Por Canuto  

Los cuatro mayores hiperescaladores prevén destinar cerca de USD $725.000 millones a gastos de capital durante 2026, principalmente para infraestructura de IA. La cifra llega mientras aumentan las presiones sobre la electricidad, el agua, el financiamiento, los contratistas y las comunidades donde se levantan los centros de datos.

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  • Amazon, Microsoft, Alphabet y Meta concentran planes de inversión cercanos a USD $725.000 millones para 2026, un aumento de 77% frente al récord de 2025.
  • La expansión enfrenta cuellos de botella en energía, refrigeración, permisos, contratistas especializados y acceso al financiamiento.
  • Analistas proyectan que el gasto combinado podría superar USD $1 billón en 2027, aunque persisten dudas sobre los retornos y el riesgo de sobreconstrucción.

 

 

Amazon, Microsoft, Alphabet y Meta planean invertir cerca de USD $725.000 millones en gastos de capital durante 2026. La mayor parte de ese presupuesto se dirige a centros de datos, clústeres de GPU, chips personalizados y sistemas eléctricos para inteligencia artificial.

El monto representa un aumento de 77% frente al récord aproximado de USD $410.000 millones registrado durante 2025. También supera ampliamente el gasto conjunto de 2024, según las cifras recopiladas después de las llamadas de resultados del primer trimestre.

La escala transforma una carrera tecnológica en un desafío industrial y financiero. Las empresas compiten por los mismos recursos: semiconductores, energía disponible, terrenos, capacidad de red, refrigeración y trabajadores capaces de entregar instalaciones críticas.

Una inversión que crece antes de estabilizarse

Amazon encabeza las previsiones con cerca de USD $200.000 millones para el año calendario. Microsoft se aproxima a USD $190.000 millones, mientras Alphabet apunta a un rango de entre USD $175.000 millones y USD $185.000 millones.

Meta había guiado inicialmente un rango más bajo, de entre USD $115.000 millones y USD $135.000 millones, pero posteriormente elevó su previsión de infraestructura a entre USD $130.000 millones y USD $145.000 millones. El cambio refleja el aumento del precio de la memoria y compromisos adicionales para centros de datos.

Las cifras siguen siendo orientaciones corporativas y no contratos irrevocables. Por ello, no muestran con precisión qué parte del presupuesto ya está comprometida, qué inversiones son opcionales ni qué umbrales de retorno interno usan las compañías.

AI Weekly señaló que Evercore y Bank of America ahora estiman que el gasto de capital combinado de los grandes grupos tecnológicos superará USD $1 billón en 2027. Algunos analistas también han elevado sus previsiones para 2026 a un rango de entre USD $800.000 millones y USD $900.000 millones.

Capacity añadió los USD $500.000 millones asociados con la construcción de Stargate, iniciativa liderada por OpenAI, SoftBank y Oracle. Con esa suma, la inversión anunciada en infraestructura de IA supera por primera vez USD $1 billón en un solo ciclo de expansión.

El resultado altera la lectura sobre la escasez de capacidad. En los próximos años, la oferta de cómputo podría crecer más rápido y dar a los compradores más alternativas, aunque el acceso no será uniforme entre regiones ni proveedores.

La demanda sostiene el gasto, pero el efectivo se reduce

Las empresas justifican sus planes con una demanda que todavía supera la oferta. El backlog de nube de Alphabet superó USD $240.000 millones, mientras Microsoft mantiene una cola de pedidos de Azure cercana a USD $80.000 millones que aún no puede satisfacer completamente.

El crecimiento de AWS, la división de nube de Amazon, también se aceleró en lugar de desacelerarse. Estos indicadores ofrecen a los ejecutivos argumentos para mantener la expansión pese al deterioro de otros indicadores financieros.

En la llamada trimestral de Meta, Mark Zuckerberg explicó que la compañía aumentaba su previsión de capex de infraestructura por el encarecimiento de los chips de memoria y por nuevos compromisos en centros de datos. No presentó el movimiento como un cambio de estrategia.

El problema aparece en el flujo de caja libre. Meta pasó de generar USD $26.000 millones a USD $1.200 millones interanuales, mientras sus acciones registraron una fuerte caída después de la jornada bursátil.

