Hacia dónde fluye el capex en la expansión de la IA

Ferrocarriles. Electrificación. Internet. Cada uno requirió enormes cantidades de capital y definió una era. El ciclo de infraestructura de IA actualmente en marcha eclipsa a los tres. Quizás aún más notable es que, a diferencia de los ciclos de construcción anteriores, que concentraban el gasto de capital al inicio y luego disminuían a medida que la red maduraba, este se reinicia cada cuatro a seis años y no muestra señales de terminar.

PwC, en colaboración con Oxford Economics, modeló el gasto de capital en centros de datos en 46 países y regiones, una cobertura que representa la mayor parte de la producción económica mundial y del gasto en infraestructura digital. En nuestra proyección central, los centros de datos atraerán US$ 31,6 billones de inversión de capital a nivel global hasta 2050, con un escenario potencial cercano a los US$ 50 billones, para construir la capacidad de cómputo necesaria para respaldar las ambiciones mundiales en IA. Aunque las comparaciones entre distintas épocas son imperfectas, esta cifra es varios órdenes de magnitud superior tanto a la inversión combinada en la construcción ferroviaria del Reino Unido y Estados Unidos como al costo de la expansión de Internet.

Además de su magnitud, lo que diferencia este ciclo de inversión es que el gasto anual se acelera con el tiempo, pasando de aproximadamente US$ 800.000 millones en 2026 a US$ 1,1 billones en 2030 y a US$ 1,8 billones en 2050. Esto se debe a que la mayor parte del gasto no se destina a los edificios. Más bien, financia lo que albergan: servidores, sistemas de almacenamiento, equipos de red, unidades centrales de procesamiento (CPU) y, especialmente, unidades de procesamiento gráfico (GPU), que proporcionan la capacidad de cómputo necesaria para la IA y deberán reemplazarse cada pocos años debido a su rápida obsolescencia.

La estimación de US$ 31,6 billones constituye el escenario central dentro de un rango aproximado de entre US$ 22 billones y US$ 50 billones, con resultados que dependen en gran medida de la velocidad y escala de adopción de la IA. Sin embargo, en todos los escenarios desarrollados, la dirección es la misma: el gasto de capital aumenta significativamente durante el período proyectado. Esta trayectoria se mantiene incluso si las tensiones geopolíticas restringen el suministro de chips avanzados o desplazan la demanda hacia cargas de trabajo atendidas localmente, dos escenarios que analizaremos más adelante. Lo que cambia es la distribución geográfica del gasto.

Aunque se requiere una enorme cantidad de financiamiento para satisfacer las crecientes necesidades de cómputo de una base cada vez más amplia de usuarios, es poco probable que la disponibilidad de capital sea la principal limitación. La energía es otra historia. La demanda de IA está alcanzando los límites de redes eléctricas construidas hace décadas, y que esta proyección se convierta en realidad dependerá de la rapidez y confiabilidad con que la electricidad pueda abastecer a los centros de datos.

Lo que sigue es un análisis de los lugares donde es más probable que fluya este capital, de los factores que podrían redirigirlo y de lo que el mapa resultante significa para inversionistas, operadores y gobiernos con intereses en el resultado.

_{^{Nota: Todas las cifras de gasto están expresadas en dólares estadounidenses de 2025.
Fuente: Global Data Centre Outlook 2026–2050 de PwC; proyecciones elaboradas por Oxford Economics.}}

Un ciclo estructuralmente diferente

La proyección de los requerimientos de gasto de capital se asemeja menos a una línea y más a un cono. La demanda de corto plazo es más predecible debido a la visibilidad de la migración hacia la nube, la expansión de los hyperscalers y la primera ola de negocios nativos de IA. Más adelante en el tiempo, el cono se amplía, con una diferencia entre los escenarios optimista y pesimista de adopción de IA equivalente aproximadamente al tamaño del PIB de Estados Unidos. Una adopción más rápida elevaría el gasto de capital a cerca de US$ 50 billones hasta 2050, mientras que una adopción más lenta restaría aproximadamente US$10 billones al ciclo, dejando centros de datos del tamaño de estadios medio vacíos en todo el mundo.

