Tecnología de baterías impulsada por IA: mercado y auge

Un informe de mercado impone una nueva realidad esta semana

El 29 de enero de 2026, ResearchAndMarkets publicó un pronóstico de gran alcance que sitúa a los sistemas de baterías impulsados por inteligencia artificial (IA) en el centro de una industria en rápido crecimiento. El informe proyecta que el mercado especializado de tecnología de baterías habilitada por IA pase de aproximadamente 3600 millones de dólares en 2025 a 8400 millones en 2030, y llega junto a un estudio anterior de ResearchAndMarkets sobre almacenamiento de energía y un análisis más amplio del mercado de baterías que, en conjunto, dibujan un campo estratégico y saturado.

El desglose de cifras es crudo, pero la historia que hay detrás es concreta: la adopción de vehículos eléctricos, el almacenamiento a escala de servicios públicos para energías renovables, la presión para prolongar la vida útil de las baterías y los nuevos diseños de energía a nivel de bastidor (rack) para centros de datos de IA demandan tanto software como celdas. Esa convergencia es donde los sistemas de baterías impulsados por inteligencia artificial (IA) pasan de las demostraciones de laboratorio al valor comercial, optimizando los ciclos de carga, detectando anomalías y programando el mantenimiento de formas que el hardware por sí solo no puede lograr.

Perspectivas del mercado de baterías impulsadas por inteligencia artificial (IA)

Las previsiones difieren en escala, pero no en dirección. ResearchAndMarkets espera una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 18,4 % para el mercado de tecnología de baterías impulsadas por IA, definido de forma estricta, hasta 2030; un estudio independiente de ResearchAndMarkets centrado en la IA en el almacenamiento de energía estimó el mercado más amplio de almacenamiento de energía habilitado por IA en 8820 millones de dólares en 2025, aumentando hacia los dos dígitos medios para finales de la década. Mientras tanto, Precedence Research, al observar la totalidad del mercado de tecnología de baterías, establece un contexto mayor: se prevé que la tecnología de baterías en su conjunto supere los 250 000 millones de dólares para 2034.

Estas proyecciones estratificadas subrayan dos cosas. En primer lugar, la IA es una capa de valor que puede aplicarse a muchos productos y mercados de baterías existentes —desde la electrónica de consumo hasta el almacenamiento en red a escala de megavatios— en lugar de ser un único producto nuevo. En segundo lugar, la inversión sigue al problema: los proveedores y las empresas de servicios públicos están pagando por software que reduzca los costes y el riesgo a escala del sistema. Por eso, es probable que los acuerdos y las conversaciones sobre estandarización de 2026 tengan un impacto desmedido en la rapidez con la que los proveedores capten clientes.

Aplicaciones y mecánica de las baterías impulsadas por inteligencia artificial (IA)

¿Cómo mejora la IA las baterías en la práctica? Las técnicas se dividen en varias categorías recurrentes: pronóstico a nivel de celda y paquete, optimización de la curva de carga, detección de anomalías para la seguridad y descubrimiento de materiales. En el aspecto operativo, los modelos de aprendizaje automático (machine learning) consumen telemetría de cientos de celdas y predicen el desvanecimiento de la capacidad con días, semanas o meses de antelación. Esa capacidad impulsa el mantenimiento predictivo: sustituir módulos antes de que fallen, programar los pasos de formación y calibración en la fabricación para aumentar el rendimiento y adaptar los protocolos de carga para prolongar la vida útil de calendario.

La IA también ayuda con la velocidad de carga y la seguridad. Los algoritmos de carga adaptativa equilibran las expectativas de carga rápida con los límites térmicos: en lugar de aplicar el mismo perfil de corriente agresivo a cada paquete, un sistema de gestión de baterías (BMS) impulsado por IA mide la impedancia interna, los gradientes de temperatura y el historial de uso para calcular la carga segura más rápida. Para los vehículos eléctricos, esto reduce la ansiedad por la autonomía sin aumentar el riesgo de incendio; para los activos de la red, mejora el rendimiento de la energía utilizable y reduce los costes de degradación.

En cuanto a materiales y diseño, los modelos generativos y los experimentos de alto rendimiento aceleran el descubrimiento de formulaciones de electrodos y separadores con mejores márgenes de seguridad o una menor dependencia de minerales críticos escasos. Las empresas y los laboratorios utilizan estos métodos para cribar químicas que serían costosas o lentas de evaluar solo mediante ensayos.

