La inversión vinculada con inteligencia artificial aportó 0,9 puntos porcentuales al crecimiento anualizado del PIB real de EE. UU. en el tercer trimestre de 2026, según cifras destacadas por Morgan Stanley. El impulso provino principalmente de centros de datos e infraestructura, una concentración que fortalece la expansión actual, pero también plantea dudas sobre cuánto dependerá el crecimiento de los presupuestos de los grandes operadores de nube.
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• La contribución de la inversión en IA al crecimiento pasó de 0,2 puntos porcentuales en 2024 a 0,9 en el tercer trimestre de 2026.
• Más de tres cuartas partes del aporte de la IA al PIB procedieron de infraestructura, no de aplicaciones.
• Morgan Stanley estima que el gasto de capital de los hiperescaladores llegará a USD $800.000-900.000 millones en 2026 y superará USD $1 billón en 2027.

La inversión en IA aportó 0,9 puntos al crecimiento del PIB de EE. UU.

La inversión vinculada con inteligencia artificial añadió 0,9 puntos porcentuales al crecimiento anualizado del producto interno bruto real de Estados Unidos en el tercer trimestre de 2026, según cifras destacadas en un análisis de Morgan Stanley. La contribución aumentó desde 0,2 puntos en 2024 y 0,5 en 2025, un salto que coloca al gasto en IA entre los motores visibles de la expansión económica del país.

El PIB real estadounidense avanzó a una tasa anualizada de 3,4% en el trimestre, frente a 2,2% en el segundo, de acuerdo con los datos citados en el análisis. Si se comparan ambas cifras, el aporte atribuido a la IA equivale a algo más de una cuarta parte del ritmo de crecimiento, aunque su origen está concentrado en inversiones empresariales y, en particular, en infraestructura informática.

Una contribución económica que crece con rapidez

La secuencia de los últimos años muestra cuánto ha ganado peso la inversión en IA dentro de la expansión estadounidense: sumó 0,2 puntos porcentuales al crecimiento en 2024, 0,5 puntos en 2025 y 0,9 puntos durante el tercer trimestre de 2026. El salto desde el primer registro hasta el más reciente supera cuatro veces, aunque las cifras corresponden a periodos distintos y el último dato se refiere específicamente a un trimestre.

El aumento coincide con un trimestre más dinámico para la economía en conjunto. El crecimiento anualizado del PIB real pasó de 2,2% en el segundo trimestre a 3,4% en el tercero, mientras la inversión empresarial se expandió a una tasa anualizada de 12,7% y aportó 1,78 puntos porcentuales al resultado total.

Dentro de ese avance empresarial, los centros de datos y otros componentes de infraestructura asociados con IA encabezaron el impulso, según el análisis citado por Morgan Stanley. La cifra de 1,78 puntos corresponde al aporte de la inversión empresarial total, no exclusivamente al de la inteligencia artificial; distinguir ambos datos permite dimensionar el papel de la IA sin atribuirle todo el crecimiento de ese rubro.

El cálculo de 0,9 puntos ayuda a explicar por qué el auge tecnológico se ha convertido en un asunto macroeconómico. No significa que la IA represente por sí sola una cuarta parte de toda la economía, sino que su inversión habría contribuido con algo más de una cuarta parte del ritmo de crecimiento anualizado de 3,4% registrado en ese trimestre.

Los centros de datos concentran la apuesta

La composición de la inversión es uno de los aspectos centrales de las cifras: más de tres cuartas partes de la contribución de la IA al aumento del PIB provinieron de infraestructura, no de aplicaciones. En términos concretos, el impulso se relaciona con activos físicos como centros de datos, chips, equipos de redes y sistemas de energía necesarios para mantener esa capacidad de cómputo.

Esta diferencia importa porque construir infraestructura se registra como inversión y puede reflejarse con rapidez en las cuentas del PIB. En cambio, las mejoras de productividad que podrían surgir cuando empresas y trabajadores incorporen aplicaciones de IA son más difíciles de medir y, según el análisis, podrían aparecer de manera más gradual.

Por ahora, la distribución del gasto apunta a una economía todavía concentrada en la fase de construcción. La expansión de instalaciones y equipos aporta una señal visible de actividad, pero no demuestra por sí misma que las aplicaciones ya estén elevando de forma duradera la productividad o que sus beneficios futuros compensen el costo de la infraestructura.

La concentración también vuelve más sensible el resultado a las decisiones de un grupo reducido de compañías de gran tamaño. Cuando varios operadores realizan desembolsos cuantiosos en un mismo trimestre, esos proyectos pueden mover indicadores nacionales; si moderan sus planes, el efecto podría sentirse en la inversión empresarial y en el crecimiento general, no solo en el sector tecnológico.

Los planes de gasto de los hiperescaladores

Morgan Stanley calcula que el gasto de capital de los hiperescaladores se ubicará entre USD $800.000 millones y USD $900.000 millones en 2026, y espera que supere USD $1 billón en 2027. El término se refiere a grandes operadores de servicios en la nube, como Microsoft y Google, que ofrecen capacidad de cómputo a escala masiva y forman parte de la demanda de centros de datos e infraestructura.

El director ejecutivo de Morgan Stanley, Ted Pick, ha descrito la IA como un ciclo económico de varios billones de dólares y ha situado el gasto relacionado con esta tecnología en alrededor de USD $1 billón al año. Pick también sostiene que la construcción se encuentra todavía en una etapa temprana y ha dicho que la industria está en el “segundo o tercer inning”.

En la perspectiva de Pick, la inversión acumulada durante todo el ciclo podría alcanzar entre USD $10 billones y USD $15 billones a lo largo de los próximos 15 a 30 años. Esa estimación es una proyección sobre un horizonte amplio, no una cifra de gasto ya ejecutado ni una garantía de que las compañías mantendrán el ritmo previsto.

Para los inversores, las previsiones apuntan a que los hiperescaladores y las empresas que les suministran equipos e infraestructura seguirían cerca del flujo de capital si se cumplen esos planes. Pero la expectativa de desembolsos mayores también deja una pregunta práctica: cuánto de esa capacidad acabará generando ingresos y mejoras de productividad suficientes para sostener el gasto.

Riesgos, productividad y señales a seguir

El análisis identifica dos riesgos principales: el aumento de los rendimientos de los bonos del Tesoro y la incertidumbre sobre la duración de las ganancias de productividad. Unos rendimientos más altos encarecen la financiación de proyectos de gran escala, mientras que una productividad que no se mantenga podría debilitar los argumentos económicos para seguir ampliando la infraestructura.

La concentración del crecimiento en un solo tema añade otra vulnerabilidad. Si más de una cuarta parte del avance trimestral se asocia con la inversión en IA, una reducción relevante de los presupuestos de los hiperescaladores podría repercutir en las estadísticas de PIB e inversión empresarial, además de afectar a las compañías tecnológicas que participan en la cadena de suministro.

Entre los indicadores concretos que plantea el análisis está comprobar si el gasto de capital de los hiperescaladores alcanza el rango de USD $800.000-900.000 millones previsto para 2026 y si supera USD $1 billón en 2027. También será relevante observar si la contribución de la IA al crecimiento continúa aumentando desde los 0,9 puntos o se estabiliza a medida que madura la etapa de expansión física.

La prueba de fondo será si las aplicaciones llegan a representar una parte mayor del aporte económico. La infraestructura constituye el desembolso inicial de este ciclo, pero la sostenibilidad de la apuesta dependerá de que el software y sus usos produzcan retornos capaces de justificar la inversión y convertir capacidad instalada en productividad duradera.

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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