Andrii Garanin, Director de Energía y Infraestructura de Silicon Foundation – Serie de Entrevistas

Andrii Garanin es el Director de Energía y Infraestructura de Silicon Foundation, donde desarrolla proyectos de centros de datos de inteligencia artificial y almacenamiento de baterías en los principales mercados de energía de EE. UU., incluidos PJM y ERCOT. Con más de 20 años de experiencia en toda la cadena de valor de la energía, incluida la generación de energía, la integración de la red y el almacenamiento, es uno de los pocos líderes de infraestructura que conectan los mundos de la generación de energía y el cómputo de inteligencia artificial. Ha desarrollado y operado activos de energía que abarcan energías renovables, gas y almacenamiento de baterías, y ha ocupado puestos de liderazgo en empresas internacionales de energía y tecnología, incluidas Scatec Solar y Elementum Energy.

Silicon Foundation es una organización enfocada en infraestructura que construye en la intersección de la energía, el cómputo de inteligencia artificial y los mercados de capital. La tesis central de la fundación es que la infraestructura de inteligencia artificial del futuro dependerá de centros de datos más pequeños y distribuidos conectados directamente a activos de energía, en lugar de instalaciones centralizadas masivas. Para apoyar esta visión, Silicon Foundation desarrolla y opera centros de datos de GPU para cargas de trabajo de inteligencia artificial, invierte en sistemas de almacenamiento de energía de baterías a gran escala para mejorar la confiabilidad de la red y está creando el Protocolo RAW, una capa de infraestructura de mercado diseñada para conectar activos físicos de energía y cómputo con mercados de capital institucionales. La organización está desarrollando actualmente un campus de cómputo y energía a gran escala en Virginia Occidental que combina acceso a la red, almacenamiento de energía, infraestructura de enfriamiento y capacidad de cómputo de inteligencia artificial como parte de su objetivo más amplio de construir un futuro abundante en energía.

Ha pasado más de dos décadas construyendo infraestructura de energía en renovables, metano a energía, energía solar a escala de servicios públicos, almacenamiento de baterías y ahora centros de datos de inteligencia artificial. ¿Cómo ha moldeado su visión el hecho de que la disponibilidad de energía se esté convirtiendo en tan importante para el desarrollo de la inteligencia artificial como los GPU y los modelos básicos?

He pasado la mayor parte de mi carrera en el lado de la generación de energía, pero fue trabajar en el lado del consumo lo que cambió mi percepción del sistema en su conjunto. Rápidamente se da cuenta de que igualar la demanda con la oferta no es una preocupación secundaria. Es la preocupación. La verdadera restricción no es la generación en abstracto; es la red en sí, que tiene una capacidad finita para mover y equilibrar la energía. Para acomodar el auge de las energías renovables y la congestión que causa, debe tratar el consumo como controlable y flexible, no fijo.

La inteligencia artificial se encuentra justo en el medio de eso. Es el cambio tecnológico más importante de este siglo, y ya es una fuente importante y en rápido crecimiento de demanda de electricidad. La IEA proyecta que el uso de electricidad de los centros de datos aumentará aproximadamente al doble para 2030, con instalaciones optimizadas para la inteligencia artificial que más que cuadruplicarán; en EE. UU., los centros de datos solos se espera que representen cerca de la mitad de todo el crecimiento de la demanda de electricidad en esta década.

La disponibilidad de energía ahora es una entrada de primer orden para el desarrollo de la inteligencia artificial, al mismo nivel que el cómputo. El trabajo que queda es encontrar formas inteligentes de hacer que esa energía esté disponible, y eso es un problema de sistemas de energía tanto como de tecnología.

En Silicon Foundation, está desarrollando proyectos de centros de datos de inteligencia artificial y almacenamiento de baterías en los principales mercados de energía de EE. UU., como PJM y ERCOT. ¿Cuáles son los conceptos erróneos más grandes que los líderes tecnológicos tienen sobre lo que realmente se necesita para asegurar la energía para la infraestructura de inteligencia artificial a gran escala?