En Chile, esperamos que en un escenario central la inversión total de centro de datos sume US$ 136 mil millones entre 2026 y 2050, hasta totalizar un monto de US$ 7.221 millones. Considerando un escenario de adopción de la IA acelerada, se podría hablar de una suma de US$ 162 mil millones durante el mismo periodo, mientras que, en caso contrario, es decir, una adopción más lenta de la IA, hablaríamos de un total de US$ 104 mil millones.
 

_{^{Nota: Todas las cifras de gasto están expresadas en dólares estadounidenses de 2025.
Fuente: Global Data Centre Outlook 2026–2050 de PwC; proyecciones elaboradas por Oxford Economics.}}

Dentro del rango de proyección, una adopción más rápida de la IA añade más gasto de capital en centros de datos del que una adopción más lenta resta.

En todo el rango de resultados plausibles, el gasto anual sigue siendo elevado y continúa creciendo. La razón se encuentra en la estructura de inversión de un centro de datos. La envolvente física del edificio y la infraestructura básica del sitio, como las conexiones de servicios públicos y las rutas de fibra óptica, pueden tener una vida útil prolongada, pero la tecnología que contienen no. Lo que gran parte del mercado sigue subestimando es que cada US$ 1 invertido en construcción compromete aproximadamente US$ 12 adicionales en futuros gastos de capital para equipamiento de tecnologías de la información y comunicaciones (TIC): servidores, almacenamiento, equipos de redes, GPU y otros componentes que deben instalarse, renovarse y actualizarse. Como resultado, el equipamiento TIC pasa de representar el 70% del gasto de capital total en 2026 al 93% en 2050 a nivel global. 

En Chile, el equipamiento TIC ya representa alrededor del 95% de la inversión total en data centers hacia 2026, un panorama que se mantendría hacia 2050, reflejando una estructura de inversión altamente concentrada en infraestructura tecnológica y una baja participación relativa de la inversión en construcción.

La IA es lo que convierte a este ciclo de equipamiento en uno tan intensivo en capital. La infraestructura tradicional de nube se construía principalmente en torno a CPU. Las cargas de trabajo de IA, en cambio, dependen de GPU y aceleradores que son más costosos, consumen más energía y evolucionan tecnológicamente con mayor rapidez. Las GPU y los servidores suelen renovarse cada cuatro a seis años, lo que significa que un único centro de datos puede requerir entre tres y cinco grandes ciclos de inversión en TIC durante una vida útil de 20 años. Las mayores densidades por rack también pueden obligar a actualizar sistemas de energía y refrigeración, pero la porción más grande y recurrente del gasto sigue siendo el equipamiento de cómputo. Si las anteriores olas de infraestructura concentraban la inversión en la etapa inicial y luego se desaceleraban, esta invierte el patrón.

Un centro de datos es, en esencia, una suscripción de reemplazo de chips envuelta en un edificio: se construye una vez y se vuelve a equipar cada cuatro a seis años. Ese patrón tiene implicaciones no solo para la cantidad de capital que se necesitará, sino también para quiénes suministran los bienes y servicios que satisfacen esa demanda.
 

_{^{Nota: Todas las cifras de gasto están expresadas en dólares estadounidenses de 2025.
Fuente: Global Data Centre Outlook 2026–2050 de PwC; proyecciones elaboradas por Oxford Economics.}}

De un mercado a muchos

La era de la nube estuvo impulsada principalmente por un único perfil de cliente: los hyperscalers o hiperescaladores. La era de la IA añade al menos cinco más: neoclouds, desarrolladores de modelos, plataformas de inferencia, empresas y gobiernos. Sus requerimientos empujan el mercado en direcciones distintas y, a veces, contrapuestas. Cada comprador aporta un perfil diferente de demanda y riesgo; cada carga de trabajo requiere condiciones técnicas y geográficas distintas. La forma en que esas dos fuerzas coincidan ayudará a determinar hacia dónde fluirá la próxima ola de inversión.

_{^{Fuente: Análisis de PwC.}}

Distintos compradores, distintos perfiles de demanda y riesgo

Durante gran parte de la última década, la demanda podía entenderse principalmente a través del crecimiento de la nube, con los hiperescaladores como eje central. La IA ha hecho que el mercado sea más complejo. Los hiperescaladores siguen siendo actores fundamentales, pero ahora están acompañados por neoclouds orientadas a IA, desarrolladores de modelos, plataformas de inferencia, empresas que construyen capacidades propias de IA y gobiernos que consideran la capacidad de cómputo como infraestructura estratégica. 

