Estados Unidos ya construye más centros de datos que oficinas tradicionales
La inteligencia artificial se ha convertido en uno de los principales motores de inversión de Estados Unidos. Su impacto ya no se limita a los laboratorios o a las grandes empresas tecnológicas: también está transformando el sector de la construcción. El gasto anual en levantar centros de datos ha superado los 75.000 millones de dólares, mientras la inversión en oficinas y otros edificios privados pierde fuerza.
El fenómeno refleja hasta qué punto la economía estadounidense depende de la expansión de la IA. Durante el primer trimestre de 2026, el gasto en centros de datos, hardware y redes alcanzó el 0,8% del producto interior bruto del país, según estimaciones de Epoch AI. La cifra incluye tanto la infraestructura física como los equipos necesarios para entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial.
El gasto en centros de datos se triplica desde 2023
Los datos de la Oficina del Censo de Estados Unidos muestran un cambio radical en la construcción privada. Desde diciembre de 2023, el gasto destinado a construir centros de datos ha pasado de unos 24.000 millones de dólares anuales a más de 75.000 millones en julio de 2026.
El incremento ronda los 51.000 millones de dólares. En ese mismo periodo, el gasto en el resto de la construcción privada se redujo en unos 120.000 millones. La diferencia es tan significativa que, desde 2024, el organismo estadístico registra los centros de datos por separado dentro de la categoría de edificios de oficinas.
La decisión evita que el auge de estas instalaciones oculte la debilidad de otras áreas del mercado inmobiliario. Oficinas convencionales, comercios, fábricas y viviendas no están siguiendo el mismo ritmo de crecimiento. De hecho, el gasto total en construcción cayó un 3,8% interanual en julio, pese al fuerte avance de los centros de datos.
Más que edificios: la infraestructura física de la IA
Un centro de datos es una instalación diseñada para alojar miles de servidores y mantenerlos operativos de forma continua. En ellos se almacenan datos y se ejecutan servicios digitales, pero también se entrenan los grandes modelos de IA, sistemas capaces de analizar enormes volúmenes de información y generar texto, imágenes, código o predicciones.
La construcción del edificio es solo una parte del desembolso. Los servidores, los chips especializados, los sistemas de refrigeración, las conexiones de red y los equipos eléctricos concentran la mayor parte de la inversión. Una estimación de Cushman & Wakefield sitúa la obra física en torno al 20% del coste total de un centro de datos.
Por tanto, las cifras de construcción no representan los beneficios de las compañías ni el valor acumulado de todas las instalaciones. Miden el gasto realizado en nuevas obras durante un periodo concreto y únicamente contabilizan los trabajos efectuados en el emplazamiento. El impacto económico real de la carrera por la IA es considerablemente mayor cuando se suman chips, servidores y redes.
Los centros de datos ya superan a las oficinas
En abril de 2026 se produjo un hito relevante: la inversión mensualizada en centros de datos superó por primera vez a la destinada a oficinas tradicionales. El gasto alcanzó los 50.700 millones de dólares en el primer caso, frente a 43.800 millones en el segundo, según los datos del Census Bureau.
Desde entonces, la brecha se ha ampliado. El cambio evidencia que la demanda de capacidad informática está desplazando a sectores que durante décadas fueron una referencia de la construcción privada estadounidense.
La consultora JLL calcula que hay 66 gigavatios de capacidad de centros de datos en construcción en Estados Unidos, con una ocupación prevista del 99%. Un gigavatio equivale a 1.000 megavatios y permite dimensionar la enorme cantidad de electricidad que necesitarán estas instalaciones cuando entren en funcionamiento.
Falta de trabajadores y presión sobre la red eléctrica
La concentración de proyectos está tensionando el mercado laboral. Carpinteros, electricistas, ingenieros y especialistas en sistemas de refrigeración son cada vez más necesarios para completar las obras. La competencia por estos perfiles puede encarecer los proyectos y retrasar la apertura de nuevas instalaciones.
Las empresas también afrontan obstáculos relacionados con el consumo energético. Los centros de datos funcionan durante todo el día y necesitan electricidad constante para alimentar los servidores y evitar que se sobrecalienten. En algunas comunidades, la llegada de estas infraestructuras ha provocado preocupación por el aumento de la factura eléctrica, el uso de agua y el impacto ambiental.
Además, los proyectos se enfrentan a procesos administrativos prolongados y a la oposición de vecinos que temen el ruido, la presión sobre las redes locales o que los beneficios económicos no compensen los costes para la población.
Una economía cada vez más dependiente de la IA
La patronal Associated General Contractors sostiene que los centros de datos, la energía y las carreteras están sosteniendo buena parte del gasto estadounidense en construcción. Sin estas inversiones, la evolución del sector sería mucho más débil, especialmente por el frenazo de la vivienda y de las oficinas tradicionales.
La dependencia también se extiende a la inversión empresarial. Deutsche Bank señala que el gasto de las compañías ajeno a la IA permanece prácticamente estancado desde 2019. Esto convierte a la inteligencia artificial en un motor cada vez más importante para el crecimiento, pero también aumenta la vulnerabilidad de la economía si las grandes tecnológicas reducen sus planes.
El riesgo es que la inversión se concentre en unas pocas empresas conocidas como hyperscalers: grandes proveedores tecnológicos con capacidad para operar redes globales de centros de datos y servicios en la nube. Si la demanda de IA no crece al ritmo esperado, parte de esa capacidad podría quedar infrautilizada.
Por ahora, Estados Unidos sigue apostando por construir la infraestructura necesaria para una economía basada en la inteligencia artificial. La cuestión es si este boom representa una transformación sostenible o una concentración excesiva de recursos en un único sector. La respuesta dependerá de que la IA consiga convertir el gasto en centros de datos en productividad y crecimiento para el conjunto de la economía.
