40% de los centros de datos en EE.UU. enfrenta retrasos: el crecimiento de la IA en riesgo

El avance de la inteligencia artificial (IA) no solo depende de mejores modelos y mayores inversiones, sino cada vez más de algo mucho más cotidiano: la construcción física de centros de datos. Según el Financial Times, casi el 40 por ciento de los proyectos de centros de datos en Estados Unidos que deberían completarse este año corren el riesgo de retrasarse.

Esto afecta directamente los planes de grandes nombres como Microsoft, OpenAI y otros gigantes del sector, que buscan aumentar su capacidad de cálculo en línea lo más rápido posible.

El problema no es el dinero, sino la ejecución

Este es un punto de inflexión importante. En los últimos años, la narrativa en torno a la IA se centró principalmente en inversiones, chips y software. Ahora, la atención se desplaza hacia la ejecución. Aunque hay capital, construir la infraestructura necesaria resulta ser mucho más complicado de lo previsto.

Según el Financial Times, los grandes proyectos se ven obstaculizados por trámites de permisos, escasez de personal, limitaciones en la red eléctrica y falta de equipos como transformadores y turbinas de gas.

Proyectos de OpenAI bajo presión

El Financial Times menciona, entre otros, grandes proyectos en Texas vinculados a OpenAI. Uno de los ejemplos más destacados es un campus de 1,4 gigavatios en el condado de Shackelford, desarrollado para Oracle y destinado a proporcionar capacidad de cálculo a OpenAI.

Según el análisis de SynMax, los datos satelitales indican que el progreso en este proyecto va por detrás de las expectativas anteriores. También otras ubicaciones relacionadas con OpenAI en Texas se estarían desarrollando más lentamente de lo esperado. OpenAI, Oracle y SB Energy niegan que la planificación esté descontrolada y aseguran que sus proyectos siguen en marcha según lo previsto.

¿Burbuja de IA? Primero debe haber energía

Los retrasos son especialmente delicados dado que el sector de la IA está invirtiendo enormes cantidades de dinero en este momento.

Reuters informó a finales de marzo que grandes empresas tecnológicas como Amazon, Microsoft, Alphabet y Meta invertirán conjuntamente hasta 630 mil millones de dólares en infraestructura de IA para 2026, pero que precisamente las limitaciones físicas podrían socavar esta ola de inversiones. El problema no reside necesariamente en la demanda de IA, sino en si la infraestructura puede completarse a tiempo.

Esto hace que esta situación sea tan amenazante para la IA. Si los centros de datos no están listos a tiempo, los modelos no podrán ser entrenados e implementados a la escala planificada, lo que crearía una brecha entre las enormes expectativas que rodean a la IA y la capacidad práctica de cumplirlas.

El personal y la energía serán el gran problema

Según el Financial Times, dos problemas estructurales juegan un papel crucial: la falta de mano de obra especializada y la falta de infraestructura eléctrica. Las empresas constructoras buscan electricistas y fontaneros, mientras que a nivel de red son escasos los transformadores, equipos de conmutación y otros componentes cruciales.

En algunas regiones, incluso los proyectos destinados al mismo cliente final compiten entre sí por personal y recursos. Esto conduce a un aumento de costos y retrasos. Y en los centros de datos de IA, el tiempo es fundamental. Quien entrega tarde puede perder ingresos, mientras los costos de capital siguen acumulándose.

La preocupación más amplia es que el sector de la IA gaste cientos de miles de millones, pero que los beneficios tangibles lleguen más tarde de lo que los inversores esperan ahora.