Centros de datos de IA: El coste físico del crecimiento

La cifra relevante no es solo que la construcción de centros de datos en Estados Unidos alcanzó una tasa anualizada de más de 75.000 millones de dólares en julio —casi un 60% más interanual—, sino lo que esa cifra incluye y, lo que es más importante, lo que deja fuera: edificios, obra civil y equipamiento integrado, pero no los servidores, aceleradores, redes ópticas, generación de energía o las líneas de transmisión necesarias para alimentar el cómputo. La narrativa habla de software escalable; el ciclo, por el contrario, está movilizando acero, hormigón, turbinas, cobre, electricidad, suelo, permisos y electricistas. Cuando un sector demanda de repente una cantidad excepcional de factores productivos, los rendimientos marginales dejan de depender solo de la demanda final y empiezan a estar condicionados por el precio y la disponibilidad de dichos factores.

No debemos olvidar algo elemental: una demanda incremental que irrumpe con tal intensidad se encuentra con una oferta diseñada para el ritmo anterior. La consecuencia no requiere de una teoría sofisticada: los precios suben, los plazos se alargan y los recursos se reasignan desde otros usos. Si, además, los demandantes gozan de posiciones de caja muy robustas o de un acceso privilegiado a un mercado de capitales con abundante liquidez deseosa de encontrar destino, la señal de precios tarda más en disciplinar la inversión. El capital riesgo (private equity), los fondos de infraestructuras, las aseguradoras, el crédito privado y los mercados de bonos pueden expandir esa capacidad de gasto durante algún tiempo, incluso cuando la escasez física ya es evidente. El riesgo no es que financien necesariamente malos proyectos; es que la disponibilidad de financiación puede permitir que el coste económico real de la capacidad se descubra demasiado tarde.

La cuestión del crédito merece más que una nota a pie de página. A medida que los grandes promotores y operadores financian la infraestructura de IA mediante vehículos de propósito especial (SPV), arrendamientos a muy largo plazo, compromisos de compra o deuda privada, el mercado puede estar valorando la presencia de un gran inquilino tecnológico por encima del riesgo integral del activo: construcción, conexión, energía, permisos, concentración de clientes, obsolescencia del hardware y una eventual caída de la utilización. El diferencial (spread) sobre el soberano puede parecer estrecho mientras la demanda esperada se perciba como estructural y la liquidez siga siendo abundante; pero ese diferencial podría no reflejar adecuadamente que el colateral es específico, ilíquido y dependiente de una cadena de hipótesis mucho más larga que la de un bono corporativo convencional.

La primera derivada ya se observa en la electricidad. Los centros de datos consumieron alrededor de 415 TWh a nivel mundial en 2024, y la AIE proyecta cerca de 945 TWh para 2030. En Estados Unidos, las previsiones sitúan su cuota potencial entre el 9% y el 17% del consumo eléctrico para finales de la década. En PJM, el monitor independiente estimó que la carga existente y prevista de los centros de datos había aportado 29.400 millones de dólares a los ingresos en los últimos cuatro mercados de capacidad y que, solo en el primer semestre de 2026, añadiría 11,11 $/MWh a los costes mayoristas, sin incorporar plenamente el coste de la energía y la transmisión.

Por tanto, no se trata simplemente de demanda de IA. Es una posible transferencia de costes desde el desarrollador de infraestructuras hacia los hogares, la industria cautiva y los contribuyentes. El regulador puede optar por tarifas específicas para grandes cargas, exigir autogeneración, demandar garantías de conexión o permitir que los refuerzos de red se socialicen; el riesgo regulatorio ya está apareciendo, algo a lo que el sector tecnológico no ha estado especialmente acostumbrado hasta ahora. Ninguna de estas opciones es neutra: la primera reduce el rendimiento del proyecto, la segunda añade capex y riesgo de ejecución, la tercera inmoviliza capital y la última traslada la factura a quienes no participan del supuesto beneficio económico de la IA. Europa ya avanza hacia un régimen en el que la eficiencia, la divulgación pública y la reutilización del calor pasan a formar parte del coste de operación, en lugar de ser una iniciativa voluntaria de sostenibilidad. Analizaremos esto en un próximo comentario.

La segunda derivada es más incómoda. Cuanto más rápido se despliega el capex, antes llega la verdadera prueba económica: depreciación del hardware, sustitución tecnológica, electricidad, mantenimiento, conectividad, coste del capital y, eventualmente, regulación, frente a unos ingresos finales que aún deben demostrarse. La aceleración industrial puede adelantar la oferta, pero no crea por sí sola la disposición de empresas y consumidores a pagar de forma persistente por la inferencia, los modelos o la productividad. La infraestructura puede estar llena antes de que el flujo de caja del usuario final haya demostrado que puede pagarla. Y queda una pregunta difícil: ¿qué ocurre si los receptores de estos nuevos servicios se resisten a convertirse en pagadores cautivos, a cualquier precio, de una nueva capa de extracción de rentas?

