¿Podrá la inteligencia artificial generar el dinero necesario para pagar lo que cuesta construirla? Esa es la pregunta que recorre un análisis publicado por Reuters. Y la cifra que la dispara es una proyección de la consultora PwC: la inversión acumulada en centros de datos en todo el mundo llegaría a US$ 31,6 billones hacia 2050.
Los centros de datos son edificios que contienen las computadoras que entrenan y hacen funcionar los sistemas de IA. Son la infraestructura física detrás de herramientas como ChatGPT, Gemini o Claude.
El cálculo de PwC tiene un rango amplio. Si la adopción de la IA se acelera, la inversión podría acercarse a los US$ 50 billones. Si se frena, bajaría a unos US$ 22 billones. El gasto anual, que hoy ronda los US$ 800.000 millones, treparía a US$ 1,8 billones hacia mitad de siglo.
La mayor parte de ese dinero no va a ladrillos, sino a máquinas. Los servidores y los chips se reemplazan cada cuatro a seis años. Por eso, según PwC, cada dólar que se invierte en levantar un edificio arrastra unos 12 dólares en equipamiento durante su vida útil.
Reuters compara esa escala con dos booms históricos. Incluso ajustado por inflación, el gasto supera al de la expansión ferroviaria del siglo XIX y al de la burbuja puntocom.
Las grandes tecnológicas ya pusieron el dinero sobre la mesa. Microsoft, Alphabet, Amazon y Meta proyectan inversiones por unos US$ 725.000 millones este año, de acuerdo con datos recopilados por el Financial Times. El año anterior habían invertido alrededor de US$ 410.000 millones.
¿Quién paga la cuenta? La consultora Bain & Company hizo el cálculo inverso. Para justificar la infraestructura proyectada, la industria necesitaría facturar US$ 6 billones por año hacia 2031.
Con los negocios actuales no alcanza. Las aplicaciones de IA para empresas y consumidores aportarían entre US$ 1,2 y 1,8 billones. El resto, unos US$ 4,2 billones, tendría que salir de mercados que todavía no existen: robots guiados por IA, vehículos autónomos o nuevas formas de búsqueda y publicidad.
David Crawford, responsable del área de tecnología de Bain, lo planteó en esos términos. La economía de esta infraestructura, dijo, exige billones de dólares en ingresos nuevos, más allá de lo que aporte la mejora en la productividad.
Esa mejora es la otra gran incógnita. La productividad mide cuánto produce un trabajador en una hora. Si la IA la eleva, las empresas ganan más y la inversión se paga sola. Pero según JPMorgan, los avances generalizados en Estados Unidos “siguen siendo esquivos”.
El banco puso un número a esa brecha. Para justificar el valor de mercado de Nvidia, el principal fabricante de chips para IA, la productividad estadounidense tendría que crecer entre 3% y 5% por año durante una década. La proyección oficial de la Oficina de Presupuesto del Congreso es de 1,75% anual.
Stijn Van Nieuwerburgh, economista de la Columbia Business School, hizo su propia cuenta. La inversión en IA en Estados Unidos rondaría los US$ 9 billones entre 2025 y 2032, el equivalente a 3,2% del producto bruto por año. Para obtener un retorno de 10%, el sector necesitaría ingresos anuales de US$ 3,55 billones al cierre de ese período.
El economista sumó una advertencia. Buena parte de esa inversión se financia con deuda. Por eso, una caída moderada en la demanda, una demora o una baja en el valor de los activos pueden traducirse en pérdidas mucho mayores.
El reloj también juega. Diane Coyle, economista de la Universidad de Cambridge, recordó que las tecnologías revolucionarias tardaron históricamente entre 10 y 50 años en reflejarse en la productividad.
En la industria, la lectura es otra. Sam Altman, de OpenAI, sostiene que el ritmo de los avances será inmenso. Jasjeet Sekhon, de Google DeepMind, afirma que la capacidad de la IA de mejorarse a sí misma es una pieza clave de la tesis de inversión.
Argentina entra en este mapa por su energía. Hoy el país tiene 13 centros de datos de más de 1 megavatio, con una capacidad conjunta de unos 32 megavatios, según la Cámara Argentina de Internet (CABASE).
Los proyectos anunciados son de otra escala. El mayor es Stargate Argentina, impulsado por OpenAI y la empresa Sur Energy: US$ 25.000 millones y 500 megavatios en la Patagonia. Según Bloomberg Línea, todavía tiene acuerdos pendientes. Pampa Energía, en Neuquén, y Green Capital, en Chubut, evalúan iniciativas propias.
Diego Taich, de PwC, explica la apuesta local. El país combina el gas de Vaca Muerta con recursos hidroeléctricos, eólicos y solares, y temperaturas bajas que abaratan el enfriamiento de los equipos.
Coyle ofrece un antecedente para leer lo que viene. Después de la crisis ferroviaria del siglo XIX, los trenes siguieron circulando. Después del derrumbe de las puntocom, internet siguió creciendo. En ambos casos, la infraestructura quedó y siguió en uso.