La infraestructura de IA ante la prueba de los 300.000 millones anuales

La construcción de centros de datos y capacidad informática para inteligencia artificial puede seguir creciendo aunque la rentabilidad decepcione. Esa es la distinción clave en los análisis atribuidos a Goldman Sachs: que haya clientes interesados no basta si los ingresos y los márgenes no terminan justificando el capital invertido.3717

Una meta anual, no una suma de varios años

Según el estratega Ryan Hammond, los grandes hiperescaladores —empresas que operan infraestructura informática a enorme escala— necesitarán alrededor de 300.000 millones de dólares al año en ingresos por IA durante los próximos años solo para cubrir sus inversiones. No se trata de ingresar esa cantidad en total a lo largo de varios ejercicios.3713

Hay indicios de demanda, pero conviene no mezclar las métricas. En el segundo trimestre de 2026, los ingresos en la nube de estos proveedores se situaban, a ritmo anualizado, unos 70.000 millones de dólares por encima de la tendencia anterior al auge de la IA, según el análisis de Hammond. Sus carteras de contratos anunciados superaban los 1,5 billones de dólares —es decir, 1,5 millones de millones—.7 La primera cifra mide ingresos en la nube por encima de una tendencia, no ingresos por IA identificados como tales. La segunda corresponde a negocio contratado para el futuro, no a ingresos ya obtenidos. Por eso ninguna permite medir directamente cuánto falta para alcanzar el umbral anual de rentabilidad.

Cubrir costes no equivale a obtener una buena rentabilidad

Un cálculo separado atribuido a Goldman Sachs examina una exigencia mayor: para obtener una rentabilidad anualizada del 15 % sobre el capital invertido en capacidad informática de IA durante 2026 y 2027, seis empresas tecnológicas tendrían que generar aproximadamente 1,42 billones de dólares en ingresos acumulados entre 2028 y 2030. Según las informaciones sobre ese modelo, la cifra equivale a unos 11.600 millones de dólares de ingresos anuales por gigavatio de capacidad.1721 No sustituye a la estimación de Hammond: cambian las empresas analizadas, el periodo y el objetivo de rentabilidad.

También hay una cautela sobre los términos. El titular de una información secundaria llama a los 1,42 billones «beneficios adicionales», mientras que otras fuentes hablan de ingresos acumulados. Sin el modelo original de Goldman, no puede darse por zanjada esa discrepancia.1817

Hammond estima además que los usuarios tendrían que gastar cerca de un billón de dólares al año en aplicaciones de IA para que los proveedores de infraestructura obtengan rentabilidades sólidas y las empresas de aplicaciones conserven márgenes saludables.613 Ese gasto y los ingresos de infraestructura son eslabones de la misma cadena: no son cantidades independientes que deban sumarse.

La inversión eleva el listón

Goldman Sachs prevé que Amazon, Microsoft, Alphabet, Meta y Oracle destinen alrededor de 800.000 millones de dólares en 2026 y 1,2 billones en 2027 a infraestructura de IA. Esta última previsión supera el consenso para 2027, situado en unos 1,1 billones.237 Cuanto mayor sea el capital comprometido, más tendrán que rendir los ingresos futuros.

El riesgo bursátil tampoco depende solo de que las acciones parezcan caras. Peter Oppenheimer, estratega de Goldman Sachs, ha planteado la posibilidad de una burbuja de beneficios: ganancias ligadas a la actual expansión de infraestructura que podrían no sostenerse si la inversión se enfría o la IA genera menos ingresos de los esperados.3641 Luke Barrs, de Goldman Sachs Asset Management, considera que el ciclo de inversión aún está en una fase temprana, aunque observa que los inversores son cada vez más selectivos al elegir sus beneficiarios.34

La prueba, en definitiva, será comprobar cuánto negocio contratado se convierte en ingresos, qué márgenes deja y si esos márgenes compensan una inversión que sigue aumentando. Un mercado de IA en expansión y una inversión rentable en su infraestructura no son necesariamente lo mismo.