La pregunta del billón de dólares: ¿cuánto valor debe generar la IA para financiar su desarrollo?
El gasto en centros de datos de IA se acerca a 1 billón de dólares al año. Evaluamos qué tendría que cumplirse para que esta inversión resultara rentable y mostramos por qué los rendimientos dependerán menos de si se genera valor y más de quién logra capturarlo.
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El desarrollo de la infraestructura de IA es uno de los mayores programas de inversión privada de la historia moderna. El gasto en centros de datos de IA, que cubre los chips, redes, terrenos, edificios y energía detrás de servicios como ChatGPT, ronda el billón de dólares en 2026 según nuestras estimaciones. Esto se sitúa cerca del límite superior de las cifras publicadas y está subiendo rápidamente. Nvidia, el mayor proveedor de la construcción, espera un gasto anual de 3-4 billones de dólares para 2030.
Si todo esto dará frutos se ha convertido en el debate definitorio en los mercados, generalmente por analogía: los optimistas citan la electrificación y los ferrocarriles, los escépticos la burbuja de la fibra en telecomunicaciones del año 2000. Las analogías no pueden resolverlo, porque la gente elige la que se adapte a su conclusión.
Sin embargo, en el fondo hay una pregunta más fácil de responder: ¿cuánto valor tendría que crear la IA para que el gasto tenga sentido? Eso puede ajustarse con aritmética simple y un puñado de supuestos transparentes. La respuesta no indica si el ciclo tendrá éxito. Te indica cuál es nivel de exigencia, de dónde tendría que proceder el valor y qué elementos debemos observar a medida que aparezcan nuevas evidencias.
Cada dólar de inversión en capital debe superar una cadena de obstáculos
La inversión en bienes de capital (capex) en IA se sitúa dentro de una cadena de valor compuesta por tres capas. El propietario del centro de datos, normalmente un proveedor de nube a gran escala, obtiene ingresos por infraestructura. Las empresas en la capa de modelos y software, como OpenAI y Anthropic, añaden un margen, mientras que el cliente final paga la factura completa y debe extraer suficiente valor de la IA para justificarlo. Cada capa tiene un nivel mínimo de rendimiento, y estos niveles se acumulan.
Tres supuestos determinan los cálculos: el propietario del centro de datos aspira a obtener un rendimiento del 15% sobre capital, con un margen operativo del 30%, en línea con negocios maduros de servicios en la nube; la capa de modelos y software cobra 1.5 veces el costo subyacente de la infraestructura, un supuesto conservador frente a los precios actuales de modelos cerrados, aunque una proporción creciente e modelos de pesos abiertos podría reducir este múltiplo con el tiempo. El cliente requiere un rendimiento del 15% sobre el costo total de adopción, incluyendo la implementación. Ninguno de estos supuestos es un hecho; son variables ajustables, y las conclusiones son razonablemente sólidas frente a alternativas sensatas.
Al recorrer esta cadena, cada $1 de inversión anual en bienes de capital requiere alrededor de $0.63 de ingresos anuales por infraestructura, que se convierte en una factura de cliente de alrededor de $0.94 tras añadir el margen, que a su vez debe generar alrededor de $1.19 de valor anual para el cliente. Ese $1.19 es una cifra bruta, calculada antes de que el cliente pague la factura de la IA y el costo de poner la IA en funcionamiento.
La regla general: cada billón de dólares de inversión anual en centros de datos necesita alrededor de $1.2 billones de valor anual para el cliente
El mismo obstáculo puede expresarse a lo largo de la vida útil del activo, en lugar de hacerlo para un solo año. Supongamos una vida útil de centro de datos de aproximadamente diez años: más corta para los chips, mucho más larga para los edificios y la infraestructura energética. Sobre esa base, y teniendo en cuenta la depreciación en el proceso, cada dólar de inversión debe corresponder, en última instancia, a aproximadamente 6 dólares de valor para el cliente. Esa es la verdadera prueba: un dólar gastado hoy en infraestructura de IA no se justifica por un año de demanda, sino por si dicha infraestructura permite suficientes usos valiosos a lo largo de su vida útil, antes de que los activos que compró pierdan su relevancia económica.
Cada $1 de inversión en bienes de capital necesita $1.19 de valor anual para el cliente
Del gasto de un año a la expansión completa
La estructura escala linealmente, por lo que el nivel de exigencia aumenta en proporción a la inversión en bienes de capital. Aumentamos el gasto un 30% anual desde la base de $1 billón para 2026, hasta alcanzar aproximadamente $2.9 billones para 2030, el extremo inferior de la estimación de Nvidia, pero no está garantizado.
