A medida que la IA generativa pasa del entrenamiento de modelos al despliegue de inferencias a mayor escala, las empresas tecnológicas están destinando más presupuesto a centros de datos, capacidad en la nube y aseguramiento de chips, en lugar de simplemente financiar el modelo en sí. CoreWeave indicó el jueves que ha firmado un acuerdo ampliado con Meta por un valor de 21 mil millones de dólares para proporcionar capacidad de computación en la nube hasta finales de 2032; esto se basa en un acuerdo previo de 14 mil millones de dólares entre ambas partes, lo que también muestra que Meta continúa aumentando su inversión en infraestructura de IA con un modelo combinado de internalización y externalización. Reuters informó el mismo día que la inversión en infraestructura de IA de Meta podría alcanzar hasta 135 mil millones de dólares este año.
Esta tendencia no se limita a Meta. Según un resumen de Reuters, en los últimos meses, se han concretado transacciones multimillonarias en torno a la infraestructura de IA que abarcan a empresas como OpenAI, Oracle, AMD, Nvidia, Google, Anthropic, Amazon, CoreWeave y SoftBank. Esto incluye tanto un supuesto acuerdo de OpenAI para adquirir capacidad de computación por alrededor de 30 mil millones de dólares con Oracle, un marco de inversión de hasta 500 mil millones de dólares anunciado por el proyecto de centro de datos Stargate, como un acuerdo multianual de AMD para suministrar chips de IA a Meta por hasta 60 mil millones de dólares. En otras palabras, la carrera de gasto en capital se ha extendido desde “quién posee el modelo más potente” a “quién asegura más rápidamente electricidad, espacios de centros de datos, GPU, chips personalizados y capacidad en la nube”.
La demanda está empujando a la oferta a expandirse
Detrás del aumento del gasto está la evaluación unificada de las empresas de la nube y de modelos respecto a que la demanda de cargas de trabajo de IA sigue siendo mayor a la oferta disponible. Amazon reveló el jueves por primera vez que los ingresos anuales de sus servicios de IA de AWS superan los 15 mil millones de dólares, alrededor de una décima parte de la tasa de ingresos de 142 mil millones de dólares de AWS; el crecimiento actual todavía está limitado por la capacidad, y la demanda del cliente supera con creces el nivel que la infraestructura actual puede soportar. Esta afirmación está en consonancia con la adquisición de capacidad de CoreWeave por parte de Meta, la expansión del centro de datos de Google en Texas, y los acuerdos de aseguramiento de chips a largo plazo que han firmado múltiples empresas. No es que las empresas de repente estén dispuestas a gastar más agresivamente, sino que temen que si no aseguran los recursos ahora, en los próximos años no tendrán suficiente capacidad de computación.
Esto también explica por qué las estructuras de las transacciones hoy en día se parecen cada vez más a acuerdos de compra a largo plazo en las industrias de energía o materias primas, en lugar de compras únicas de la era del software tradicional. Entre las transacciones mencionadas por Reuters, muchas de las cantidades en realidad corresponden a compromisos de compra a lo largo de varios años, capacidad reservada o compromisos de construcción conjunta, más que a inversiones en efectivo inmediatas. Por ejemplo, el contrato de cinco años y 11.9 mil millones de dólares entre CoreWeave y OpenAI es esencialmente un compromiso de consumo de capacidad de computación; el acuerdo en la nube de más de 10 mil millones de dólares entre Meta y Google, y la negociación en la nube de aproximadamente 20 mil millones de dólares entre Oracle y Meta, también pertenecen a un tipo de acuerdo de infraestructura para “asegurar la oferta primero y luego consumir cíclicamente”.
Las empresas de chips se benefician junto con los proveedores de la nube
Para empresas como Nvidia, AMD, Broadcom y Oracle, que proporcionan las “herramientas”, la atracción de este ciclo radica en que no obtienen pedidos dispersos, sino una demanda de alta visibilidad que se extiende a lo largo de varios años. AMD ha asegurado acuerdos importantes de chips de IA tanto con OpenAI como con Meta; Broadcom firmó el 6 de abril un acuerdo de colaboración a largo plazo para chips de IA personalizados con Google y está proporcionando a Anthropic una gran capacidad de cómputo basada en los chips de Google. En cuanto a Oracle, además de haber firmado un contrato de capacidad de computación de aproximadamente 30 mil millones de dólares con OpenAI, la compañía dijo en febrero que esperaba recaudar entre 45 mil y 50 mil millones de dólares para 2026 para expandir su capacidad de infraestructura en la nube.
La última acción de CoreWeave ilustra bien este modelo. Justo el mismo día en que anunció su acuerdo de expansión con Meta, esta empresa de infraestructura en la nube respaldada por Nvidia también reveló que planea emitir 1.25 mil millones de dólares en bonos y 3 mil millones de dólares en bonos convertibles. En resumen, los clientes de IA están asegurando capacidad en la nube a largo plazo, los proveedores de servicios en la nube luego utilizan estos contratos a largo plazo para obtener financiamiento en los mercados de deuda y capital, y así continuar comprando GPU, construyendo centros de datos y alquilando energía. Esto hace que el ciclo de infraestructura de IA se parezca cada vez más a un modelo de servicios públicos de alto apalancamiento, largo plazo y grandes activos, en lugar de una simple historia de software de activos ligeros.
El riesgo es que la magnitud es grande, pero las cifras no son homogéneas
Sin embargo, sumar de manera simple estos titulares podría magnificar la intensidad real de capital. Reuters y Breakingviews advierten que muchos números que aparecen en el mercado, como cifras de “decenas de miles de millones o incluso cientos de miles de millones de dólares”, no son completamente comparables: algunos son límites de compra, otros son marcos de inversión, algunos son montos de negociación reportados por los medios, otros son contratos de ejecución a plazos durante varios años, y algunos incluyen cláusulas mixtas de acciones, servicios en la nube y suministro de equipos. El 7 de abril, Breakingviews incluso estimó que la inversión total planificada para centros de datos de IA a nivel mundial podría superar los 6.6 billones de dólares para 2030, mientras que la capacidad real de financiamiento, uso de energía, construcción y recolección de ingresos puede no mantenerse al mismo ritmo.
Desde la perspectiva del mercado, la pregunta real ya no es si la IA seguirá gastando, sino si esta inversión puede traducirse en ingresos estables en un periodo suficientemente largo. La competencia de ingresos entre OpenAI y Anthropic, la primera revelación de los ingresos anuales por IA de AWS, y el aumento del gasto de capital de Meta a un rango de 115 mil a 135 mil millones de dólares al año, indican que las grandes empresas confían en que la demanda puede cubrir la inversión en grandes activos. Sin embargo, si la comercialización de los modelos crece más lento de lo esperado, o si los costos de energía, tierra, equipos y financiamiento continúan aumentando, esta carrera de infraestructura de IA podría rápidamente pasar de ser una “historia de crecimiento” a una “historia de balance”.
