La infraestructura física detrás de la IA: centros de datos y modelos avanzados

Los centros de datos son el corazón físico de la IA. Un centro de datos alberga miles de servidores y equipos de almacenamiento. ¿Por qué son tan relevantes para la IA? Porque entrenar y operar modelos de IA requiere procesar volúmenes gigantescos de datos mediante potentes chips especializados. Empresas como OpenAI, Google y Microsoft han invertido miles de millones de dólares en esta infraestructura para poder entrenar modelos cada vez más complejos. La necesidad de almacenar grandes cantidades de datos para nutrir a estos algoritmos también exige una inversión significativa en centros de datos, pues se requieren instalaciones capaces de guardar y servir datasets inmensos de manera eficiente. 

El coste de entrenar modelos es gigantesco. Modelos de última generación como GPT-4 de OpenAI han llegado a costar en total más de $100 millones para su entrenamiento, según ha reconocido su propio CEO Sam Altman. Incluso tras el entrenamiento, operar estos modelos de forma comercial supone gastos continuos: mantener ChatGPT en funcionamiento costaría alrededor de $700 mil dólares al día en infraestructura y servidores, de acuerdo con estimaciones. Esta cifra diaria refleja la enorme cantidad de centros de datos y poder de cómputo que OpenAI debe tener desplegados globalmente para atender las consultas de millones de usuarios.

Auge en la inversión de centros de datos: cifras récord

​El boom de la IA ha venido acompañado de un salto impresionante en la inversión en centros de datos​. Las grandes empresas tecnológicas, los llamados hyperscalers como Microsoft, Google, Amazon (AWS) y Meta han destinado sumas sin precedentes para ampliar sus infraestructuras de centros de datos, con el objetivo de soportar las crecientes cargas de trabajo de IA. 

Estas inversiones son significativamente mayores a las de años previos. Por ejemplo, Amazon gastó alrededor de $83 mil millones en 2024 y apunta a $100 mil millones en 2025. Microsoft y Google, que rondaban $30–$40 mil millones anuales hace pocos años, planean ahora más del doble de esas cantidades. Goldman Sachs proyecta que el CAPEX combinado de los hyperscalers ascienda a los $330 mil millones en 2025. Este auge no se limita a las empresas estadounidenses: en China, Alibaba recientemente anunció que invertirá cerca de $53 mil millones en infraestructura de nube e IA en los próximos tres años, más que todo lo invertido en la década anterior. 

Además de la expansión continua de los centros propios de cada empresa, han surgido megaproyectos. Un ejemplo es “Stargate”, una nueva iniciativa respaldada por OpenAI, SoftBank, Oracle y la firma de inversión MGX, que anunció planes para invertir hasta $500 mil millones de dólares en los próximos cuatro años para construir centros de datos masivos enfocados en IA en Estados Unidos. Inicialmente, Stargate comprometió $100 mil millones “de inmediato” para comenzar a desplegar estas instalaciones gigantescas. El primer campus en Texas alojará hasta 400,000 chips Nvidia, ilustrando la escala sin precedentes de este tipo de proyectos. Si bien no todas las iniciativas llegarán a esa magnitud, el mensaje es claro: hay una fiebre del oro por la infraestructura de IA.  

Advertencias de desaceleración y primeros indicios

Con tanto capital fluyendo hacia centros de datos de IA, algunos líderes de la industria se preguntan si se ha alcanzado un pico en el ciclo de inversión y si podríamos estar ante una sobreinversión. Una voz destacada es la de Joe Tsai, presidente del grupo Alibaba. En marzo de 2025, Tsai advirtió públicamente que percibe “el inicio de una especie de burbuja” en la construcción de centros de datos para IA.

​Durante la Cumbre Global de Inversiones de HSBC en Hong Kong, señaló que muchas iniciativas están levantando centros de datos sin tener aún asegurada la demanda por parte de clientes: proyectos construidos “según especificaciones” a la espera de que eventualmente lleguen usuarios o modelos que los aprovechen. “Me empieza a preocupar cuando se construyen centros de datos sin una demanda actual que los sustente”, afirmó Tsai en el evento. “Todavía me sorprenden las cifras que se manejan... Se habla, literalmente, de 500 mil millones de dólares... La gente está invirtiendo antes de la demanda actual, proyectando una demanda mucho mayor”. En otras palabras, insinuó que quizás estemos presenciando un exceso de capacidad inicial: una sobre construcción de centros de datos anticipándose a un boom de IA que podría tardar más en materializarse o cuyo tamaño real es incierto.