Unos pocos destacan. El primero es la creencia de que puedes dejar caer un centro de datos a escala de gigavatio casi en cualquier lugar, siempre y cuando el sitio parezca prometedor en papel. En realidad, debes tener en cuenta no solo la infraestructura que existe hoy, sino también lo que está por venir: las otras cargas y generación que se conectarán alrededor de ti y cambiarán la red local.

Los números hacen que esto sea concreto: la cola de conexión de grandes cargas de ERCOT saltó a más de 200 GW en 2025, desde alrededor de 63 GW al final de 2024, con la mayoría de ellos siendo centros de datos. No te sientas en un sistema estático; te sientas en una cola que se está reconfigurando por completo.

El segundo concepto erróneo es tratarlo como una jugada inmobiliaria. No lo es. Un desarrollador serio necesita una genuina experiencia en toda la cadena de valor, generación de energía, transmisión e integración de la red, y gestión de cómputo, no solo una rebanada de ella. El tercero es tener un campo de visión demasiado estrecho. No puedes mirar solo la energía disponible a nivel regional. Debes rastrear la política nacional, trabajar con las comunidades que estás ingresando y asociarte estrechamente con el operador de la red local, porque son los que deciden si y cómo te conectas.

Muchos inversores aún evalúan las empresas de inteligencia artificial principalmente a través del software, los chips y el rendimiento del modelo. ¿Por qué cree que la infraestructura de energía puede convertirse en uno de los cuellos de botella y oportunidades más importantes de la economía de la inteligencia artificial?

Una vez que el consumo alcanza esta escala, debes mirar más allá de los chips y el software hacia la infraestructura que hace que el cómputo sea posible, y ese sistema upstream es mucho más complejo de lo que muchos inversores asumen. La capa de cómputo no se puede evaluar en aislamiento de lo que está sucediendo en el lado de la oferta de energía; son el mismo sistema.

El acceso a la red se ha convertido en la restricción que limita la construcción de centros de datos, por delante de la tierra o la autorización, y los tiempos de conexión ahora se extienden durante años. Esa es la restricción, y también es exactamente donde está la oportunidad para cualquiera que pueda resolverlo.

Hay un segundo factor que la gente subestima: el perfil de carga de un centro de datos de inteligencia artificial no es plano. Las cargas de trabajo de entrenamiento y inferencia pueden hacer que la potencia de extracción cambie bruscamente, a veces en cuestión de segundos. Esa intermitencia tiene implicaciones graves para cómo opera una instalación y, más fundamentalmente, para cómo se debe diseñar e integrar en primer lugar.

Un sitio que no pueda gestionar esos cambios o convertirlos en una característica que la red pueda utilizar va a tener dificultades. Los inversores que entienden que la capa de energía es donde se concentran el valor y el riesgo verán las oportunidades que la lente de chip y modelo pasa por alto.

A menudo se nos dice que los operadores de centros de datos buscan conexiones a la red, pero usted ha argumentado que el acceso a la red solo ya no es suficiente. ¿Qué capacidades adicionales necesitarán los operadores de infraestructura de inteligencia artificial exitosos en la próxima década?

Como dije, una conexión a la red por sí sola no garantiza un proyecto exitoso, porque la red nunca es estática. La nueva generación y la nueva carga se están conectando todo el tiempo, y ambas cambian lo que realmente vale tu conexión. El operador y el desarrollador deben entender esas implicaciones: si la red local puede absorber la creciente demanda y qué limitaciones el operador puede imponer más adelante una vez que reconozca que no puede mantener el sistema estable.

Estas restricciones son reales y cada vez más comunes. PJM, que sirve a 67 millones de personas, recientemente no alcanzó su objetivo de confiabilidad en una subasta de capacidad por primera vez, con precios que alcanzaron el límite regulatorio.

Las energías renovables son el ejemplo de precaución aquí. Muchos proyectos fueron suspendidos o reducidos después de haber sido construidos. Los reguladores pueden gestionar esos eventos a nivel de sistema, pero la carga financiera suele recaer en los operadores de activos, debilitando directamente el caso de inversión. Peor aún, puede reducir el apetito de los inversores para la próxima ola de proyectos.

