La inversión en inteligencia artificial ha dejado de ser únicamente una promesa tecnológica para convertirse en uno de los principales motores físicos de la economía estadounidense. Centros de datos, redes eléctricas, semiconductores, sistemas de refrigeración, software especializado y equipos de alta capacidad han absorbido una cantidad de capital sin precedentes en un periodo muy corto. El interrogante que empieza a dominar el debate financiero no es si la IA continuará transformando la economía, sino qué ocurrirá cuando el ritmo de ese gasto deje de acelerarse.
Un análisis de Wolfe Research sitúa el crecimiento del gasto de capital relacionado con la IA en torno al 40% durante 2026. El consenso aún espera un incremento adicional cercano al 30% en el capex de los grandes proveedores de servicios en la nube, conocidos como hyperscalers, durante 2027. La aparente contradicción entre una desaceleración y un crecimiento todavía extraordinario es central: el ciclo no estaría entrando necesariamente en una contracción, sino en una etapa en la que una base de inversión cada vez mayor crece a menor velocidad.
La trayectoria ayuda a dimensionar el cambio. El crecimiento trimestral del capex vinculado con la IA llegó a superar el 80% a comienzos de 2022, se frenó con fuerza durante 2023 y después se estabilizó alrededor del 40%. Wolfe proyecta que el aumento anualizado podría reducirse hasta una banda de entre el 10% y el 15% en 2028. La firma describe este escenario como un aterrizaje suave del ciclo de inversión, pero advierte que una corrección ordenada podría convertirse en un ajuste brusco si las expectativas bursátiles se deterioran al mismo tiempo.
El dato que cambia la escala del debate
La inversión interna relacionada con la IA, que incluye equipos, investigación y desarrollo, software, instalaciones de fabricación favorecidas por la legislación CHIPS y centros de datos, pasó de representar prácticamente nada en 2021 a situarse cerca del 2% del producto interno bruto al cierre del segundo trimestre. En términos históricos, Wolfe considera que la velocidad de este auge supera la de otros episodios recientes de inversión, como el boom de las empresas puntocom a finales de los años noventa y el ciclo inmobiliario de mediados de la década de 2000.
La comparación exige cautela. Las puntocom concentraron buena parte de su expansión en redes y servidores, mientras que el actual ciclo de IA se extiende a la fabricación de chips, la generación eléctrica, la construcción industrial y las telecomunicaciones. Su huella económica es, por tanto, más amplia. Sin embargo, la magnitud del gasto no demuestra por sí sola que las inversiones sean rentables. También puede indicar que las empresas están compitiendo por asegurar capacidad antes de conocer con precisión la demanda futura.
La inversión en IA aportó directamente entre el 10% y el 20% del crecimiento nominal del PIB en algunos trimestres recientes, según Wolfe, una estimación que excluye el efecto contable negativo de las importaciones. Ese matiz importa: Estados Unidos puede registrar una fuerte actividad de construcción y compra de equipos mientras una parte considerable del valor producido se fabrica en el extranjero. El impulso interno es real, pero su efecto neto sobre la economía depende de cuánto se importe, de cuánta energía se consuma y de qué productividad genere posteriormente.
La primera tesis: el gasto seguirá alto aunque el crecimiento se normalice
La razón más sólida para esperar un aterrizaje gradual es la combinación de balances robustos y proyectos ya comprometidos. Los hyperscalers disponen de liquidez, acceso privilegiado a los mercados de deuda y negocios tradicionales capaces de financiar una parte importante de la expansión. Además, muchos proyectos tardan entre tres y seis años en estar plenamente operativos. Una vez iniciada la construcción de un centro de datos, detenerla puede resultar más costoso que completarla, especialmente cuando existen contratos de suministro, permisos aprobados y acuerdos de conexión eléctrica.
La cartera de proyectos refuerza esa inercia. Más de 700 centros de datos permanecen en desarrollo, de acuerdo con FracTracker, lo que equivaldría a añadir aproximadamente un 16% al inventario existente. No todos llegarán a construirse en la forma prevista, pero la cifra muestra que el ciclo tiene una cola de inversión considerable. Aunque las empresas reduzcan nuevos anuncios, durante varios años continuarán ejecutando compromisos asumidos en la fase más expansiva.
La dinámica competitiva también funciona como un acelerador. Para una compañía tecnológica, invertir menos que sus rivales puede ser interpretado por el mercado como una pérdida de capacidad estratégica, incluso si la demanda actual todavía no justifica toda la infraestructura. La carrera no se limita a ofrecer modelos más precisos; incluye controlar chips, capacidad de computación, datos, talento y contratos de energía. Esa lógica explica por qué el gasto puede mantenerse elevado aun cuando la rentabilidad de cada unidad adicional de capacidad sea incierta.
