¿Por qué los centros de datos recurren a motores de avión obsoletos?

Atrapados en largas listas de espera para conexiones a la red eléctrica, algunos centros de datos de inteligencia artificial generan su propia electricidad utilizando motores de avión convertidos, según informó TechCrunch. Estos propulsores retirados de aeronaves se reconstruyen para quemar gas natural como una solución temporal ante el desabastecimiento energético del sector.

Mientras que conectar 100 megavatios a la red en el norte de Virginia puede demorar unos siete años, las unidades propulsadas por motores de reacción permiten tener operativa una instalación en aproximadamente 24 meses. La prioridad principal para las empresas tecnológicas es conseguir energía con la máxima velocidad posible.

¿Qué empresas del sector tecnológico están utilizando esta tecnología?

Varias de las empresas y proyectos de inteligencia artificial más prominentes ya han adoptado esta estrategia de infraestructura en sus campus de servidores. La compañía xAI de Elon Musk instaló ocho turbinas de motores de avión convertidos en Misisipi para abastecer su centro de datos Colossus 2 en Memphis.

Asimismo, en 2025 OpenAI incorporó turbinas de gas en su primer emplazamiento Stargate ubicado en Abilene, Texas. La startup Crusoe construyó dicho campus y encargó unidades adaptadas a ProEnergy, una empresa encargada de reconstruir motores GE de aviones Boeing.

¿Cuáles son los inconvenientes y desafíos de esta infraestructura?

El uso de motores de avión convertidos conlleva inconvenientes técnicos notables como una menor eficiencia energética y un mayor nivel de contaminación en comparación con las turbinas de plantas de gas convencionales. Además, se requiere un mayor número de unidades para alcanzar la misma potencia eléctrica.

Estas limitaciones convierten a los motores de avión en una estrategia a corto plazo impulsada también por el contexto político actual, aunque los expertos advierten que las preocupaciones medioambientales ganarán peso a medida que avance el tiempo.