PUNTOS IMPORTANTES:
- Existe un gran problema que puede frenar la inteligencia artificial y el foco está puesto en los centros de datos.
- ¿Por qué? Es que los centros de datos sirven como la infraestructura física clave para entrenar, alojar y ejecutar modelos de IA.
- La noticia que impactó a Wall Street este lunes es que se conoció que casi el 50% de los centros de datos previstos para 2026 en EE.UU. podrían retrasarse o cancelarse.
- Cabe remarcar que el principal contratiempo no es tecnológico, sino energético, logístico y regulatorio.
- Datos señalaron que la infraestructura actual no alcanza para sostener el crecimiento de la IA.
Durante los últimos años, Estados Unidos se puso como objetivo liderar la revolución de la inteligencia artificial apoyado en gigantes tecnológicos, inversiones multimillonarias y una infraestructura a gran escala.
Para conseguirlo y evitar el cuello de botella de la IA que anticiparon los analistas años atrás, el país llevó a cabo lo que denominaron «Power Up America«, con la idea de aumentar la capacidad energética y la infraestructura necesaria para sostener el crecimiento digital.
Durante un tiempo el proyecto funcionó, pero poco a poco se fue desinflando y parece que el optimismo que reinaba, se apagó.
La mitad de los centros de datos, en peligro
El dato que cambió el tono del mercado es contundente. Según un informe de Sightline Climate, casi la mitad de la capacidad de centros de datos prevista para 2026 en Estados Unidos podría retrasarse o directamente cancelarse. De los 16 gigavatios anunciados, solo unos 5 están actualmente en construcción.
El analista George Gianarikas, de Canaccord Genuity, lo resumió así: “El auge de los centros de datos en Estados Unidos se enfrenta a una formidable barrera logística”, explicó.
El problema no es uno solo. Es una mezcla de obstáculos como permisos locales que se eternizan, comunidades que empiezan a oponerse, cadenas de suministro tensas y una dependencia excesiva de componentes críticos fabricados fuera del país. Transformadores, helio, equipos eléctricos… todo llega tarde o no llega.
Y eso tiene consecuencias. A pesar de que los grandes tecnológicos planean invertir más de 700.000 millones de dólares, buena parte de esos proyectos no logra avanzar al ritmo esperado.
El desfase no solo afecta a 2026. Para 2027, la distancia entre lo anunciado y lo que realmente se está construyendo es aún mayor. Apenas unos 6,3 gigavatios están en marcha frente a los 21,5 gigavatios prometidos. Más allá de 2028, directamente, la visibilidad es mínima.
El verdadero foco no está en los chips, sino en la energía
Si hay un factor que se repite en todos los análisis es la energía. Los centros de datos modernos consumen cantidades de electricidad que hace una década parecían impensables. Y la red eléctrica estadounidense no estaba preparada para este salto.
Incluso los proyectos más ambiciosos empiezan a buscar soluciones alternativas. Generación propia, modelos híbridos o instalaciones gigantes con su propia planta energética. Los privados pretenden no depender de una red que puede tardar años en adaptarse.
Pero el desafío no es solo técnico sino también es económico. Según estimaciones de JPMorgan, el ciclo completo de inversión en IA podría requerir hasta 5 billones de dólares. Y aun así, el Estado tendría que aportar más de un billón adicional para cubrir el déficit.
Mientras tanto, los tiempos juegan en contra. Philippe Piron, directivo de GE Vernova, explicó que antes de 2020 los transformadores tardaban entre 24 y 30 meses en entregarse. Hoy, ese plazo puede estirarse hasta cinco años. Y las empresas de IA los necesitan en menos de 18 meses.
Para aquellos que no conocen la importancia de los transformadores, vale aclarar que son los encargados de extraer la electricidad de la red de alta tensión de forma segura para alimentar los chips informáticos. Sin los transformadores adecuados, es imposible que un centro de datos funcione.
Es decir, que el cuello de botella sería prácticamente imposible de evitar y la gran pregunta ahora es cuándo llegará el pánico en un mercado que solo se acostumbró a subir.
Un problema social que las empresas no contaban
A la presión industrial se suma un factor menos visible, pero igual de determinante. La sociedad empezó a cuestionar el impacto de los centros de datos. En Maine, por ejemplo, se aprobó una moratoria a los grandes centros de datos hasta 2027 para evaluar su impacto ambiental y económico.
No es un caso aislado. Las encuestas muestran un creciente escepticismo hacia la inteligencia artificial, especialmente en ámbitos como el empleo, la educación o la privacidad.
El ejemplo más emblemático lo acaparó OpenAI, quién frenó su iniciativa Stargate en Reino Unido por los altos costes energéticos y las trabas regulatorias. Según la propia compañía, avanzarán “cuando las condiciones adecuadas lo permitan”.
Bloomberg también lo resumió de forma bastante gráfica. Hay dinero de sobra, pero eso no garantiza que todo se pueda construir. La infraestructura simplemente no está lista.
La paradoja que podría frenar en seco el boom de la IA
La cuestión es la siguiente: Estados Unidos necesita reforzar su producción local para sostener la carrera de la IA, pero sigue dependiendo de componentes fabricados en China. Y, al mismo tiempo, China necesita chips estadounidenses para competir.
Si bien el gobierno de Donald Trump planea ser autosificiente en el sector de la IA, aún está lejos de no depender de China. En paralelo, la administración del actual presidente estadounidense ha impuesto aranceles a China y prohibió en su momento exportar chips de Nvidia al país asiático.
En medio de esa interdependencia, la carrera por la inteligencia artificial empieza a parecer menos una cuestión de innovación y más una lucha por recursos básicos.
Y ahí es donde aparece la gran incógnita. ¿Puede realmente Estados Unidos sostener el ritmo de crecimiento que promete la IA?
Como advirtió Canaccord, “sin una aceleración radical de la producción y la integración energética, la expansión digital corre el riesgo de quedarse en promesas incumplidas”.
