El gasto de capital en IA alcanzará los 2,9 billones de dólares para 2030 por la demanda empresarial
Citigroup ha elevado su previsión a largo plazo para la industria de la inteligencia artificial, proyectando que los ingresos totales alcanzarán los 3,3 billones de dólares entre 2026 y 2030. El banco ahora espera que los gastos de capital relacionados asciendan a aproximadamente 2,9 billones de dólares para 2030, lo que refleja una tasa de crecimiento anual compuesta del 47,5%. Esta revisión está impulsada por la evidencia de que la adopción empresarial está pasando de pilotos a pequeña escala a una implementación de producción completa a un ritmo que el mercado no ha apreciado por completo. El informe señala que la presión competitiva está obligando a las empresas a acelerar la integración de la IA, superando las fases experimentales.
Esta demanda ya es visible en las carteras de pedidos pendientes de los proveedores de la nube. En el cuarto trimestre de 2025, se proyecta que las carteras de pedidos combinadas de AWS, GCP, Azure y CoreWeave crecerán un 100%, superando con creces el crecimiento del 70% en el gasto de capital y el 30% en los ingresos. Las verificaciones de Citigroup confirman que este crecimiento es generalizado entre las empresas tradicionales, disipando las preocupaciones de que la demanda se concentre en unos pocos laboratorios de IA. El lanzamiento de modelos como Claude Opus 4.6 de Anthropic está estimulando directamente la demanda de arrendamiento de nuevos centros de datos, una conexión causal directa que no era evidente hace un año.
Las suposiciones de gasto de capital de los centros de datos aumentan un 30% por las demandas de energía
El aumento del costo de construcción de la infraestructura de IA es un factor clave en las previsiones de gasto mejoradas. Citigroup ha aumentado su suposición de gasto de capital para cada gigavatio (GW) de capacidad de centro de datos en aproximadamente un 30% para el período 2026-2027. Este ajuste se debe a un cambio estructural en la forma en que los hiperescaladores gestionan la energía. Las principales empresas tecnológicas, incluidas Google, Microsoft y Amazon, están construyendo cada vez más sus propias centrales eléctricas, lo que convierte la electricidad de un gasto operativo recurrente en un gasto de capital inicial. Esta tendencia se formaliza en el compromiso "Construye tu propia central eléctrica" (BYOPP) entre los principales actores de la IA.
Además de la electricidad, los aumentos de precios de componentes de hardware esenciales como la memoria y el almacenamiento también están contribuyendo a los mayores costos de construcción. El banco argumenta que las estimaciones industriales anteriores de alrededor de 50 mil millones de dólares por GW para la construcción de centros de datos ahora están desactualizadas y corren el riesgo de subestimar la verdadera intensidad de capital necesaria para soportar la próxima ola de modelos de IA.
La disrupción del software tradicional aún no está valorada
Si bien la adopción de la IA se acelera, Citigroup advierte que las previsiones de ganancias consensuadas para las empresas de software tradicional aún no han tenido en cuenta la disrupción inminente. La amenaza central proviene de la capacidad de la IA para reemplazar herramientas cuyos costos aumentan linealmente con el uso. Esto representa una reestructuración fundamental de los modelos de negocio, no solo una mejora de las características. Las empresas de software establecidas se enfrentan a la presión de dos direcciones: competidores ágiles y nativos de la IA y el riesgo de "contracción de asientos", donde la IA permite que menos empleados realicen más tareas.
Los altos costos de cambio y el fuerte poder de fijación de precios que alguna vez justificaron las valoraciones premium para las empresas de software como servicio (SaaS) están siendo reevaluados por el mercado. Aunque las acciones de software ya han comenzado a quedarse atrás de las de infraestructura de IA, Citigroup cree que el impacto total no se ha valorado. El informe concluye que las oportunidades de riesgo-recompensa más favorables se encuentran en los cuellos de botella de la infraestructura, incluida la memoria, el almacenamiento, las interconexiones ópticas y los equipos de energía.
Edgen Stock·Mar 11 2026, 04:00