Así que la capacidad que importa en la próxima década no es solo conectarse; es la capacidad de anticipar y absorber esa volatilidad a través de la flexibilidad, el almacenamiento y el diseño contractual y operativo adecuados para que tu proyecto siga siendo bancable incluso cuando la red que lo rodea cambia.

Los sistemas de almacenamiento de energía de baterías (BESS) están siendo cada vez más discutidos junto con la infraestructura de inteligencia artificial. ¿Cómo ve el futuro del almacenamiento de baterías evolucionando desde una solución de respaldo hasta un activo estratégico para los centros de datos de inteligencia artificial?

Lo veo como uno de los principales cambios de la última década, y se reduce a dos factores. El primero es el costo. Los costos de las baterías han disminuido drásticamente, alrededor del 90%, mientras que los costos de instalación a escala de servicios públicos han disminuido alrededor del 20% anual. Esa tendencia sigue continuando, y está cambiando lo que es económicamente posible.

El segundo es la característica técnica definitoria de BESS: puede reaccionar casi instantáneamente a las condiciones cambiantes en la red. Esa velocidad importa simultáneamente para la generación, el consumo de centros de datos de inteligencia artificial y la estabilidad general de la red. Es el activo que se encuentra en todos ellos. BESS ha demostrado que puede apilar múltiples flujos de ingresos: arbitraje de energía, regulación de frecuencia, capacidad y servicios auxiliares, mientras también proporciona el cojín que la red necesita durante el estrés. Esa combinación es lo que lo convierte de una caja de respaldo en un activo estratégico.

El verdadero desafío desde aquí es la distribución. Una batería solo entrega su valor completo cuando se encuentra donde la red realmente lo necesita: en los nodos restringidos, junto a la carga y la generación que está equilibrando. Obtener estos activos ubicados y operados como un recurso distribuido coordinado, en lugar de como instalaciones aisladas, es el trabajo que desbloquea el valor estratégico para la infraestructura de inteligencia artificial.

Durante su tiempo en Hiveon, trabajó extensamente en programas de respuesta a la demanda, regulación de frecuencia y optimización de energía. ¿Qué lecciones de la industria de la minería de Bitcoin pueden aplicar los operadores de centros de datos de inteligencia artificial hoy en día?

Lo veo como el puente hacia el consumo flexible, no porque inventara la respuesta a la demanda, sino porque trajo una carga genuinamente nueva que obligó a los operadores de la red a construir mejores reglas alrededor de ella. Los programas de carga interruptible para la industria pesada han existido durante décadas; esa parte no es nueva. Lo que la minería agregó fue una carga que es grande, concentrada y casi perfectamente discrecional: puedes apagarla sin costo más allá de los ingresos que te pierdes, sin daño al equipo y sin nada que reiniciar.

Ese es un perfil raro, y es por eso que ERCOT creó un programa de reducción voluntaria dirigido específicamente a clientes grandes y flexibles como las instalaciones de minería y por qué esas cargas pueden registrarse como recursos de carga controlables elegibles para la respuesta a la demanda y los servicios auxiliares.

Pero quiero ser preciso sobre lo que realmente es transferible, porque la pregunta de la velocidad se simplifica demasiado. Haber trabajado en flotas de ASIC, puedo decirle que cambiar una carga de minería grande en segundos es genuinamente difícil. Donde la minería es excepcionalmente fuerte es en la reducción de carga económica de emergencia y la reducción de carga a escala, respondiendo a señales de precios o estrés en la red durante minutos, de manera confiable y a escala.

La regulación de frecuencia, el equilibrio automático y casi instantáneo que la red utiliza para mantener su frecuencia estable, es un problema diferente y mucho más difícil porque requiere control continuo y proporcional en toda la flota. Se puede hacer: estuve involucrado en la integración de ASIC en la regulación de frecuencia en un mercado nórdico, donde los tiempos de reacción fueron de menos de cinco segundos. Pero se volvió más complejo con el tiempo, y no he visto a los mineros entregar una regulación de frecuencia real en EE. UU. de la manera en que han entregado la respuesta a la demanda y la reducción de carga.

