Correr productos de inteligencia artificial no es solo cuestión de buenos modelos: es, sobre todo, cuestión de músculo computacional. Y ese músculo se está construyendo a una velocidad (y con un costo) difícil de imaginar. En una reciente llamada de resultados, Jensen Huang, CEO de Nvidia, estimó que para finales de la década se gastarán entre 3 y 4 billones de dólares en infraestructura de IA. El efecto dominó ya se nota: redes eléctricas bajo presión, capacidad de construcción al límite y una carrera entre gigantes por asegurar chips, energía y contratos.

El punto de arranque de esta era suele ubicarse en 2019, cuando Microsoft invirtió 1.000 millones de dólares en OpenAI y, de paso, se convirtió en su proveedor exclusivo de nube. Con el tiempo, ese respaldo creció hasta rozar los 14.000 millones, cada vez más en forma de créditos de Azure para entrenar modelos. Pero la relación se ha ido “desenrollando”: OpenAI dejó de depender en exclusiva de Microsoft, otorgándole derecho de primera negativa, mientras explora alternativas si Azure no alcanza. Microsoft, por su parte, también comenzó a mirar otros modelos fundacionales para ganar margen de maniobra.

Esa dinámica —IA atada a un gran proveedor de nube— se volvió norma. Amazon ha invertido 8.000 millones en Anthropic, incluso con modificaciones profundas en hardware para optimizar el entrenamiento. Google Cloud firmó acuerdos como “socio principal de cómputo” con startups como Lovable y Windsurf. Y OpenAI volvió a apalancarse en el actor clave de esta historia: Nvidia.

Oracle, mientras tanto, irrumpió con fuerza. El 30 de junio de 2025 reveló ante la SEC un acuerdo de 30.000 millones de dólares en servicios cloud con un socio no identificado, que luego se supo era OpenAI. Y el 10 de septiembre llegó el verdadero golpe: un contrato a cinco años por 300.000 millones en potencia de cómputo, a partir de 2027. La cifra es tan descomunal que presupone un crecimiento enorme y una fe considerable, pero ya colocó a Oracle en la primera línea de la infraestructura para IA.

Nvidia también está jugando un partido poco convencional. En septiembre de 2025 compró un 4% de Intel por 5.000 millones, y una semana después anunció una inversión de 100.000 millones en OpenAI pagada con GPUs destinadas a sus centros de datos. Repitió un esquema similar con xAI, y OpenAI lanzó otro arreglo de “GPU por acciones” con AMD. Es un circuito cerrado: GPUs escasas que se vuelven aún más valiosas al intercambiarse directamente por participación en empresas privadas.

La infraestructura física no se queda atrás. Meta planea gastar 600.000 millones en infraestructura en EE. UU. hasta 2028. Solo en la primera mitad de 2025, su gasto subió 30.000 millones frente al año anterior, empujado por IA. Además de contratos como uno de 10.000 millones con Google Cloud, está levantando dos centros de datos gigantes: Hyperion, un sitio de 2.250 acres en Luisiana (10.000 millones de dólares y unos 5 gigavatios de potencia de cómputo) con apoyo de una planta nuclear local; y Prometheus, en Ohio, previsto para 2026 y alimentado por gas natural.

El costo ambiental ya aparece en el radar. xAI construyó un centro híbrido con planta de generación en Memphis, Tennessee, que se convirtió rápidamente en uno de los mayores emisores locales de contaminantes asociados al smog, con turbinas de gas que expertos señalan como violatorias de la Clean Air Act.

En el plano político-industrial, el megaproyecto “Stargate” —una joint venture entre SoftBank, OpenAI y Oracle anunciada por el presidente Trump— prometió 500.000 millones para infraestructura de IA en EE. UU. Aunque el entusiasmo inicial se enfrió y Bloomberg reportó fricciones entre socios, la obra avanzó con ocho centros de datos en Abilene, Texas, y el último edificio debería estar listo a finales de 2026.

Todo esto desemboca en un “capex crunch” histórico. Para 2026, Amazon proyectó 200.000 millones en gasto de capital (desde 131.000 millones en 2025), Google entre 175.000 y 185.000 millones (desde 91.000 millones), y Meta entre 115.000 y 135.000 millones (desde 71.000 millones), con parte de sus proyectos fuera de balance. En conjunto, los hyperscalers planean casi 700.000 millones en centros de datos solo en 2026. La apuesta es clara: quien controle chips, energía y capacidad de cómputo controlará la próxima década de la IA. El riesgo también: si los retornos no llegan, el escrutinio —financiero, regulatorio y ambiental— será inevitable.