Cada uno presenta un perfil distinto de demanda y una combinación diferente de riesgos. Los hiperescaladores garantizan escala, pero dependen de la velocidad de ejecución. Las neoclouds y los desarrolladores de modelos generan una fuerte demanda de GPU, pero están expuestos a riesgos asociados al acceso a chips y a la monetización de la IA. Las empresas generan una demanda más estable, aunque exigen mayores niveles de integración y gobernanza. Los gobiernos proporcionan capacidad doméstica, pero avanzan al ritmo de los procesos de contratación pública y de las políticas públicas.

Todos enfrentan el mismo cuello de botella físico: la disponibilidad de energía suficiente y confiable en el lugar correcto y en el momento adecuado. También comparten una limitación comercial. A diferencia de las olas de infraestructura anteriores, donde el gasto disminuía una vez construida la red, esta requiere que el gasto de capital continúe aumentando durante décadas. Y eso significa que los ingresos generados por la IA también deben seguir creciendo. Si la adopción se estanca o los precios disminuyen, las últimas etapas de la expansión serán más difíciles de financiar, exponiendo a todos los compradores a ese riesgo.

Distintas cargas de trabajo, distintos requisitos geográficos

La carga de trabajo es tan importante como el comprador. La capacidad tradicional de nube suele seguir a la población, al PIB, a la densidad empresarial y a los mercados digitales ya establecidos. La inferencia de IA es más sensible a la ubicación. A medida que los modelos se incorporan a procesos empresariales críticos, factores como la latencia, el acceso a los datos, la privacidad, la seguridad y la soberanía digital pueden atraer capacidad hacia centros de datos locales.

El entrenamiento de IA se sitúa en el extremo opuesto. Requiere una enorme capacidad de cómputo, pero depende menos de la proximidad a los usuarios finales. Por ello, puede concentrarse en mercados de cualquier región que dispongan de energía barata y confiable, acceso a chips avanzados, instalaciones de gran escala, talento técnico, ecosistemas de IA consolidados y capacidad para ejecutar proyectos rápidamente. Según las estimaciones de PwC, alrededor del 30% de las cargas de trabajo actuales tienen requisitos de localización, pero esa proporción está creciendo rápidamente.

El resultado es un mapa de demanda cada vez más desigual.

Lo que diferencia a una región de otra no es únicamente la cantidad de demanda que genera, sino también cuánto de esa demanda es capaz de capturar. Y eso depende de factores distintos a los que definieron la era de la nube.

Cinco fuerzas determinarán hacia dónde fluirá el gasto de capital. La energía ocupa el primer lugar porque disponer de electricidad asequible, confiable y cada vez más baja en carbono a gran escala es el requisito más difícil de satisfacer para muchos mercados. Además, suministrarla con rapidez es aún más desafiante. La capacidad de transmisión, la disponibilidad de subestaciones y los plazos de varios años para obtener transformadores se están convirtiendo en los principales cuellos de botella que determinan qué proyectos comienzan a construirse y cuándo. Los operadores están recurriendo cada vez más a la generación propia de energía, lo que ayuda a proyectos individuales, pero no elimina la necesidad de ampliar las redes eléctricas a escala de mercado. 

_{^{Fuente: Análisis de PwC y Oxford Economics.}}

Las siguientes tres fuerzas, la latencia y la conectividad, la seguridad y el alojamiento en regiones confiables, y el acceso a GPU junto con la profundidad del ecosistema tecnológico, son las que determinan en gran medida qué tipos de cargas de trabajo puede atender cada mercado de manera creíble, desde la inferencia para consumidores hasta datos soberanos y regulados o el entrenamiento de modelos de frontera tecnológica.

Por último, la certeza regulatoria y la aceptación por parte de las comunidades integran todas las fuerzas anteriores, transformando las ventajas subyacentes en capacidad que realmente puede construirse o bloqueando proyectos que, de otro modo, el mercado esperaría que se concretaran. Los mercados que logren coordinar estos factores mediante una única puerta de entrada para la inversión superarán a los demás.

