Por Canuto  

El gasto estadounidense en centros de datos y equipos de procesamiento de información ya supera la inversión residencial, mientras el auge de la IA impulsa una ola de deuda, consumo energético y riesgos de sobrecapacidad.
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  • La inversión residencial real cayó a USD $748.000 millones, mientras el gasto en equipos de procesamiento de información llegó a USD $752.000 millones.
  • Alphabet, Amazon, Microsoft, Meta, Oracle y SpaceX podrían elevar su gasto de capital conjunto a USD $1,3 billones en 2027.
  • El auge de los centros de datos enfrenta rechazo político, mayores costos eléctricos y advertencias sobre una posible sobrecapacidad.


El auge de la IA desplaza a la vivienda como motor de inversión en Estados Unidos

La economía de Estados Unidos atraviesa un cambio que reordena sus principales motores de crecimiento: el gasto en centros de datos, servidores y otros equipos de procesamiento de información ya superó la inversión residencial privada. El giro ocurre mientras los hiperescaladores aceleran la construcción de infraestructura para inteligencia artificial y el mercado inmobiliario permanece debilitado por las altas tasas de interés, los costos de construcción y la escasez de oferta.

El dato no significa que la vivienda haya dejado de ser relevante para la economía estadounidense, sino que muestra cuánto ha crecido la apuesta corporativa por la IA en un periodo relativamente corto. Según el análisis difundido por Fortune, la inversión tecnológica está adquiriendo un peso comparable al que tuvo el auge inmobiliario antes de la crisis financiera, aunque todavía persisten dudas sobre la rentabilidad futura de los centros de datos y la capacidad de las empresas para sostener semejante ritmo de gasto.

La inversión tecnológica rebasa a la residencial

Datos de la Oficina de Análisis Económico muestran que la inversión fija residencial privada real se ubicó en USD $748.000 millones durante el segundo trimestre. La cifra representa una caída de 18% frente al máximo registrado a comienzos de 2021, cuando las condiciones de financiamiento y la demanda impulsada por la pandemia favorecieron un fuerte ciclo de construcción y compra de viviendas.

En contraste, el gasto real en equipos de procesamiento de información alcanzó USD $752.000 millones en el mismo periodo, después de aumentar 51% desde los niveles anteriores. Esta categoría incluye centros de datos y hardware informático, componentes esenciales para entrenar y operar modelos de inteligencia artificial, por lo que el avance refleja tanto la expansión de la capacidad computacional como la carrera empresarial por asegurar suministros y energía.

Adam Shapiro señaló en una publicación reciente en LinkedIn que la inversión se está desplazando de la construcción residencial hacia las computadoras y calificó de masivo el auge de la inversión en IA, una tendencia que modifica la composición del crecimiento sin depender exclusivamente del consumo de los hogares.

La comparación también revela una diferencia importante entre ambos sectores. Mientras la vivienda responde con rapidez al costo de las hipotecas y a las condiciones de crédito, las compañías tecnológicas parecen dispuestas a financiar sus planes incluso cuando deben pagar más por la deuda, porque consideran que la demanda futura de servicios de IA podría justificar inversiones extraordinarias.

La deuda financia una carrera de infraestructura

La vivienda estadounidense enfrenta un entorno financiero particularmente difícil. La tasa hipotecaria de referencia a 30 años ronda 7%, mientras el rendimiento del bono del Tesoro a 10 años alcanzó su nivel más alto desde 2007, una combinación que encarece los préstamos, desalienta a compradores y reduce los incentivos de los desarrolladores para iniciar nuevos proyectos.

El sector tecnológico, en cambio, ha mostrado una tolerancia mucho mayor al encarecimiento del financiamiento. Los hiperescaladores comenzaron a emitir más deuda para complementar la reducción de sus reservas de efectivo, y Alphabet, la empresa matriz de Google, incluso reportó flujo de caja negativo a comienzos de este año, según la información citada en el reporte.

Scott Bessent, secretario del Tesoro de Estados Unidos, destacó la disposición de las empresas de IA a emitir deuda sin mostrar una sensibilidad equivalente al rendimiento exigido por los inversionistas. El funcionario sostuvo que muchas compañías creen que los retornos de construir infraestructura de IA serán tan altos que el costo del financiamiento les importa poco, una afirmación que ilustra el nivel de confianza que sostiene la actual expansión.

Sin embargo, financiar capacidad antes de que exista una demanda consolidada eleva la exposición a un escenario adverso. Si el crecimiento de los ingresos no acompaña la velocidad de construcción, las empresas podrían enfrentar activos subutilizados, mayores gastos financieros y presión sobre sus flujos de caja, especialmente en un mercado donde los inversionistas empiezan a exigir pruebas más concretas de rentabilidad.