El nivel de exigencia aumenta en proporción a la inversión en bienes de capital (se supone un crecimiento anual del 30%)
El gráfico anterior plantea cuánto debe generar el nuevo gasto de cada año. La gran pregunta es cuánto debe ganar, en conjunto, todo lo construido entre 2026 y 2030: una inversión acumulada en gasto de capital de alrededor de $9 billones. Entonces, ¿cuándo debería evaluarse ese conjunto de activos? No en 2030, cuando los activos tendrán en promedio, alrededor de dos años y los clientes aún estrán a mitad del proceso de implementación; exigir un rendimiento completo en ese momento sería como evaluar una fábrica en función de su producción durante elprimer año.
La evaluación adecuada debe realizarse cuando el conjunto de activos esté maduro y generando ingresos, según el desfase que describimos a continuación, esto ocurriría aproximadamente en 2033-34. Para entonces, la depreciación ha reducido la base de capital neto de cerca de $7 billones a finales de 2030 hasta aproximadamente $4.5 billones, y el conjunto de activos deberá generar alrededor de $5.4 billones de valor anual para los clientes.
Para poner esa cifra en contexto: según nuestras estimaciones, representa aproximadamente el 20% del utilidad operativa global de las empresas actuales y alrededor del 4.5% del PIB mundial; frente a la economía más amplia de principios de los años 30, las proporciones se reducen. Es exigente, pero no imposible.
¿De dónde podrían salir $5.4 billones al año?
Si la factura de IA simplemente saliera de las utilidades corporativas existentes, el ciclo sería una transferencia, y alguien tendría que asumir el costo. Sin embargo, el tamaño de la economía corporativa no es fijo. Hay tres formas en las que el valor creado por la propia IA podría cubrir el proyecto: sustitución de costos (la IA sustituye los costos de mano de obra y procesos existentes), aceleración de ingresos (las empresas crecen más rápido de lo que lo harían en otras circunstancias) y creación de nuevas fuentes de valor que aún no existen.
Estas fuentes de valor pueden cuantificarse. Las actividades que la IA puede abordar de forma plausible hoy en día, desde el desarrollo de software y los servicios de TI hasta la atención al cliente y el trabajo administrativo basado en el conocimiento, representan en conjunto más de $26 billones. Si se aplican porcentajes de captura plausibles, el valor que la IA podría extraer de forma realista es de unos $2.2-3.7 billones anuales, en línea con las estimaciones publicadas del potencial de la IA generativa. Los grupos de valor que podemos identificar actualmente cubrirían aproximadamente la mitad de las necesidades.
Los grupos de valor que podemos identificar actualmente cubrirían aproximadamente la mitad de las necesidades
El resto proviene de la aceleración de ingresos, que se suma a estas fuentes de valor, del aumento de porcentajes de captura a medida que mejora la capacidad, y de categorías que aún no existen; estas fuentes también excluyen por completo el gasto de los consumidores en IA, por lo que la base podría ser conservadora. Una prueba de estrés útil es preguntar qué tendría que ofrecer cada canal si cargara con toda la factura por sí solo. Dicho de ese modo, los números suenan heroicos: la sustitución de costos por sí sola significaría desplazar un trabajo equivalente a alrededor del 11-12% de la fuerza laboral global del conocimiento; la aceleración de ingresos por sí sola significaría aumentar los ingresos corporativos globales en un 16% adicional en una década.
Sin embargo, expresados en tasas, los números disminuyen: la demanda total de ingresos ronda los 1.5 puntos porcentuales de un crecimiento más rápido de los ingresos corporativos globales, sostenido hasta mediados de la década de 2030, y la mitad de esa demanda si la sustitución aporta la mitad de la factura. La historia también sugiere que el tercer canal, las fuentes de valor que aún nadie puede identificar, podría acabar siendo el más grande. El desarrollo de la fibra a finales de los años 90 se justificó en páginas web y correo electrónico; pero la demanda que finalmente ocupó esa capacidad, smartphones, streaming y nube, era en gran medida inimaginable en 1999. Eso es un recordatorio más que un pronóstico. Ningún canal tiene que asumir la factura solo, y la combinación de los tres sitúa cada exigencia dentro de lo que realmente lograron las revoluciones tecnológicas pasadas. Lo que ninguna de ellas logró, como se explica en la sección final, fue algo parecido a la velocidad que se necesita en este caso.
Las facturas se pagan ahora; el valor llega después
Una característica estructural del ciclo merece más atención de la que recibe: el largo e inevitable desfase entre un dólar de inversión en bienes de capital y un dólar de valor para el cliente. La construcción de un centro de datos tarda entre 18 y 24 meses desde el inicio de las obras hasta su puesta en funcionamiento. Una vez operativo, la capacidad se ocupa casi de inmediato, y en su mayoría no con la demanda de la empresa madura. El entrenamiento de modelos y los servicios de IA para consumidores absorben capacidad desde el primer día, y la categoría de más rápido crecimiento son las herramientas que los trabajadores y equipos adoptan directamente: la codificación de IA ya es una de las cargas de trabajo más grandes del sistema, cada vez más en forma agéntica, donde la IA planifica y ejecuta tareas completas. El retraso se aplica a las implementaciones más profundas que finalmente deben llevar el entorno, donde la IA está integrada en los procesos de una empresa: uno o dos años para implementar y modificar las formas de trabajar, y aún más tiempo para que los beneficios lleguen a los estados financieros. En conjunto, un dólar de inversión en bienes de capital en 2025 puede no aparecer como valor para el cliente hasta 2028 o más tarde.
