La carrera por dominar la inteligencia artificial está movilizando cantidades de capital sin precedentes en el sector tecnológico. Los centros de datos podrían acumular inversiones superiores a los 30 billones de dólares hasta 2050, mientras economistas e inversores se preguntan si la productividad y los nuevos negocios generados por la IA crecerán suficientemente rápido para justificar semejante despliegue.
La inteligencia artificial ha dejado de ser únicamente una carrera por desarrollar mejores algoritmos. Se ha convertido también en una de las mayores apuestas de infraestructura de la economía contemporánea.
Servidores, semiconductores avanzados, centros de datos, redes eléctricas y nuevas instalaciones energéticas están absorbiendo cantidades crecientes de capital a medida que empresas y países compiten por disponer de capacidad suficiente para entrenar y ejecutar sistemas de IA cada vez más exigentes.
Una proyección de PwC recogida por Reuters calcula que el gasto mundial acumulado exclusivamente en centros de datos podría superar los 30 billones de dólares hasta 2050. La dimensión de esa cifra supera, ajustada por inflación, las inversiones realizadas durante otras grandes revoluciones tecnológicas, como la expansión ferroviaria o el auge de Internet.
Recreación editorial de la construcción de centros de datos está vinculando cada vez más el desarrollo de la inteligencia artificial con la disponibilidad de electricidad y nuevas infraestructuras energéticas.
El Fondo Monetario Internacional también ha constatado la extraordinaria aceleración de este ciclo inversor. Su informe anual de 2026 señala que algunas estimaciones sitúan la inversión privada mundial relacionada con la IA por encima de los 2 billones de dólares solo durante 2026. Además, calcula que las inversiones tecnológicas vinculadas a la inteligencia artificial aportaron alrededor de medio punto porcentual al crecimiento del PIB estadounidense durante 2025.
La cuestión que empieza a dominar el debate económico es qué ingresos tendrá que generar toda esa infraestructura.
Más de 4,2 billones de nuevos ingresos en cinco años
El problema no está necesariamente en la utilidad de la inteligencia artificial, sino en la velocidad con la que sus aplicaciones comerciales pueden convertirse en ingresos suficientes para compensar las inversiones realizadas.
Un estudio de Bain & Company citado por Reuters estima que los grandes operadores de infraestructura y otros participantes de la carrera por la IA necesitarían encontrar más de 4,2 billones de dólares de nuevos ingresos durante los próximos cinco años para financiar el despliegue previsto.
Eso implicaría no solamente mejorar actividades existentes. También tendría que producirse la aparición de mercados completamente nuevos, desde robótica guiada por inteligencia artificial hasta descubrimiento de materiales, investigación científica automatizada o nuevas aplicaciones industriales.
Recreación editorial del enorme volumen de capital destinado a la IA aumenta la presión para convertir las nuevas aplicaciones tecnológicas en ingresos y mejoras de productividad.
El desafío aparece porque las inversiones físicas se realizan ahora, mientras buena parte de los beneficios económicos esperados podrían tardar años en materializarse.
La historia de anteriores revoluciones tecnológicas muestra precisamente ese desfase. La construcción de ferrocarriles o el despliegue de Internet transformaron posteriormente la economía, pero sus primeras etapas estuvieron acompañadas por inversiones excesivas, quiebras empresariales y fuertes correcciones financieras.
La incógnita es si la inteligencia artificial seguirá un recorrido comparable.
La productividad será una de las grandes pruebas
La rentabilidad futura dependerá en buena medida de cuánto consiga aumentar la productividad.
Un reciente estudio del FMI basado en datos de patentes de países de la OCDE concluye que la innovación relacionada con inteligencia artificial ya habría elevado la productividad laboral agregada entre un 0,8% y un 1,2% durante el periodo estudiado. A largo plazo, el efecto podría alcanzar hasta el 3,8%, aunque los propios investigadores señalan que los beneficios pueden tardar en aparecer mientras trabajadores y empresas aprenden a integrar la tecnología.
