El negocio de los centros de datos de IA podría alcanzar 1,7 billones de dólares en 2030, según Bank of America

La carrera mundial por construir infraestructura de inteligencia artificial está entrando en una fase mucho más ambiciosa. Según analistas de Bank of America (BofA), el mercado de sistemas de centros de datos para IA podría alcanzar alrededor de 1,7 billones de dólares en 2030, una cifra que refleja la intensidad de la inversión tecnológica en curso.

El pronóstico se ha revisado al alza varias veces en los últimos años, a medida que las grandes empresas tecnológicas aceleran su gasto en capacidad de cómputo, chips especializados y nuevas instalaciones de centros de datos.

Cómo pasó la previsión de 1,2 a 1,7 billones de dólares

La estimación de BofA ha ido creciendo conforme se aclara la escala del ciclo de inversión en IA:

• Proyecciones iniciales situaban el gasto relacionado con IA cerca de 1,2 billones de dólares para 2030.
• Posteriormente, analistas elevaron la cifra a unos 1,4 billones, impulsados por expectativas más fuertes de gasto en la nube.
• El análisis más reciente sitúa el mercado total direccionable en aproximadamente 1,7 billones de dólares para 2030.

El cambio refleja una conclusión cada vez más extendida en Wall Street: el ciclo de inversión en infraestructura de IA será más grande y más duradero de lo que muchos anticipaban al inicio.

El motor principal: el gasto de los “hyperscalers”

Gran parte de esta expansión proviene de las gigantes tecnológicas que dominan la computación en la nube, conocidas como hyperscalers.

Empresas como Microsoft, Amazon, Alphabet (Google) y Meta están invirtiendo enormes cantidades en infraestructura para entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial.

En conjunto, estas compañías podrían gastar entre 700.000 y 715.000 millones de dólares en capital (capex) en 2026, frente a unos 410.000 millones en 2025.

Ese gasto se dirige principalmente a:

• clusters de entrenamiento de IA y granjas de GPUs
• construcción y ampliación de centros de datos
• redes de alta velocidad y sistemas de memoria
• generación eléctrica, refrigeración y distribución de energía

Dado que estos proveedores concentran gran parte del mercado de la nube global, su ritmo de inversión marca el pulso de toda la economía de la infraestructura de IA.

Los semiconductores, grandes beneficiarios del auge

El crecimiento de los centros de datos de IA implica una demanda masiva de chips especializados.

Dentro del mercado proyectado de 1,7 billones de dólares, una parte significativa provendría de aceleradores de IA, como GPUs y chips personalizados utilizados para entrenamiento e inferencia.

Esto ha impulsado las perspectivas de empresas clave en la cadena de suministro de semiconductores, entre ellas:

• Nvidia
• AMD
• Broadcom
• Micron
• Marvell

Estas compañías fabrican componentes críticos —desde procesadores gráficos hasta memoria de alto ancho de banda y chips de red— indispensables para los centros de datos a gran escala.

El gran límite: electricidad y redes energéticas

Aunque los chips acaparan titulares, varios analistas señalan que el verdadero cuello de botella puede ser la energía.

Los centros de datos dedicados a IA consumen enormes cantidades de electricidad, y su rápida expansión está ejerciendo presión sobre la infraestructura energética existente.

Bank of America advierte que el crecimiento de estas instalaciones puede tensionar varios recursos clave, entre ellos:

• redes eléctricas
• suministro de agua para refrigeración
• metales críticos como cobre, aluminio o galio.

La magnitud del problema es notable. Algunas proyecciones sugieren que el consumo eléctrico global de los centros de datos podría superar el consumo total de Japón hacia 2030 si continúan las tendencias actuales.

Por esta razón, sectores como generación eléctrica, equipos de red, sistemas de refrigeración y distribución energética están emergiendo como los nuevos “picos y palas” de la economía de la IA.

El nuevo ciclo de inversión en infraestructura de IA

El crecimiento del sector sigue un patrón claro:

1. Las grandes tecnológicas aumentan su gasto en infraestructura para competir en IA.
2. Ese gasto dispara la demanda de chips, servidores y redes.
3. La expansión de centros de datos eleva el consumo eléctrico.
4. Se genera una nueva ola de inversión en generación de energía y redes.

Según BofA, este ciclo todavía se encuentra en una etapa relativamente temprana, lo que sugiere varios años más de inversión masiva en infraestructura digital.

Qué implica realmente el pronóstico de 1,7 billones

Una industria que se acerque a 1,7 billones de dólares para 2030 representaría uno de los mayores ciclos de gasto tecnológico de la historia moderna.

Sin embargo, el ritmo final dependerá de varios factores: disponibilidad de semiconductores, disciplina de inversión por parte de las grandes tecnológicas y, sobre todo, la capacidad de los sistemas eléctricos para soportar el creciente consumo energético de la inteligencia artificial.

Lo que ya parece claro es que el auge de la IA no se limita al software o a los modelos. Está impulsando una transformación mucho más amplia: la construcción global de centros de datos, chips y redes energéticas que alimentarán la economía digital del futuro.