¿Es realmente el “SuperCiclo de IA” solo el comienzo? Evidencias provenientes de la construcción de infraestructuras en etapas iniciales.

El “superciclo de la inteligencia artificial” no es una tendencia temporal relacionada con los software. Se trata de un ciclo de inversión en infraestructuras que dura varias décadas. Es un cambio de paradigma en el que la inteligencia artificial se convierte en una tecnología de uso general, integrada en todas las industrias y dispositivos. Se trata de una reingeniería fundamental del mundo digital, impulsada por tres cambios tecnológicos que, juntos, crean una fuerza imparable.

En primer lugar, está la difusión de las inferencias realizadas por la IA. La IA ha salido del centro de datos, pasando de los grandes modelos de lenguaje centralizados a sistemas distribuidos con múltiples agentes. Ahora, esta tecnología se utiliza en software de contabilidad, asistentes de voz y en las fábricas. Este cambio es irreversible y requiere una nueva clase de infraestructura diseñada para la inteligencia en tiempo real, dentro del dispositivo.

En segundo lugar, está la expansión del poder de procesamiento. La demanda de capacidad ha aumentado significativamente, y esta se ha optimizado para cargas de trabajo específicas relacionadas con la inteligencia artificial. Además, el almacenamiento de datos se ha distribuido de forma más cercana al punto final. No se trata simplemente de contar con más servidores; se trata de una reingeniería de toda la infraestructura de procesamiento, desde los chips hasta los sistemas de enfriamiento.

Tercero está la evolución de las redes. El objetivo es lograr redes deterministas, de alta capacidad y baja latencia, que permitan que la IA funcione en cualquier lugar, no solo en la nube. Este es el “tejido conectivo” que sirve para crear un mundo distribuido donde la inteligencia artificial pueda operar.

Cuando estos tres cambios se combinan, la IA se convierte en una tecnología de uso general que impulsa el crecimiento a largo plazo de toda la economía. La escala es sin precedentes. Según JLL, se proyecta que las cargas de trabajo relacionadas con la IA representarán…La mitad de la capacidad total de todos los centros de datos para el año 2030Para satisfacer esta demanda, el sector de centros de datos a nivel mundial necesitará una inversión total de hasta 3 billones de dólares en los próximos cinco años. Se trata de un ciclo de inversión en infraestructura que está en pleno desarrollo.

La evidencia en la etapa inicial: prueba de que el cambio acaba de comenzar.

El “superciclo” no es un producto terminado; es algo que está en proceso de desarrollo. Los datos indican que todavía estamos en las fases iniciales. El dato más importante es la gran diferencia en cuanto a la adopción de este concepto por parte de las empresas. Según el último estudio de McKinsey…Casi dos tercios de los encuestados afirman que sus organizaciones aún no han comenzado a implementar la inteligencia artificial en toda la empresa.Esta es la definición de un punto de inflexión temprano. Aunque las herramientas de IA ahora son algo común, la transición desde proyectos piloto hacia la obtención de beneficios a nivel empresarial sigue siendo un proceso en curso para la gran mayoría de las organizaciones.

Esta brecha es más evidente en el siguiente campo de aplicación: los agentes de IA. La tecnología se encuentra en fase de experimentación; el 62% de los encuestados indicaron que sus organizaciones ya están experimentando con agentes de IA. Sin embargo, la escala de su uso aún es muy limitada. La mayoría de las organizaciones solo está probando los agentes en una o dos funciones, y no más del 10% de los encuestados informó que están implementandolos en cualquier función empresarial. Esta etapa incipiente de los sistemas basados en agentes indica que apenas comenzamos a ver las necesidades de procesamiento distribuido que definirán la próxima generación de soluciones tecnológicas.

El informe sobre el impacto financiero también está en una etapa temprana. Aunque existe una clara curiosidad y indicadores positivos: el 64% de los encuestados dice que la IA está fomentando la innovación, el efecto real todavía está surgiendo. Solo el 39% reporta un impacto en el nivel empresarial en términos de EBIT. Este retraso entre la capacidad tecnológica y los beneficios financieros medibles es típico de un cambio de paradigma en sus etapas iniciales. Las empresas con buen desempeño ya están utilizando la IA para impulsar el crecimiento e la innovación, pero estas representan una minoría; además, establecen nuevos estándares.

