La carrera billonaria por la infraestructura de la IA desata un tsunami de gasto, deuda y consumo energético

Las grandes tecnológicas están en una carrera sin precedentes para construir la infraestructura que sostiene la inteligencia artificial generativa, con previsiones de entre 3 y 4 billones de dólares invertidos en esta década, según Nvidia. Microsoft abrió el camino en 2019 al invertir 1.000 millones de dólares en OpenAI y convertirse en su proveedor exclusivo de nube, un acuerdo que con el tiempo creció hasta casi 14.000 millones y popularizó el modelo de “socio cloud preferente” que hoy siguen Anthropic con Amazon o múltiples startups con Google Cloud. Aunque OpenAI ya no depende solo de Azure, esa alianza inicial redefinió el negocio del cómputo en la nube.

El nuevo gran ganador es Oracle. Primero firmó un contrato de 30.000 millones de dólares en servicios cloud con OpenAI y más tarde un acuerdo histórico de 300.000 millones en cómputo a cinco años desde 2027. Esa cifra, muy por encima de los ingresos actuales de OpenAI, se apoya en expectativas de crecimiento masivo y ha catapultado a Oracle a la primera línea de proveedores de infraestructura de IA, disparando su cotización y, durante un tiempo, la fortuna personal de Larry Ellison.

Nvidia, dueña del hardware clave de esta revolución, está reinvirtiendo su enorme flujo de caja de forma agresiva y poco convencional. Ha comprado participaciones en rivales como Intel y ha sellado acuerdos gigantes con sus propios clientes: 100.000 millones de dólares en GPUs para OpenAI a cambio de acciones, además de pactos similares con xAI de Elon Musk y un esquema de intercambio GPUs‑por‑participación con AMD. Estas operaciones crean un circuito cerrado: las GPUs son escasas y valiosas, se intercambian por acciones de empresas privadas también difíciles de conseguir y todo el sistema se sostiene sobre expectativas de crecimiento continuo; si el entusiasmo por la IA se enfría, estas estructuras podrían ser cuestionadas de forma severa.

Mientras tanto, los gigantes con infraestructuras existentes, como Meta, lanzan planes de construcción colosales. La compañía prevé gastar hasta 600.000 millones de dólares en infraestructura en EE. UU. hasta 2028, con enormes centros de datos como Hyperion en Luisiana —un complejo de 2.250 acres y unos 10.000 millones de coste, alimentado en parte por energía nuclear— y Prometheus en Ohio, basado en gas natural. Otros actores, como xAI en Memphis, combinan centro de datos y planta de generación propia, con fuertes impactos ambientales: las emisiones de sus turbinas de gas ya han despertado críticas por presuntas violaciones de la Ley de Aire Limpio.

En paralelo, se lanzó el ambicioso proyecto Stargate, una alianza entre SoftBank, OpenAI y Oracle, anunciada por el presidente Trump tras su segunda investidura. El objetivo: invertir 500.000 millones de dólares en infraestructura de IA en EE. UU. y construir ocho centros de datos en Abilene, Texas, bajo la promesa de eliminar trabas regulatorias. Aunque las dudas sobre la financiación real y los desacuerdos entre socios han ido frenando el entusiasmo, la construcción física continúa y se espera que las instalaciones estén completadas a finales de 2026.

Todo esto ha llevado a un salto histórico en el gasto de capital (capex) de los llamados hyperscalers. Amazon prevé invertir 200.000 millones de dólares en 2026, Google entre 175.000 y 185.000 millones, y Meta entre 115.000 y 135.000 millones, con parte de sus proyectos incluso fuera de balance, lo que ha despertado objeciones de sus auditores. En conjunto, las grandes compañías tecnológicas planean casi 700.000 millones de dólares en nuevos centros de datos solo en 2026, financiados en buena parte con deuda. Mientras los ejecutivos insisten en que la infraestructura de IA es clave para el futuro de sus negocios, muchos inversores se inquietan por el tamaño de las apuestas. El gran interrogante es si estas inversiones descomunales generarán beneficios suficientes antes de que el apetito de Wall Street por la IA empiece a agotarse.