La sostenibilidad no se modela como una variable independiente en este análisis, pero atraviesa todas las fuerzas anteriores. En algunos casos constituye una ventaja y en otros una restricción. Los mercados con redes eléctricas basadas en energías renovables, climas más fríos y rutas creíbles de descarbonización poseen una ventaja estructural comparativa. Los mercados limitados por restricciones de red, disponibilidad de suelo o procesos de planificación enfrentan desventajas significativas.

El resultado es un panorama donde la participación en el gasto de capital difiere significativamente del peso económico de cada región. Esa brecha es, en sí misma, el indicador más revelador de quién está avanzando y quién se está quedando atrás.

_{^{Fuente: Análisis de PwC y Oxford Economics.}}

América: La región representa US$ 16,5 billones de gasto de capital acumulado, y solo Estados Unidos concentra US$ 15,1 billones, equivalentes a aproximadamente el 48% del total mundial, una participación significativamente superior a su peso en el PIB global. El liderazgo estadounidense en infraestructura de IA es más amplio que el observado en cualquier otra gran categoría industrial desde la manufactura de la posguerra. Esto se debe a que Estados Unidos sigue siendo el centro del ecosistema de chips avanzados y alberga a los mayores desarrolladores de modelos de IA, hiperescaladores y empresas nativas de IA. El talento, el capital y los nuevos emprendimientos continúan agrupándose alrededor de esa base, mientras que políticas estatales favorables refuerzan aún más su ventaja.

América presenta asimismo el mayor potencial de crecimiento si la adopción de la IA se acelera. En ese escenario, el gasto acumulado hasta 2050 podría aumentar hasta US$ 27,1 billones. Sin embargo, también sufrirían el mayor impacto negativo si la adopción no alcanza las expectativas, debido a la alta concentración de proyectos intensivos en GPU dentro del mercado estadounidense.

Detrás de Estados Unidos, Chile y Canadá emergen como las apuestas más sólidas sustentadas en sostenibilidad: Chile, gracias a energía renovable competitiva respaldada por abundantes recursos solares, y Canadá, por la estabilidad de su red eléctrica y una matriz energética renovable que favorece la expansión hacia el norte de la infraestructura de los hiperescaladores estadounidenses.

Asia Pacífico: La región representa US$ 8,2 billones en gasto de capital acumulado, por debajo de su participación en el PIB mundial. China e India son las mayores fuentes de demanda incremental, respaldadas por grandes poblaciones, economías digitales en rápida expansión y un amplio margen para que la IA se incorpore a las actividades empresariales y de consumo. China sigue siendo uno de los pocos mercados con la escala y el enfoque estratégico necesarios para respaldar cargas de trabajo de entrenamiento de modelos a gran escala. La región presenta la mayor variación proporcional de todas las regiones del pronóstico, aumentando un 69% bajo una adopción más rápida y disminuyendo un 34% bajo una adopción más lenta. Los resultados dentro de la región son desiguales. Los mercados con una demanda doméstica más profunda y cargas de trabajo más diversificadas, incluidos Japón y Australia, muestran mayor resiliencia, mientras que aquellos más dependientes de cargas de trabajo de IA internacionalmente móviles están más expuestos.

Europa: Europa está obteniendo menos inversión de la que cabría esperar por su peso económico: sus US$ 5,6 billones en gasto de capital acumulado representan una participación significativamente inferior a su proporción del PIB mundial. Las razones son conocidas y, en gran medida, autoimpuestas: restricciones energéticas, obstáculos de planificación y regulación fragmentada entre los Estados miembros. La prohibición de nuevos centros de datos en Ámsterdam en 2025, citando limitaciones de terreno y red eléctrica, es representativa más que excepcional. Estos mismos factores explican que Europa presente el menor incremento proporcional bajo un escenario de aceleración, con un 23%, porque el escenario central ya está limitado por restricciones de oferta. Sin embargo, las estrictas reglas de soberanía de datos de la Unión Europea ayudan a mantener una base de demanda doméstica, y algunas partes de Europa, particularmente los mercados cercanos a cadenas de suministro de equipamiento de manufactura avanzada, conservan una posición más sólida en acceso a chips de lo que sugieren las cifras generales.

