IA: del algoritmo al hormigón

La escala de esta transformación es extraordinaria. La inversión vinculada a la IA superará este año los 800.000 millones de dólares y podría alcanzar el billón en 2027. Las grandes tecnológicas ya no compiten solo por talento y algoritmos, sino también por servidores, energía y componentes críticos. En Estados Unidos, la inversión en centros de datos ya supera a la destinada a oficinas: 49.000 millones de dólares frente a 46.000 millones en el último trimestre.

Esta carrera también está cambiando la forma de financiar el crecimiento. Los principales proveedores de servicios en la nube, que hasta hace poco costeaban sus inversiones con sus elevados beneficios, han ganado un peso notable como emisores de deuda y representan ya el 20% de las emisiones estadounidenses de bonos con grado de inversión. El riesgo, por tanto, ya no se limita a la rentabilidad futura de los proyectos: comienza a trasladarse a los balances y al mercado de crédito.

Meta resume bien esta nueva etapa. Aunque sus ingresos crecieron un 26%, el fuerte gasto de capital llevó su flujo de caja libre trimestral a terreno negativo por primera vez desde 2013. Además, la creación de una nueva clase de acciones sin derecho a voto podría facilitar futuras captaciones de capital sin diluir el control de su fundador. En la pugna por la IA, quedarse atrás se percibe como un riesgo mayor que endeudarse o ampliar capital.

La cuestión decisiva será si la demanda y la monetización justifican este esfuerzo. Por ahora, el uso empresarial de los modelos continúa aumentando, el consumo de tokens alcanza nuevos máximos y no aparecen señales de sobreoferta en la capacidad computacional. Sin embargo, las dudas sobre la valoración de los proveedores puros de modelos –la última ronda de financiación privada ha reducido la valoración de OpenAI de 1,4 billones de dólares a 1,25 billones– y la vulnerabilidad financiera de algunos operadores muestran que el mercado será cada vez más exigente.

Los efectos del ciclo se extienden mucho más allá de Silicon Valley. Para 2030, la demanda eléctrica de los centros de datos podría ser comparable a la de la India, impulsando a compañías vinculadas a la electrificación. Al mismo tiempo, comienzan a surgir límites físicos: algunos proyectos han sido paralizados por su posible impacto sobre el suministro eléctrico.

La inteligencia artificial puede ser digital, pero su expansión depende de recursos muy reales. Habrá volatilidad y no todos los proyectos generarán la rentabilidad esperada. Aun así, la dirección parece clara: más capacidad de computación, más inversión y una huella creciente sobre la economía real. Para el inversor, la oportunidad no está solo en quienes lideran la inteligencia artificial, sino en toda la infraestructura que la hace posible.

Artículo publicado en La Vanguardia