Jefferies resumió la dinámica en una nota para inversores: “el cap-ex sigue disparándose a medida que la demanda supera la oferta y los precios aumentan”. La frase describe una industria que gasta más precisamente porque los insumos esenciales se encarecen.

Goldman Sachs estima que el capex acumulado de los hiperescaladores podría alcanzar hasta USD $7,6 billones entre 2025 y 2030. Citigroup, por su parte, elevó su previsión a cinco años hasta USD $2,8 billones.

Las estimaciones no coinciden porque cada banco utiliza supuestos distintos sobre crecimiento, depreciación, capacidad contratada y participación de terceros. Sin embargo, ambas reflejan una conclusión común: la inversión en IA ya excede el presupuesto de una expansión tecnológica convencional.

El poder de fijación de precios se desplaza hacia quienes controlan los recursos restringidos. Nvidia, los fabricantes de silicio personalizado, las empresas eléctricas y los propietarios de terrenos cercanos a subestaciones pueden capturar una parte creciente del valor.

Deuda, estructuras fuera de balance y riesgo financiero

Financiar la expansión resulta más complejo que justificar la demanda. El aumento del gasto modifica los perfiles de deuda, presiona el flujo de caja y obliga a las empresas a repartir el riesgo entre accionistas, acreedores, arrendadores y socios de infraestructura.

Meta financió su centro de datos de El Paso mediante vehículos de propósito especial fuera de balance. Capacity informó que los rendimientos de los bonos vinculados con esa estructura superaron 7%, después de que la compañía hubiera asegurado mejores condiciones meses antes.

Oracle eligió una estrategia diferente y aumentó directamente su deuda. La decisión contribuyó a que la empresa recibiera una degradación crediticia hasta un escalón por encima de la categoría de bono basura.

Morgan Stanley calcula que las obligaciones fuera de balance del sector rondan USD $1,65 billones. Esas obligaciones no siempre aparecen de forma inmediata en las métricas tradicionales de endeudamiento corporativo.

El uso de vehículos especiales puede distribuir el financiamiento y acelerar la construcción. También puede dificultar que inversores y reguladores identifiquen quién asumirá las pérdidas si los ingresos de IA tardan más de lo esperado.

El Banco de Pagos Internacionales incluyó los acuerdos de financiamiento circular entre hiperescaladores, neoclouds y arrendatarios de construcción entre los principales riesgos para la estabilidad financiera global en su informe anual de 2026.

El riesgo circular aparece cuando varias empresas dependen unas de otras para justificar ingresos, contratos y capacidad financiada. Si una parte reduce sus compromisos, el efecto puede extenderse a proveedores, prestamistas y propietarios de centros de datos.

La posibilidad de una sobreconstrucción tampoco desapareció. Si los ingresos derivados de la IA no crecen con suficiente rapidez, la industria podría enfrentar activos costosos, depreciación acelerada y rendimientos inferiores a los esperados.

Un analista citado en la cobertura calificó la tesis bajista como “basura”. Esa expresión revela una posición de mercado, pero no sustituye el análisis de contratos, utilización, márgenes, demanda efectiva y recuperación del capital invertido.

La electricidad reemplaza a las GPU como principal límite

Durante la primera etapa de la expansión, la disponibilidad de GPU concentró la atención de los compradores. En 2026, los operadores señalan cada vez más la electricidad y la densidad energética como los obstáculos decisivos.

Un ejecutivo de financiamiento explicó en un panel de Metro Connect USA que los racks pasaron de consumir cerca de 3 kilovatios en cargas de computación general a alcanzar hasta 150 kilovatios en inferencia de IA.

La infraestructura de distribución y refrigeración instalada durante la última década no se diseñó para absorber ese salto. Por eso, un centro de datos puede tener servidores disponibles y aun así carecer de capacidad para energizarlos.

JLL espera que la capacidad mundial de centros de datos casi se duplique, desde 103 gigavatios actuales hasta aproximadamente 200 gigavatios en 2030. Los hiperescaladores representarían alrededor de USD $1 billón del gasto entre 2024 y 2026.