El FMI también contempla escenarios considerablemente positivos. Su Perspectiva de la Economía Mundial de abril calculó que una materialización más rápida de las mejoras de productividad asociadas a la IA podría elevar el crecimiento mundial hasta 0,3 puntos porcentuales a corto plazo y entre 0,1 y 0,8 puntos en el medio plazo.
Sin embargo, Reuters señala que algunos economistas todavía no observan mejoras suficientemente amplias como para justificar todas las valoraciones e inversiones actuales.
El debate, por tanto, no enfrenta necesariamente a quienes creen o no creen en la inteligencia artificial. La diferencia está principalmente en cuándo llegará el aumento de productividad y cuál será su magnitud.
Centros de datos: la infraestructura física detrás de la IA
La expansión de la inteligencia artificial también está transformando sectores alejados aparentemente del software.
Los centros de datos necesitan cantidades enormes de electricidad, sistemas de refrigeración, terrenos, conexiones de alta capacidad y nuevos equipamientos. Esa demanda está convirtiendo la disponibilidad energética en uno de los factores determinantes de la carrera tecnológica.
La Administración de Información Energética estadounidense prevé que el consumo eléctrico de Estados Unidos marque máximos históricos tanto en 2026 como en 2027, impulsado en parte por los centros de datos vinculados a inteligencia artificial. Su previsión sitúa la demanda en 4,270 billones de kilovatios hora este año y 4,349 billones en 2027.
El crecimiento ya está generando tensiones en algunas comunidades por el consumo de electricidad y agua. Amazon Web Services anunció esta semana más de 1.000 millones de dólares durante cinco años para comunidades estadounidenses donde mantiene centros de datos, incluyendo programas relacionados con formación, costes energéticos y conservación de recursos.
Reuters señala que existen más de un centenar de propuestas de moratoria sobre centros de datos en Estados Unidos ante las preocupaciones por su impacto.
La carrera por la IA, por tanto, está dejando de ser exclusivamente digital: requiere una infraestructura industrial y energética cada vez mayor.
El empleo también empieza a sentir los cambios
La otra gran incógnita afecta al mercado laboral.
Por ahora, no existe evidencia de una sustitución masiva y generalizada de trabajadores, pero algunos estudios comienzan a detectar diferencias entre ocupaciones.
Reuters recoge investigaciones estadounidenses según las cuales los trabajadores más jóvenes en determinadas profesiones expuestas a tareas automatizables mediante IA están encontrando mayores dificultades de acceso al mercado laboral.
Un estudio citado por la agencia detectó que el empleo entre trabajadores de 22 a 25 años en sectores especialmente expuestos a la inteligencia artificial era un 19% inferior respecto a ocupaciones cuyas tareas resultan más difíciles de reproducir mediante estos sistemas.
El FMI ha advertido igualmente de que hasta el 60% de los empleos de las economías avanzadas podrían verse afectados de alguna manera por la inteligencia artificial. Eso no significa que seis de cada diez puestos vayan a desaparecer: el concepto incluye tanto empleos potencialmente automatizables como aquellos que podrían aumentar su productividad gracias a la tecnología.
Una inversión que ya está cambiando la economía mundial
Aunque persistan las dudas sobre la rentabilidad futura, los efectos económicos del ciclo inversor ya son visibles.
La actividad manufacturera de diferentes economías asiáticas y europeas recibió en septiembre un impulso relacionado con la demanda de semiconductores, equipamiento y bienes de capital asociados a la IA. Reuters señala que Corea del Sur registró su crecimiento de exportaciones más rápido en más de 15 años, mientras sectores industriales de Alemania, Países Bajos y Taiwán también se beneficiaron de la demanda tecnológica.
Al mismo tiempo, las necesidades de financiación empiezan a extenderse hacia los mercados de deuda.
La cuestión central será comprobar si los nuevos productos, servicios y aumentos de productividad aparecen con suficiente rapidez para acompañar a una infraestructura que ya está siendo construida.