La principal transformación que estamos observando es el paso de la capacitación de la IA hacia su aplicación en procesos reales. Este es el momento en que la IA deja el centro de datos y se integra en dispositivos y procesos cotidianos. Se espera que la demanda de trabajos de inferencia supere a la demanda de capacitación para 2027, lo que generará una nueva ola de demandas de computación distribuida. Este es el núcleo del ciclo de desarrollo de la infraestructura: la necesidad de nuevas redes, procesamiento en los bordes y conexiones entre centros de datos, para apoyar un mundo donde la IA no solo funcione en la nube, sino que también trabaje en cualquier lugar, en tiempo real. Los datos muestran que todavía estamos construyendo las bases para ese mundo futuro.

La curva de demanda exponencial: cálculo, potencia y capacidad

La construcción de la infraestructura no es un proceso constante, sino que sigue una curva exponencial. La tasa de crecimiento de la demanda de procesamiento por parte de la inteligencia artificial es más del doble de la tasa establecida por la ley de Moore, un referente histórico para el progreso tecnológico. Esta tasa de crecimiento insostenible es el motor del “superciclo”, impulsando al sector hacia una reingeniería fundamental del mundo digital.

La magnitud de esta demanda es impresionante. Según el análisis de Bain, los requisitos mundiales en materia de computación podrían alcanzar los 200 gigavatios para el año 2030. Solo Estados Unidos necesitará 100 gigavatios. Para satisfacer esta demanda, la industria enfrentará un gasto anual en capital que podría superar los…500 mil millones de dólares en la construcción de nuevos centros de datos.Esto no es una mejora menor; se trata de un ciclo de inversión en infraestructura de varios billones de dólares. El sector de centros de datos a nivel mundial necesita hasta 3 billones de dólares en inversiones durante los próximos cinco años.

Esta demanda explosiva crea una limitación crítica en el suministro de energía. El aumento de la carga en la red ha sido relativamente constante durante dos décadas, lo que hace que un aumento repentino de 100 gigavatios sea un desafío monumental. Las condiciones económicas son difíciles: incluso si las empresas reinvierten todos los ahorros previstos gracias al uso de la IA, todavía les faltarían 800 mil millones de dólares para obtener los ingresos necesarios para financiar la construcción de los centros de datos. Este déficit obliga a la innovación en el ámbito energético.

La solución está surgiendo en forma de proyectos energéticos integrados. Los desarrolladores combinan las fuentes de energía renovables con la transmisión eléctrica privada, para garantizar una energía de bajo costo y dedicada para los inquilinos. Pruebas preliminares indican que este modelo puede reducir los costos de energía de los inquilinos en un 40%. Se trata de una infraestructura crucial para el paradigma de la inteligencia artificial; esto convierte un punto de fricción importante en una ventaja competitiva. Las empresas que dominen esta combinación de procesamiento y suministro de energía tendrán el control de las vías del próximo período tecnológico.

La capa de infraestructura: Los ganadores en la construcción.

El “superciclo de la IA” es una carrera por desarrollar las infraestructuras básicas necesarias para el funcionamiento del sistema. Mientras que los informes relacionados con las GPU dominan los titulares de los medios de comunicación, el verdadero valor se genera en la capa de infraestructura más amplia. Allí se forjan las soluciones arquitectónicas que no existen en los entornos empresariales tradicionales. Los ganadores serán aquellos que logren integrar eficazmente procesamiento, redes e energía, y no simplemente vender un componente.

El dominio de NVIDIA en el mercado de GPUs es algo inevitable, ya que la empresa posee una gran cantidad de chips de procesamiento gráfico.El 92 por ciento del mercado de GPUs discretas.Sin embargo, eso es solo una parte de un enigma mucho más grande. La próxima frontera es la red informática optimizada para IA, algo fundamental para escalar trabajos de inferencia distribuidos. A medida que las empresas pasan de las pruebas de concepto a la implementación en producción, descubren que…Sus estrategias de infraestructura existentes no están diseñadas para satisfacer las necesidades de la inteligencia artificial.La solución requiere nuevos enfoques arquitectónicos que aprovechen la plataforma informática adecuada para cada carga de trabajo. Esto incluye redes especializadas para gestionar los enormes flujos de datos entre los chips y los sistemas.

Las soluciones de energía sostenible son la otra capa que no puede ser negociada. La demanda exponencial de recursos informáticos está alcanzando un límite máximo; el crecimiento de la carga en la red eléctrica ha sido constante durante dos décadas. Esto obliga a una cambio fundamental en la selección y diseño de los sitios donde se instalarán las infraestructuras necesarias. Los operadores están optando por soluciones que permitan una mayor eficiencia en la utilización de los recursos.Enfoque “oportunista del poder”Un edificio donde los electrones están disponibles, no solo donde la geografía es favorable. Esta tendencia está acelerando la necesidad de proyectos energéticos integrados que combinen las fuentes renovables con la transmisión eléctrica privada, a fin de garantizar una energía asequible y dedicada para los inquilinos.

