La curva S de la infraestructura de IA: Un mapa del crecimiento exponencial de las capacidades de procesamiento, la infraestructura y el talento necesario para ello.

La carrera por la inteligencia artificial es una carrera por la potencia computacional bruta. El mercado de esta tecnología está en una trayectoria exponencialmente creciente. La capacidad de computación global relacionada con la inteligencia artificial se duplica cada…7 mesesEs un ritmo que define el actual cambio de paradigma tecnológico. No se trata de crecimiento lineal; se trata de una aceleración que separa a quienes construyen infraestructuras de aquellos que simplemente las siguen.

La magnitud de esta expansión es impresionante. La industria de semiconductores, que constituye la base de este sector de computación, se espera que crezca considerablemente.De 630 mil millones a 680 mil millones en el año 2024.Para el año 2030, este mercado podría alcanzar una valoración de un billón de dólares. Esta trayectoria se debe, en gran medida, a la demanda insaciable que proviene del entrenamiento e inferencia de la inteligencia artificial. Esto hace que la tasa de crecimiento del sector supere con creces las tasas históricas.

Los Estados Unidos son actualmente los líderes en esta carrera mundial por infraestructuras. Según los datos más recientes, los EE. UU. ocupan esa posición.39.7 millones de equivalentes H100, representandoEl 50% de la capacidad informática de IA en el mundoEste dominio en la capa de procesamiento es una ventaja estratégica crucial, ya que proporciona las bases fundamentales para la próxima generación de aplicaciones basadas en la inteligencia artificial. La lucha por la supremacía se está desarrollando en múltiples frentes. Pero el gran volumen de recursos informáticos disponibles determina quién tendrá el control sobre la próxima generación de tecnologías relacionadas con la inteligencia artificial.

La capa de infraestructura física e humana

El crecimiento exponencial de los recursos informáticos relacionados con la inteligencia artificial no ocurre en un entorno sin condiciones. Esto se debe a que este crecimiento está limitado y posibilitado por una capa concentrada de centros de datos, redes eléctricas y chips especializados. Estas infraestructuras constituyen la base fundamental del modelo actual. Esta capa, a su vez, se encuentra en una curva en forma de “S”, pero con una concentración geográfica y tecnológica extremadamente alta.

La huella física está dominada por un puñado de naciones. Solo…En el mundo, 32 países albergan centros de datos relacionados con la computación inteligente.Esto deja a continentes enteros como América del Sur y África con recursos domésticos muy limitados. Esto crea una división claramente definida en cuanto a la soberanía en materia de inteligencia artificial. Los Estados Unidos lideran esta “carrera” en este campo.5,427 centros de datosA partir de noviembre de 2025, Norteamérica representa casi la mitad de los más de 12,000 centros de datos operativos en todo el mundo. Los Estados Unidos también ocupan una proporción importante de la infraestructura de energía crítica, con el 44% de la capacidad de generación de energía informática a nivel mundial. Esta concentración significa que las infraestructuras físicas necesarias para el desarrollo de la inteligencia artificial se encuentran principalmente en América del Norte y Europa. China es un actor importante en este campo, mientras que el resto del mundo debe depender del acceso a estos centros de datos.

Este nivel físico es inseparable de los dispositivos de hardware especializados que lo alimentan. La dominación de este sector es aún más pronunciada. El estudio señala que Estados Unidos y China son los únicos países que alojan aceleradores de IA fabricados por proveedores nacionales. Gracias a la liderazgo de Nvidia en el mercado, el 95.5% de los aceleradores de IA del mundo se alimenta de chips producidos por empresas estadounidenses. Esto crea una vulnerabilidad crítica: todo el ecosistema de computación de inteligencia artificial en el mundo depende en gran medida de una sola cadena de suministro para su componente más esencial.

Por último, el capital humano que impulsa la innovación también está distribuido de manera desigual. Estados Unidos destaca en el área de talentos básicos, mientras que China se destaca en la implementación de tecnologías de IA aplicadas. Israel, por su parte, cuenta con la mayor densidad de expertos en AI per cápita. Este mapa mundial de talentos refleja, en realidad, la situación de las infraestructuras relacionadas con el desarrollo tecnológico. Estados Unidos goza de una ventaja significativa tanto en los aspectos físicos como en los relacionados con el capital humano, lo cual es crucial para lograr un crecimiento exponencial.

En resumen, la curva S de la IA no se trata simplemente de avances algorítmicos. Se trata de quién controla la infraestructura física y la fuerza laboral calificada que puede aprovechar esos avances. La estructura actual crea un “giroscopio” poderoso para los actores dominantes, pero también representa un obstáculo significativo para el resto del mundo.

Las implicaciones estratégicas: ¿Quién construye los raíles?

La carrera por la supremacía en el campo de la inteligencia artificial es una competencia para desarrollar toda la infraestructura necesaria, no solo los propios chips. El crecimiento exponencial de esta tecnología requiere una estrategia integral de infraestructura. El éxito estará en manos de las empresas que dominen toda la cadena de producción: desde los aceleradores de inteligencia artificial hasta los materiales de empaquetado avanzados que los conectan, y también los sistemas de alimentación y enfriamiento que garantizan que funcionen con la máxima eficiencia. Aquí es donde la competencia geopolítica se convierte en una verdadera inversión.

