Por Canuto  

La infraestructura mundial para inteligencia artificial podría requerir USD $31,6 billones hasta 2050, pero el desafío no será únicamente conseguir capital. Un modelo de PwC y Oxford Economics muestra cómo el gasto en equipos, la rápida obsolescencia de los aceleradores y los cuellos de botella energéticos están redefiniendo el negocio de los centros de datos.
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  • PwC proyecta que la inversión global en infraestructura de IA llegará a USD $31,6 billones entre ahora y 2050.
  • Estados Unidos concentraría USD $15,1 billones, equivalente al 48% del gasto previsto, mientras Asia-Pacífico reuniría USD $8,2 billones.
  • Los equipos pasarían de representar cerca del 70% del gasto de capital de los centros de datos a 93% en 2050.

La construcción de la infraestructura necesaria para sostener la expansión mundial de la inteligencia artificial podría demandar USD $31,6 billones entre ahora y 2050, según una modelización encargada por PwC a Oxford Economics en 46 países. La proyección sitúa el gasto de capital anual en USD $800.000 millones durante el año actual, antes de elevarlo gradualmente hasta USD $1,8 billones en 2050.

El cálculo ofrece una medida de la escala financiera que está adquiriendo la IA, aunque también expone las dificultades de proyectar una industria tecnológica durante casi un cuarto de siglo. La demanda futura, los precios de los chips y la continuidad del ciclo actual de inversión son variables que todavía pueden cambiar de manera significativa, por lo que la cifra debe leerse como un escenario de modelización y no como una certeza.

Estados Unidos lidera el mapa de inversión

Estados Unidos concentraría USD $15,1 billones del gasto acumulado, aproximadamente 48% del total mundial previsto por el estudio. Asia-Pacífico ocuparía el segundo lugar con USD $8,2 billones, impulsada principalmente por China e India, mientras Europa y Medio Oriente completarían la distribución regional señalada en el análisis.

La diferencia entre Estados Unidos y las demás regiones muestra hasta qué punto la carrera por la capacidad de cómputo está vinculada con la concentración de empresas tecnológicas, capital y proyectos de centros de datos. Para los responsables políticos europeos, el porcentaje estadounidense resulta especialmente difícil de asimilar porque sugiere que las estrategias de soberanía tecnológica todavía no se traducen en una participación comparable del gasto global.

Europa también busca ampliar su capacidad de cómputo mediante una estrategia de IA soberana. La Unión Europea lanzó una convocatoria para establecer hasta siete gigafactorías de inteligencia artificial y desbloquear más de EUR 30.000 millones en inversión. La iniciativa contempla hasta EUR 10.000 millones procedentes de fondos europeos y nacionales, según informó la Comisión Europea.

El programa se encuentra en una fase de convocatoria y licitación, por lo que su ejecución dependerá de la selección de los proyectos, la financiación, el acceso a energía y la disponibilidad de chips. Con la información disponible, no corresponde describirlo como un programa que ya enfrenta retrasos confirmados.

Además, el gasto público europeo destinado a capacidad soberana no cumple exactamente la misma función que las inversiones de los grandes proveedores de servicios en la nube. Los fondos públicos buscan apoyar la investigación y la administración estatal, mientras los hiperescaladores construyen infraestructura para ofrecer servicios comerciales, de modo que ambos tipos de desembolso no siempre pueden compararse como si fueran intercambiables.

El centro de datos deja de parecer un inmueble

El dato más revelador de la modelización no sería el monto total, sino el cambio en la composición del gasto. Los equipos representan actualmente cerca del 70% del gasto de capital de los centros de datos, pero esa proporción podría subir hasta 93% en 2050, lo que modificaría la naturaleza económica de estos activos.

Un edificio puede depreciarse durante varias décadas, mientras un rack de aceleradores para IA puede quedar obsoleto en pocos años debido a la evolución de los chips. Cuando 93% del gasto corresponde a equipos, el centro de datos se parece mucho menos a un activo inmobiliario tradicional, aunque su balance continúe incluyendo terrenos, edificios y estructuras físicas.

Clara Cutajar, líder global de infraestructura de PwC Australia, describió la infraestructura de IA como uno de los desafíos de asignación de capital que definirán a la próxima generación. La firma presenta los centros de datos como activos híbridos, una categoría que refleja la dificultad de clasificarlos dentro de los modelos tradicionales de infraestructura, bienes raíces o tecnología.

La estructura de financiamiento también cambia cuando los componentes más costosos tienen una vida útil corta. Los edificios pueden financiarse mediante deuda a 30 años y con tasas relativamente bajas, pero los equipos que deben reemplazarse cada pocos años requieren flujo de caja o endeudamiento con vencimientos mucho más breves.

Ese desajuste puede limitar el tipo de inversionista dispuesto a participar en el sector. Los fondos de infraestructura suelen buscar activos de larga duración y flujos de caja previsibles, mientras una instalación que necesita un reequipamiento sustancial cada cinco años encaja con más dificultad en ese modelo de propiedad.

Capital abundante, infraestructura insuficiente

La disponibilidad de dinero podría no ser la principal restricción para construir capacidad de IA durante los próximos años. Los transformadores, las conexiones a la red eléctrica, los sistemas de refrigeración y las aprobaciones de planificación avanzan más lentamente que los compromisos de inversión, y ninguno de esos obstáculos desaparece simplemente porque aumente una previsión de gasto de capital.

Las colas para conectar nuevos proyectos a la red eléctrica en Texas y Dinamarca ilustran el problema desde dos mercados distintos. Los plazos de entrega de transformadores, que pueden medirse en años, y la complejidad de poner en marcha el programa europeo de gigafactorías son manifestaciones diferentes de una misma brecha entre el ritmo del capital y la capacidad física disponible.

La comparación con otras previsiones ayuda a dimensionar el escenario, aunque no elimina sus incertidumbres. McKinsey calculó por separado casi USD $7 billones de inversión en centros de datos hasta 2030, una cifra que resulta ampliamente compatible con el modelo de PwC debido a que utiliza un horizonte temporal más corto y no necesariamente las mismas definiciones de infraestructura.

La proporción de gasto destinada a equipos podría terminar siendo más útil que el total acumulado para entender la economía del sector. Las generaciones de chips se están acortando en lugar de alargarse, mientras los operadores descubren que algunos de los componentes más caros de los centros de datos de IA son también los que se vuelven obsoletos con mayor rapidez.

PwC no es un observador desinteresado en el sentido convencional, porque, como otras consultoras que publican investigaciones sobre infraestructura, asesora a empresas e inversionistas en las transacciones y proyectos que analiza. Esa relación no invalida automáticamente la modelización, pero sí aconseja considerar sus incentivos comerciales al evaluar una proyección tan extensa.

La estimación funciona, sobre todo, como una referencia para medir una transformación que ya puede observarse en el mercado. El gasto anual de USD $800.000 millones y la concentración de 48% del total proyectado en un solo país resumen una expansión de escala extraordinaria, aunque su materialización dependerá de que la infraestructura física alcance el ritmo marcado por el capital.

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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