La segunda tesis: una cartera enorme no equivale a demanda asegurada
El principal punto débil del ciclo aparece en la relación entre ingresos y capital invertido. Las estimaciones citadas por Wolfe sitúan los ingresos de servicios de IA alrededor de 200.000 millones de dólares, mientras que el capex de los hyperscalers sería más de tres veces superior. La brecha podría cerrarse en los próximos trimestres si aumentan los precios, la adopción empresarial y el uso intensivo de modelos. Pero esa convergencia no está garantizada ni tiene por qué producirse a la misma velocidad que la construcción de infraestructura.
La economía de la IA enfrenta una tensión conocida: la capacidad se instala antes de que la demanda sea plenamente visible, pero la demanda también puede crecer porque existe capacidad disponible. El problema surge cuando las empresas confunden ambas relaciones. Un centro de datos vacío puede conservar valor estratégico, pero genera costes de depreciación, electricidad, mantenimiento y financiación. Si los clientes utilizan los modelos de forma ocasional o presionan los precios a la baja, el incremento del volumen no compensará necesariamente la inversión inicial.
Una primera conclusión propia se desprende de esta diferencia: el riesgo no se medirá únicamente por el número de centros construidos, sino por la utilización efectiva de los aceleradores y la capacidad eléctrica. La métrica decisiva pasará de los anuncios de inversión a los ingresos por unidad de computación, el margen después del consumo energético y la duración de los contratos con clientes. Un crecimiento fuerte del capex puede coexistir con retornos débiles si la infraestructura se utiliza por debajo de su capacidad económica.
Construir crea empleo; operar crea menos
Los efectos regionales de la expansión son visibles, aunque no siempre permanentes. Wolfe, citando investigaciones académicas, señala que los condados que alojan un centro de datos registran aproximadamente un 3,5% más de empleo y un 5% más de salarios después de la apertura de una instalación. El beneficio, sin embargo, se concentra en la fase de construcción. Un proyecto puede ocupar hasta 10.000 trabajadores durante su ejecución, pero emplear solo entre 50 y 400 personas de manera permanente cuando entra en operación.
Esta asimetría enfrenta a varios grupos con intereses diferentes. Los gobiernos locales buscan nuevas bases tributarias, actividad para empresas constructoras y mejoras en infraestructura. Los residentes pueden recibir empleos temporales, pero también afrontar presión sobre la vivienda, congestión, ruido y un mayor consumo de agua o electricidad. Las compañías eléctricas ven una oportunidad para ampliar redes y vender más energía; los usuarios domésticos temen que los costes de esas ampliaciones se trasladen a sus facturas.
La controversia no es secundaria. Una instalación puede generar importantes ingresos fiscales y, al mismo tiempo, obligar a financiar subestaciones, carreteras y líneas de transmisión que permanecerán infrautilizadas si el proyecto se cancela. Por eso, los acuerdos entre empresas tecnológicas, municipios y utilities deberían especificar quién asume el coste de una demanda eléctrica inferior a la prometida. Sin esa protección, parte del riesgo privado puede acabar socializándose.
El mercado puede convertir una desaceleración en una espiral
Wolfe identifica la revalorización de las acciones de los hyperscalers como el escenario con mayor capacidad para transformar un aterrizaje ordenado en uno desordenado. Estas compañías son simultáneamente las mayores inversoras en capex y algunas de las empresas con mayor peso en la capitalización del S&P 500. Si los inversores empiezan a dudar del crecimiento de los ingresos por IA, podrían reducir los múltiplos que están dispuestos a pagar por sus acciones, aun cuando los beneficios actuales sigan creciendo.
Ese ajuste tendría efectos económicos concretos. Una caída bursátil reduciría el efecto riqueza de hogares y fondos, encarecería potencialmente la financiación y presionaría a los ejecutivos para demostrar disciplina de capital. Los proyectos marginales serían los primeros en aplazarse. Menos pedidos afectarían a fabricantes de servidores, productores de chips, contratistas, empresas de refrigeración y proveedores de energía. La reducción del gasto disminuiría entonces las expectativas de ingresos de los hyperscalers, reforzando la caída inicial. Esa es la circularidad señalada por Wolfe.
La segunda conclusión propia es que el mayor peligro puede residir en la sincronización de decisiones, no en un fracaso tecnológico repentino. Cada empresa tiene incentivos para seguir invirtiendo mientras sus rivales lo hacen; todas, sin embargo, pueden recortar a la vez cuando el mercado cambia de criterio. La infraestructura de IA es intensiva en capital y relativamente difícil de reutilizar en el corto plazo. Por ello, una corrección coordinada tendría más impacto que la desaceleración individual de una sola compañía.
