación de PPA de energías renovables y energía nuclearCrecimiento interanual del 17%2025
• Gasto de capital e I+D de hiperescalaresMás de 1 billón de dólaresPrevisión agregada de los analistas de Goldman Sachs para 2026E
• Ajuste del gasto de capital de AlphabetAumentado en 15.000 millones de dólaresRango de gasto de capital de 2026
• Ajuste del gasto de capital de AmazonAumentado en 20.000 millones de dólaresObjetivo de gasto de capital de 2026
• Escenario de servidores limitado por presupuestoCapacidad de cómputo +100%, potencia máxima +20%, presupuesto sin cambiosCuando los servidores de nueva generación ofrecen 10 veces la capacidad de cómputo, 6 veces la potencia y 5 veces el precio, las compras disminuyen de 10 unidades a 2 unidades
• Escenario de servidores limitado por demandaCapacidad de cómputo sin cambios, presupuesto -50%, potencia máxima -40%Las compras disminuyen de 10 unidades a 1 unidad
• Escenario de servidores sin restriccionesPresupuesto +400%, capacidad de cómputo +900%, potencia máxima +500%El cliente sigue comprando 10 servidores de nueva generación
• Previsión de facturas eléctricas de consumidoresEstados Unidos +3% a +6% al año; Europa +2% a +4% al añoEl período de previsión estadounidense llega hasta 2029 y el europeo hasta 2030
• Capacidad incremental de generación eléctrica requerida para la carga de centros de datosAproximadamente 139 GWHasta 2030
• Crecimiento de la demanda eléctrica total de Estados UnidosCAGR del 3,5%Hasta 2030, con 0,8 puntos porcentuales procedentes del suministro eléctrico detrás del medidor
• Contribución del suministro eléctrico detrás del medidorAproximadamente 30%Participación esperada en el crecimiento de centros de datos estadounidenses hasta 2030
• Demanda incremental de empleoMás de 500.000 en Estados Unidos; más de 700.000 incluyendo EuropaRequerida para satisfacer el crecimiento total de la demanda eléctrica, con más de 200.000 empleos estadounidenses relacionados con conexiones de transmisión y distribución
• Escasez laboral en transmisión y distribución78.000 personasLa escasez que persistiría en el caso base de 2030 incluso si todos los aprendices relacionados con energía se trasladaran a transmisión y distribución
• Nuevos centros de datos expuestos a riesgos elevados del entorno físicoGlobal 56%; Estados Unidos 55%Riesgos por altas temperaturas, elevada humedad o sequía
• Métodos de refrigeración para nueva capacidadRefrigeración líquida en sala o por inmersión 43%; refrigeración externa de disipación térmica 56%La disipación externa de calor incluye enfriadoras, sistemas adiabáticos o refrigeración mecánica de respaldo
• Impacto de factores ambientales sobre el PUEGlobal +5 puntos porcentuales; Estados Unidos +11 puntos porcentualesUtilizado en la previsión energética base para reducir la magnitud de las mejoras anuales de eficiencia
• Capacidad contratada de turbinas de gasMás del 50%GE Vernova espera que, al cierre de 2026, más de la mitad de su capacidad de 2031 ya esté contratada

Impacto e implicaciones

El informe sostiene que el crecimiento del consumo energético de IA no está determinado únicamente por el número de servidores, sino por los efectos combinados del gasto de capital, la eficiencia por unidad de cómputo, la elasticidad de la demanda y la viabilidad de ejecución de infraestructura. Aunque la tecnología siga reduciendo el consumo energético por unidad de cómputo, la demanda acumulada, el suministro detrás del medidor, la capacidad de respaldo y la refrigeración de ahorro de agua aún podrían impulsar al alza la demanda total de energía e infraestructura; entretanto, las autorizaciones comunitarias y las limitaciones de recursos pueden modificar las ubicaciones, los plazos y las estructuras de suministro eléctrico de los proyectos. En consecuencia, la demanda de IA y el despliegue de redundancia global seguirán respaldando la cadena de valor de fiabilidad, pero el ritmo de entrega real depende de las aprobaciones de proyectos, el acceso a la red, la entrega de equipos y la oferta de mano de obra.

Riesgos

• La oposición de comunidades estadounidenses respecto a la fiabilidad de energía y agua, las facturas eléctricas, el ruido, el consumo de agua y el calentamiento localizado puede retrasar o reducir la escala de los proyectos de centros de datos.
• Si el ciclo de IA entra en la fase de ejecución y eficiencia, las ganancias de productividad pueden llevar a los clientes a reducir presupuestos, debilitando el crecimiento de la demanda de servidores y energía.
• La disminución de rendimientos a nivel de empresa entre los hiperescalares y tasas de reinversión superiores al 100% en 2027 pueden generar dudas sobre la sostenibilidad del gasto de capital.
• La escasez de equipos de generación eléctrica, conexiones a la red y mano de obra cualificada puede limitar la ejecución de proyectos, con una escasez laboral base de 78.000 personas en transmisión y distribución.
• Las altas temperaturas, la elevada humedad y la sequía pueden limitar las opciones tecnológicas de refrigeración y compensar parte de las mejoras de eficiencia energética al aumentar el PUE.
• Mayores precios de electricidad, costes de capital para generación de gas natural y facturas de consumidores pueden intensificar las disputas sobre asignación de costes y autorizaciones comunitarias.
• Las emisiones, huellas de recursos, mano de obra y riesgos de gobernanza pueden debilitar la contribución neta de la IA a los objetivos de desarrollo sostenible.

Aspectos que vigilar

• Seguir el gasto de capital de los hiperescalares en 2027, las tasas de reinversión y si los rendimientos corporativos vinculados a IA pueden respaldar la inversión continua.
• Supervisar cuándo la demanda de tokens y cómputo quede plenamente definida y si los clientes pasan de ampliar el consumo a reducir presupuestos.
• Observar los requisitos de auditoría y divulgación de Texas, los llamados a una moratoria de construcción en Virginia y otros cambios en las autorizaciones comunitarias.
• Seguir los cambios en los precios del gas natural, los costes de capital de los proyectos de ciclo combinado y la prima de fiabilidad verde.
• Supervisar el avance de contratación de equipos como turbinas de gas, los plazos de acceso a la red y la participación del suministro detrás del medidor en el crecimiento incremental de centros de datos.
• Observar si la escasez de electricistas y trabajadores de transmisión y distribución afecta la construcción de infraestructura eléctrica estadounidense.
• Seguir las tasas de adopción de refrigeración líquida, refrigeración con ahorro de agua y aprovechamiento de calor residual, así como los efectos de las condiciones ambientales sobre el PUE y el consumo energético total.
• Supervisar las áreas de atención de los inversores respecto al desarrollo de IA, gestión de riesgos, cumplimiento, gobernanza y medición del valor social neto.