La IA de los 6 billones de dólares
La industria de la inteligencia artificial podría necesitar hasta 6 billones de dólares de ingresos anuales; de lo contrario, la actual carrera por la capacidad de computación corre el riesgo de acabar en un desplome doloroso. Esa es la conclusión de los analistas de Bain & Company. No se trata de una bonita previsión para una presentación, sino de una simple cuestión de aritmética: la infraestructura se encarece más deprisa de lo que aparecen productos capaces de amortizarla.
Bain calcula que, para 2031, el gasto anual en edificios de centros de datos, procesadores, memoria y equipos de red ascenderá a 1,5 billones de dólares. Si la infraestructura absorbe alrededor del 25 % de los ingresos —aproximadamente lo que gastaban los proveedores de servicios en la nube en años anteriores—, se necesitarán unos 6 billones de dólares de ingresos anuales para mantener la inversión. Bain considera que ese porcentaje del 25 % es ambicioso, pero realista.
El problema es que los productos comerciales de IA actuales todavía no generan un flujo de dinero de la magnitud necesaria. Según los analistas, la principal fuente de ingresos futuros serán los nuevos productos de búsqueda y publicidad, los sistemas autónomos y la IA física. Podrían aportar unos 4,2 billones de dólares, aunque hoy buena parte de esas soluciones solo existe en forma de desarrollos y promesas.
Otros 1–1,4 billones de dólares podrían proceder de la productividad empresarial. Las compañías utilizarán la IA para desarrollar software, vender, hacer marketing, atender a los clientes y gestionar sus servicios de TI. Las suscripciones y la publicidad para consumidores pintan mucho menos: incluso si los servicios de IA llegan a miles de millones de usuarios, podrían generar solo entre 200.000 y 400.000 millones de dólares.
La velocidad de adopción también se ha convertido en una partida de gasto por derecho propio. Los mayores laboratorios de IA ya gastan más de 9.750 millones de dólares en soluciones de ingeniería que ayudan a las empresas a poner la IA en marcha antes en su actividad diaria.
«La economía de la infraestructura de IA exige billones de dólares en nuevos ingresos, además del aumento de la productividad», afirmó David Crawford, presidente de la práctica global de tecnología de Bain. Según él, el sector necesita un flujo de ideas cuyo impacto supere al de las tecnologías móviles y la computación en la nube.
Entre los campos prometedores, Bain menciona el desarrollo de medicamentos, la salud mental y la producción de energía. La IA apenas está presente en ellos por ahora, así que el mercado prometido se parece más a una enorme cuenta de restaurante que aún queda por pagar.
Mientras tanto, también crece la propia base física del sector. Según Bain, el tamaño y el coste de los centros de datos de todo el mundo se duplican aproximadamente cada 12–16 meses. Epoch AI calcula que el proyecto Prometheus de Meta, en Ohio, tenía en 2025 una capacidad de 600 MW y un coste de unos 24.000 millones de dólares.
Si se mantienen los planes actuales, Prometheus podría alcanzar los 2 GW y los 80.000 millones de dólares en 2027, y los 5 GW y 175.000 millones en 2029. Según Epoch AI, en 2030 la instalación podría llegar a los 9 GW, con un gasto acumulado de hasta 200.000 millones de dólares.
Estos complejos necesitan algo más que servidores. Requieren nuevas fuentes de electricidad, conexiones a la red eléctrica, semiconductores avanzados, profesionales cualificados y equipos capaces de funcionar sin interrupciones a gran escala.
El dinero entra en los centros de datos tan deprisa que encontrar suficiente capacidad de computación se ha convertido en el principal problema práctico del sector. Pero Bain plantea una pregunta más incómoda: ¿será capaz la IA de crear suficiente valor económico para justificar estos gastos?
PEREC.RU
La industria de la IA se enfrenta a una aritmética sencilla, pero extraordinariamente cara: la infraestructura crece más deprisa que los productos capaces de generar ingresos comparables. Bain & Company prevé que, para 2031, el gasto anual en centros de datos, procesadores, memoria y equipos de red podría alcanzar los 1,5 billones de dólares. Si los costes de infraestructura representan alrededor del 25 % de las ventas, el sector necesitará unos 6 billones de dólares de ingresos anuales para mantener ese nivel de inversión.
Ese porcentaje se considera elevado, pero realista: en años anteriores, los proveedores de servicios en la nube registraron un nivel de gasto comparable. Sin embargo, los productos de IA actuales aún no generan ingresos suficientes para cubrir la futura factura. Por eso, las empresas tendrán que buscar nuevos mercados y casos de uso para la tecnología.
La mayor fuente potencial son los productos de búsqueda y publicidad, los sistemas autónomos y la IA física. Bain calcula que podrían aportar unos 4,2 billones de dólares, aunque muchos de estos campos aún están en una fase temprana. La aplicación de la IA en las empresas podría sumar otros 1–1,4 billones gracias a la automatización del desarrollo de software, las ventas, el marketing, la atención al cliente y las operaciones de TI. Las suscripciones y la publicidad para consumidores se estiman en solo 200.000–400.000 millones de dólares, incluso si los servicios llegan a miles de millones de usuarios.
La velocidad de adopción es otro problema. Los grandes laboratorios de IA ya gastan más de 9.750 millones de dólares en soluciones de ingeniería que ayudan a las empresas a desplegar la IA antes. David Crawford, presidente de la práctica global de tecnología de Bain, afirmó que la economía de la infraestructura exige billones de dólares en nuevos ingresos, además del crecimiento habitual de la productividad. A su juicio, el sector necesita ideas con un impacto comparable al de las tecnologías móviles y la computación en la nube.
Bain también señala las posibilidades de la IA en el desarrollo de medicamentos, la salud mental y la energía. Sin embargo, hoy la tecnología apenas está presente en esos ámbitos, así que los futuros ingresos siguen siendo una previsión.
La infraestructura física ya crece a un ritmo acelerado. Según Bain, el tamaño y el coste de los centros de datos de todo el mundo se duplican aproximadamente cada 12–16 meses. Epoch AI calcula que el proyecto Prometheus de Meta, en Ohio, tenía en 2025 una capacidad de 600 MW y costaba 24.000 millones de dólares. Si se mantienen los planes actuales, la instalación podría llegar a los 2 GW y 80.000 millones de dólares en 2027, a los 5 GW y 175.000 millones en 2029, y a los 9 GW y hasta 200.000 millones de gasto en 2030.
Estas instalaciones necesitan centrales eléctricas adicionales, conexiones a la red, semiconductores avanzados, trabajadores cualificados y equipos que funcionen de forma estable a gran escala. Por eso, la falta de capacidad de computación sigue siendo el principal problema práctico del sector. Pero la pregunta más importante es si la IA podrá crear suficiente valor económico para justificar el gasto de esta carrera por la infraestructura.