Los países nórdicos están emergiendo como alternativas creíbles a los centros tradicionales más restringidos de Europa Occidental, respaldados por redes eléctricas con alta participación de energías renovables, climas fríos que reducen las necesidades de refrigeración y precios de electricidad entre un 40% y un 50% inferiores a los de gran parte de Europa. El Plan de Acción para Grandes Usuarios de Energía de Irlanda señala la dirección que están tomando otros países de la región: la ubicación de centros de datos está cada vez más condicionada a compromisos de integración de energías renovables e inversiones en redes eléctricas.

Medio Oriente: Aunque los US$ 1,1 billones de gasto de capital de la región son pequeños en términos absolutos, representan una participación superior a la contribución de la región al PIB mundial. Medio Oriente también presenta la tasa de crecimiento anual compuesta más rápida debido tanto a su menor base instalada actual de centros de datos como a su capacidad para acelerar los plazos de construcción mediante la alineación de energía, capital, planificación y desarrollo a través de una única puerta de entrada coordinada para la inversión. La expansión está fuertemente orientada a las GPU y busca atraer cargas de trabajo internacionales altamente móviles además de atender la demanda regional. Este enfoque genera la mayor tasa de crecimiento del escenario central, pero también aumenta la exposición de la región a cualquier situación que altere el suministro global de chips.

África: Los US$ 255.000 millones de gasto de capital acumulado de la región se sitúan por debajo de su participación en el PIB mundial, pero su perfil de crecimiento cuenta una historia más prometedora. África es la única región de este pronóstico cuyo escenario central no constituye principalmente una apuesta por la IA. La región está adquiriendo infraestructura digital fundamental que genera beneficios independientemente del escenario de IA que se materialice. Esto la convierte, paradójicamente, en una de las historias de inversión en gasto de capital de menor riesgo del mapa. Sudáfrica lidera la región con la base de centros de datos más consolidada, mientras que Kenia, Nigeria y Ghana figuran entre los mercados emergentes más prometedores. Kenia ha desarrollado una posición especialmente distintiva gracias a una red eléctrica que utiliza aproximadamente un 95% de energías renovables, convirtiéndose en uno de los mercados de centros de datos alimentados de forma más sostenible del mundo.

En todas las regiones se mantiene la misma regla fundamental: la energía es la principal restricción y las políticas públicas determinan la rapidez con la que puede ponerse a disposición. Esto plantea la pregunta de qué ocurriría si el entorno geopolítico en el que se construye toda esta infraestructura se volviera significativamente más fragmentado de lo que supone el escenario central.

Dos escenarios hipotéticos geopolíticos

La proyección central supone un sistema comercial relativamente abierto en el que los chips circulan entre fronteras, las cargas de trabajo se atienden donde las condiciones son más favorables y la capacidad se construye de acuerdo con ventajas comparativas. El abanico de demanda descrito en la Sección 2 depende de estas hipótesis y refleja la incertidumbre sobre cuánta capacidad se construirá. La geopolítica introduce una pregunta diferente: ¿qué sucede si esas premisas dejan de cumplirse?

Dos escenarios ponen a prueba esta situación desde perspectivas distintas. El primero restringe el suministro de chips avanzados. El segundo limita dónde pueden prestarse servicios a las cargas de trabajo críticas. Un mundo más fragmentado probablemente incorporaría elementos de ambos. Sin embargo, estos escenarios redistribuyen el gasto de capital a lo largo de líneas de fractura distintas y cada uno beneficia y perjudica a diferentes grupos de regiones.

_{^{Nota: Todas las cifras de gasto están expresadas en dólares estadounidenses de 2025.
Fuente: Global Data Centre Outlook 2026–2050 de PwC; proyecciones elaboradas por Oxford Economics.}}

¿Qué ocurriría si se fragmentan los flujos de chips?

En este escenario, los controles de exportación ya existentes entre Estados Unidos y China se intensifican hasta alcanzar niveles propios de una máxima guerra comercial y permanecen en ese nivel. Las GPU avanzadas se vuelven más difíciles de adquirir en un conjunto mucho más amplio de mercados, mientras que las restricciones de represalia sobre materias primas críticas generan fricciones a lo largo de toda la cadena de suministro de semiconductores. El suministro de CPU, que está más diversificado, permanece en gran medida sin afectaciones. La expansión de infraestructura se desacelera, se vuelve más limitada y, aunque todas las regiones experimentan impactos, los mercados nacionales con acceso seguro a chips sufren menos.

