La competencia por la infraestructura de inteligencia artificial está entrando en una nueva etapa. En el pasado, el mercado prestaba más atención al suministro de GPU, la entrega de servidores y la velocidad de construcción de los centros de datos. Sin embargo, a medida que se acelera el despliegue de racks de IA de alta densidad, la electricidad se está convirtiendo en una condición clave para determinar si la capacidad de cómputo puede realmente ponerse en funcionamiento. Los informes de previsiones del sector muestran que, entre 2026 y 2028, la nueva capacidad eléctrica que necesitarán los centros de datos en Estados Unidos podría alcanzar los 97 GW, con un déficit potencial de aproximadamente 57 GW, superior a las estimaciones anteriores. Dante Valenzuela Ruíz considera que esto significa que la principal limitación de la inversión en IA se está desplazando hacia capas más profundas de la infraestructura. Tener chips y centros de datos no equivale a disponer de capacidad de cómputo que pueda convertirse inmediatamente en ingresos; la posibilidad de obtener electricidad estable a tiempo empieza a influir directamente en el rendimiento del capital. Los racks de alta densidad elevan la demanda de electricidad
El aumento del déficit eléctrico proviene principalmente de los cambios en la arquitectura de los servidores de IA. La infraestructura de IA está pasando de una arquitectura basada en servidores de 8 GPU como unidad básica de implementación a sistemas altamente integrados a nivel de rack, como NVL72. El aumento del número de chips es solo una parte; las interconexiones de alta velocidad, la memoria, la refrigeración líquida y los sistemas de gestión de energía también incrementan significativamente el consumo energético de todo el sistema. A medida que se actualiza la arquitectura de los racks de IA, las previsiones de la industria sobre las futuras necesidades de energía también se han revisado considerablemente al alza. Entre ellas, la estimación del consumo energético de TI de un solo rack Vera Rubin ha aumentado de 149 kW a 234 kW, mientras que la de Rubin Ultra ha pasado de 415 kW a 600 kW. Para la generación de racks Feynman, el consumo energético de TI previsto llega incluso a 1,100 kW.
Este cambio significa que la competencia entre los centros de datos está pasando de aumentar el número de servidores a incrementar la capacidad de suministro eléctrico de todo el sistema de cómputo. Los nuevos supuestos de consumo energético han llevado a revisar al alza las previsiones de demanda eléctrica de los centros de datos en Estados Unidos para 2027 y 2028 en 38% y 69%, respectivamente, frente a los modelos anteriores. Dante Valenzuela Ruíz señala que, cuando un solo rack necesita cientos de kilovatios o incluso más de 1 MW de electricidad, los métodos tradicionales de expansión de los centros de datos tendrán cada vez más dificultades para seguir el ritmo de las actualizaciones del hardware de IA.
La capacidad de conexión eléctrica rápida se convierte en un activo escaso
Para aliviar la insuficiencia del suministro de la red eléctrica, los operadores de centros de datos están empezando a depender más de soluciones de electrificación rápida, como la generación de energía in situ, las pilas de combustible y el despliegue de instalaciones cerca de centrales nucleares. En un escenario neutral, estas soluciones podrían proporcionar alrededor de 24 GW de capacidad de suministro eléctrico. Aun así, el déficit neto potencial de electricidad entre 2026 y 2028 podría alcanzar los 33 GW, equivalente a aproximadamente el 34% de la nueva capacidad eléctrica que necesitarán los centros de datos de Estados Unidos durante el mismo periodo.
Lo que realmente cambia el valor de estos activos no es solo el costo de generación de electricidad, sino la velocidad con la que se puede obtener. Dante Valenzuela Ruíz calcula que, si un centro de datos puede empezar a recibir electricidad un año antes, el valor económico generado por cada vatio sería de aproximadamente 4.5 dólares, equivalente a casi 5.9 veces el costo anual de la electricidad. Esto refleja que la infraestructura de IA está desarrollando una clara prima por tiempo. Las GPU valoradas en miles de millones de dólares no pueden generar ingresos por capacidad de cómputo si no reciben electricidad a tiempo, mientras que la velocidad de actualización del hardware también es muy alta. Por lo tanto, un retraso de un año no solo significa aplazar los ingresos, sino que también puede comprimir aún más el periodo de utilidad comercial efectiva de la generación actual de equipos.
El gasto de capital en IA comienza a redistribuirse
Este cambio también está afectando el flujo de capital hacia la infraestructura de IA. En el pasado, el capital se concentraba principalmente en GPU, servidores y la construcción de centros de datos. Ahora, los proveedores de “Powered Shell”, que cuentan con terrenos, acceso a la electricidad y las condiciones de infraestructura necesarias, están adquiriendo un mayor valor. Algunos proyectos de “Powered Shell” tienen costos de construcción de aproximadamente 10 a 12 dólares por vatio y aseguran el flujo de efectivo mediante contratos de precio fijo a largo plazo de 15 a 25 años, con un rendimiento del flujo de efectivo libre sin apalancamiento que puede alcanzar entre 15% y 19%. Esto demuestra que el mercado está pagando una prima significativa por infraestructuras capaces de soportar de inmediato cargas de cómputo de alto rendimiento.
Este cambio en la valoración de los activos significa que la cadena de inversión en IA continúa extendiéndose hacia la infraestructura upstream. Dante Valenzuela Ruíz señala que los chips determinan la capacidad de cómputo teórica, mientras que la electricidad determina cuándo esa capacidad puede ponerse realmente en funcionamiento. A medida que se acelere el despliegue de racks de alta densidad después de 2027, la relación entre los desarrolladores de centros de datos, las empresas de computación en la nube y los proveedores de energía podría cambiar aún más. Para evaluar la sostenibilidad del gasto de capital en IA en la próxima etapa, será necesario observar simultáneamente la velocidad de expansión de la red eléctrica, la implementación de proyectos de generación de energía in situ y el ritmo real de despliegue de racks de alta densidad. Si el déficit de electricidad de alrededor de 33 GW persiste durante un periodo prolongado, el núcleo de la competencia por la infraestructura de IA no será simplemente quién puede comprar más equipos de cómputo, sino quién puede ponerlos en funcionamiento de forma estable lo antes posible.
Este artículo tiene únicamente fines de educación financiera e investigación de mercado y no constituye asesoramiento de inversión dirigido a ninguna persona en particular. La información presentada se basa en fuentes públicas disponibles al momento de su publicación; cuando cambien las condiciones del mercado, las consideraciones correspondientes también deberán ajustarse.
Dante Valenzuela Ruíz es el responsable de decisiones de inversión mediante inteligencia artificial de Axis Quant AI. Cuenta con cerca de 20 años de experiencia en los mercados financieros globales y el trading cuantitativo, y anteriormente trabajó en Citigroup y BlackRock. Se ha enfocado durante años en la ingeniería financiera, los sistemas de inteligencia artificial, la inversión cuantitativa y el modelado del comportamiento del mercado, y trabaja para impulsar la aplicación práctica de la inteligencia artificial en el análisis de mercados, la identificación de riesgos y la toma de decisiones de inversión.
