700 mil millones invertidos en IA, los estadounidenses ya han probado las amargas consecuencias de la inflación

null

1 de abril, Miguel Faria-e-Castro y Serdar Ozkan, economistas de la Reserva Federal de San Luis, publicaron una entrada de blog cuyo título es bastante medido, pero cuyas conclusiones son impactantes: el propio optimismo sobre la IA es un impulsor de la inflación. No porque suba la factura de la luz, no porque falten chips, sino porque todo el mundo cree que la IA hará que el futuro sea mejor; esa creencia hace que empiecen a gastar más ya, ahora mismo.

Ese mismo día, Fortune reveló un experimento del Deutsche Bank: les pidieron a tres modelos de IA que evaluaran el impacto de la IA sobre la inflación. La conclusión fue que incluso la propia IA cree que está empujando los precios al alza.

En redes sociales hay muchísimas publicaciones sobre el rápido aumento de los precios en Estados Unidos.

Al unir estos dos hechos, se perfila un ciclo poco agradable: cuanto más inversión en IA, más alta la inflación, más lejos la reducción de tasas, mayor el costo de financiamiento—pero la inversión sigue acelerándose.

Una carrera armamentista que no se detiene

Primero, veamos el dinero. Según los reportes financieros de las empresas, las cuatro—Amazon, Microsoft, Google y Meta—sumaron alrededor de 152 mil millones de dólares en gastos de capital en 2023. En 2024, esa cifra saltó a 251 mil millones de dólares, un aumento del 65%. Para todo 2025, se fijó en 416 mil millones de dólares más, otro incremento del 66%.

Las previsiones de las empresas para 2026 son más agresivas. Según el resumen de Wolf Street, Amazon prevé 200 mil millones de dólares, Google entre 175 mil millones y 185 mil millones, Microsoft entre 145 mil millones y 150 mil millones, y Meta 135 mil millones. Sumadas, las cuatro rondan los 663 mil millones de dólares. Si se incluye Oracle, con 42 mil millones de dólares, el total de cinco empresas se acerca a 700 mil millones de dólares.

En cuatro años, el gasto de capital de esas cuatro empresas se multiplicó por cuatro. Este ritmo de crecimiento no tiene precedentes en la historia empresarial de Estados Unidos. Según informa Fortune, este tamaño ya supera el PIB anual de Suecia.

Un centro de datos, equivale a todo el consumo eléctrico de un estado

La mayor parte de ese dinero va a centros de datos. Y el mayor cuello de botella de los centros de datos no es el terreno, sino la electricidad. Según datos de la EIA, Vermont consume alrededor de 5364 gigavatios-hora (GWh) al año; en promedio, con una carga de 0.61 gigavatios. Rhode Island es un poco más alto, alrededor de 0.83 gigavatios.

Ahora veamos lo que están haciendo los centros de datos. Según anuncios de las propias empresas, el proyecto Stargate, en colaboración de OpenAI con Oracle y SoftBank, tiene una capacidad eléctrica total planificada de 10 gigavatios, equivalente a toda la electricidad consumida por 16 Vermont. Meta, en su parque Hyperion de Luisiana, planea 5 gigavatios con una inversión de 27 mil millones de dólares. La xAI de Musk, en Colossus, en Memphis, Tennessee, ya se ha ampliado a 2 gigavatios; según Introl, se han desplegado 555,000 GPU de Nvidia, con un gasto de aproximadamente 18 mil millones de dólares. Amazon y Anthropic, en el Project Rainier co-desarrollado en Indiana, planean 2.2 gigavatios.

Según datos de S&P Global, el consumo total de electricidad de los centros de datos en Estados Unidos en 2024 fue de 183 teravatios-hora, más del 4% del consumo eléctrico nacional. Para 2030, se espera que este número se triplique.

