El ciclo de inversión en inteligencia artificial atraviesa una fase de maduración. El gasto de capital vinculado a la tecnología crecerá alrededor de un 40% en 2026 y, aunque el consenso todavía prevé un aumento adicional cercano al 30% en el capex de los grandes proveedores de servicios en la nube para 2027, el ritmo de expansión ya no es el de los primeros años del auge. Wolfe Research considera que la desaceleración podría ser ordenada, pero advierte de que una caída de las valoraciones bursátiles de los hyperscalers podría convertirla en un proceso mucho más abrupto.
La firma sostiene que los balances sólidos de estas compañías, su amplia cartera de proyectos y la competencia por desarrollar capacidad informática mantendrán elevado el gasto durante los próximos trimestres. Sin embargo, el escenario central apunta a una moderación progresiva, con un crecimiento anualizado de entre el 10% y el 15% en 2028. Wolfe describe esa trayectoria como un “aterrizaje suave” del ciclo de inversión, en la medida en que el gasto seguiría aumentando, aunque a un ritmo más compatible con la generación de ingresos y con la capacidad de absorción de la economía.
La evolución del capex muestra la velocidad del ajuste. El crecimiento trimestral llegó a superar el 80% a comienzos de 2022, se frenó de forma marcada durante 2023 y posteriormente se estabilizó en torno al 40%. El actual proceso no implica necesariamente un retroceso de la inversión, sino el paso desde una etapa de expansión extraordinaria hacia otra en la que las empresas deberán priorizar proyectos, medir rendimientos y coordinar mejor la oferta de centros de datos, chips y energía.
Una inversión con peso creciente en la economía
El gasto interno relacionado con la IA incluye equipos informáticos, software, investigación y desarrollo, centros de datos e instalaciones vinculadas a la legislación CHIPS. Según Wolfe, ese conjunto de inversiones pasó de representar prácticamente nada en 2021 a cerca del 2% del producto interno bruto al cierre del segundo trimestre. Por su trayectoria en relación con el PIB, la firma lo considera uno de los auges de inversión más rápidos de la historia reciente, incluso por encima del boom de las puntocom de finales de los años noventa y del ciclo inmobiliario de mediados de la década de 2000.
La contribución de la inversión en IA al crecimiento nominal del PIB se situó entre el 10% y el 20% en algunos trimestres recientes, de acuerdo con la estimación de Wolfe. Esa cifra excluye el efecto contable negativo de las importaciones, que reduce la contribución estadística de la inversión cuando los equipos adquiridos proceden del exterior. El dato pone de relieve que la IA ya no es únicamente una historia de mercado bursátil: también influye en la construcción, la demanda eléctrica, la fabricación de semiconductores y la productividad de distintos sectores.
La cartera de nuevos proyectos sigue siendo extensa. FracTracker calcula que más de 700 centros de datos permanecen en fase de planificación o desarrollo, un volumen equivalente a añadir aproximadamente el 16% al inventario existente. No obstante, la construcción de estas instalaciones requiere tiempo. Un centro de datos típico de un hyperscaler tarda entre tres y seis años en estar plenamente operativo, por lo que las decisiones de inversión tomadas hoy seguirán afectando a la oferta de capacidad durante buena parte de la próxima década.
El empleo aumenta, pero el efecto local es limitado
La expansión de los centros de datos genera beneficios económicos visibles en las zonas que los acogen, aunque su distribución es desigual. Las investigaciones académicas citadas por Wolfe apuntan a un aumento aproximado del 3,5% en el empleo y del 5% en los salarios de los condados anfitriones después de la apertura de una instalación. La mayor parte de ese impulso, sin embargo, se concentra en la etapa de construcción, cuando la demanda de trabajadores es considerablemente mayor.
Durante las obras, un proyecto puede llegar a ocupar hasta 10.000 personas, mientras que un centro de datos ya operativo suele mantener entre 50 y 400 empleos permanentes. Esta diferencia limita el impacto laboral de largo plazo y explica por qué las autoridades locales deben evaluar también los costes asociados: consumo de agua y electricidad, presión sobre las redes, incentivos fiscales y posibles usos alternativos del suelo. La inversión puede fortalecer la actividad regional, pero no garantiza por sí sola una transformación estructural de las economías locales.
La brecha entre ingresos y gasto concentra el riesgo
Uno de los principales interrogantes se refiere a la relación entre el capex y los ingresos directamente atribuibles a los servicios de IA. Las estimaciones citadas por Wolfe sitúan esos ingresos en torno a 200.000 millones de dólares, frente a un gasto de capital de los hyperscalers superior a tres veces esa cantidad. La comparación no mide toda la rentabilidad del ecosistema, porque parte de la inversión también sostiene servicios de nube, publicidad, software y otras líneas de negocio. Aun así, revela que el retorno financiero de ciertos proyectos todavía debe materializarse.
Wolfe espera que esa brecha se reduzca en los próximos trimestres a medida que aumenten la demanda empresarial, el uso de modelos generativos y la monetización de las aplicaciones. El ritmo dependerá de varios factores: el precio de la capacidad informática, la eficiencia de los chips, la disponibilidad de energía y la rapidez con que las compañías conviertan la experimentación en contratos recurrentes. Si los ingresos crecen más lentamente que la infraestructura, los equipos directivos podrían revisar sus planes incluso sin que desaparezca la demanda tecnológica.
El mercado puede acelerar el ajuste
Para Wolfe, el escenario más delicado no nace de una falla tecnológica, sino de una repricing de las acciones de los hyperscalers. Estas empresas son al mismo tiempo los mayores inversores en infraestructura de IA y algunas de las compañías con mayor peso en la capitalización del S&P 500. Una caída de sus múltiplos de valoración reduciría el efecto riqueza, endurecería las condiciones financieras y aumentaría la presión de los accionistas para contener el gasto.
El riesgo descrito por la firma es circular: una decepción en el crecimiento de los ingresos por IA podría provocar aversión al riesgo y compresión de múltiplos; la caída bursátil impulsaría recortes de capex; esos recortes reducirían la demanda para proveedores de chips, centros de datos y energía, y el debilitamiento de las expectativas podría reforzar nuevas revisiones a la baja. Wolfe subraya que ese no es su escenario base, pero identifica como condiciones necesarias una combinación de ingresos decepcionantes y un deterioro general del apetito inversor.
La cuestión central para 2027 y 2028 será, por tanto, si la moderación refleja una mejora de la eficiencia o una pérdida de confianza. Un crecimiento menor, acompañado de ingresos recurrentes y mayor productividad por unidad de infraestructura, sería una normalización saludable. En cambio, una reducción precipitada causada por valoraciones deprimidas podría afectar a toda la cadena de inversión. La advertencia de Wolfe resume el dilema: el mayor riesgo inmediato está en el mercado y en la coordinación financiera del ciclo, más que en la tecnología de IA por sí misma.