Los principales actores en esta construcción son los operadores de centros de datos y las empresas inmobiliarias. Sus fundamentos son excepcionalmente sólidos, lo que indica un mercado maduro y en crecimiento. La ocupación global alcanza casi el 97%, y el 77% de las propiedades en proceso de construcción ya están reservadas para inquilinos. Este alto porcentaje de reservas indica que la demanda es real y firme, no es especulativa. El mercado predice que los precios de alquiler aumentarán a una tasa anual compuesta del 5% hasta el año 2030, debido a la constante escasez de suministros.

En resumen, el ciclo de crecimiento de la infraestructura favorece a las empresas que pueden ofrecer una combinación perfecta de hardware, software y procesos de trabajo, como es el caso de NVIDIA, que busca desarrollar chips más eficientes en términos energéticos. Pero los verdaderos ganadores son, probablemente, aquellos que controlan los recursos físicos, como la tierra, la energía y las redes, convirtiendo así las limitaciones físicas del paradigma de la IA en un recurso competitivo.

Catalizadores, Escenarios y Riesgos Clave

La construcción de la infraestructura se encuentra ahora en una situación delicada, donde hay una competencia entre la demanda exponencial y las limitaciones físicas. Los factores que pueden influir en el futuro son claros, pero también existen riesgos considerables que podrían impedir que la adopción de esta tecnología progrese.

El principal catalizador es el escalamiento de los agentes de IA. Aunque esta área aún está en sus inicios, la fase de experimentación sigue siendo muy abierta.El 62% de los encuestados indicaron que sus organizaciones están, al menos, experimentando con agentes de inteligencia artificial.Este es el indicador clave para la próxima ola de demanda en materia de computación distribuida. A medida que estos sistemas pasen de los proyectos piloto a la producción real, se necesitarán nuevas arquitecturas de red y capacidades de procesamiento en los bordes de las redes, lo que a su vez impulsará el ciclo de crecimiento de la infraestructura.

Un segundo catalizador, más fundamental, es la transición de un impacto limitado en un grupo pequeño de empresas hacia un impacto a nivel completo de la organización. Los datos muestran una brecha significativa: solo el 39% de las empresas reportan impactos en términos de EBIT a nivel corporativo. Este retraso representa, precisamente, un punto de inflexión. El catalizador se debe a la transformación inevitable que ocurrirá cuando más empresas, que actualmente se encuentran en la fase de experimentación, comiencen a rediseñar sus procesos de trabajo para obtener verdadero valor. Las empresas con buenos resultados ya están haciendo esto, y su éxito presionará al resto del mercado para que sigan su ejemplo.

Sin embargo, la principal incertidumbre radica en el ritmo de adopción de la tecnología por parte de las empresas. La encuesta revela que casi dos tercios de los encuestados indican que sus organizaciones aún no han comenzado a implementar el uso de la inteligencia artificial en toda la empresa. Esto crea una situación en la que la construcción de la infraestructura podría superar la demanda, lo que llevaría a un exceso de suministro y a costos elevados si la adopción se retrasa. Por otro lado, si la adopción se acelera más de lo esperado, los limitaciones existentes en la cadena de suministro y en el apoyo energético podrían convertirse en un verdadero obstáculo para la implementación de esta tecnología.

Esto nos lleva al principal riesgo: las restricciones en la cadena de suministro y en el sistema eléctrico. La curva de demanda exponencial no es solo un problema relacionado con el software; también es un problema físico. El crecimiento de la carga en la red eléctrica ha sido constante durante dos décadas, lo que hace que cualquier cambio repentino pueda causar problemas graves.Un aumento de 100 gigavatios en los Estados Unidos para el año 2030Un desafío monumental. Incluso con avances tecnológicos, las carencias en la cadena de suministro o el suministro insuficiente de energía también pueden obstaculizar el progreso. Las condiciones económicas son difíciles, ya que existe una gran brecha en los ingresos para financiar las necesidades de desarrollo. Esto crea una situación en la que los sistemas de IA más avanzados podrían verse limitados por la infraestructura más simple: un suministro de energía confiable y asequible.

En resumen, se trata de una carrera contra el tiempo. Los factores que favorecen el crecimiento ya existen, pero los riesgos relacionados con las limitaciones en la cadena de suministro y en los recursos son reales y significativos. Los ganadores de este ciclo económico serán aquellos que puedan manejar esta tensión, construyendo no solo las bases para la tecnología, sino también para el mundo físico al que esa tecnología se enfrenta.