Así que la lección real para los operadores de inteligencia artificial es que no deben “copiar el perfil de reducción”. Es que los mecanismos de mercado, los marcos regulatorios y las relaciones con los operadores ya existen, y la minería de criptomonedas jugó un papel importante en demostrar que pueden funcionar a escala.

Lo que es sorprendente es lo poco que los operadores de centros de datos tradicionales han hecho con sus operadores de la red. La inteligencia artificial también tiene una asimetría importante: el entrenamiento de modelos es mucho menos interruptible que la minería, dado los requisitos de checkpointing y los compromisos de tiempo de actividad, incluso si las cargas de trabajo de inferencia pueden ser más flexibles. La lección a adoptar es el modelo de participación y la participación en el mercado, no la suposición de que la carga de inteligencia artificial se puede reducir como una instalación de minería.

Los centros de datos de inteligencia artificial a menudo se retratan como consumidores masivos de electricidad. ¿Podrían eventualmente convertirse en activos que apoyan la red y ayudan a estabilizar los mercados de energía en lugar de simplemente agregar demanda?

Absolutamente. Estoy seguro de que los centros de datos, como categoría, subutilizan significativamente su capacidad para operar de manera flexible. Estas son máquinas programables. Por su naturaleza, pueden ser programadas y configuradas para ejecutarse en patrones específicos. No quiero generalizar demasiado, porque no todas las cargas de trabajo son interruptibles. Pero incluso para la parte que no se puede interrumpir, hay infraestructura en el sitio, incluida la generación de respaldo y, cada vez más, baterías, que pueden apoyar la red o reducir la carga cuando la red lo necesite.

La realidad subyacente ha cambiado. El consumo ya no es una línea plana, y con las energías renovables que ahora constituyen una parte importante de la generación, la oferta ya no es plana tampoco. Hay períodos de pico y períodos de baja demanda, y los centros de datos con las herramientas y los incentivos de la red adecuados pueden ayudar a absorber esa variabilidad en lugar de simplemente agregar estrés al sistema. ERCOT ya ha demostrado el precedente, con cargas grandes y flexibles que proporcionan regulación y servicios de reserva durante períodos de estrés en la red.

Para la mayoría de los operadores, la brecha no es la capacidad; es la voluntad. Y el caso para ser flexible va más allá de los ingresos adicionales. También es sobre la seguridad de suministro a largo plazo. Si eres flexible, mantienes el sistema estable y evitas ejecutar tu propia cadena de suministro en el límite absoluto, donde una sola falla upstream puede hacerte caer. La flexibilidad es tanto un flujo de ingresos como una póliza de seguros. Los operadores que la traten de esa manera serán los que la red querrá mantener.

Tiene un historial en toda la cadena de valor de la energía y ha supervisado proyectos financiados por instituciones internacionales importantes. ¿Qué separa un proyecto de infraestructura de inteligencia artificial que es atractivo para los inversores de infraestructura a largo plazo de uno que no lo es?

La distinción más clara es la madurez. La industria de los centros de datos de inteligencia artificial todavía es muy joven, y tiene que pasar por un período de establecimiento en el que los modelos de ingresos, los marcos de riesgo operativo, la base de habilidades y la cadena de suministro todos maduran. Ahora, muchos jugadores están ingresando al mercado desde muy diferentes orígenes, pero muy pocos tienen experiencia en toda la cadena de valor que abarca la generación de energía, la integración de la red, la financiación, la construcción y la gestión de cómputo. Ese tipo de coordinación de extremo a extremo es raro, y es exactamente lo que los inversores de infraestructura a largo plazo están buscando, porque es lo que hace que los flujos de caja sean más predecibles.

Lo que separa un proyecto que se puede financiar de uno que no se puede financiar es si toda la cadena se ha pensado y coordinado bajo un plan coherente. No puede ser un sitio fuerte con una estrategia de energía débil o un buen trato de energía con una comprensión pobre de cómo la carga de cómputo realmente se comportará. La infraestructura de capital subraya la durabilidad y la previsibilidad durante décadas. Los proyectos que ganan son aquellos en los que cada eslabón ha sido genuinamente integrado, para que el inversor no tenga que apostar a que cinco cosas separadas se unan por suerte.