La ubicación se convierte en una decisión estratégica. Las empresas buscan terrenos con acceso a subestaciones, generación eléctrica, redes de fibra, permisos y agua, pero esas condiciones suelen concentrarse en zonas donde las comunidades ya enfrentan presión ambiental.

El Medio Oriente aparece como uno de los beneficiarios de esta reorganización. Gartner prevé que el gasto tecnológico en la región MENA alcance USD $169.000 millones este año, impulsado por gobiernos del Golfo que colocan la computación en el centro de sus estrategias económicas.

Ciaran Delaney, director de operaciones de EXA Infrastructure, afirmó que los sistemas de centros de datos tendrán “el crecimiento más significativo a lo largo del año”. La región intenta convertir la capacidad energética y la posición geográfica en ventajas para la economía de IA.

La expansión también enfrenta límites políticos. Nueva York impuso una moratoria sobre nuevas conexiones hiperescalables después de acumular casi 12 gigavatios en solicitudes de interconexión pendientes.

El caso muestra que el capital no garantiza una entrega rápida. Los permisos, la capacidad de la red y la aceptación local pueden retrasar proyectos incluso cuando el operador ya cuenta con presupuesto y clientes.

Contratistas y comunidades bajo presión

Menos de diez empresas en el mundo tendrían capacidad para llevar un proyecto hiperescalar desde la excavación hasta la operación. En Estados Unidos, la lista incluye AECOM, Turner Construction, DPR Construction, Holder Construction y Skanska USA.

En Europa, el grupo de firmas con experiencia en instalaciones críticas a gran escala es todavía más reducido. Skanska aparece nuevamente entre los nombres con capacidad para entregar ese tipo de proyectos.

Turner reportó un backlog récord de USD $44.300 millones al cierre de 2025. La empresa calcula que entre 37% y 40% de esa cartera está vinculado directamente con centros de datos.

AECOM ha entregado más de 11 gigavatios de capacidad de centros de datos en 45 países durante 25 años. DPR Construction ha construido más de 1,5 gigavatios de capacidad de carga crítica desde 1997, y la infraestructura crítica representa cerca de 31% de sus ingresos.

La concentración limita la velocidad con la que el dinero puede convertirse en capacidad operativa. Un hiperescalador puede aprobar un presupuesto en una reunión directiva, pero no puede crear de inmediato una segunda Turner Construction.

La instalación eléctrica de alta tensión, la refrigeración de precisión, la plomería especializada y la puesta en marcha requieren experiencia específica. Capacitar trabajadores para esas tareas puede tomar años, no trimestres.

Las comunidades cercanas también expresan una oposición creciente. Kamil Cook, asociado de clima y energía limpia de Public Citizen en Texas, afirmó que no había observado una resistencia tan amplia contra otros desarrollos.

El agua ocupa el primer lugar entre las preocupaciones, debido a la sequía y la escasez que afectan a varias zonas de Texas. Los residentes también cuestionan el uso de generadores diésel, las plantas de gas detrás del medidor, el ruido y el posible aumento de las tarifas eléctricas.

Cook señaló que los funcionarios locales tienen pocas herramientas para regular los centros de datos. Su principal mecanismo de negociación suele ser la concesión de exenciones fiscales, incluso cuando los proyectos consumen millones de galones de agua al año.

La falta de transparencia agrava el conflicto. Algunos proyectos pequeños comienzan bajo acuerdos de confidencialidad y aparecen en documentos públicos con nombres en código como “Proyecto Rojo” o “Proyecto Amarillo”.

Refrigeración, agua y el costo de las soluciones

La industria estudia nuevas formas de reducir el consumo de agua y mejorar la eficiencia energética. Entre las alternativas figuran la refrigeración seca, la contratación de energía con bajo uso de agua, la reutilización del recurso y la inversión público-privada en infraestructura local.

Amazon ya utiliza las cuatro medidas, según Cook. Su estrategia combina refrigeración seca, energía renovable, captura de agua de lluvia en el sitio e iniciativas comunitarias de reabastecimiento.

Google y Meta también adoptaron algunas de esas prácticas. Los operadores pequeños suelen tener menos recursos para financiar soluciones integrales o negociar proyectos de infraestructura con las comunidades.

