La industria de la inteligencia artificial necesitará generar alrededor de 6 billones de dólares en ingresos anuales para 2031 para justificar el enorme capital que se invierte en los centros de datos, según un nuevo informe de la consultora Bain & Company publicado el martes.
El cálculo es simple e implacable. Bain pronostica que el gasto anual en infraestructura de IA (nuevas instalaciones, mayor capacidad y actualizaciones de la base instalada de GPU, memoria y equipos de redes) podría alcanzar los 1,5 billones de dólares para 2031. Si los gastos de capital consumen aproximadamente una cuarta parte de los ingresos de la industria, lo que Bain llama "un porcentaje ambicioso pero razonable basado en las tendencias entre los proveedores de la nube", el mercado de la IA necesitaría acercarse a los 6 billones de dólares al año para sostener el desarrollo. Para más contexto sobre esta historia, consulta nuestra novedades de IA.
"La velocidad y escala sin precedentes del desarrollo de la IA, con miles de millones fluyendo hacia chips, centros de datos, redes y sistemas de energía, han centrado la atención en el desafío de desarrollar capacidad", dice el informe. "Pero la pregunta más importante puede ser si se puede crear suficiente valor económico para justificarlo".
De dónde vendrían 6 billones de dólares al año
El desglose que hace Bain de ese hipotético fondo de ingresos es un mapa de dónde la industria aún necesita inventar nuevos negocios. La pieza más grande (aproximadamente 4,2 billones de dólares) tendría que provenir de los ingresos de productos que en gran medida aún no existen: nuevas ofertas en búsqueda, publicidad, autonomía e inteligencia artificial física.
La productividad empresarial, el segmento donde se produce la mayor monetización de la IA en la actualidad, necesitaría crecer a entre 1 billón y 1,4 billones de dólares en ingresos anuales para respaldar las ganancias en desarrollo de software, ventas, marketing, servicio al cliente y operaciones de TI.
Se prevé que los servicios centrados en el consumidor (suscripciones y publicidad de productos de IA) contribuyan entre 200.000 y 400.000 millones de dólares. Ese es el segmento que la industria ha estado impulsando con más fuerza, mientras los proveedores se apresuran a poner productos impulsados por IA frente a miles de millones de usuarios, e incluso su techo optimista está muy por debajo de lo que exige la infraestructura.
"Los nuevos productos y usos que no existen hoy permitirán nuevos mercados y oportunidades a partir de una inteligencia abundante; estos pueden incluir el descubrimiento de fármacos, la salud mental y la generación de energía", dijo Bain.
'Una ola de innovación que eclipsará a los dispositivos móviles y a la nube'
David Crawford, presidente de la práctica de tecnología global de Bain y autor principal del informe, dijo que el debate sobre la economía de la IA ha tenido un enfoque demasiado limitado.
"El debate actual está centrado en la productividad de los empleados", dijo Crawford. "La economía de la infraestructura de IA exige billones en nuevos ingresos más allá de las ganancias de productividad. Lo que la industria necesita es una ola de innovación que eclipsará lo que los dispositivos móviles y la nube desbloquearon".
El informe también destaca una nueva métrica que, según Bain, se ha convertido en la variable competitiva de la industria: la velocidad de absorción, el ritmo al que las empresas pueden realmente poner a trabajar la IA. Bain señala que los principales laboratorios de IA están invirtiendo más de 9.750 millones de dólares en modelos de ingeniería diseñados específicamente para ayudar a los clientes empresariales a asimilar la tecnología más rápidamente.
Los centros de datos duplican su costo cada 12 a 16 meses
La escala de la carrera por la infraestructura detrás de estas cifras se está acelerando en su propia curva. Bain descubrió que el tamaño y el costo de los centros de datos de IA se duplican aproximadamente cada 12 a 16 meses.
El informe cita como ejemplo los datos de Epoch AI en el centro de datos Prometheus de Meta en Ohio. La instalación tiene actualmente una capacidad de 600 megavatios a un costo estimado de 24 mil millones de dólares en 2025. Para 2027, se prevé que esa cifra aumente a 2 gigavatios y 80 mil millones de dólares. Para 2029, se espera que la capacidad alcance los 5 gigavatios a un costo de hasta 175 mil millones de dólares, y para 2030 el sitio se dispararía a 9 gigavatios a un costo de aproximadamente 200 mil millones de dólares.
Esas curvas de costos explican por qué la cuestión de los ingresos se está volviendo urgente y por qué Bain sostiene que la industria no puede simplemente superar su camino hacia la sostenibilidad. Cada duplicación de la capacidad eleva el listón de ingresos que los productos futuros deben superar. El informe también señala una serie de limitaciones que se vuelven más difíciles a medida que continúa la construcción: asegurar la capacidad de la red para alimentar las instalaciones, adquirir GPU y otros componentes de infraestructura, y encontrar la fuerza laboral calificada para operarlas.
La pregunta que se cierne sobre el auge
El informe llega en un momento delicado para el sector. Los hiperescaladores, los fondos soberanos y los prestamistas de crédito privados han aumentado su exposición a la infraestructura de inteligencia artificial, y los analistas de Wall Street han pasado gran parte de 2026 debatiendo si el crecimiento de los ingresos puede seguir el ritmo del gasto de capital.
La respuesta de Bain no es que la construcción esté condenada al fracaso, sino que está inconclusa: la industria ha demostrado que puede gastar a una escala sin precedentes, y ahora tiene aproximadamente cinco años para inventar los productos, mercados y hábitos de consumo que harían reales 6 billones de dólares en ingresos anuales.
Si esa ola de innovación se materializa, la apuesta por la infraestructura se amortiza sola. Si no es así, las matemáticas de Bain implican una corrección dolorosa: billones de dólares en centros de datos persiguiendo un mercado que nunca creció hacia ellos.
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