La inteligencia artificial suele presentarse como un software casi inmaterial: algoritmos que viven en “la nube”, responden preguntas y automatizan tareas. Pero detrás de cada respuesta existe una infraestructura física gigantesca. Servidores, centros de datos, redes eléctricas, sistemas de refrigeración, transformadores y plantas de generación están convirtiendo la carrera por la IA en una nueva competencia industrial.
La mejor prueba acaba de llegar desde Suiza. ABB, uno de los mayores fabricantes mundiales de equipos eléctricos y automatización, informó que sus pedidos trimestrales alcanzaron un récord de 12.055 millones de dólares, un aumento del 40 %. La empresa atribuyó una parte importante del salto a la demanda de distribución eléctrica y refrigeración para centros de datos, cuyos pedidos más que se duplicaron.
La noticia revela algo más importante que el buen resultado de una compañía: la IA está dejando de ser únicamente una historia de chips y aplicaciones. Su expansión depende ahora de quién pueda construir, alimentar y enfriar una infraestructura que consume enormes cantidades de electricidad. El verdadero cuello de botella quizá no sea el algoritmo, sino la energía.
La nube tiene cables, turbinas y transformadores
Los modelos de inteligencia artificial requieren centros de datos con procesadores especializados funcionando de manera continua. Estos equipos generan una gran cantidad de calor y necesitan sistemas de refrigeración de alta capacidad. A ello se suman subestaciones, transformadores, baterías, generadores de respaldo y conexiones capaces de recibir cargas que pueden cambiar con rapidez.
Por eso, el auge de la IA está beneficiando a una cadena de empresas menos visibles que las grandes plataformas tecnológicas: fabricantes de equipos eléctricos, compañías de ingeniería, productores de turbinas, operadores de redes, proveedores de refrigeración y desarrolladores de energía renovable y nuclear.
ABB es un ejemplo claro. Sus resultados no provienen de vender chatbots, sino de suministrar la infraestructura que permite que esos sistemas funcionen. Cuando los pedidos de equipos para centros de datos se duplican, la señal es contundente: la inversión en IA ya se está trasladando desde los mercados financieros hacia fábricas, redes y obras físicas.
Una demanda eléctrica que ya se siente
La Agencia Internacional de la Energía estima que la demanda eléctrica mundial de los centros de datos creció un 17 % en 2025. Su escenario central proyecta que el consumo podría duplicarse y acercarse a 945 teravatios hora en 2030, algo menos del 3 % de la electricidad mundial.
Ese porcentaje puede parecer pequeño, pero el promedio global oculta presiones locales mucho mayores. Los centros de datos se concentran en determinadas regiones y necesitan suministro estable durante las 24 horas. La AIE calcula que en Estados Unidos podrían explicar cerca de la mitad del crecimiento de la demanda eléctrica hasta 2030. En el sudeste asiático, su consumo podría más que duplicarse durante el mismo periodo.
El problema no consiste solamente en producir más electricidad. Las redes necesitan capacidad para transportarla al lugar correcto y en el momento preciso. Una planta renovable ubicada a cientos de kilómetros no resuelve automáticamente la congestión de una subestación cercana a un complejo de servidores. Construir líneas de transmisión y obtener permisos puede tardar más que levantar el propio centro de datos.
La nueva geopolítica de la inteligencia artificial
Durante años, la competencia tecnológica se concentró en semiconductores, patentes y talento. Ahora se amplía hacia la disponibilidad de energía, agua, suelo y redes. Los países con electricidad abundante, infraestructura estable y procedimientos regulatorios previsibles tendrán una ventaja para atraer inversiones.
Estados Unidos dispone de grandes empresas tecnológicas, capital y recursos energéticos, pero algunas redes regionales ya enfrentan retrasos en las conexiones. Europa posee una regulación más desarrollada y una matriz eléctrica cada vez más limpia, aunque sus precios energéticos y la lentitud de los permisos pueden reducir competitividad. China combina capacidad industrial, planificación pública y rápida expansión de renovables, pero sigue dependiendo de una mezcla energética con una fuerte presencia del carbón.
También aparecen oportunidades para economías emergentes. Países con abundancia renovable podrían atraer centros de datos y actividades digitales, siempre que ofrezcan seguridad jurídica, conectividad, personal especializado y estabilidad de suministro. Sin esas condiciones, la ventaja energética quedará en el papel.
¿Quién pagará la factura?
La expansión de los centros de datos plantea una cuestión políticamente delicada: quién financiará las nuevas redes y plantas necesarias. Si las inversiones se trasladan íntegramente a las tarifas, hogares y pequeñas empresas podrían terminar subsidiando una infraestructura destinada principalmente a grandes corporaciones tecnológicas.
Los gobiernos deberán diseñar contratos y tarifas que obliguen a los grandes consumidores a cubrir los costes que generan. También tendrán que evitar que una demanda concentrada desplace a otras industrias o retrase la electrificación del transporte y los hogares.
