Límites del progreso: por qué podría ralentizarse el desarrollo de la IA

​Las grandes empresas tecnológicas están invirtiendo cientos de miles de millones de dólares en inteligencia artificial. Pero la carrera por desarrollar modelos cada vez más potentes se enfrenta al aumento de los costes, la escasez de recursos y un creciente escepticismo entre los inversores. ¿Se acerca la IA a los límites de sus capacidades?

Miles de millones que podrían no ser suficientes

El CEO de Broadcom, Hock Tan, advirtió de que la escasez de capital podría convertirse en el mayor obstáculo para el desarrollo de la IA. Durante una conferencia en Singapur, señaló que la escasez de chips, memoria y electricidad podría aliviarse con el tiempo a medida que aumenten la capacidad de producción y la infraestructura. Sin embargo, el acceso al capital podría convertirse en la principal limitación para el crecimiento futuro del sector.

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Pero guardamos todo 🙂.

Las mayores empresas tecnológicas siguen aumentando el gasto en infraestructura de IA. En el segundo trimestre de 2026, los gastos de capital combinados de Microsoft, Alphabet, Amazon y Meta alcanzaron los 165.000 millones de dólares, un 87 % más que un año antes. Una parte significativa de este gasto se destina a construir centros de datos y adquirir los equipos necesarios para entrenar y ejecutar modelos de IA.

En este contexto de gasto masivo, el CEO de Intel, Lip-Bu Tan, destacó otro problema: el coste del capital y el tiempo necesario para recuperar las inversiones. El aumento de los rendimientos de los bonos encarece el endeudamiento, elevando el coste de construir centros de datos y adquirir equipos. Mientras tanto, los inversores quieren saber cuándo comenzarán a generar beneficios las enormes inversiones en IA.

No obstante, ninguno de los dos directivos prevé una desaceleración pronunciada del sector de la IA en los próximos años. Hock Tan pronostica que la demanda de capacidad informática superará la oferta hasta 2029 y posiblemente también en 2030. Al mismo tiempo, el CEO de Broadcom criticó a los inversores que destinan dinero a la IA sin comprender las perspectivas del sector. «Muchos inversores no tienen ni idea de en qué están invirtiendo, pero fijan expectativas extremas y luego descubren que es casi como estar en un casino apostando», afirmó.

Cuando la IA alcance sus límites físicos

Incluso con financiación suficiente, el desarrollo de la IA podría ralentizarse debido a la escasez de electricidad. Según la Agencia Internacional de la Energía (AIE), los centros de datos de todo el mundo consumieron 485 TWh de electricidad en 2025, un 17 % más que el año anterior. El consumo eléctrico de los centros de datos centrados en IA se disparó un 50 %. Para 2030, el consumo total de electricidad de los centros de datos podría alcanzar los 950 TWh, aproximadamente el 3 % de la demanda eléctrica mundial.

El problema no es solo la cantidad de electricidad disponible, sino también la capacidad de conectar nuevas instalaciones a las redes eléctricas. La AIE estima que alrededor del 20 % de la capacidad prevista de los centros de datos podría sufrir retrasos debido a las limitaciones de la infraestructura de red. Por ejemplo, construir nuevas líneas de transmisión en países desarrollados puede tardar entre cuatro y ocho años. Mientras tanto, los plazos de entrega de transformadores y cables se han duplicado en los últimos tres años.

Otra limitación es la producción de chips avanzados. La empresa neerlandesa ASML, que fabrica equipos utilizados para producir semiconductores de vanguardia, espera que la demanda de la industria de la IA supere la oferta al menos hasta 2028. La compañía está considerando ampliar su capacidad de producción, ya que los clientes ya están preguntando por entregas de equipos para 2029–2030.

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Pero guardamos todo 🙂.

Al mismo tiempo, las exigencias a los centros de datos están aumentando. Según las estimaciones de la AIE, el consumo eléctrico de los servidores de IA se multiplicó por once entre 2020 y 2025 y podría volver a cuadruplicarse para 2027. Un solo rack de servidores del tamaño de un frigorífico grande podría llegar a consumir tanta electricidad como 65 hogares. Esto impone mayores exigencias a los sistemas de refrigeración, las fuentes de alimentación y los equipos, que deben soportar cambios repentinos en la carga de trabajo al ejecutar modelos de IA.

¿Dónde están los límites del progreso?

La escasez de electricidad, chips y centros de datos no son los únicos obstáculos para un mayor desarrollo tecnológico. Incluso si estos problemas se resuelven, queda otra pregunta: ¿mejorarán los nuevos modelos lo suficiente como para justificar el aumento de los costes? Hock Tan reconoce que la demanda de capacidad informática podría ralentizarse si las nuevas generaciones de modelos de IA dejan de superar significativamente a sus predecesoras. Sin embargo, actualmente no hay señales de que el progreso se haya detenido.

Al mismo tiempo, aumentar la potencia de cálculo no garantiza que la IA rinda igual de bien en todas las tareas. Por ejemplo, los modelos avanzados ya pueden resolver problemas matemáticos complejos, pero siguen teniendo dificultades para trabajar de forma autónoma con ordenadores. En la prueba de referencia OSWorld, que evalúa la capacidad de la IA para realizar tareas en aplicaciones informáticas, los mejores sistemas completaron correctamente aproximadamente dos tercios de las tareas.

Los beneficios prácticos de la IA para las empresas son igualmente importantes. En agosto de 2026, McKinsey publicó los resultados de una encuesta a 1,719 representantes de empresas de 97 países. Alrededor del 80 % de los encuestados afirmó que la IA había mejorado su productividad personal. Sin embargo, solo el 37 % declaró un impacto positivo en los beneficios operativos de sus organizaciones.

Una nueva realidad para la carrera tecnológica

Actualmente no hay motivos para concluir que la inteligencia artificial se acerque a los límites de sus capacidades. Sin embargo, mantener el ritmo actual de desarrollo podría resultar demasiado caro incluso para las mayores empresas tecnológicas. Si el gasto continúa creciendo más rápido que los ingresos, los inversores podrían tener que replantearse sus expectativas, mientras que los desarrolladores quizá deban reducir los costes de creación y funcionamiento de nuevos modelos.

Es más probable que esto provoque un cambio de prioridades que el fin del progreso tecnológico. En lugar de competir por desarrollar los modelos más potentes, las empresas podrían centrarse en soluciones más baratas y eficientes, capaces de generar beneficios reales. En ese caso, el futuro del desarrollo de la IA dependerá menos del tamaño de las inversiones y más de la capacidad de la tecnología para resolver problemas prácticos de las empresas y los usuarios cotidianos.