Un nuevo estudio presentado en Brookings pone una cifra llamativa a un posible ciclo de infraestructura de IA en Estados Unidos: 10,3 billones de dólares de inversión entre 2025 y 2032. Es un escenario calculado a partir de supuestos sobre capacidad y costes de proyectos, no dinero ya gastado, contratado o que necesariamente se vaya a gastar. Su relevancia para los inversores reside menos en la cifra exacta que en otra pregunta: si los centros de datos y los chips se financian mediante más capas de capital externo, ¿quién soporta la pérdida cuando la demanda, el suministro eléctrico o el valor de los equipos decepcionan?
El resumen de Brookings destaca un desplazamiento desde la financiación empresarial directa hacia empresas conjuntas, arrendamientos, crédito privado y titulizaciones. Un reportaje independiente de Axios también se centró en la demanda de capital externo y la dificultad de seguir el riesgo entre estructuras. Ninguno de los dos convierte el escenario en una previsión firme de gasto ni demuestra que ya exista una crisis crediticia.
La cifra principal es un escenario, no una factura
El estudio parte de una cartera de proyectos estadounidenses de centros de datos y asigna distintas probabilidades de finalización a la capacidad anunciada. En su escenario central, unos 183 gigavatios de capacidad adicional entrarían en funcionamiento hasta 2032; otros proyectos acabarían más tarde y muchos no llegarían a completarse. Después aplica un coste representativo por complejo, un crecimiento anual supuesto de los costes y un reparto del gasto entre los años de construcción. Los 10,3 billones resultantes incluyen desembolsos anteriores a 2032 en proyectos que terminarían después. El trabajo lo denomina expresamente escenario, no previsión.
La diferencia cambia la lectura. Una instalación prevista puede retrasarse, reducirse o cancelarse; el coste de referencia puede variar con los precios de los chips, el diseño y la infraestructura eléctrica. Brookings también supone un crecimiento anual del PIB nominal al comparar el flujo de inversión calculado con la economía. La escala de la cifra sirve, por tanto, para someter a prueba las necesidades de capital, no para contabilizar compromisos empresariales irrevocables. Presentarla como una factura futura precisa ocultaría los supuestos decisivos del modelo.
El autor compara además la cuota anual de inversión calculada con anteriores ciclos de infraestructura en Estados Unidos. La comparación muestra el posible peso macroeconómico de la expansión bajo esos supuestos. No demuestra que todas las tecnológicas obtengan una rentabilidad atractiva ni que el calendario de gasto se cumpla tal como está dibujado.
Los equipos son la parte mayor y envejecen más rápido
En el ejemplo del estudio, construir y equipar un complejo de IA de 200 megavatios cuesta unos 8.200 millones de dólares. Aproximadamente dos tercios corresponden a equipos informáticos y otros sistemas de TI; el tercio restante cubre el edificio y la infraestructura eléctrica adicional. Es un modelo ilustrativo de costes, no la media auditada de todos los complejos. Importa porque las GPU pueden perder valor económico mucho antes que el suelo o el edificio si la tecnología mejora o los compradores prefieren otros sistemas.
Tampoco se puede ignorar el límite físico. La Agencia Internacional de la Energía señala que un centro de datos puede construirse en pocos años, mientras los sistemas eléctricos suelen necesitar plazos más largos de planificación y obra. Su análisis de demanda eléctrica mundial presenta varios escenarios porque la adopción, la eficiencia y los cuellos de botella energéticos son inciertos. Esos escenarios globales de electricidad son distintos del modelo estadounidense de inversión de Brookings, pero refuerzan el mecanismo: un complejo no puede ingresar por capacidad informática instalada si no logra conectarse y recibir energía a tiempo.
Para fabricantes de chips, promotores y compañías eléctricas, una gran expansión podría generar demanda real. Para quien aporta el capital, sin embargo, el valor depende de la capacidad entregada, su utilización, el precio y el valor residual de los equipos. Un mayor gasto previsto no prueba por sí mismo que todos los participantes vayan a ganar más.
La cadena de financiación cambia quién asume el riesgo
Brookings calcula que el gasto de capital conjunto de Oracle, Microsoft, Amazon, Meta y Alphabet superó los 400.000 millones de dólares en 2025 y podría superar los 800.000 millones en 2026, por encima de su flujo de caja operativo conjunto. La cifra de 2026 combina resultados ya publicados con previsiones de las empresas y estimaciones de analistas. Es fundamental que la serie incluye gasto ajeno a la IA y excluye centros de datos que esas compañías arriendan. Indica presión financiera bajo los supuestos del estudio, no una medida pura de consumo de efectivo dedicado a IA.
Una gran empresa de nube puede alquilar un complejo a una sociedad de proyecto en vez de poseer y financiar todo el edificio. El proyecto puede contar con capital de un inversor en infraestructuras y deuda bancaria o privada, respaldados por un contrato de alquiler a largo plazo. Esa estructura puede poner en uso capacidad productiva sin que la empresa operadora aporte todo el capital inicial. También traslada parte de la deuda y del riesgo de construcción al proyecto. No elimina los compromisos económicos del arrendatario ni la dependencia del acreedor respecto a su capacidad de pago.
El estudio utiliza la financiación de Hyperion, de Meta, como ejemplo de mucha deuda a nivel de proyecto junto con obligaciones de arrendamiento y de valor residual. Es una operación, no una prueba de que todos los complejos de IA tengan ese apalancamiento. El mecanismo general sí importa: los acreedores pueden depender de unos pocos arrendatarios comunes y de garantías cuyo valor cambia rápidamente. Si la demanda de IA o el suministro eléctrico quedan por debajo de lo previsto, los flujos de caja, el valor de reventa de los equipos y las condiciones de refinanciación pueden deteriorarse a la vez. El riesgo puede repartirse entre inversores y seguir estando correlacionado.
La prueba de resistencia exige visibilidad, no una etiqueta de burbuja
La financiación externa tiene un argumento favorable: contratos a largo plazo con arrendatarios solventes pueden respaldar infraestructura útil, mientras distintos inversores aportan capital adecuado para edificios, activos eléctricos y chips de vida más corta. Una demanda débil es un escenario, no un resultado constatado. El autor de Brookings afirma expresamente que es prematuro declarar que la infraestructura de IA representa un riesgo sistémico comparable al de crisis crediticias anteriores.
Las pruebas que permitirían afinar la evaluación son concretas: proyectos acabados y conectados a la red frente a los anunciados; capacidad contratada y utilización real; concentración de arrendatarios; calendarios de vencimientos; obligaciones de alquiler y garantías; y valores de recuperación de equipos antiguos. Los informes empresariales y de crédito de proyectos deben permitir seguir esas exposiciones entre la operadora y sus vehículos financieros. Hasta entonces, el escenario de 10,3 billones sirve para preguntar dónde se acumularían capital y riesgo si se realizara la ambiciosa cartera de proyectos, no para predecir ganancias seguras ni un desplome inevitable.