Estándares, seguridad y centros de datos a hiperescala

Los movimientos de la industria a finales de 2025 y principios de 2026 muestran cómo los sistemas de baterías habilitados por IA están llegando más allá de los vehículos y el almacenamiento doméstico. KULR Technology se unió al Open Compute Project como miembro Platinum y está promocionando unidades de respaldo de batería (BBU) a nivel de bastidor, diseñadas para bastidores de IA de 800 V y un control estricto de la propagación térmica. La hoja de ruta OCP ORV3 formaliza el traslado del almacenamiento de energía más cerca del cómputo de IA, un cambio arquitectónico radical que sitúa la seguridad, la telemetría y la inteligencia energética a escasos centímetros de sistemas de GPU valorados en millones de dólares.

Esos avances son importantes porque los hiperescaladores establecen estándares de facto para la escala y la fiabilidad. Si el almacenamiento integrado en el bastidor se vuelve común, los operadores exigirán diagnósticos a nivel de BBU, telemetría continua y una orquestación basada en IA que coordine las baterías en todos los bastidores y emplazamientos. Ese es precisamente el espacio de producto donde las soluciones de baterías impulsadas por inteligencia artificial (IA) pueden añadir valor recurrente: calidad de la energía, respuesta transitoria y ahorro en los costes del ciclo de vida.

Quién construye qué: actores y estrategias

Los mapas del mercado son familiares: los fabricantes de equipos originales (OEM) y los fabricantes de celdas —Tesla, Panasonic, BYD, CATL, LG, Samsung SDI— siguen dominando el suministro de celdas, pero se está formando un próspero ecosistema de software y sistemas en torno al BMS, los pronósticos y la orquestación. Tanto ResearchAndMarkets como Precedence Research incluyen a las principales empresas de automoción y baterías junto a especialistas en software y empresas emergentes centradas en diagnósticos y soluciones de segunda vida.

Las corporaciones están adquiriendo capacidades: las adquisiciones anteriores (por ejemplo, la compra por parte de General Motors de una startup de detección de anomalías en 2023) y las asociaciones con proveedores demuestran que los OEM quieren el control directo sobre los diagnósticos de los paquetes. Los nuevos participantes, como los proveedores especializados en BMS y las empresas de plataformas energéticas, compiten con modelos que convierten la telemetría en ingresos por servicios: garantías más largas, avales de rendimiento y programas de segunda vida para paquetes de vehículos eléctricos retirados que se utilizan como almacenamiento en red.

Cómo ayuda la IA a predecir la degradación, prolongar la vida útil y optimizar la carga

Las mejoras en la prolongación de la vida útil provienen de una programación de carga más inteligente, el equilibrado de las celdas y la reducción dinámica de potencia durante condiciones operativas de alto estrés. Para las flotas y las empresas de servicios públicos, esto se traduce en un aplazamiento del gasto de capital (CAPEX) de sustitución y en un valor residual más predecible para los mercados de segunda vida. Para los consumidores y los vehículos eléctricos, el beneficio es una combinación de una vida útil de la batería más larga y una mejor gestión de la autonomía diaria.

Mercados, riesgos y fricciones políticas

La regulación y las normas también importan: trasladar el almacenamiento a los bastidores de servidores crea nuevas reglas de seguridad e interconexión. Las empresas que combinen la ingeniería térmica con la monitorización basada en IA estarán mejor posicionadas para cumplir esos requisitos y ganarse la confianza de los hiperescaladores y las empresas de servicios públicos.

Qué vigilar a continuación

Se esperan tres puntos de inflexión a corto plazo. En primer lugar, la estandarización en torno a las BBU integradas en bastidores y las especificaciones tipo ORV3 determinará si los hiperescaladores adoptan el almacenamiento distribuido en bastidores a gran escala. En segundo lugar, los pilotos comerciales que cuantifiquen la extensión de la garantía y las mejoras del LCOE (coste nivelado de la energía) para los paquetes gestionados por IA decidirán si los clientes pagan por las funciones de IA como una suscripción. En tercer lugar, el progreso continuo en el cribado de materiales impulsado por IA podría cambiar el panorama de la química, reduciendo los costes y mejorando la seguridad.

Para los responsables de la toma de decisiones, la conclusión es pragmática: las soluciones de baterías impulsadas por inteligencia artificial (IA) no son una capa especulativa, sino un conjunto de herramientas de coste y riesgo. Allí donde la telemetría y el cómputo se integran con los programas de fabricación y ciclo de vida, la tecnología ofrece rendimientos medibles; y es por eso que los pronósticos del mercado coinciden en un rápido crecimiento en los próximos años.

Fuentes

• ResearchAndMarkets (Artificial Intelligence (AI)-Driven Battery Technology Market Report 2026)
• ResearchAndMarkets (Artificial Intelligence (AI) Energy Storage Solution Global Market Report 2025)
• Precedence Research (Battery Technology Market report)