Las empresas de inteligencia artificial se apresuran a construir grandes centros de datos, pero los ingresos generados no siguen el mismo ritmo. Esa es la advertencia de Bain & Co., que afirma que el déficit de ingresos podría ser mucho mayor de lo que muchos suponían.
En su Informe Global de Tecnología anual, Bain estima que, para 2030, los proveedores de IA necesitarán unos 2 billones de dólares en ingresos anuales combinados para respaldar la potencia informática necesaria para satisfacer la demanda. La firma afirma que se espera que los ingresos reales disminuyan, muy por debajo de ese objetivo, en aproximadamente 800 000 millones de dólares, ya que los esfuerzos para generar ingresos van a la zaga del ritmo de la inversión en capacidad de centros de datos e infraestructura relacionada.
El pronóstico genera nuevas dudas sobre las valoraciones y los modelos de negocio en todo el sector. El interés en productos como Gemini de Google y ChatGPT, junto con el impulso de la IA por parte de empresas de todo el mundo, está elevando drásticamente la demanda de capacidad de computación y electricidad. Sin embargo, según Bain, los ahorros y los nuevos ingresos que la IA puede generar no crecen al mismo ritmo que los costes.
"Si las leyes de escalamiento actuales se mantienen, la IA presionará cada vez más las cadenas de suministro a nivel mundial", dijo el presidente de la práctica tecnológica global de Bain, David Crawford.
El gasto en IA se dispara a medida que OpenAI prioriza el crecimiento sobre las ganancias
OpenAI registra pérdidas multimillonarias cada año, centrándose por ahora en el crecimiento en lugar de las ganancias, y espera alcanzar un cashpositivo para 2029. Bain no evaluó qué podría suceder con las principales empresas de IA si la rentabilidad sigue siendo difícil de alcanzar a medida que se acerca 2030. Un día antes, Nvidia y OpenAI anunciaron una alianza para construir centros de datos masivos, según informó Cryptopolitan.
Los planes de gasto siguen acelerándose. Amazon, Microsoft y Meta prevén aumentar su inversión anual combinada en IA a más de 500 000 millones de dólares para principios de la década de 2030, según Bloomberg Intelligence. Una oleada de nuevos modelos, como los de OpenAI y DeepSeek de China, entre otros, está impulsando la demanda de servicios de IA e impulsando a toda la industria a invertir más.
Según Bain, las necesidades globales de computación de IA podrían alcanzar los 200 gigavatios para 2030, de los cuales Estados Unidos representa aproximadamente la mitad. Si bien los avances en hardware y algoritmos podrían aliviar la carga, los cuellos de botella en la cadena de suministro o la disponibilidad limitada de energía aún podrían ralentizar el progreso, afirma la firma.
Además de invertir en computación, las empresas líderes de IA están invirtiendo en el desarrollo de productos. Un punto clave son los agentes de IA , capaces de realizar tareas de varios pasos con una guía limitada, imitando así los flujos de trabajo humanos.
Bain estima que, durante los próximos tres a cinco años, las empresas dedicarán hasta el 10 % de sus presupuestos tecnológicos generales a desarrollar capacidades básicas de IA, incluidas plataformas de agentes.
Bain predice el crecimiento cuántico y las primeras pruebas de robots
Bain anticipa el crecimiento de la computación cuántica, un campo emergente que, según afirma, podría generar un valor de mercado de aproximadamente 250 000 millones de dólares en los sectores de finanzas, productos farmacéuticos, logística y ciencia de los materiales. En lugar de un único avancematic , la empresa espera una adopción gradual, con un uso temprano en ámbitos específicos durante la próxima década, seguido de una adopción más amplia.
Los robots humanoides están atrayendo capital y aparecen con mayor frecuencia en proyectos piloto; sin embargo, su implementación en el mundo real aún se encuentra en una etapa temprana y depende en gran medida de la supervisión humana, afirma Bain. El éxito comercial dependerá de la preparación del ecosistema circundante (proveedores de hardware, plataformas de software y operaciones de clientes), y es probable que las empresas que realicen proyectos piloto antes marquen el ritmo en este campo.
En conjunto, los hallazgos de Bain describen una creciente necesidad de potencia y energía computacionales, junto con unos ingresos que podrían no seguir el ritmo. El panorama es el de un rápido desarrollo, monetización y nuevas tecnologías que llegan gradualmente, no todas a la vez, con los pioneros posicionados para marcar el rumbo.