Los países están adoptando estrategias diferentes para aprovechar esta oportunidad. Estados Unidos está intensificando su uso de la potencia informática, liderando al mundo en este aspecto.39.7 millones de equivalentes H100Y también poseen la mayor capacidad de potencia computacional. Su estrategia es dominar el nivel fundamental en el que se desarrollan las infraestructuras tecnológicas. En contraste, países como los Emiratos Árabes Unidos y Arabia Saudita están construyendo superordenadores de gran tamaño desde cero. Los Emiratos Árabes Unidos ocupan el segundo lugar a nivel mundial, con una capacidad de 23.1 millones de unidades H100. Arabia Saudita, por su parte, ocupa el tercer lugar, con 7.2 millones de unidades H100. Su enfoque consiste en construir clústeres de IA de gran tamaño, creando así nuevos centros de infraestructura que puedan atender la demanda mundial de procesamiento informático.

Esta diferencia en las estrategias nacionales destaca la necesidad de planes corporativos específicos para cada segmento. Las estimaciones tradicionales del mercado, que se basan en los volúmenes de ventas, pueden subestimar significativamente el valor de las empresas que operan en áreas de alto crecimiento. Un análisis realizado por McKinsey señala que estos modelos estándar a menudo pasan por alto la contribución de aquellos factores que son importantes para el éxito de las empresas en estos segmentos.Empresas OEM que cuentan con capacidades de diseño internas y operadores que no realizan la fabricación de los componentes en sus propias instalaciones.Esos sectores están experimentando las tasas de crecimiento más altas en este momento. El valor real se está generando en áreas especializadas como los sistemas de empaquetado avanzados y los sistemas de suministro de energía.

Evidencias de este cambio estratégico ya son visibles. Las empresas están invirtiendo considerablemente en la infraestructura física y química necesaria para respaldar este proceso. Air Liquide está construyendo…Instalación de producción de gas por valor de 250 millones de euros en DresdePara los gases ultrapuros que se utilizan en la fabricación de chips, TSMC y sus socios están creando un centro de startups relacionadas con la inteligencia artificial y los semiconductores en Phoenix. Esto no se trata simplemente de gastos de capital; se trata de una apuesta por controlar los aspectos críticos de la cadena de suministro de componentes para la inteligencia artificial.

Para los inversores, lo importante es que la curva exponencial de desarrollo del área de la inteligencia artificial está siendo construida por una red global de actores especializados. Los ganadores serán aquellos que comprendan que los elementos que componen este sistema son mucho más complejos que el simple uso del silicio. Se trata de un sistema complejo que involucra materiales, energía e ingeniería. Las empresas que logren dominar todo este conjunto de factores podrán obtener el mayor valor de este nuevo paradigma.

Catalizadores y riesgos en la curva S

La adopción exponencial de la IA no es algo inevitable; depende de un equilibrio delicado entre los factores positivos y las amenazas que se presentan. El principal catalizador para esta adopción es el aumento constante en la complejidad de los modelos de inteligencia artificial. A medida que los sistemas de IA se vuelven más sofisticados, se requiere una cantidad exponencialmente mayor de recursos computacionales para su entrenamiento y operación. Esto crea un ciclo autoperpetuante: los modelos más complejos requieren más chips, lo que a su vez genera una mayor demanda de infraestructura física y materiales especializados necesarios para su funcionamiento. Los datos muestran que esta tendencia es bastante pronunciada: la capacidad computacional mundial relacionada con la IA se duplica cada…7 mesesEsto no es simplemente crecimiento; se trata de una aceleración que continuará impulsando a toda la infraestructura hacia adelante.

El mayor riesgo que plantea esta trayectoria es la fragmentación geopolítica de la cadena de suministro. La concentración de equipos críticos, en particular las GPU especializadas de Nvidia, hace que el sistema sea vulnerable a los controles de exportación y las restricciones comerciales. Un estudio destaca esto.Los controles de exportación limitan quiénes tienen acceso a ciertos bienes.Se trata del hardware necesario para construir centros de inteligencia artificial a nivel nacional. Esto representa una amenaza directa para la tasa de adopción global de esta tecnología, ya que puede ralentizar o desviar la innovación hacia regiones que no forman parte de la cadena de suministro dominante. El riesgo no es teórico; se está manejando activamente por parte de los países que están desarrollando su propia capacidad computacional, como los Emiratos Árabes Unidos y Arabia Saudita, quienes intentan superar a otros países construyendo clústeres informáticos desde cero.

Para los inversores, lo importante es observar los indicadores clave que señalan si el catalizador está surgiendo o si el riesgo se está materializando. En el ámbito de la infraestructura, proyectos como los de Air Liquide son ejemplos de esto.Instalación de producción de gas por valor de 250 millones de euros en Dresde.Se trata de inversiones tangibles en los aspectos físicos y químicos necesarios para el desarrollo de chips. De igual manera, la inauguración del centro de innovación en IA y semiconductores en Phoenix representa una alianza estratégica para desarrollar capacidades en materia de diseño y empaque de productos. Estas no son simplemente gastos de capital; son señales de confianza en el futuro del negocio.

En resumen, la carrera en materia de infraestructura de IA está entrando en una fase en la que la ejecución de estos proyectos físicos y de colaboración será lo que determinará quién podrá escalar con la demanda exponencial. El factor clave para comprender la complejidad del modelo es claro, pero el camino que se seguirá está determinado por las decisiones geopolíticas y por la capacidad de las empresas para construir infraestructuras distribuidas y resilientes. Observar estos indicadores clave nos permitirá conocer el verdadero impulso de este nuevo paradigma.