Por Canuto  

La inversión en infraestructura para inteligencia artificial podría avanzar mucho más rápido que los ingresos capaces de sostenerla. Gartner calcula que USD 3,5 billones están expuestos a un posible deterioro de valor para 2030 y prevé una fuerte consolidación entre los proveedores especializados de capacidad de cómputo.
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  • Gartner estima que el gasto acumulado en infraestructura de IA llegaría a USD 7 billones para 2030, frente a USD 3,6 billones en ingresos previstos.
  • La firma calcula que más de USD 3,5 billones podrían estar expuestos a deterioro de valor para 2030 y que el riesgo superaría los USD 4 billones en 2032.
  • Más del 80% de los proveedores neocloud podría dejar de operar de forma independiente antes de 2030, según la proyección.

La expansión de infraestructura para inteligencia artificial podría generar una factura que sus ingresos no alcancen a cubrir.

Un informe de Gartner advierte que más de USD 3,5 billones en inversiones vinculadas con infraestructura de IA podrían estar expuestos a deterioro de valor para finales de 2030, una cifra que podría superar los USD 4 billones dos años después. La advertencia no sostiene que la demanda por inteligencia artificial vaya a desaparecer, sino que los ingresos previstos quizá no crezcan con suficiente rapidez para justificar el capital destinado a centros de datos y capacidad de cómputo. La proyección fue recogida por Express Computer.

Una brecha entre inversión e ingresos

La proyección parte de un ciclo de gasto extraordinariamente amplio: Gartner espera que los proveedores de infraestructura de IA inviertan casi USD 1 billón durante 2026 y otros USD 6 billones entre 2027 y 2030. En conjunto, ese desembolso elevaría la inversión acumulada a cerca de USD 7 billones al terminar la década, con el desarrollo de centros de datos como parte central de la expansión.

Para que ese capital obtuviera un retorno del 12%, la industria necesitaría generar USD 8,5 billones en ingresos acumulados, según los cálculos citados en el informe. Sin embargo, la firma estima que los ingresos empresariales y de consumo relacionados con IA y centros de datos no superarían los USD 3,6 billones hasta 2030, una diferencia que deja muy por debajo de lo necesario la perspectiva de recuperación de la inversión.

La distancia entre ambas cifras no equivale, por sí sola, a una pérdida contable inmediata para todas las compañías involucradas. El deterioro de valor se reconoce cuando una empresa concluye que un activo vale menos de lo que figura en sus libros y debe reducir su valor contable. Gartner estima que más de USD 3,5 billones podrían estar expuestos a ese riesgo para 2030.

El informe amplía el horizonte hasta 2032 y calcula que el riesgo de deterioro de valor podría rebasar los USD 4 billones. Esa extensión temporal refleja que el desajuste podría persistir más allá del cierre de la década, aunque la previsión depende de cómo evolucionen los ingresos y de la capacidad de los operadores para rentabilizar equipos e instalaciones de alto costo.

Los proveedores neocloud, entre los más expuestos

Gartner señala a los neoclouds como uno de los grupos con mayor exposición a este escenario. Se trata de operadores especializados que alquilan capacidad de GPU o servicios de infraestructura optimizados para inteligencia artificial, un modelo que les permite atender necesidades de cómputo sin que cada cliente tenga que construir y operar su propio centro de datos.

La firma prevé que más del 80% de esos proveedores dejaría de operar de manera independiente para 2030. La proyección no significa necesariamente que todas esas empresas vayan a cerrar: entre los desenlaces posibles figuran adquisiciones, fusiones o el cese de operaciones, en un proceso de consolidación asociado a los costos y a la competencia.

Entre las presiones que identifica el informe están el alto costo de operar y la dificultad de diferenciar la oferta de los servicios de los grandes hyperscalers. Para un proveedor especializado, competir con compañías de mayor escala puede complicar la recuperación de inversiones en infraestructura, sobre todo si sus servicios no ofrecen una ventaja suficientemente clara para atraer y retener clientes.

El gasto en servicios de infraestructura como servicio, o IaaS, optimizados para IA sí crecería durante el periodo analizado: la previsión pasa de USD 66.000 millones en 2027 a USD 174.000 millones en 2030. No obstante, el aumento proyectado no bastaría para que muchos operadores recuperen lo invertido, en parte porque el hardware se renueva con rapidez y puede perder valor económico antes de amortizarse por completo.

La cuestión de quién captura el valor de la IA

El informe también pone el foco en cómo se distribuyen los ingresos que genera el sector. El analista Will Sommer destacó que muchas compañías nativas de IA utilizan modelos de negocio ligeros en activos, es decir, pueden desarrollar servicios sin poseer toda la infraestructura física que requiere su operación.

De acuerdo con el planteamiento de Sommer, esa estructura puede impedir que una parte suficiente de los ingresos llegue a las empresas que sí poseen y financian los centros de datos y los equipos. La observación introduce una diferencia importante entre el crecimiento comercial de las aplicaciones de IA y la rentabilidad de quienes suministran la capacidad informática que las hace funcionar.

En esa lectura, la demanda de servicios de IA no garantiza automáticamente que los propietarios de la infraestructura reciban una porción de ingresos proporcional a sus inversiones. Si las empresas que venden aplicaciones capturan el valor comercial mientras dependen de proveedores externos para el cómputo, los operadores de centros de datos podrían afrontar una brecha persistente entre sus costos y los retornos que obtienen.

La firma vincula esa dinámica con una posible consolidación de todo el sector. El proceso podría reducir la cantidad de operadores independientes y favorecer operaciones entre empresas, aunque el informe no presenta esos desenlaces como hechos consumados: son escenarios asociados a la diferencia entre el capital desplegado, los ingresos previstos y la rápida renovación del hardware.

Qué observar en los próximos años

La advertencia desplaza la discusión desde cuánto crecerá la demanda de IA hacia cuánto de ese crecimiento puede convertirse en ingresos sostenibles para quienes financian la infraestructura. En otras palabras, la expansión del mercado y la rentabilidad de sus proveedores son cuestiones relacionadas, pero no idénticas; el pronóstico no descarta el crecimiento de la IA, sino que cuestiona si será suficiente para respaldar el nivel de gasto anunciado.

Una señal concreta será la evolución del gasto en IaaS optimizado para IA frente a la proyección de USD 174.000 millones para 2030. Si la cifra se aproxima a ese nivel, aun quedará por evaluar si los ingresos resultantes compensan los costos de adquisición, operación y renovación de equipos, factores que el informe relaciona con la exposición de los proveedores.

También será relevante observar si las compañías nativas de IA comienzan a compartir más valor económico con los propietarios de infraestructura. La cuestión planteada por Sommer no es solo cuánto venden las aplicaciones, sino si ese negocio fortalece los ingresos de quienes sostienen físicamente los servicios; el informe no ofrece una respuesta definitiva, pero identifica el reparto económico como una presión adicional.

Por último, las primeras fusiones, adquisiciones o salidas de operadores neocloud ayudarían a mostrar cómo se materializa la consolidación anticipada. La predicción de que más del 80% perdería su independencia antes de 2030 es una proyección de Gartner, no un recuento de cierres ya ocurridos, y su cumplimiento dependerá de la evolución de ingresos, costos y competencia en el mercado.


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