El impacto principal es severo en el corto plazo y se recupera parcialmente con el tiempo. El gasto de capital anual cae aproximadamente a la mitad del escenario central para 2030, antes de recuperarse a medida que las cadenas de suministro se adaptan. Para 2050, el gasto anual incluso supera en un 8% al escenario central, ya que el mercado logra ponerse al día. Sin embargo, el déficit acumulado durante el período 2026-2050 alcanza aproximadamente los US$ 6 billones, reduciendo el total mundial de US$ 31,6 billones a US$ 25,5 billones.

El impacto se siente primero en los mercados con carteras de proyectos intensivas en IA a corto plazo, porque los proyectos con alta dependencia de GPU son los más expuestos a restricciones en el acceso a chips. Medio Oriente es la región más expuesta proporcionalmente, con una caída del gasto acumulado del 29%, desde aproximadamente US$ 1,1 billones hasta US$ 0,8 billones. El impacto se concentra en Arabia Saudita, Qatar y Emiratos Árabes Unidos, donde la estrategia depende en mayor medida de atraer cargas de trabajo de IA internacionalmente móviles. China absorbe uno de los mayores impactos nacionales por la misma razón, arrastrando el gasto acumulado de Asia Pacífico desde US$ 8,2 billones hasta US$ 6,4 billones. América registra la mayor reducción en términos absolutos, disminuyendo de US$ 16,5 billones a US$ 13,8 billones debido a la fuerte dependencia de GPU en la cartera de proyectos estadounidense.
 

La recuperación, cuando llega, es desigual. Los mercados con una presencia más profunda dentro de la cadena de suministro de semiconductores se recuperan con mayor rapidez. Estados Unidos se recupera con suficiente fuerza como para que América termine siendo la región con la menor pérdida proporcional entre las principales regiones, reflejando la profundidad de su ecosistema de chips y su capacidad de implementar políticas para fortalecer la producción nacional de semiconductores. Dentro de Asia Pacífico, Taiwán, Japón y Singapur demuestran gran resiliencia gracias a sus funciones estratégicas en la cadena de suministro. El gasto acumulado de Europa disminuye desde US$ 5,6 billones hasta US$ 4,3 billones, con Alemania destacando como uno de los mercados nacionales más resistentes debido a su papel en los equipos de precisión y materiales que sustentan la fabricación avanzada de semiconductores. África no es un objetivo directo de los controles de exportación, pero su limitada profundidad en semiconductores y su menor acceso a equipamiento TIC avanzado provocan igualmente una interrupción importante de segundo orden, reduciendo su gasto acumulado desde US$ 255.000 millones hasta US$ 193.000 millones.

¿Qué ocurriría si la soberanía se convierte en el principio organizador?

El segundo escenario analiza una línea de fractura diferente. La demanda de capacidades de nube, datos e IA permanece prácticamente sin cambios, pero los gobiernos y los sectores regulados se muestran menos dispuestos a depender de infraestructura extranjera para cargas de trabajo consideradas esenciales para la resiliencia nacional, como las relacionadas con servicios públicos, sistemas financieros, salud e IA soberana. Las cargas de trabajo no críticas continúan moviéndose libremente.

En este escenario, el gasto de capital total apenas cambia. El gasto acumulado global hasta 2050 disminuye desde US$ 31,6 billones a US$ 29,5 billones, una reducción de solo 6,7%. La historia aquí es más de redistribución que de reducción. Los centros globales consolidados pierden parte de la ventaja que les otorgaba atender demanda internacional, mientras que los mercados emergentes con una demanda doméstica significativa y capacidad actualmente insuficiente construyen más infraestructura de la que habrían construido en otras circunstancias.

Las ganancias benefician a las regiones con una demanda doméstica profunda y una capacidad aún insuficiente. Asia Pacífico es el mayor beneficiario en términos absolutos, con un gasto acumulado que aumenta un 7% por encima del escenario central para 2050. India, Vietnam, Indonesia, Filipinas y Tailandia presentan incrementos significativos, reflejando grandes mercados domésticos cuya demanda había sido atendida de forma desproporcionada por centros regionales. En contraste, Hong Kong RAE, Singapur, Japón, Australia y Corea del Sur muestran niveles de gasto inferiores a los del escenario central debido a la pérdida de parte de la demanda regional e internacional que se esperaba captar originalmente.

