Sala de servidores moderna en un centro de datos. Conexión y red cibernética en servidores oscuros. Respaldo, minería, hosting, mainframe, granja, nube y rack de computadoras con información de almacenamiento. Renderizado 3D | Créditos de la imagen: Mikhail Konoplev / Getty Images Se necesita mucha potencia de cómputo para ejecutar un producto de IA — y mientras la industria tecnológica corre para aprovechar el poder de los modelos de IA, hay una carrera paralela para construir la infraestructura que los impulse. En una reciente llamada de resultados, Jensen Huang, CEO de Nvidia, estimó que entre 3 y 4 billones de dólares se gastarán en infraestructura de IA para finales de la década — con gran parte de ese dinero proveniente de empresas de IA. En el proceso, están ejerciendo una presión inmensa sobre las redes eléctricas y llevando la capacidad de construcción de la industria al límite.
A continuación, presentamos todo lo que sabemos sobre los mayores proyectos de infraestructura de IA, incluyendo el gasto significativo de Meta, Oracle, Microsoft, Google y OpenAI. Mantendremos esta información actualizada a medida que el auge continúe y los números sigan creciendo.
Esta es, sin dudas, la operación que dio inicio al actual auge de la IA: En 2019, Microsoft realizó una inversión de 1.000 millones de dólares en una organización sin fines de lucro llamada OpenAI, conocida principalmente por su relación con Elon Musk. Un aspecto crucial del acuerdo fue que Microsoft se convirtió en el proveedor exclusivo de nube para OpenAI — y, a medida que las demandas de entrenamiento de modelos se intensificaron, cada vez más inversión de Microsoft comenzó a llegar en forma de créditos de nube de Azure en lugar de efectivo.
Fue un gran acuerdo para ambas partes: Microsoft pudo reportar más ventas de Azure, y OpenAI obtuvo más fondos para su mayor gasto individual. En los años siguientes, Microsoft aumentó su inversión a casi 14.000 millones de dólares — una jugada que promete enormes beneficios cuando OpenAI se convierta en una empresa con fines de lucro.
La relación entre ambas compañías se ha ido deshaciendo recientemente. El año pasado, OpenAI anunció que ya no utilizaría exclusivamente la nube de Microsoft, dándole a la empresa un derecho de preferencia sobre futuras demandas de infraestructura pero buscando otras alternativas si Azure no podía cumplir con sus necesidades. Microsoft también ha comenzado a explorar otros modelos fundacionales para potenciar sus productos de IA, estableciendo así aún más independencia respecto al gigante de la IA.
El acuerdo de OpenAI con Microsoft fue tan exitoso que se ha convertido en una práctica común que los servicios de IA firmen con un proveedor de nube particular. Anthropic ha recibido una inversión de 8.000 millones de dólares de Amazon, mientras que realizó modificaciones a nivel kernel en el hardware de la empresa para adaptarlo mejor al entrenamiento de IA. Google Cloud también ha firmado con startups de IA más pequeñas como Lovable y Windsurf como “socios principales de cómputo”, aunque esos acuerdos no implicaron inversión. Incluso OpenAI ha regresado a la fuente, recibiendo una inversión de 100.000 millones de dólares de Nvidia en septiembre, dándole la capacidad de adquirir aún más GPUs de la compañía.
El 30 de junio de 2025, Oracle reveló en un documento ante la SEC que había firmado un acuerdo de servicios en la nube de 30.000 millones de dólares con un socio no identificado; esto es más que todos los ingresos por servicios de nube de la compañía del año fiscal anterior. Finalmente se reveló que OpenAI era el socio, asegurando a Oracle un lugar junto a Google como uno de los socios de hosting de OpenAI después de Microsoft. Como era de esperarse, las acciones de la compañía se dispararon.
Unos meses después, volvió a suceder. El 10 de septiembre, Oracle anunció un acuerdo de cinco años y 300.000 millones de dólares por poder de cómputo, que comenzará en 2027. Las acciones de Oracle subieron aún más, convirtiendo brevemente a su fundador Larry Ellison en el hombre más rico del mundo. La magnitud del acuerdo es asombrosa: OpenAI no tiene 300.000 millones para gastar, por lo que la cifra presupone un crecimiento inmenso para ambas empresas y más de una pizca de fe.
Pero antes de que se gaste un solo dólar, el acuerdo ya ha consolidado a Oracle como uno de los principales proveedores de infraestructura de IA — y como una fuerza financiera a tener en cuenta.
Mientras los laboratorios de IA se apuran para construir infraestructura, la mayoría está comprando GPUs de una sola empresa: Nvidia. Ese negocio ha dejado a Nvidia con mucho efectivo — y lo ha estado reinvirtiendo en la industria de maneras cada vez más poco convencionales. En septiembre de 2025, Nvidia compró un 4% de participación en su rival Intel por 5.000 millones de dólares — pero aún más sorprendentes han sido los acuerdos con sus propios clientes. Una semana después de que se revelara el acuerdo con Intel, la compañía anunció una inversión de 100.000 millones de dólares en OpenAI, pagada con GPUs que serían utilizadas en los proyectos de centros de datos en curso de OpenAI. Desde entonces, Nvidia ha anunciado un acuerdo similar con xAI de Elon Musk, y OpenAI lanzó un acuerdo separado de GPUs por acciones con AMD.