Estas necesidades de electricidad no son historias lejanas de planificación; ya están apretando la red eléctrica existente. Según un informe de CBRE, la tasa de vacancia de centros de datos en Norteamérica bajó del 3.3% en la primera mitad de 2023 al 1.6% en la primera mitad de 2025, el valor más bajo registrado. Según datos de Cushman & Wakefield, en la segunda mitad de 2025 la tasa de vacancia subió ligeramente a 3.5%, pero eso se debe solo a que gran parte de la capacidad recién construida se entregó de forma concentrada; en términos absolutos sigue siendo un nivel históricamente bajo, y una mitigación de la oferta con impacto antes de 2030 es difícil.

Incluso la propia IA dice que está empujando la inflación

Mientras estas inversiones impulsan la demanda, elevan las tarifas eléctricas y presionan la escasez de chips, hay otro canal de inflación más sutil.

Según lo reportado por Fortune el 1 de abril, un equipo liderado por Matthew Luzzetti, economista jefe para Estados Unidos del Deutsche Bank, realizó un experimento: hacer que el modelo interno dbLumina del Deutsche Bank, Claude de Anthropic y ChatGPT-5.2 de OpenAI evaluaran, por separado, la “probabilidad de que la IA impulse la inflación en el próximo año”.

Resultado: dbLumina da 40%, Claude 25% y ChatGPT-5.2 20%. Las tres evaluaciones de la probabilidad de que la IA reduzca significativamente la inflación coinciden: solo 5%.

Los “impulsores de la inflación” citados por los tres modelos coinciden de forma muy alta: expansión a gran escala de centros de datos, un aumento vertiginoso de la demanda de semiconductores y el consumo eléctrico de las cargas de trabajo de IA creciendo rápidamente. Todo ello son presiones de precios impulsadas por la demanda.

Esto va justo en contra del consenso de algunos inversionistas en Wall Street. En un informe de investigación, el equipo del Deutsche Bank escribió: “¿Se convertirá la IA en una fuerza principal de desinflación? Ni siquiera la propia IA lo cree.”

En un horizonte de cinco años, los modelos sí se han desplazado hacia más posibilidades de desinflación. Pero la probabilidad de que “la IA provoque una desinflación a gran escala” permanece confinada en la zona de riesgo de cola.

El optimismo es, en sí mismo, inflación

El paper de la Reserva Federal de San Luis ofrece un marco teórico para explicar todo esto.

Faria-e-Castro y Ozkan usan modelos macroeconómicos estándar y definen la fiebre inversora en IA como un “choque de noticias” (news shock). Según la entrada de la Fed, la lógica del modelo es: cuando los hogares ven que la IA se describe como una tecnología revolucionaria, esperan que aumenten los ingresos en el futuro y adelantan el consumo. Las empresas, anticipando una mejora en la productividad, aumentan la inversión. Sumadas ambas cosas, la demanda supera rápidamente a la oferta. El paper escribe: “Estas fuerzas en conjunto producen un repunte inflacionario de la demanda agregada—este es un rasgo central de la etapa inicial del choque de noticias”.

El modelo ofrece dos rutas. Si la IA realmente trae un salto de productividad, la inflación de corto plazo se absorbe mediante el crecimiento de la producción a largo plazo, y la economía entra en un ciclo virtuoso. Pero si la productividad no se materializa—el paper usa el término “bajo crecimiento sostenido e inflación alta persistente”, es decir, estanflación.

Según los datos citados por la entrada de la Fed, desde el lanzamiento de ChatGPT la tasa anualizada de crecimiento de la productividad total de los factores (TFP) en Estados Unidos es de 1.11%, por debajo del promedio histórico de 1.23%. Hasta ahora, la IA aún no ha dejado huella en los datos de productividad.

Mientras tanto, según datos del BLS, en Estados Unidos el CPI de febrero de 2026 es 2.4% interanual y el CPI subyacente 2.5%; aún no han vuelto al objetivo del 2% de la Reserva Federal. El diagrama de puntos de marzo de la Fed muestra una mediana de la tasa hacia fin de año de 3.4%, lo que apunta a una sola reducción de tasas este año.

Están entrando 700 mil millones de dólares en la infraestructura de IA. Que esta cifra sea la causa de la inflación o el preludio de una revolución en la productividad depende de una pregunta que aún nadie puede responder: los modelos que corren dentro de estos centros de datos, ¿harán realmente que la economía sea más eficiente?