Hay un creciente debate en torno a la generación de energía en el sitio, las microredes, el gas natural, las energías renovables y los sistemas de energía híbridos. ¿Qué estrategias de energía cree que son más probable que apoyen el próximo crecimiento de la infraestructura de inteligencia artificial?

“Traer tu propia generación” se ha convertido en casi una condición previa para el desarrollo de nuevos centros de datos, porque las redes están enfrentando picos de demanda que no pueden satisfacer por sí solas. Ya estamos viendo esto en los datos. Los desarrolladores en EE. UU. están avanzando con la generación de gas en el sitio, y la IEA estima que entre 15 y 27 GW de capacidad de gas en el sitio podrían estar alimentando centros de datos para 2030.

Pero me gustaría hacer una salvedad al responder esto de manera demasiado general, porque la estrategia correcta es genuinamente específica del sitio y la región. La ubicación determina lo que está disponible, lo que se puede permitir y lo que la red permitirá. Dicho esto, cuando la prioridad es la velocidad de implementación, y ahora mismo casi siempre lo es, la generación de gas es claramente la opción más atractiva. Las alternativas son intermitentes, como el viento y la energía solar, o tardan años en ponerse en línea, como la nuclear, la hidroeléctrica o el carbón.

En la práctica, la próxima ola probablemente estará liderada por el gas, a menudo emparejado con el almacenamiento y las energías renovables en una configuración híbrida. Las fuentes más firmes y más limpias pueden fasearse en un horizonte más largo a medida que estén disponibles. También es importante ser honesto sobre que la generación de gas en el sitio no es un almuerzo gratis. El suministro de energía fiable para una carga de inteligencia artificial variable puede requerir una sobrecapacidad significativa, y las turbinas de gas en sí están en corta oferta. Es por eso que el enfoque híbrido es lo que hace que el modelo sea más duradero.

Mirando hacia adelante cinco a diez años, ¿qué cree que la industria de la inteligencia artificial todavía subestima sobre la relación entre el cómputo, la energía, la flexibilidad de la red y la financiación de la infraestructura, y qué deberían estar preparando los líderes hoy en día?

Es difícil hacer de oráculo en un entorno que se mueve tan rápido, pero algunas cosas parecen claras para mí.

Primero, todos los centros de datos se volverán interactivos con la red. Esto no será una característica opcional. Se convertirá en una condición para conectarse en absoluto. Ya podemos ver a los operadores de la red moviéndose en esta dirección, con PJM y ERCOT creando nuevas categorías de grandes cargas que aceptan la reducción en exchange por un acceso más rápido. La flexibilidad se está convirtiendo en el precio de la admisión.

Segundo, los desarrolladores perseguirán cada vez más la energía varada y se moverán hacia la integración vertical. Eso puede significar adquirir activos de generación y de red, o puede significar construir esa experiencia en casa. Cuando la cola de conexión es el cuello de botella, poseer más de la cadena de valor es cómo ganas más control sobre tu propia línea de tiempo.

Tercero, la imagen pública negativa del desarrollo de centros de datos comenzará a cambiar, pero solo si los desarrolladores y los operadores aprenden a integrarse adecuadamente con las comunidades donde operan. Eso significa compartir los costos de infraestructura de manera justa, ser transparente sobre el uso de agua y energía, y crear beneficios locales claros. Mucha de esa presión también vendrá del lado financiero. Los inversores y prestamistas de infraestructura exigirán un desempeño ESG más fuerte y una alineación comunitaria como condición de capital, y eso obligará a la industria a profesionalizar cómo se desarrolla.

Los proyectos que tratan la integración comunitaria y el desempeño ambiental como centrales para la financiación, y no como relaciones públicas, serán los que obtendrán financiamiento y se construirán. Mi consejo a los líderes de hoy es simple: construya flexibilidad, control de la cadena de valor y alineación comunitaria genuina en sus proyectos ahora. En cinco a diez años, los tres serán requisitos de entrada, no diferenciadores.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar Silicon Foundation.