Si los rendimientos finales decepcionan, el exceso no sería meramente digital. Sería capacidad física específica, conectada a una ubicación particular, financiada con deuda, contratos a largo plazo, compromisos de compra de energía y vehículos cuya duración puede exceder la vida económica de los aceleradores o de la arquitectura que albergan. La asimetría es significativa: una mejora tecnológica que reduzca drásticamente el coste del cómputo puede ser excelente para el usuario y, al mismo tiempo, destructiva para los rendimientos de la última oleada de capacidad construida sobre hipótesis de escasez, precios altos y utilización sostenida. La disrupción tecnológica se convierte de facto en el gran enemigo de la propia disrupción tecnológica. Saturno puede devorar a sus hijos.

Aquí cabe recordar, con toda la cautela necesaria, la experiencia de las telecomunicaciones europeas. La liberalización, las licencias, la competencia estratégica y la necesidad de desplegar redes condujeron a un ciclo de inversión extraordinario: cada operador tenía razones plausibles para gastar, defender su cuota de mercado y no ceder una posición que podía resultar estructural. Pero el sector en su conjunto acabó soportando más capital, más deuda y más capacidad de la que la rentabilidad marginal podía recompensar adecuadamente. Los consumidores recibieron mejores servicios y precios más bajos; los accionistas, en muchos casos, descubrieron que una tecnología indispensable no garantiza rendimientos atractivos para quien paga el último euro de capex.

La diferencia hoy es que la IA no se financia únicamente en los balances visibles de los operadores. Una parte creciente del riesgo se empaqueta a través de vehículos de propósito especial, arrendamientos a largo plazo, compromisos de capacidad, deuda privada, financiación de proveedores (vendor financing) y participaciones cruzadas dentro del ecosistema. Esto no es necesariamente contabilidad creativa o financiación circular en su sentido clásico: puede ser una ingeniería financiera enteramente legal y racional destinada a distribuir los riesgos de construcción, crédito, utilización y coste de capital entre hyperscalers, promotores, fondos de infraestructuras, capital riesgo, aseguradoras y tenedores de deuda.

Pero transferir el riesgo no es lo mismo que eliminarlo. La estructura puede mejorar temporalmente los ratios de apalancamiento, preservar la caja o retrasar el reconocimiento del coste económico total, pero no altera la pregunta esencial: ¿generará el usuario final suficiente flujo de caja para remunerar, tras la depreciación, la energía, el mantenimiento, la financiación y la renovación tecnológica, todo el capital físico comprometido? La experiencia de las telecomunicaciones europeas nos enseña que una infraestructura puede ser crítica, crecer durante décadas y crear un enorme excedente para la sociedad, mientras la competencia y el exceso de capital reducen el retorno financiero para quienes financiaron la capacidad marginal.

Nos gustaría introducir un último matiz que creemos útil, no como acusación. Una parte relevante de la inversión puede responder menos a una demanda final ya demostrada que a la defensa de un ecosistema, la captura de estándares, la integración tecnológica y el miedo —perfectamente racional— a quedar fuera de la plataforma dominante. Además, esta carrera no se libra solo dentro del mercado de la IA: oculta una competición geopolítica por el liderazgo tecnológico entre Estados Unidos y China, y entre empresas excepcionales cuya posición competitiva se disputa simultáneamente en semiconductores, nube, software, redes, defensa, dispositivos, energía y datos. En ese contexto, incluso una rentabilidad insuficiente en un proyecto particular puede ser racional si protege o refuerza la posición estratégica del grupo en su conjunto.

Para una empresa con abundante caja, distribución, clientes cautivos y una ventaja competitiva real, construir capacidad antes de que la demanda sea plenamente observable puede ser una decisión defensiva impecable. Pero el hecho de que sea racional para cada participante no implica que el sistema, en agregado, vaya a generar rendimientos adecuados. Aquí reside precisamente la paradoja del ciclo: si todos pueden financiarse, perciben las mismas señales de escasez y comparten el incentivo de no ceder terreno estratégico, cada decisión individualmente sensata puede resultar en una capacidad agregada excesiva. La capacidad se construye primero para no perder la posición; los rendimientos marginales se consideran después.

El riesgo, por tanto, no es que la IA no transforme la economía. Sería ingenuo negar esa posibilidad. El riesgo es más prosaico: que la carrera por asegurar la capacidad convierta una tecnología excelente en una inversión marginal mediocre; que el valor creado para el usuario no llegue con la suficiente rapidez, o no se distribuya lo suficiente entre propietarios de centros de datos, fabricantes, eléctricas, prestamistas y accionistas como para remunerar todo el capital comprometido.

El Hombre Prudente no necesita apostar contra la IA. Pero tal vez debería distinguir cuidadosamente entre quienes poseen poder de fijación de precios, contratos genuinamente exigibles, rendimientos visibles sobre el capital, deuda limitada y balances resilientes, y aquellos que compran crecimiento apoyados en hipótesis simultáneamente benignas sobre energía, permisos, precios, financiación y monetización. Cuando todo el mundo mira los gigavatios contratados, conviene preguntarse quién pagará el kilovatio marginal, bajo qué contrato, con qué prioridad regulatoria y durante cuánto tiempo, si la promesa de ingresos llega más tarde que el capital ya comprometido.