Si eso parece circular, es porque lo es. Las GPUs de Nvidia son valiosas porque son escasas — y al intercambiarlas directamente en un esquema de centros de datos en constante inflación, Nvidia se asegura de que sigan siéndolo. Se podría decir lo mismo de las acciones privadas de OpenAI, que son aún más valiosas porque no pueden conseguirse en los mercados públicos. Por ahora, OpenAI y Nvidia están en la cima y nadie parece demasiado preocupado — pero si el impulso comienza a decaer, este tipo de acuerdos recibirá mucha más atención.
Para empresas como Meta que ya cuentan con infraestructura heredada significativa, la historia es más compleja — aunque igual de costosa. El CEO de Meta, Mark Zuckerberg, ha dicho que la empresa planea gastar 600.000 millones de dólares en infraestructura en EE.UU. hasta finales de 2028.
En la primera mitad de 2025, la empresa gastó 30.000 millones de dólares más que el año anterior, impulsada principalmente por las crecientes ambiciones en IA de la compañía. Parte de ese gasto se destina a contratos de nube costosos, como el reciente acuerdo de 10.000 millones con Google Cloud, pero aún más recursos se están destinando a dos nuevos centros de datos masivos.
Un nuevo sitio de 2.250 acres en Luisiana, llamado Hyperion, costará un estimado de 10.000 millones de dólares en su desarrollo y proveerá cerca de 5 gigavatios de potencia de cómputo. Cabe destacar que el sitio incluye un acuerdo con una planta nuclear local para gestionar el aumento de demanda energética. Un sitio más pequeño en Ohio, llamado Prometheus, se espera que entre en funcionamiento en 2026 y será alimentado por gas natural.
Este tipo de desarrollo conlleva verdaderos costos medioambientales. xAI de Elon Musk construyó su propio centro de datos híbrido y planta de generación de energía en South Memphis, Tennessee. La planta rápidamente se convirtió en uno de los mayores emisores de químicos generadores de smog del condado, gracias a una serie de turbinas de gas natural que expertos dicen que violan la Ley de Aire Limpio.
Apenas dos días después de su segunda toma de posesión en enero pasado, el presidente Trump anunció una empresa conjunta entre SoftBank, OpenAI y Oracle, destinada a gastar 500.000 millones de dólares en construir infraestructura de IA en Estados Unidos. Llamado “Stargate” por la película de 1994, el proyecto llegó con cantidades increíbles de bombo, con Trump llamándolo “el mayor proyecto de infraestructura de IA de la historia”. Sam Altman, de OpenAI, pareció estar de acuerdo, diciendo: “Creo que será el proyecto más importante de esta era.”
A grandes rasgos, el plan era que SoftBank proporcionara el financiamiento, con Oracle encargándose de la construcción y OpenAI aportando su experiencia. Supervisando todo estaba Trump, quien prometió eliminar cualquier obstáculo regulatorio que pudiera retrasar la construcción. Pero hubo dudas desde el principio, incluso por parte de Elon Musk, rival de negocios de Altman, quien alegó que el proyecto no contaba con los fondos disponibles.
Mientras el entusiasmo ha disminuido, el proyecto ha perdido impulso. En agosto, Bloomberg informó que los socios no lograban llegar a un consenso. Sin embargo, el proyecto ha avanzado con la construcción de ocho centros de datos en Abilene, Texas, y se prevé que la construcción del último edificio finalice a finales de 2026.
“Gastos de capital” suelen ser un dato bastante seco, refiriéndose al gasto de una empresa en activos físicos. Pero cuando las empresas tecnológicas comenzaron a reportar sus planes de capex para 2026, la avalancha de gastos en centros de datos hizo que las cifras fueran mucho más interesantes — y mucho más grandes.
Amazon fue el líder en capex, proyectando 200.000 millones de dólares en gastos para 2026 (frente a 131.000 millones en 2025), mientras que Google fue un cercano segundo con una estimación entre 175.000 y 185.000 millones (frente a 91.000 millones en 2025). Meta estimó entre 115.000 y 135.000 millones (frente a 71.000 millones el año anterior), aunque esa cifra es algo engañosa porque muchos proyectos de centros de datos han sido excluidos de sus libros contables. En total, los hiperescaladores planean gastar casi 700.000 millones de dólares en proyectos de centros de datos solo en 2026.
Fue suficiente dinero para asustar a algunos inversores. Sin embargo, las empresas se mantuvieron firmes, explicando que la infraestructura de IA era vital para su futuro. Esto ha generado una dinámica extraña. Como era de esperarse, los ejecutivos tecnológicos son más optimistas respecto a la IA que sus contrapartes de Wall Street — y cuanto más gastan las tecnológicas, más nerviosos se ponen sus banqueros. Si sumamos las enormes cantidades de deuda que muchas empresas están asumiendo para financiar estas construcciones, se empieza a escuchar a los CFOs de Silicon Valley rechinar los dientes.
Eso aún no ha frenado el gasto en IA, pero pronto podría hacerlo — a menos que, por supuesto, los hiperescaladores demuestren que pueden hacer rendir esas inversiones.
Este artículo fue publicado por primera vez el 22 de septiembre.
