Demanda de energía e infraestructura de la inteligencia artificial

Qué es

La demanda de energía e infraestructura de la inteligencia artificial es el fenómeno económico por el cual el entrenamiento y la operación de modelos de IA a gran escala convierten un servicio digital —aparentemente inmaterial— en una industria intensiva en capital físico: centros de datos, chips especializados, redes eléctricas, subestaciones, sistemas de refrigeración y agua. Es, en el vocabulario de la macroeconomía, un ciclo de inversión fija no residencial de magnitud inusual, financiado en gran parte con deuda de largo plazo.

Tres piezas de teoría estándar bastan para entenderlo.

La primera es la teoría de la inversión propiamente tal. Una empresa invierte hasta que el rendimiento marginal esperado del capital iguala su costo de financiamiento. La formalización moderna es la q de Tobin (Tobin, 1969): si el valor de mercado de una unidad de capital instalado supera su costo de reposición, conviene construir. Esa es la lógica que hoy explica por qué cinco compañías compiten por levantar capacidad de cómputo simultáneamente: cada una teme que la capacidad que no instale hoy la instale un rival y capture el mercado. La literatura de inversión irreversible añade el matiz importante: como un centro de datos no se desarma para recuperar su costo, la decisión incorpora un valor de opción por esperar (Dixit y Pindyck, 1994), y cuando ese valor se ignora bajo presión competitiva, la industria tiende a sobreinvertir.

La segunda es el costo de capital y la estructura de financiamiento. Que la inversión se pague con caja o con deuda no es indiferente en la práctica: cambia el perfil de riesgo de la firma y, sobre todo, cambia quién más queda afectado. El manual estándar de finanzas corporativas (Brealey, Myers y Allen, Principles of Corporate Finance) trata este punto con la advertencia clásica: la deuda barata amplifica tanto los retornos como las pérdidas, y su atractivo depende del nivel de tasas vigente al momento de emitir.

La tercera es el desplazamiento financiero o crowding out. Cuando un emisor grande —sea un gobierno o un conjunto de corporaciones— sale a captar ahorro en el mercado de bonos, presiona al alza las tasas de largo plazo y encarece el financiamiento de todos los demás. El mecanismo es el que describe cualquier manual de macroeconomía intermedia (Blanchard, Macroeconomics; Mankiw, Macroeconomía): el mercado de fondos prestables tiene una oferta que no es infinitamente elástica en el corto plazo, y una demanda adicional de esa magnitud se paga con precio, no solo con cantidad. Aquí es donde el fenómeno deja de ser un asunto tecnológico y se vuelve macroeconómico: afecta el costo de la hipoteca, del crédito corporativo y de la deuda soberana de países que nada tienen que ver con la IA.

Hay además un componente de economía de la energía que la teoría trata como problema de oferta rígida. La capacidad de generación y transmisión eléctrica se construye en plazos de años y con permisos regulatorios; un salto de demanda concentrado geográficamente enfrenta una curva de oferta muy inelástica en el corto plazo, y el ajuste ocurre por precio. El precedente histórico que la literatura suele invocar es el de las inversiones en fibra óptica de fines de los noventa: capacidad instalada muy por delante de la demanda efectiva, con una fase posterior de castigo a los balances. Que la tecnología subyacente resultara transformadora y la inversión resultara excesiva no son afirmaciones contradictorias: es exactamente lo que ocurrió.

Cómo lo explicó el programa

En Buenos Días Mercado del 21 de agosto de 2026, el tema "El CAPEX de las hiperescaladoras y su financiamiento en el mercado de deuda" puso números al fenómeno: las cinco mayores empresas que están escalando infraestructura de IA —Amazon, Microsoft, Google, Meta y Oracle— gastarán en conjunto del orden de 600 mil millones de dólares este año, un 36% más que los 450 mil millones del año anterior, y aproximadamente dos veces el PIB de Chile.

El punto que el programa subrayó no fue la cifra sino su origen. Como lo planteó Pepe Arias: "esos 600 mil millones de dólares no los sacan de la caja, van al mercado capital". Es decir, no se trata de compañías con utilidades gigantescas autofinanciando su expansión, sino de emisores que salen a pedir plata a veinte años y que, al hacerlo, compiten directamente con el gobierno norteamericano por la liquidez disponible.

Esa observación traslada el asunto desde la sección de tecnología a la de tasas de interés. Si el Tesoro estadounidense y cinco corporaciones de esa escala demandan financiamiento largo al mismo tiempo, la presión se traspasa a la tasa del bono a diez años —la referencia contra la que se descuenta prácticamente todo activo del mundo, incluidos los chilenos.

Relación con otros conceptos

El vínculo más directo es con la política monetaria: la tasa de referencia que fija un banco central determina el piso del costo de la deuda, pero el tramo largo lo fija la oferta y demanda de bonos, y ahí es donde entra este CAPEX. Se conecta también con el déficit fiscal —el otro gran demandante de ahorro— y con la prima por plazo, que es el precio de comprometer fondos a veinte años.

Por el lado real, se relaciona con el crecimiento de la productividad: toda esta inversión solo se justifica si la IA eleva efectivamente el producto por trabajador, y la evidencia de rezago entre inversión tecnológica y productividad medida —la vieja paradoja de Solow— sugiere que ese veredicto tarda. También toca el ciclo de inversión y las burbujas de activos, la economía de la energía por el lado de la generación eléctrica, y para una economía como la chilena, la demanda de cobre: cada centro de datos y cada kilómetro de red eléctrica nueva es cobre físico.

Fuentes y lecturas

• Tobin, J. (1969), A General Equilibrium Approach to Monetary Theory, Journal of Money, Credit and Banking, 1(1), pp. 15–29.
• Dixit, A. y Pindyck, R. (1994), Investment under Uncertainty, Princeton University Press.
• Brealey, R., Myers, S. y Allen, F., Principles of Corporate Finance, McGraw-Hill (hay edición en español: Principios de Finanzas Corporativas).
• Blanchard, O., Macroeconomics, Pearson (edición en español: Macroeconomía), capítulos sobre mercados financieros y determinación de la tasa de interés.
• Mankiw, N. G., Macroeconomía, Antoni Bosch, capítulo sobre ahorro, inversión y el mercado de fondos prestables.