La refrigeración seca puede reducir el consumo directo de agua, pero aumenta el uso de energía hasta en 20%. Si esa electricidad proviene de una planta que utiliza agua, el consumo total puede subir en lugar de bajar.

Cook recomienda medir la eficiencia hídrica del centro de datos junto con la de su fuente de energía. Los requisitos de reporte vigentes en Texas no capturan actualmente ese traslado del consumo hacia la generación eléctrica.

Corpus Christi y la región costera cercana representan, según Cook, el caso más próximo a un punto de inflexión. Décadas de sequía y un proyecto fallido de desalinización dejaron a la zona ante una crisis de suministro.

La experiencia muestra que la planificación debe comenzar antes de la emergencia. Las nuevas fuentes de agua y las ampliaciones de red necesitan años de decisiones, permisos y obras.

Reza Azizian, cofundador y director ejecutivo de Ferveret, describió la transición desde la refrigeración por aire hacia la refrigeración líquida directa al chip. Esta última hace circular una mezcla de agua y glicol por placas frías instaladas sobre GPU y CPU.

Azizian estima que el cambio redujo el PUE típico desde aproximadamente 1,4 hasta cerca de 1,2, aunque los ventiladores todavía deben enfriar el resto del servidor. Ferveret desarrolla una refrigeración de fase adaptativa que combina elementos de sistemas de una fase y de dos fases.

La startup afirma que su tecnología puede añadirse a racks existentes mediante un cambio en la carcasa del servidor. La empresa realiza pilotos de aproximadamente seis meses con CleanSpark, Furiosa AI y Switch.

Ferveret también trabaja con socios ODM y OEM para incorporarse a diseños de referencia de hiperescaladores. Sus cifras son proyecciones de una tecnología en etapa piloto y todavía no cuentan con verificación independiente de producción.

Azizian calcula que una solución de este tipo podría cambiar la situación del estrés hídrico en Texas en uno o dos años. Ese plazo depende de que los hiperescaladores adopten rápidamente el diseño y de que las conversaciones actuales lleguen a proyectos comerciales.

La pregunta para los mercados

El gasto de capital desplaza la escasez desde las GPU hacia una cadena más amplia de insumos. Empresas de chips, proveedores eléctricos, propietarios de terrenos, contratistas y fabricantes de sistemas de refrigeración pueden obtener mayor poder de negociación.

Para los inversores, la oportunidad no se limita a las compañías que venden modelos de IA. También incluye a quienes suministran energía, conectividad, equipos eléctricos, infraestructura crítica y servicios de construcción.

Sin embargo, la concentración en pocos proveedores introduce riesgos operativos. Un retraso de una firma constructora, una conexión eléctrica pendiente o una disputa por el agua puede retrasar proyectos con presupuestos de miles de millones de dólares.

La factura de electricidad de USD $7.000 millones asociada con una disputa de Oracle en Wisconsin se convirtió en una advertencia para los directores financieros del sector. El conflicto demuestra que los costos locales pueden alterar la economía de un centro de datos.

La inversión también afecta a los hogares. En Virginia, Azizian afirmó que los precios de la electricidad residencial casi se duplicaron como consecuencia de la demanda de los centros de datos, aunque la magnitud y las causas pueden variar entre jurisdicciones.

La discusión sobre una burbuja seguirá abierta mientras las empresas incrementen sus presupuestos. La demanda actual parece real, pero la rentabilidad futura dependerá de la utilización de la capacidad, los precios de los servicios y el costo del financiamiento.

La expansión no muestra señales de ser discrecional para los hiperescaladores. La pregunta central para el resto de 2026 será qué eslabón sufrirá primero: la energía, los contratistas, los mercados de capital, el agua o la aceptación política.

La conclusión también importa para quienes construyen productos sobre las grandes plataformas. El problema ya no consiste solamente en conseguir GPU, sino en identificar quién controla el poder de fijación de precios dentro de la nueva infraestructura.

El umbral de USD $1 billón no parece un techo, sino una etapa. El futuro del auge de la IA dependerá tanto de la innovación de los modelos como de la capacidad de financiar, energizar, enfriar y legitimar los centros de datos que los sostienen.

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

 


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