África registra el mayor aumento proporcional de todas las regiones, con un crecimiento del gasto acumulado del 12%, pasando de US$ 255.000 millones a US$ 284.000 millones. Este resultado es impulsado por la relocalización doméstica del almacenamiento en la nube en el corto plazo y por el desarrollo gradual de un mercado de IA a largo plazo. Es uno de los pocos escenarios en los que África emerge claramente como una ganadora neta.

Las pérdidas recaen sobre las regiones cuyo escenario central depende de atender demanda proveniente de otros mercados. América experimenta la mayor reducción absoluta, con un descenso desde US$ 16,5 billones hasta US$ 13,7 billones, a medida que las cargas de trabajo de nube, datos e IA previamente atendidas desde Estados Unidos son repatriadas a sus países de origen. Solo Estados Unidos pierde alrededor de US$ 2,9 billones. Sin embargo, dentro de la región, Brasil, Chile y Canadá registran ganancias debido a una mayor prestación doméstica de servicios para cargas de trabajo críticas.

Medio Oriente experimenta una reducción más moderada, con una caída del gasto acumulado desde US$1,1 billones hasta US$ 1,0 billones. Arabia Saudita, Emiratos Árabes Unidos y Qatar pierden parte de la prima derivada de atraer cargas de trabajo internacionales, mientras que mercados más pequeños del Golfo, como Kuwait y Omán, se benefician del traslado local de capacidades digitales. La región está parcialmente protegida porque gran parte de su expansión inicial ya estaba orientada a atender demanda regional en lugar de depender exclusivamente de cargas de trabajo altamente móviles a nivel internacional.

Europa se mantiene relativamente alineada con el escenario central debido a que las estrictas normas europeas de soberanía de datos ya implican que gran parte de la demanda de la región se atienda localmente, por lo que la redistribución adicional resulta limitada. No obstante, el total regional oculta importantes cambios internos. Reino Unido registra el mayor incremento dentro de Europa gracias al tamaño de sus sectores público y financiero, mientras que Turquía y Polonia se benefician de una mayor necesidad de alojar localmente cargas de trabajo soberanas. Por el contrario, centros consolidados como Irlanda, Países Bajos y Alemania pierden parte de la demanda transfronteriza que se esperaba captar en el escenario central.

_{^{Fuente: Análisis de PwC y Oxford Economics.}}

Posicionarse para este ciclo

El análisis apunta a un ciclo de inversión grande, estructural y recurrente, pero distribuido de manera desigual y vulnerable a redistribuciones geopolíticas. Para las instituciones que asignan capital, desarrollan capacidad o configuran las condiciones del mercado, la cuestión es cómo actuar ante este panorama. Las recomendaciones siguientes están diseñadas para seguir siendo válidas tanto en el abanico de escenarios de demanda como en los dos escenarios geopolíticos analizados.

Para inversionistas:

• Evaluar los centros de datos como un activo híbrido. Las tres capas del activo —infraestructura inmobiliaria, servicios públicos y exposición a semiconductores— tienen horizontes temporales y perfiles de riesgo diferentes. El riesgo de obsolescencia y de valor residual asociado a la capa de semiconductores es, con frecuencia, el componente más subvalorado.
• Analizar la estructura para identificar dónde se concentran realmente los riesgos. Los riesgos asociados al capital, el desarrollo, el arrendamiento y las contrapartes se transmiten de manera diferente a través del sistema. Además, las contrapartes ya no son únicamente hiperescaladores, sino también neoclouds, vehículos soberanos e industrias reguladas, cada uno con distintos niveles de resiliencia según el escenario. Tratar el activo como una única exposición implica ignorar ambos elementos.
• Diversificar más allá de los centros tradicionales consolidados. Los mercados más grandes capturan las mayores ganancias si la IA acelera su adopción, pero también son los más expuestos a un crecimiento más lento, a la fragmentación del acceso a chips y a una redistribución impulsada por criterios de soberanía.

