Cada vez que sale un nuevo modelo de inteligencia artificial, la conversación pública se centra en qué tan inteligente es o qué puede hacer. Pero el verdadero campo de batalla entre las grandes tecnológicas se libra en un terreno mucho menos glamoroso: quién tiene la capacidad de cómputo, los centros de datos y la energía necesaria para hacer funcionar todo eso.
Las cifras que están circulando en 2026 dan una dimensión del tamaño de esta carrera.
7,6 billones de dólares en cinco años
Según una proyección de Goldman Sachs Global Institute y Goldman Sachs Global Investment Research, el gasto mundial acumulado en infraestructura para IA alcanzará los 7,6 billones de dólares entre 2026 y 2031. De ese total, la mayor parte —unos 5,1 billones— se destinará a capacidad de cómputo, es decir, chips y procesadores. Los centros de datos absorberán otros 2,1 billones, mientras que la infraestructura energética representará cerca de 358.000 millones de dólares.
El análisis asume que Nvidia concentrará el 75% del gasto mundial en capacidad de cómputo durante ese periodo, lo que le permitiría captar alrededor de 3,8 billones de dólares en ingresos asociados a infraestructura de IA.
Las cuatro grandes tecnológicas, todas apostando a la vez
Amazon, Alphabet, Microsoft y Meta han comprometido conjuntamente gastos de capital que rondarían los 650.000 millones de dólares solo en 2026, según cálculos recogidos por Bloomberg Línea, destinados en gran parte a nuevos centros de datos, chips de IA, cables de red y generadores de respaldo. Meta, por su lado, presentó un plan de infraestructura en Estados Unidos por 600.000 millones de dólares hasta 2028.
El nuevo cuello de botella: ya no son los chips, es la electricidad
Durante buena parte de los últimos años, la limitante visible para escalar la IA eran las GPU. Eso está cambiando. Según análisis de Gartner recogidos por Revista Cloud, la capacidad de inteligencia artificial está empezando a estar limitada por la disponibilidad de energía, no por el capital o los chips disponibles. Tener dinero y procesadores ya no alcanza si no hay potencia eléctrica contratada, subestaciones disponibles o permisos para ampliar la red.
El dato es contundente: los centros de datos podrían disparar su consumo eléctrico un 26% en 2026, y algunas proyecciones estiman que en conjunto llegarán a consumir tanta energía como todo un país como Japón en un año.
Estados Unidos vs. China: dos formas distintas de resolver el mismo problema
El contraste entre potencias también es revelador. Mientras las mayores empresas de Estados Unidos invertirán unos 700.000 millones de dólares en 2026, en China la cifra ronda los 70.000 millones —diez veces menos—, pero con un matiz importante: la producción eléctrica china creció 74% en la última década, frente a apenas 6% en Estados Unidos. Esa brecha en generación de energía se está convirtiendo en un factor tan decisivo como el propio capital invertido.
Qué significa esto para el resto del mercado
Para negocios que no fabrican chips ni construyen centros de datos, esta carrera igual tiene efectos concretos: presiona los precios de la energía en zonas donde se instalan estas instalaciones, empuja a las empresas de IA a optimizar el uso de sus modelos (menos llamadas innecesarias, hardware más eficiente) y explica, en buena parte, por qué el acceso a herramientas de IA cada vez más potentes sigue bajando de precio pese a la magnitud de la inversión detrás.
La carrera por la inteligencia artificial ya no se gana solo con el mejor algoritmo. Se gana con quién logra enchufarlo.
Fuentes: Goldman Sachs Global Institute (vía La República), Bloomberg Línea, Revista Cloud (Gartner) y El Colombiano (OilPrice.com).
