Chips, data centers y energía para la inteligencia artificial moverán US$7,6 billones

La expansión de la inteligencia artificial requerirá una de las mayores inversiones en infraestructura tecnológica de la historia reciente. De acuerdo con una proyección elaborada por Voronoi, Goldman Sachs Global Institute y Goldman Sachs Global Investment Research, el gasto mundial acumulado en infraestructura para IA alcanzará US$7,6 billones entre 2026 y 2031.

La estimación contempla tres grandes componentes: capacidad de cómputo (chips y procesadores), centros de datos e infraestructura energética. El mayor volumen de recursos se concentrará en el desarrollo de capacidad de procesamiento, que absorberá US$5,1 billones, equivalente a cerca de dos terceras partes del total previsto. Los centros de datos demandarán US$2,1 billones, mientras que la expansión de la infraestructura eléctrica representará otros US$358.000 millones.

“Realmente la noticia no es que el mundo vaya a invertir US$7,6 billones en inteligencia artificial. La verdadera noticia es que la inteligencia artificial está dejando de ser un software para convertirse en infraestructura crítica de la economía. Los modelos dejan de tener preponderancia y la infraestructura se convierte en un diferencial, no solo empresarial, sino a nivel país”, dijo Daniel Cortes, cofundador de Ethos EBS.

Las proyecciones muestran un incremento del gasto anual. Para 2026 se prevé una inversión de US$765.000 millones, que crecería hasta US$1,01 billones en 2027, US$1,22 billones en 2028 y US$1,39 billones en 2029. En 2030 el desembolso llegaría a US$1,58 billones, mientras que para 2031 alcanzaría US$1,64 billones.

Dentro de la categoría de cómputo, el gasto pasaría de US$494.000 millones en 2026 a US$1,13 billones en 2031. En paralelo, la inversión en centros de datos aumentaría desde US$232.000 millones hasta US$436.000 millones, mientras que la destinada a infraestructura energética crecería de US$39.000 millones a US$73.000 millones durante el mismo periodo.

El análisis parte de un escenario base construido por Goldman Sachs y asume que Nvidia concentrará 75% del gasto mundial en capacidad de cómputo durante el periodo analizado. Bajo ese supuesto, la compañía captaría alrededor de US$3,8 billones en ingresos asociados a infraestructura para inteligencia artificial entre 2026 y 2031. El modelo utiliza como referencia el chip VR200 Rubin de Nvidia para calcular la evolución del mercado.

Ritmo de crecimiento

Otro de los hallazgos es que el ritmo de crecimiento del gasto comenzará a moderarse con el paso de los años. Mientras el salto entre 2026 y 2027 sería de 32,2%, la expansión anual tendería a desacelerarse conforme madure el ciclo de inversiones, aunque el desembolso total seguiría aumentando hasta superar los US$1,6 billones anuales al cierre del periodo.

La proyección toma como base un escenario elaborado por Goldman Sachs Global Institute y Goldman Sachs Global Investment Research, con corte al 3 de marzo de 2026. El ejercicio estima el capital necesario para desarrollar la infraestructura física que demandará la inteligencia artificial durante los próximos seis años, sin que ello represente una proyección sobre la adopción.

El estudio divide la inversión en tres grandes categorías: capacidad de cómputo, que incluye principalmente procesadores y chips especializados; centros de datos, donde se alojan y operan los sistemas; e infraestructura energética, necesaria para abastecer el consumo eléctrico que requiere el funcionamiento de estos equipos.