La industria de inteligencia artificial (IA) enfrenta el desafío de generar 6 billones de dólares anuales para financiar la infraestructura necesaria que soporte su crecimiento hasta 2031, según el reporte anual Global Technology Report 2026 elaborado por Bain & Company.
Demanda creciente de infraestructura y gasto en capital
El informe destaca que la demanda de infraestructura para IA ha impulsado el sector de hardware, con segmentos como la memoria de alta velocidad (HBM), empaquetado avanzado, circuitos integrados específicos (ASICs) y silicio personalizado en rápido crecimiento. Bain estima que el gasto de capital (CapEx) de grandes proveedores tecnológicos como Microsoft, Google, Amazon, Meta y Oracle podría alcanzar 780.000 millones de dólares en 2026, casi cinco veces más que hace tres años.
Proyecciones de ingresos y brechas por cubrir
Para 2031, el gasto anual en infraestructura de IA podría llegar a 1,5 billones de dólares, cifra cercana a la estimación de 1,6 billones de la firma analista Omdia. Bain calcula que el gasto de capital representará aproximadamente el 25% de los ingresos totales de la industria, lo que implica que el mercado de IA deberá generar 6 billones de dólares anuales para sostener esta inversión.
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Áreas emergentes para expansión de la industria
Bain identifica cuatro categorías potenciales para llenar esta brecha: primero, la integración de IA en motores de búsqueda con publicidad, que podría generar entre 100.000 y 200.000 millones de dólares adicionales. Segundo, la automatización industrial y vehículos autónomos, con un valor estimado de 400.000 millones. Tercero, la IA física, que incluye simulaciones, gemelos digitales y robótica, con un potencial de hasta 900.000 millones de dólares.
Estas tres áreas sumarían 1,5 billones, quedando aún un déficit de 2,7 billones. La cuarta categoría abarca productos y usos innovadores aún no existentes, como el descubrimiento de fármacos impulsado por IA, apoyo en salud mental, avances en ciencia de materiales y aceleración de investigaciones científicas en campos como neurociencia y energía de fusión.
Contexto y desafíos para alcanzar la meta
David Crawford, presidente de la práctica global de Tecnología en Bain, señaló que la discusión actual se centra en la productividad laboral, pero la economía de la infraestructura de IA requiere ingresos mucho mayores que solo mejoras en productividad. Según él, la industria necesita una ola de innovación comparable o superior a la que generaron la movilidad y la computación en la nube.
Sin embargo, existen dudas sobre la capacidad de la industria para alcanzar estos ingresos. Informes recientes indican que muchos despliegues de IA no están cumpliendo con las expectativas financieras y que la construcción de centros de datos enfrenta retrasos y limitaciones por la fabricación de chips.
