Estados Unidos tendría que destinar casi el 9% de su PIB a servicios de IA para rentabilizar la inversión actual
La carrera de Estados Unidos por liderar la inteligencia artificial está alcanzando una dimensión económica sin precedentes. La construcción de centros de datos, la compra de chips especializados y el despliegue de redes eléctricas para alimentar estas instalaciones han convertido la IA en una de las mayores apuestas de inversión de la historia del país.
El problema ya no es cuánto dinero se está gastando, sino cómo se recuperará. Según las estimaciones disponibles, las empresas y los hogares estadounidenses tendrían que consumir servicios de inteligencia artificial por un valor cercano al 9% del producto interior bruto (PIB) para justificar el volumen de capital movilizado durante los próximos años.
Una inversión superior a la de otros grandes despliegues tecnológicos
El gasto previsto en infraestructura relacionada con la IA supera, en proporción al tamaño de la economía estadounidense, a algunos de los mayores proyectos tecnológicos y de transporte del país. La comparación incluye la expansión del ferrocarril a finales del siglo XIX, la electrificación, la construcción de autopistas interestatales y el desarrollo de Internet.
Una de las estimaciones más ambiciosas sitúa en 10,3 billones de dólares la inversión acumulada en centros de datos e infraestructura asociada entre 2025 y 2032. Esa cantidad equivaldría aproximadamente al 3,6% del PIB anual de Estados Unidos durante ese periodo.
Otros cálculos son más moderados. Algunas previsiones apuntan a unos 2,3 billones de dólares hasta 2030, mientras que otras elevan la inversión hasta los 9 billones en 2032. Incluso en estos escenarios, el esfuerzo sería superior al peso que tuvo el auge ferroviario, estimado en torno al 2,2% del PIB.
La diferencia es aún mayor frente a otros procesos históricos. La electrificación, las autopistas y el despliegue de telecomunicaciones y fibra óptica entre 1996 y 2003 no habrían superado el 1,2% del PIB estadounidense en términos de recursos movilizados.
La cifra clave: 3,5 billones de dólares anuales
Para calcular si esta inversión puede ser rentable, los analistas han tenido en cuenta el coste de construir los centros de datos, el número de instalaciones proyectadas, la posibilidad de que algunos proyectos no lleguen a completarse y la rentabilidad exigida por las compañías que los financian.
El resultado es una previsión especialmente exigente: en 2032, los servicios de inteligencia artificial tendrían que generar alrededor de 3,5 billones de dólares anuales en ingresos. La cifra representa aproximadamente el 8,8% del PIB de Estados Unidos, una magnitud que se aproxima al gasto total del país en alimentación.
No significa necesariamente que cada ciudadano vaya a pagar de forma directa ese porcentaje. El cálculo incluye el consumo de las empresas, las administraciones públicas y los hogares en herramientas de IA, desde asistentes digitales y plataformas de generación de contenidos hasta sistemas para automatizar procesos empresariales, analizar datos o desarrollar software.
La comparación también permite entender el tamaño del reto. El consumo de servicios de IA tendría que superar el gasto actual combinado en energía, ordenadores y software. También debería situarse por encima de lo que los estadounidenses destinan conjuntamente a telefonía, plataformas de streaming y conexión a Internet.
Centros de datos, deuda y capacidad de cálculo
La infraestructura necesaria para ejecutar modelos de inteligencia artificial es muy diferente de la que requieren muchos servicios digitales convencionales. Los modelos de lenguaje y otras aplicaciones avanzadas necesitan grandes cantidades de procesadores especializados, memoria y electricidad.
Los centros de datos son instalaciones que concentran miles de servidores para almacenar información y ejecutar cálculos. En el caso de la IA generativa, estos recursos se utilizan tanto para entrenar los modelos como para responder a las peticiones de los usuarios, un proceso conocido como inferencia.
El despliegue también está aumentando la complejidad financiera del sector. Las grandes compañías tecnológicas prevén invertir billones de dólares durante los próximos cuatro años, pero una parte creciente de ese gasto se está financiando mediante deuda y estructuras corporativas difíciles de analizar desde fuera.
Algunos vehículos de inversión creados específicamente para construir o explotar centros de datos pueden dificultar la evaluación de los riesgos. La preocupación no implica que vaya a repetirse una crisis financiera, pero sí plantea dudas sobre quién asumirá las pérdidas si la demanda prevista no llega a materializarse.
El precio de la IA será decisivo
La estimación del 9% del PIB depende de una condición fundamental: que los precios de los servicios de IA se mantengan relativamente estables. Sin embargo, el sector puede experimentar una fuerte competencia durante los próximos años y una mejora notable de la eficiencia de los modelos.
Si las compañías consiguen ofrecer sistemas más potentes con menos capacidad de cálculo, el coste para los clientes podría reducirse. Esa evolución beneficiaría a los usuarios, pero obligaría a vender un volumen mucho mayor de servicios para alcanzar los ingresos necesarios para amortizar la infraestructura construida.
También existe el riesgo contrario: que los precios se mantengan elevados, pero la adopción sea más lenta de lo esperado. Las empresas podrían limitar el uso de la IA por motivos de seguridad, privacidad, regulación o falta de retorno claro sobre la inversión.
Estados Unidos concentra una parte muy importante de la inversión mundial en inteligencia artificial, mientras otros países intentan desarrollar sus propios centros de datos y modelos. Por eso, el éxito o el fracaso de este ciclo inversor tendrá consecuencias que irán más allá de Silicon Valley: afectará al precio de la energía, al mercado tecnológico, al empleo y a la competitividad económica durante la próxima década.