El agua constituye otro desafío. Muchos centros utilizan refrigeración evaporativa y compiten por recursos hídricos en regiones sometidas a sequías. Existen alternativas técnicas, pero pueden requerir más electricidad o inversión. La discusión sobre IA, por tanto, ya no pertenece solo a los ministerios de tecnología: involucra energía, medio ambiente, industria, vivienda y ordenamiento territorial.
El riesgo de construir demasiado
La euforia también contiene un peligro financiero. Las grandes compañías están invirtiendo sumas enormes bajo la expectativa de que la IA generará ingresos y productividad suficientes para justificar el gasto. Sin embargo, nadie sabe con precisión qué aplicaciones serán rentables ni cuánto estarán dispuestos a pagar los usuarios.
El Fondo Monetario Internacional advirtió en su Informe sobre la Estabilidad Financiera Mundial de octubre de 2026 que una revisión de las expectativas sobre la IA podría reducir bruscamente la inversión, provocar correcciones bursátiles y endurecer las condiciones financieras. La preocupación no significa que la tecnología carezca de valor. Significa que una innovación real también puede estar acompañada de exceso de deuda, valoraciones optimistas y proyectos mal localizados.
La historia económica ofrece precedentes. Los ferrocarriles, las telecomunicaciones y el internet transformaron la productividad, pero sus ciclos de inversión también generaron quiebras y activos sobredimensionados. Una infraestructura puede ser útil para la sociedad y, al mismo tiempo, producir pérdidas para quienes pagaron demasiado por construirla.
Entre el cuello de botella y la burbuja
El auge de ABB muestra que el cuello de botella energético ya produce ganadores. Las empresas capaces de fabricar transformadores, sistemas de control y equipos de refrigeración poseen algo escaso: capacidad industrial disponible en un mercado que necesita expandirse con rapidez.
Pero el récord de pedidos también invita a formular tres preguntas. Primero, si las redes eléctricas podrán crecer al ritmo prometido por las tecnológicas. Segundo, si los beneficios económicos de la IA compensarán el coste energético y financiero. Tercero, si los gobiernos distribuirán esos costes de forma justa o permitirán que recaigan sobre consumidores sin poder de negociación.
La respuesta probablemente variará por país. Algunas economías convertirán la demanda de IA en inversión industrial, empleos especializados y modernización energética. Otras sufrirán congestión, aumentos tarifarios y proyectos paralizados. La diferencia dependerá menos de los discursos sobre innovación que de la calidad de la planificación pública.
Lo que viene
En los próximos años, la competencia por la IA se medirá en megavatios tanto como en parámetros de modelos. La disponibilidad de electricidad firme, líneas de transmisión, sistemas de almacenamiento y equipos de potencia determinará dónde se instalan los nuevos centros de datos.
Las energías renovables cubrirán una parte importante del crecimiento, pero la intermitencia obliga a combinarlas con almacenamiento, redes más flexibles y otras fuentes capaces de garantizar suministro continuo. La energía nuclear vuelve a entrar en el debate, especialmente en Estados Unidos, mientras el gas conserva un papel de respaldo en varios mercados.
La gran paradoja es que una tecnología asociada a la automatización digital está impulsando una ola de inversión profundamente material. La IA necesita acero, cobre, agua, suelo, electricidad y capital. Su futuro no se decidirá únicamente en los laboratorios de Silicon Valley, sino también en centrales eléctricas, fábricas de transformadores y oficinas públicas que autorizan nuevas redes.
Conclusión
El récord de pedidos de ABB confirma que la infraestructura de la inteligencia artificial ya es un negocio global de primer orden. También demuestra que el crecimiento digital tiene límites físicos. Si la energía y las redes no avanzan, la expansión de la IA se encarecerá; si se construye demasiado bajo expectativas irreales, el ajuste financiero puede ser doloroso.
La pregunta relevante ya no es si la inteligencia artificial cambiará la economía, sino quién controlará y financiará la infraestructura que la mantiene encendida. En esa respuesta se repartirán buena parte de los beneficios —y de los riesgos— de la próxima década.
Fuentes consultadas
- Reuters: ABB registra pedidos récord impulsados por el auge de los centros de datos.
- Agencia Internacional de la Energía: Key Questions on Energy and AI.
- Agencia Internacional de la Energía: Energy and AI.
- Fondo Monetario Internacional: Global Financial Stability Report, octubre de 2026.
Sobre el autor
Hugo Gabriel Amarillo Cordero es especialista en gestión pública y análisis económico. Es magíster en Gobierno y Políticas Públicas por la Pontificia Universidad Católica del Perú y máster en Administración y Gestión Pública por la Universidad de Cádiz. Cuenta con diez años de experiencia en entidades del gobierno nacional y regional del Perú, en funciones de planeamiento, presupuesto, evaluación y elaboración normativa. También ha ejercido la docencia en cursos y diplomados sobre gestión pública, gestión municipal, presupuesto público y planeamiento. Más información sobre el autor.
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