Hay otras señales de enfriamiento: por ejemplo, Microsoft canceló la construcción de 200 MW en proyectos de centros de datos de IA que tenía previstos.

​Si bien Microsoft sigue adelante con un CAPEX enorme (mantiene su compromiso de $80 mil millones para 2025 en infraestructura de nube/IA), la cancelación de parte de sus planes sugiere un ajuste de prioridades y cierta moderación frente a las dificultades (como retrasos o costos) de desplegar tanta capacidad tan rápido. 

En China, Tencent también anunció recientemente que ralentizará la implementación de nuevas GPU para sus centros de datos, aun cuando planea mantener un alto nivel de inversión. 

A principios de 2025, se difundió la noticia de que una startup llamada DeepSeek logró entrenar un modelo lingüístico grande usando chips mucho menos avanzados y a una fracción del costo habitual. Aunque este logro generó dudas, provocó que las acciones de Nvidia y de todo el sector cayeran. Los inversionistas interpretaron que, si realmente era posible hacer IA con infraestructura más barata, quizá el gasto exorbitante actual de las big tech era exagerado.

Oferta pública inicial de CoreWeave, otra señal de posible punto máximo

CoreWeave se ha convertido en un caso emblemático de las promesas y riesgos de la infraestructura de IA. CoreWeave es una empresa fundada en 2017 que pasó de la minería de criptomonedas hacia ofrecer servicios de nube especializados en IA. En esencia, CoreWeave alquila acceso a centros de datos de chips de alta potencia (principalmente GPUs Nvidia) para que otras compañías entrenen y ejecuten sus modelos de IA en la nube. Este modelo de negocio la posicionó como un proveedor de cómputo de IA bajo demanda. 

El ascenso de CoreWeave ha sido impulsado por contratos y socios de alto perfil. Por ejemplo, en 2024 firmó un acuerdo de infraestructura con OpenAI valorado en $11,900 millones de dólares. Pero aun así,  más del 60% de sus ingresos provienen de un solo cliente: Microsoft.  Por un lado, asegura volumen (Microsoft prácticamente garantiza uso de su capacidad), pero por otro deja a CoreWeave muy expuesta. Si Microsoft decidiera montar su propia infraestructura y no renovar contratos, o simplemente ejercer presión para bajar precios, CoreWeave sufriría. Algo de esto se vio cuando circularon reportes de que Microsoft había “dado marcha atrás” en algunos compromisos con CoreWeave por retrasos en entregas. Aunque CoreWeave negó que Microsoft se retirara de los acuerdos, la noticia inquietó a los inversores y fue interpretada como una señal de que las grandes tecnológicas están limitando sus presupuestos de IA. Microsoft optó por no ejercer una opción que tenía para comprar $12 mil millones adicionales en capacidad de CoreWeave, y dicho contrato fue asumido por OpenAI Este incidente mostró que incluso dentro del auge, las empresas empiezan a ser selectivas con su gasto. 

En conclusión, la demanda de centros de datos para IA es fuerte y será duradera. No estamos ante una moda pasajera. Los data centers de IA que se han construido seguirán teniendo uso, y es poco probable que veamos una contracción absoluta de la capacidad instalada. Incluso si hubiera un enfriamiento en la inversión, la IA llegó para quedarse, y con ella una base instalada de hardware que deberá renovarse periódicamente. 

No obstante, el ritmo de crecimiento del gasto de capital podría no sostenerse en niveles exponenciales tras esta oleada. Es natural que, luego de esta fase de “hiper-inversión”, las compañías hagan una pausa para evaluar la utilización real de tanta infraestructura y los retornos obtenidos. Si las empresas descubren que han instalado más capacidad de la necesaria en el corto plazo, podrían posponer proyectos adicionales hasta que la utilización alcance cierto umbral, por lo que el área de oportunidad en el sector ahora parece limitado. 

No cabe duda de que las narrativas de inversión cambian, pero la planificación sólida permanece. Por eso, es necesario acudir con profesionales que te ayuden a gestionar tu portafolio de inversión adaptado a las narrativas del mercado y ciclos económicos.