La inversión en infraestructuras de IA roza los 1,5 billones de dólares, pero el FMI advierte que los beneficios en productividad aún no son evidentes.

La industria de la inteligencia artificial ha entrado en una fase que recuerda a la fiebre del oro de California. En aquel entonces, quienes más ganaron no fueron necesariamente los buscadores de pepitas, sino los comerciantes de picos y palas. Hoy, ese papel lo desempeñan los fabricantes de semiconductores, los constructores de centros de datos y los proveedores de energía. La escala de este despliegue es colosal: la inversión en infraestructuras para sostener la IA roza los 1,5 billones de dólares este año, una cifra que refleja una carrera frenética por el liderazgo tecnológico pero que comienza a generar grietas en la narrativa del crecimiento infinito.

El despliegue masivo de los hiperescaladores

El motor de este crecimiento reside en los llamados hiperescaladores. Gigantes como Amazon, Microsoft, Alphabet, Meta y Oracle están ejecutando planes de gasto de capital sin precedentes. Según proyecciones de mercado, estas compañías invertirán más de 650.000 millones de dólares en herramientas e infraestructura de IA durante 2026, lo que representa un incremento cercano al 70% respecto al año anterior. Se espera que este ritmo de inversión se mantenga estable durante 2027 y 2028.

Esta expansión no se limita al software. Para que modelos como ChatGPT o Claude funcionen, se requiere un ecosistema físico complejo que demanda hormigón, suelos, permisos administrativos y una cadena de suministro de minerales que opera sin descanso. La nube, que durante años pareció un concepto etéreo, ha tocado tierra, materializándose en gigantescos complejos de servidores que transforman el paisaje industrial, como ocurre con los nuevos centros de datos que emergen en terrenos de antiguas centrales eléctricas en Europa.

La advertencia del FMI sobre la productividad

A pesar del optimismo financiero, el Fondo Monetario Internacional ha introducido una nota de cautela. La preocupación de Kristalina Georgieva no radica en la capacidad de la IA para ser productiva, ya que es evidente que permite ahorrar tiempo y optimizar tareas específicas, sino en la escala de ese impacto. Existe una diferencia fundamental entre que una empresa redacte un informe en menos tiempo y que ese ahorro se traduzca en un aumento del Producto Interior Bruto (PIB) agregado.

Para que la inversión se justifique macroeconómicamente, los recursos liberados por la eficiencia de la IA deben convertirse en nueva producción. El riesgo financiero surge precisamente aquí: las inversiones se realizan en el presente, pero los beneficios agregados son inciertos y podrían tardar años en materializarse. Si el mercado, que suele descontar expectativas a corto plazo, no ve un crecimiento generalizado del PIB acorde al gasto, el escenario podría derivar en una corrección brusca de las valoraciones bursátiles.

Un choque frontal contra los límites planetarios

La voracidad de la IA no es solo financiera, sino también material. La infraestructura digital se ha convertido en un desafío para la sostenibilidad global. Se estima que la demanda mundial de electricidad de los centros de datos podría superar los 1.000 TWh para 2030, una cifra que excede el consumo eléctrico actual de todo Japón. Esta presión obliga a una adaptación acelerada de las redes eléctricas y dispara la demanda de tierras raras para la fabricación de chips.

El agua dulce es otro punto crítico. El Departamento de Energía de Estados Unidos estimó que el consumo directo de agua de los centros de datos en ese país aumentaría entre dos y cuatro veces para 2028. El enfriamiento de los servidores requiere volúmenes masivos de agua, lo que pone en jaque los recursos hídricos en regiones ya vulnerables al estrés climático. Esta dualidad coloca a los inversores en una posición compleja: la IA es necesaria para modelar el clima y optimizar energías renovables, pero su propia existencia consume los recursos que intenta proteger.

La paradoja de la computación acelerada

No todo es consumo. Existe una contraparte tecnológica que busca mitigar este impacto. Los avances en la arquitectura de chips han permitido que la computación acelerada sea más eficiente, logrando que la IA procese más información con menos recursos energéticos por operación. Los semiconductores son, de hecho, la pieza clave para la electrificación a gran escala, siendo esenciales para la gestión de baterías, paneles solares y turbinas eólicas.

La tecnología se encuentra en el núcleo de la transición ambiental y social, permitiendo desplegar energías renovables y mejorar la eficiencia en todos los sectores.

Esta capacidad de la IA para impulsar la agricultura de precisión y la respuesta ante desastres meteorológicos extremos es lo que mantiene a muchas carteras de inversión sostenible expuestas al sector tecnológico. La clave para el futuro será si la eficiencia del hardware puede crecer más rápido que la demanda de potencia de los modelos de lenguaje.

El encarecimiento de la electrónica y la cadena de suministro

La carrera por el liderazgo tecnológico está provocando un efecto dominó en los costes de los componentes. La demanda delirante de chips especializados para IA ha tensionado la cadena de suministro, encareciendo la electrónica no solo para los gigantes tecnológicos, sino para otras industrias que dependen de los mismos semiconductores. Este fenómeno crea una barrera de entrada más alta para las empresas más pequeñas que no pueden competir en precio con los hiperescaladores.

El riesgo es que se cree un ecosistema donde solo unos pocos actores tengan la capacidad financiera de construir la infraestructura necesaria, centralizando el poder computacional y, por ende, la capacidad de innovación. La dependencia de una cadena de suministro que no descansa aumenta la vulnerabilidad ante cualquier shock geopolítico o desastre natural que afecte a las plantas de fabricación de chips.

Implicaciones para el tejido empresarial en España

Para las empresas españolas, este escenario global presenta desafíos y oportunidades muy específicos. España se posiciona como un destino atractivo para la instalación de centros de datos gracias a su infraestructura energética y su clima, pero esto choca con la necesidad de un crecimiento sostenible y la gestión del agua en un país especialmente expuesto a la sequía.

El tejido empresarial español, compuesto mayoritariamente por pymes, se enfrenta a la presión de adoptar la IA para no perder competitividad, pero sin contar con la capacidad de inversión de los hiperescaladores. En este contexto, el cumplimiento del marco regulatorio del AI Act europeo será determinante. Las empresas locales deberán navegar entre la exigencia de eficiencia y la normativa de sostenibilidad, asegurando que la digitalización no comprometa los recursos locales.

La agenda digital española debe priorizar la democratización del acceso a la computación acelerada para que la productividad mencionada por el FMI no sea un privilegio de las grandes corporaciones, sino un motor real para el PIB nacional. La capacidad de integrar la IA en sectores tradicionales como la agricultura o la industria manufacturera será la verdadera prueba de fuego para determinar si España puede convertir la inversión en infraestructura en un crecimiento económico tangible y sostenible, evitando caer en la trampa de ser meros consumidores de una tecnología cuya infraestructura consume los recursos del planeta.

Preguntas frecuentes

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Fuentes: Elpais, Buga, Larazon ·