Para operadores:

• Definir claramente en qué competencia participan. Los dos escenarios geopolíticos descritos en este análisis representan dos juegos diferentes. Uno es la competencia global por el acceso a chips, la escala de los hiperescaladores y las cargas de entrenamiento. El otro es la competencia nacional y regional por la inferencia soberana y la infraestructura digital básica. Los factores de éxito, los clientes y las implicancias de diseño difieren sustancialmente entre ambos. Una estrategia diseñada para uno tendrá dificultades para funcionar en el otro.
• Competir por velocidad en el acceso a energía. La energía es la principal restricción en todos los escenarios analizados, incluso en aquellos donde la demanda total es menor. Los operadores capaces de asegurar megavatios más rápidamente que sus competidores capturarán una proporción desproporcionada de la capacidad, independientemente de la trayectoria que siga el mercado.
• Diseñar con flexibilidad. Conexiones escalonadas a la red, capacidad modular y sistemas de refrigeración compatibles con distintos tipos de hardware. La flexibilidad constituye en sí misma una cobertura frente a la incertidumbre, porque preserva valor si la aceleración ocurre y limita la exposición a capacidad ociosa si no se materializa.
• Firmar contratos de arrendamiento de largo plazo que transfieran el riesgo de obsolescencia. Las contrapartes dispuestas a firmar estos acuerdos —hiperescaladores, entidades soberanas e industrias reguladas— son también las que presentan una demanda más resiliente en escenarios de crecimiento lento o mayor soberanía. Evaluarlas correctamente constituye la protección más efectiva disponible a nivel de activo.

Para responsables de políticas públicas:

• Considerar los centros de datos como infraestructura estratégica nacional. Las jurisdicciones más exitosas coordinan energía, capital, planificación y desarrollo mediante una única puerta de entrada para la inversión, en lugar de dejar estos elementos en manos de actores privados actuando por separado. La coordinación observada en Oriente Medio ofrece un ejemplo de referencia. Otros mercados pueden competir mediante incentivos fiscales, aprobaciones aceleradas, terrenos subsidiados o políticas específicas para infraestructura digital. Lo importante es la combinación integral de medidas. Los lugares que hagan más rápida, predecible y atractiva la construcción de centros de datos tendrán mayores probabilidades de liderar.
• Desarrollar la capacidad de adquirir anticipadamente componentes críticos para energía y redes. Equipos de transmisión, subestaciones y transformadores presentan actualmente tiempos de entrega de varios años que determinan qué proyectos pueden comenzar y cuándo. La adquisición anticipada es una de las pocas herramientas disponibles para reducir este cuello de botella, aunque debe alinearse con una demanda visible y creíble para evitar inversiones en red que luego queden subutilizadas.
• Planificar desde el inicio una expansión baja en carbono. Los mercados que mantendrán ventajas de largo plazo serán aquellos donde la capacidad renovable y otras fuentes firmes de energía baja en emisiones crezcan al mismo ritmo que la expansión de centros de datos. El Plan de Acción para Grandes Usuarios de Energía de Irlanda ilustra esta tendencia, mientras que los países nórdicos, Chile y Canadá muestran el posible resultado: energía limpia y competitiva que se convierte en una ventaja comparativa en lugar de una restricción.

La pregunta de los US$ 31,6 billones no es si el capital existe. Existe. Tampoco es si la demanda es real. Lo es. La verdadera pregunta es qué regiones, operadores e instituciones están mejor posicionados para capturar ese capital y cuáles no.

Los inversionistas que valoren correctamente el ciclo de reemplazo de chips, en lugar de centrarse únicamente en los edificios que los albergan; los operadores que definan una estrategia clara entre los modelos globales de hiperescala y las plataformas soberanas de alcance regional; y los gobiernos que reconozcan que la electricidad se ha convertido en un activo estratégico, serán los ganadores de este proceso.

Por el contrario, los centros que continúan dependiendo de ventajas heredadas del pasado, las regiones cuyos reguladores todavía diseñan marcos pensados para la era de la nube y los asignadores de capital que evalúan los centros de datos como si fueran simples bodegas descubrirán que la expansión de la IA no eleva a todos por igual.

El mapa mundial de la capacidad de cómputo en 2050 será el resultado de una profunda redistribución impulsada por factores como la energía, el acceso a chips, la soberanía digital, la conectividad, las políticas públicas y la capacidad de ejecución. Se parecerá muy poco al mapa existente en 2025, y la diferencia entre ambos se medirá en billones de dólares.