Quién paga la transición hacia la rentabilidad
Los grandes proveedores de nube defienden que el capex actual es una inversión de largo plazo y que los ingresos asociados todavía no reflejan la expansión de la demanda. Las empresas que desarrollan modelos sostienen que la reducción del coste por consulta abrirá nuevos mercados, desde la automatización administrativa hasta el diseño industrial y la investigación científica. Los clientes empresariales, en cambio, están sometidos a una prueba más exigente: deben demostrar ahorros o ingresos concretos antes de ampliar sus presupuestos de IA.
Los fabricantes de chips son los beneficiarios inmediatos de la carrera, pero su posición también contiene riesgos. Una demanda concentrada en pocos compradores permite aumentos de precios y márgenes elevados; al mismo tiempo, deja a los proveedores expuestos a cambios bruscos en los planes de inversión de un pequeño grupo de clientes. Las empresas energéticas y los operadores de redes enfrentan un dilema similar. Los centros de datos pueden convertirse en consumidores ancla durante décadas, aunque también pueden generar sobreinversión si las previsiones de carga se basan en anuncios que nunca se materializan.
Los inversores minoristas observan otra tensión. El entusiasmo por la IA ha extendido la exposición del mercado mucho más allá de las compañías que venden modelos, alcanzando a fabricantes de equipos, semiconductores, utilities, promotores inmobiliarios y fondos indexados. Una corrección en los hyperscalers podría trasladarse a carteras que no parecen tecnológicas a primera vista. La diversificación sectorial, en este caso, no elimina necesariamente la concentración temática.
El próximo examen será la productividad, no la narrativa
El escenario base de Wolfe, con un crecimiento del capex de entre el 10% y el 15% en 2028, parece compatible con una industria que entra en una fase más madura. El gasto seguiría aumentando, pero los proyectos deberían superar filtros más estrictos. Las empresas podrían priorizar centros de datos próximos a fuentes de energía abundante, equipos con mejor eficiencia y contratos que garanticen una utilización mínima. También es probable que aumenten las alianzas entre operadores de nube, fabricantes de chips y compañías eléctricas para compartir parte del riesgo.
La tercera conclusión propia es que la siguiente etapa favorecerá menos a quien anuncie la mayor capacidad y más a quien convierta esa capacidad en productividad medible. La adopción empresarial dependerá de la calidad de los datos, la seguridad, la integración con sistemas existentes y el coste total de operación. Un modelo ligeramente menos potente, pero barato y confiable, puede desplazar a una solución superior si permite automatizar procesos de forma rentable. El crecimiento del sector podría continuar mientras cambia su distribución de beneficios.
También cabe esperar una mayor presión regulatoria y comunitaria. Los permisos para nuevos centros de datos podrían vincularse a compromisos de eficiencia energética, reutilización de agua, contratación local y participación en el coste de las redes. En regiones con restricciones eléctricas, las autoridades tendrán que decidir si priorizan la industria tecnológica, la vivienda, la manufactura tradicional o la estabilidad del sistema. Esa disputa puede ralentizar proyectos incluso cuando exista capital disponible.
Los riesgos que podrían romper el aterrizaje suave
El primer riesgo es una decepción en los ingresos por IA. Si las empresas comprueban que sus clientes experimentan mucho pero contratan poco, las previsiones de crecimiento podrían revisarse antes de que la infraestructura alcance su vida útil. El segundo es la compresión de múltiplos en un entorno de aversión al riesgo: tipos de interés elevados, menor liquidez o un shock macroeconómico harían menos tolerable un capex cuyo retorno se espera a largo plazo.
El tercer riesgo es operativo. La falta de chips, transformadores, permisos de conexión o capacidad de transmisión puede retrasar proyectos y elevar costes. Un cuarto riesgo procede de la competencia tecnológica: modelos más eficientes podrían reducir la necesidad de computación por tarea, debilitando la demanda prevista de capacidad bruta. Esa mejora sería positiva para los usuarios, pero podría acelerar la obsolescencia económica de instalaciones diseñadas bajo supuestos anteriores.
Por ahora, la evidencia no permite afirmar que el ciclo esté a punto de colapsar. Los balances son fuertes, la cartera de proyectos es extensa y la rivalidad tecnológica mantiene los incentivos para invertir. Pero tampoco basta con observar que el capex seguirá creciendo. La pregunta decisiva será si los ingresos, la productividad y la utilización avanzan a una velocidad capaz de justificar los activos construidos. El riesgo, como advierte Wolfe, no está necesariamente en la tecnología, sino en un mercado que ha convertido sus expectativas financieras en parte de la propia maquinaria de inversión.
