Cómo la inversión de $630 mil millones de Big Tech en IA no cumplirá las expectativas

• Empresas

• Alphabet Inc

  Seguir

• Amazon.com Inc

  Seguir

• Bp Plc

  Seguir

Mostrar más empresas

LONDRES, 26 de marzo (Reuters Breakingviews) - Por más que en los mercados financieros haya agitación sobre una burbuja de inteligencia artificial, los inversores podrían estar fijándose en el riesgo equivocado. El temor predominante es que los gigantes tecnológicos gastarán cientos de miles de millones de dólares en infraestructura de IA solo para que la demanda se quede corta. El problema más inmediato, sin embargo, es que las empresas tecnológicas tendrán dificultades para desembolsar sus enormes presupuestos de 2026 de una manera que dé lugar a centros de datos que funcionen.

La magnitud de la ambición del Silicon Valley ya está chocando con la realidad física. Solo cuatro empresas —Amazon.com (AMZN.O), abre una nueva pestaña, Microsoft (MSFT.O), abre una nueva pestaña, Alphabet (GOOGL.O), abre una nueva pestaña y Meta Platforms (META.O), abre una nueva pestaña— se prevé que gasten alrededor de $630 mil millones en centros de datos y chips de IA en 2026, solo, según estimaciones de Morgan Stanley. Eso es más de cuatro veces la cifra de 2023 y equivale aproximadamente al 2,2% del PIB de EE. UU. Ampliando el enfoque para incluir a los 11 principales proveedores de computación en la nube e infraestructura, como Oracle (ORCL.N), abre una nueva pestaña, y CoreWeave (CRWV.O), abre una nueva pestaña, el gasto de capital total se encamina a alcanzar $811 mil millones.

El boletín Reuters Iran Briefing te mantiene al tanto de los últimos avances y análisis de la guerra en Irán. Suscríbete aquí.

Incluso para las empresas más grandes del mundo, esta expansión es impactante. Los cuatro gigantes tecnológicos operan actualmente aproximadamente 600 instalaciones de centros de datos en todo el mundo, y tienen otras 544 en planificación o en construcción, según datos de S&P Global Energy Horizons. Convertir ese oleoducto de desarrollo en potencia informática en funcionamiento podría ser un desafío mayor que movilizar el capital necesario.

En papel, la economía parece sencilla. Un centro de datos de IA moderno de 100 megavatios puede costar más de $4 mil millones, incluidos los chips. Aproximadamente el 70% del gasto se destina a servidores y unidades de procesamiento de gráficos, gran parte vinculadas a los chips más buscados diseñados por Nvidia (NVDA.O), abre una nueva pestaña. El terreno normalmente consume hasta el 6% de ese presupuesto, dependiendo de la ubicación. El resto se divide entre edificios, equipos eléctricos, redes, sistemas de seguridad y sistemas de enfriamiento necesarios para ejecutar cargas de trabajo densas de IA. La trampa es que los cuellos de botella peores de la industria no están necesariamente en los semiconductores, sino en la infraestructura física y los permisos locales necesarios para instalarla.

La energía es una de las principales limitaciones. Conseguir una conexión a la red pública en grandes hubs como Londres ahora puede tardar hasta una década. Para escapar de este purgatorio, los operadores se están empujando hacia ubicaciones rurales como partes de Texas. Pero aunque en lugares remotos los permisos son más fáciles de obtener, es más difícil encontrar mano de obra especializada. En algunos casos, las empresas tienen que construir comunidades de apoyo para dotar de personal a sus instalaciones. Aun así, este atajo tiene límites cuando la demanda de centros de datos pasa de entrenar modelos de lenguaje grandes a inferencia —el proceso de ejecutar un modelo de IA entrenado para generar salidas para uso en el mundo real. Ofrecer respuestas rápidas a los clientes requiere centros de datos de inferencia más cerca de las zonas pobladas.

Los operadores intentan eludir completamente la red eléctrica construyendo centros de datos tipo “isla” alimentados por turbinas de gas en el sitio. Aproximadamente un tercio de las instalaciones de EE. UU. actualmente en construcción dependen de generación eléctrica en el sitio, según Diego Hernandez Diaz de McKinsey. Pero este atajo ha creado su propio cuello de botella: las nuevas turbinas de gas adecuadas están, en la práctica, agotadas hasta 2029, lo que lleva a los desarrolladores a buscar alternativas, afirma Thomas Bumberger, de Boston Consulting Group. La geopolítica añade otra capa de fragilidad. La mayoría de los centros de datos se apoyan en generadores de respaldo diésel que se activan si falla la fuente principal de energía, según McKinsey. Estas unidades se prueban a diario, dejando el auge de la IA expuesto a posibles escaseces de combustible refinado provocadas por el conflicto en Oriente Medio.

La cadena de suministro industrial más amplia también tiene problemas para mantenerse al ritmo de una demanda abrumadora. El proceso de fabricar equipos como subestaciones, transformadores y sistemas de enfriamiento no va sincronizado con el ciclo de la industria tecnológica. El tiempo de entrega de transformadores suministrados por grupos como Schneider Electric (SCHN.PA), abre una nueva pestaña, Eaton (ETN.N), abre una nueva pestaña y Hitachi Energy ahora llega hasta 100 semanas en Europa, mientras que los generadores en Estados Unidos pueden tardar alrededor de 50 semanas en llegar, según BCG. Casi el 60% de los proyectos de centros de datos se retrasaron más de tres meses el año pasado. Aproximadamente el 88% de los proyectos afrontan contratiempos solo por sentar las bases de concreto, mientras que el 78% se retrasa durante la instalación de sistemas de enfriamiento y alarmas contra incendios, según datos de la firma de pronóstico de proyectos de centros de datos nPlan.