Más gasto, tensión social y riesgo de sobrecapacidad

S&P Global estimó que el gasto de capital conjunto de Alphabet, Amazon, Microsoft, Meta, Oracle y SpaceX superará USD $1,3 billones en 2027. La proyección implica un aumento frente a los USD $870.000 millones previstos para 2026 y los USD $470.000 millones de 2025, lo que confirma que la carrera por construir infraestructura todavía se encuentra en una fase de aceleración.

La agencia de calificación advirtió que el gasto de capital de la industria crece más rápido que los ingresos, una relación que podría convertirse en una señal de alerta para los mercados. S&P Global prevé que 2028 sea un punto de inflexión, con una aceleración de los ingresos y una estabilización del gasto, pero anticipa que el flujo de caja combinado de los seis hiperescaladores será negativo durante 2026 y 2027.

El riesgo no se limita a los balances corporativos. Una construcción demasiado agresiva podría producir sobrecapacidad si la demanda de servicios de inteligencia artificial no cumple las expectativas, mientras los centros de datos también presionan las redes eléctricas y pueden contribuir a elevar las facturas de los consumidores en las zonas donde se concentran estas instalaciones.

La reacción política ya comienza a reflejar ese malestar. Una encuesta de NBC News encontró que 64% de los votantes registrados sería menos propenso a apoyar a un candidato que respalde la construcción de un centro de datos en su comunidad, una señal de que la oposición local puede convertirse en un obstáculo para la expansión de la infraestructura tecnológica.

La vivienda sigue atrapada por las tasas altas

El enfriamiento residencial responde a varios factores que se refuerzan entre sí. Muchos propietarios conservan hipotecas contratadas durante el periodo de tasas bajas y evitan vender sus viviendas para no asumir un nuevo préstamo más caro, un fenómeno conocido como efecto de bloqueo que limita la oferta de propiedades existentes.

La construcción nueva tampoco logra compensar esa escasez. Las tasas elevadas reducen la demanda, mientras los costos de los materiales y del financiamiento presionan los márgenes de los desarrolladores, que enfrentan un mercado menos favorable para iniciar proyectos de gran escala o mantener el ritmo alcanzado durante el auge inmobiliario de la era COVID.

Los inicios de construcción de viviendas cayeron 2,6% en agosto, hasta un ritmo anualizado de 1,275 millones de unidades, impulsados por el descenso de los proyectos multifamiliares. Aunque los inicios de viviendas unifamiliares aumentaron, los permisos disminuyeron, lo que apunta a una actividad más moderada durante los próximos meses.

La Asociación Nacional de Constructores de Vivienda informó además que la confianza de los constructores cayó a su nivel más bajo en un año. Capital Economics sostuvo en una nota reciente que los costos de financiamiento elevados y crecientes siguen frenando a los desarrolladores, por lo que considera probable que la tendencia descendente de los inicios de construcción tenga todavía más recorrido.

Un cambio de prioridades con costos para los hogares

El contraste entre vivienda e infraestructura de IA revela una economía que dirige capital hacia proyectos corporativos de largo plazo mientras una necesidad básica permanece restringida. Los centros de datos prometen aumentar la capacidad computacional y sostener nuevos servicios digitales, pero la vivienda continúa enfrentando una oferta limitada y precios que muchos estadounidenses consideran inaccesibles.

La expansión de la inteligencia artificial también puede trasladar parte de sus costos a los consumidores. A las facturas de electricidad más altas se suman los precios de teléfonos inteligentes y computadoras nuevas, mientras las familias siguen lidiando con el encarecimiento de la vivienda y con una disponibilidad insuficiente de propiedades en varios mercados.

Para los inversionistas, el desafío consiste en distinguir entre una transformación tecnológica duradera y una carrera impulsada por expectativas excesivamente optimistas. La demanda futura de servicios de IA puede justificar una parte de la inversión, pero el crecimiento del capital gastado por los hiperescaladores, el uso creciente de deuda y los flujos de caja negativos previstos exigen evaluar con cuidado la capacidad real de generar ingresos.

Por ahora, la economía estadounidense mantiene dos historias de inversión contrapuestas: una vivienda frenada por el crédito caro y una industria tecnológica que continúa gastando con rapidez pese a ese mismo entorno financiero. El resultado es un nuevo equilibrio en el que la IA ocupa el centro del crecimiento, aunque todavía debe demostrar que la infraestructura construida podrá convertirse en ganancias sostenibles sin repetir los excesos de ciclos anteriores.

Fuente: Fortune, a partir de datos de la Oficina de Análisis Económico, una publicación de Adam Shapiro, declaraciones de Scott Bessent, estimaciones de S&P Global y reportes del sector inmobiliario.


Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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