Por tanto, el ciclo parecerá repetidamente injustificado antes de poder parecer justificado, incluso en escenarios que funcionan. Las facturas ya son pagaderas; el valor se materializa más adelante. Los inversionistas que no tengan en cuenta esta realidad interpretarán mal los datos a medida que avance el ciclo.
El número a tener en cuenta
Todo esto puede reducirse a una sola prueba observable. Estimamos que hoy los clientes pagan aproximadamente $300,000 millones al año por servicios de IA, incluidos IA en la nube, la capa de modelos y el software nativo de IA. El marco exige que ese proyecto alcance alrededor de $4.2 billones al vencimiento: un crecimiento de aproximadamente un 45% anual, sostenido durante siete años. La estimación de la factura actual es necesariamente imprecisa, porque la divulgación es irregular, pero la conclusión apenas se mueve en un rango sensato.
Ya hemos escrito anteriormente sobre dónde se generan los ingresos de la IA en toda la cadena tecnológica y sobre cómo son las primeras señales de rendimiento; el marco presentado aquí cuantifica en qué deben convertirse finalmente esos ingresos.
El crecimiento actual supera el nivel exigido, aunque con menos holgura a medida que la base se amplía, y a diferencia de las previsiones de capital a largo plazo, cada temporada de reporte llega nueva evidencia. Si el gasto en servicios de IA sigue creciendo a un ritmo igual o superior a aproximadamente el 45% anual, la factura está alcanzando el ritmo de expansión de la infraestructura; si el crecimiento de los servicios se desacelera mientras la inversión en bienes de capital sigue aumentando de forma cumulativa, la brecha se está ampliando. La composición importa tanto como el ritmo: los ingresos pagados con cargo a los rendimientos medidos de los clientes tienen más peso que los ingresos financiados por el propio ecosistema que está construyendo la infraestructura.
Entonces, ¿es racional este gasto?
El marco no responde afirmativa o negativamente. Lo que demuestra es que el nivel de exigencia es elevado, está aumentando y aún así, no carece de precedentes. La escala de la inversión, el aumento de productividad y la reasignación de mano de obra implicados tienen precedentes en la electrificación, los ferrocarriles y la revolución informática, cada uno de los cuales transformó una proporción comparable de la economía durante un par de décadas. El único elemento que realmente está al borde del precedente es la velocidad: el crecimiento de los ingresos requeridos se encontraría entre los más rápidos registrados por una tecnología a gran escala. El contrapunto es que la adopción se ha acelerado con cada generación tecnológica, y la IA es la primera en llegar a infraestructuras que ya existen: los dispositivos, redes y hábitos se construyeron en la era de internet.
Hay tres condiciones que deben cumplirse. El crecimiento de la inversión en bienes de capital debe moderarse eventualmente, para que el nivel de exigencia deje de aumentar de forma acumulativa; si un crecimiento del 30% se prolongara cinco años más allá de 2030, las necesidades se acercarían a la mitad de las utilidades operativas corporativas globales actuales. En segundo lugar, la capacidad debe construirse y ponerse en funcionamiento según lo previsto, ya que actualmente las limitaciones vinculantes son la construcción, la energía y el suministro de semiconductores, no la demanda. En tercer lugar, el valor para el cliente debe materializarse antes de que sea necesario refinanciar la financiación estructurada en torno a estos activos.
Eso indica de dónde vendrá realmente la respuesta. No se resolverá con pronósticos ni por analogías con los ferrocarriles y la fibra óptica. Se liquidará con una factura: si los clientes siguen eligiendo pagarla, año tras año, al ritmo que exige esta expansión. Por ahora, así lo están haciendo.
Para los inversionistas existe una cuestión más precisa, porque el conjunto del mercado puede superar el nivel de exigencia mientras determinadas industrias se reducen. La IA reducirá los ingresos en algunos sectores mientras acelera otros, y algunas capas de la cadena generarán rendimientos muy superiores al nivel mínimo exigido, mientras que otras nunca llegarán a alcanzarlo. La misma evidencia que permite seguir la evolución del ciclo también permite distinguir entre sus participantes: el marco establece lo que cada capa debe ofrecer, de modo que, a medida que la evidencia se acumula, muestra qué empresas están superando sus umbrales y cuáles se están quedando por debajo.
Ahí es donde este marco se encuentra con la filosofía de nuestro equipo de detectar brechas de crecimiento: empresas cuyas perspectivas de crecimiento futuro implícitas en el mercado resultan demasiado bajas. Si la IA crea el valor determinará si la expansión fue racional. Quién logre capturarlo determinará los rendimientos.
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