La innovación rápida incrementa la acumulación pendiente. Los chips Blackwell más nuevos de Nvidia —y la arquitectura Rubin que se avecina— generan mucho más calor que las versiones anteriores. Esto ha obligado a los centros de datos a pasar del enfriamiento por aire a sistemas líquidos más complejos, que requieren nuevas tuberías e infraestructura de purificación de agua. Mientras tanto, los bastidores de servidores de próxima generación demandarán tanta energía que las formas tradicionales de entregar electricidad ya no funcionarán de manera eficiente. Para hacer frente, los operadores de centros de datos están cambiando a transformadores de estado sólido (SST) más avanzados, que también permiten la carga rápida de vehículos eléctricos. Como resultado, las empresas tecnológicas compiten con los fabricantes de automóviles por componentes.

Algunos operadores, como Amazon Web Services, están usando atajos, como diseñar equipos patentados. Otros, como Microsoft, alquilan capacidad a operadores ágiles de “neocloud” como CoreWeave y Nebius (NBIS.O), abre una nueva pestaña. Estas compañías, muchas de las cuales son propietarias de antiguas instalaciones de minería de bitcoin reconvertidas, a menudo han asegurado terrenos, energía y permisos valiosos.

La historia lanza una advertencia contundente sobre los peligros de los excesos en inversión. Tomemos el auge de materias primas de finales de la década de 2000, cuando grandes grupos petroleros, incluidos Exxon Mobil (XOM.N), abre una nueva pestaña, Shell (SHEL.L), abre una nueva pestaña, BP (BP.L), abre una nueva pestaña y Chevron (CVX.N), abre una nueva pestaña, aumentaron con fuerza el gasto de capital para aprovechar récords de precios del crudo. La inversión global en buscar, perforar y bombear petróleo y gas casi se triplicó, abre una nueva pestaña desde aproximadamente $250 mil millones en 2000 hasta casi $700 mil millones para 2013. Pero las escaseces de mano de obra, equipos especializados y limitaciones de permisos pasaron factura. En general, la producción apenas se movió, mientras los costos se disparaban. Los rendimientos se desplomaron, agravados por una caída brusca de los precios del petróleo desde $147 el barril a mediados de 2008 hasta por debajo de $60 meses después.

El aumento de los costos de construcción y los retrasos también amenazan los rendimientos de los gigantes tecnológicos. Un centro de datos originalmente presupuestado en $1 mil millones puede inflarse con facilidad a $1,3 mil millones o más, estima nPlan. Mientras tanto, los proveedores de nube monetizan un centro de datos solo una vez que está conectado y arrendado a clientes. Si una empresa gasta $10 mil millones en chips avanzados de IA pero no puede asegurar los transformadores para alimentarlos, esos semiconductores se convierten en capital inmovilizado, depreciándose rápidamente sin generar ni un centavo de ingresos.

Todo esto comprimirá los márgenes de ganancia y arrastrará los rendimientos de los gigantes tecnológicos sobre su inversión. Se espera que el retorno sobre capital invertido de Alphabet después de impuestos caiga del 51% del año pasado a alrededor del 36% para 2030, según pronósticos compilados por Visible Alpha. Se prevé que el de Microsoft caiga aún más, del 95% en 2020 al 36% en 2030.

La inteligencia artificial puede ser una tecnología más transformadora que el petróleo, pero si el Silicon Valley asume que el dinero puede doblegar las leyes de la física, su derroche podría quedarse corto.

Sigue a Karen Kwok en LinkedIn, abre una nueva pestaña y X, abre una nueva pestaña.

Para más información como esta, haz clic aquí, abre una nueva pestaña para probar Breakingviews gratis.

Edición de Peter Thal Larsen; Producción de Pranav Kiran

• Temas sugeridos:
• Breakingviews
• Exploración y Producción
• Refinación

Breakingviews
Reuters Breakingviews es la principal fuente del mundo de análisis financiero que marca agenda. Como marca de Reuters para comentarios financieros, desglosamos las grandes historias empresariales y económicas a medida que se desarrollan cada día en el mundo. Un equipo global de alrededor de 30 corresponsales en Nueva York, Londres, Hong Kong y otras ciudades importantes ofrece análisis experto en tiempo real.

Suscríbete para una prueba gratuita de nuestro servicio completo en y síguenos en X @Breakingviews y en www.breakingviews.com. Todas las opiniones expresadas son las de los autores.

• X

• Facebook

• Linkedin

• Email

• Link

Comprar derechos de licenciamiento

Karen Kwok

Thomson Reuters

Karen es una columnista centrada en los sectores de tecnología global y capital de riesgo, y escribe historias sobre inteligencia artificial, fintech y empresas de semiconductores. También cubre acuerdos en la región de Medio Oriente y el sector global de minería de metales. Antes de Breakingviews, fue reportera europea de gas y energía en S&P Global Platts en Londres y cubrió fondos y acciones en Morningstar UK. Karen también trabajó brevemente en Bloomberg. Nacida y criada en Hong Kong, habla con fluidez mandarín y cantonés.

• Email

• X

• Instagram

• Linkedin