La gente suele pensar en las burbujas tecnológicas en términos apocalípticos, pero no tienen por qué ser tan graves. En términos económicos, una burbuja se produce cuando hay tanto en juego que la oferta supera la demanda.
El resultado: no es todo o nada. Incluso una buena apuesta puede ir en tu contra si no tienes cuidado con tus apuestas.
Lo que hace que la pregunta sobre la burbuja de la IA sea tan difícil de responder es el desajuste de cronogramas entre el ritmo vertiginoso del desarrollo de software de IA y el lento ritmo de construcción y potencia de los centros de datos.
Estos centros de datos tardan años en construirse, por lo que inevitablemente muchas cosas cambiarán entre ahora y cuando entren en funcionamiento. Las cadenas de suministro que respaldan los servicios de IA son tan complejas y fluidas que es difícil saber cuánto suministro se necesitará en los próximos años. No es simplemente una cuestión de cuánta IA usarán las personas en 2028, sino más bien cómo la usarán y si habrá algún avance en energía, diseño de semiconductores o transmisión de energía para entonces.
Cuando hay tanto en juego, hay muchas posibilidades de fracaso. Y lo que está en juego con la IA es, de hecho, muy alto.
La semana pasada, Reuters informó que un campus de centro de datos afiliado a Oracle en Nuevo México había obtenido hasta 18 mil millones de dólares en préstamos de un consorcio de 20 bancos. Oracle ya tiene un contrato de 300 mil millones de dólares con OpenAI para servicios en la nube, y las dos compañías están trabajando con SoftBank para construir un total de 500 mil millones de dólares en infraestructura de IA como parte del proyecto Stargate. Para no quedarse atrás, Meta se ha comprometido a gastar 600 mil millones de dólares en infraestructura durante los próximos tres años. Hemos estado siguiendo todas las iniciativas importantes aquí, pero el gran volumen hace que sea difícil mantener el ritmo.
Al mismo tiempo, existe una incertidumbre real sobre la rapidez con la que crecerá la demanda de servicios de IA.
evento de crisis tecnológica
san francisco
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13-15 de octubre de 2026
Un estudio de McKinsey publicado la semana pasada analizó cómo las principales empresas están adoptando herramientas de inteligencia artificial. Los resultados fueron mixtos. Si bien casi todas las empresas con las que contactamos utilizan alguna forma de IA, muy pocas la utilizan a escala real. La IA ha permitido a las empresas reducir costos en casos de uso específicos, pero no ha impactado al negocio en su conjunto. La conclusión es que la mayoría de las empresas todavía están en modo de «esperar y ver». Si cuenta con estas empresas para comprar el espacio de su centro de datos, es posible que tenga que esperar mucho tiempo.
Pero incluso si la demanda de IA fuera infinita, estos proyectos podrían toparse con problemas de infraestructura más simples. La semana pasada, Satya Nadella sorprendió a sus oyentes de podcasts al decir que estaba más preocupado por la falta de espacio en el centro de datos que por la escasez de chips. (Como él dice, «No es un problema de suministro de chips; es el hecho de que no hay una carcasa cálida a la que conectarse».) Al mismo tiempo, centros de datos enteros están inactivos porque no pueden satisfacer las demandas de energía de la última generación de chips.
Nvidia y OpenAI están avanzando lo más rápido que pueden, pero la red eléctrica y el entorno construido todavía avanzan al mismo ritmo. Esto deja muchas oportunidades de que se produzcan costosos cuellos de botella, incluso si todo lo demás va bien.
El podcast sobre acciones de esta semana profundiza en esta idea. Puedes escuchar a continuación.
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