Mercados y tecnología: Goldman Sachs apuesta por la IA y los centros de datos

La irrefrenable revolución tecnológica ha hecho que uno de los recursos más críticos en 2025 es la capacidad de procesamiento. Los chips y los centros de datos que los albergan se han convertido en el equivalente del siglo XXI a las refinerías y centrales eléctricas, y los gobiernos los tratan cada vez más como tales.

Así los responsables políticos de todo el mundo, desde Washington hasta Londres y Pekín, están invirtiendo miles de millones de dólares en semiconductores e infraestructura en la nube, no sólo para obtener una ventaja económica sino también para liderar en inteligencia artificial (IA).

A esta altura del devenir tecnológico nadie duda del potencial de la IA. Su irrupción en la economía global es comparable al impacto de la Revolución Industrial, siendo capaz de automatizar tareas, aumentar la productividad o incluso descubrir nuevos fármacos.

Tendencia de inversión

En este contexto, a medida que las empresas de tecnología compiten por desarrollar modelos de vanguardia, los centros de datos se han convertido en una de las infraestructuras más importantes del mundo. Al menos así lo creen en Goldman Sachs, donde prevén que su construcción supere la de oficinas en general. De hecho, hace menos de tres años, su tamaño era solo un 20% inferior al de las oficinas.

En concreto, las tecnológicas estadounidenses de "hiperescala"; operan enormes centros de datos y operaciones en la nube y están invirtiendo grandes sumas para liderar la carrera de la IA. Por ello, en la entidad proyectan que las cinco empresas estadounidenses de hiperescala con mayor gasto tendrán un total combinado de 736.000 millones de dólares en gastos de capital en 2025 y 2026.

Dominic Wilson y Kamakshya Trivedi, de Goldman Sachs Research, señalan que, si bien este impulso a la actividad es bienvenido, existe el riesgo de que esté ocultando debilidades en otras áreas. De todos modos, hasta ahora, ven pocas señales de desequilibrios de inversión o compresión de márgenes que marcaron las señales de advertencia más fuertes durante la burbuja tecnológica de finales de los años 90.

Sin embargo, avisan que existe el riesgo de que el mercado vuelva a centrarse en si esas inversiones realmente generarán retornos aceptables a medida que el gasto de capital aumenta aún más.

Por ello sentencian que los obstáculos en el camino de la IA siguen siendo el gran micro-riesgo.

Palabra de Goldman Sachs

Los expertos de Goldman destacan que las inversiones de capital en IA están teniendo un impacto visible en la economía estadounidense: las inversiones en equipos tecnológicos y software fueron responsables de gran parte del modesto crecimiento del PIB en el primer semestre de 2025 (aunque la concentración de inversiones antes de la imposición de aranceles probablemente exageró dichos impactos).

Es más, el banco tiene claro que los centros de datos de la era anterior a la IA se están volviendo cada vez más obsoletos. En este sentido, según el Goldman Sachs Global Institute, las cargas de trabajo de IA modernas requieren el funcionamiento conjunto de varias GPU (unidades de procesamiento gráfico): en 2022, un sistema de IA de vanguardia integró ocho GPU en un único servidor, para 2027, es probable que el sistema líder cuente con 576 GPU en un rack del tamaño de un archivador, lo que requerirá la friolera de 600 kilovatios, equivalente a suministrar energía suficiente para 500 hogares estadounidenses.

De esta manera, las GPU especializadas comenzaron a sustituir a las unidades centrales de procesamiento (CPU) de propósito general a principios de esta década, incrementando la demanda de energía.

Desde el “think tank” del banco explican que la modernización de las instalaciones existentes para soportar estos enormes aumentos en la densidad energética se está volviendo compleja y comprometida. Por lo que se necesita una nueva infraestructura de IA diseñada específicamente para impulsar la próxima generación. ¿Cuáles son sus pronósticos?

Más y más energía

Anticipan que la demanda en el mercado global de centros de datos crecerá sustancialmente durante los próximos cinco años. "Nuestros analistas estiman que la demanda actual es de aproximadamente 62 gigavatios (GW), compuesta por cargas de trabajo en la nube (58%), cargas de trabajo tradicionales (29%) y cargas de trabajo de IA (13%)".

Del mismo modo, proyectan que la IA comprenderá el 28% del mercado general de centros de datos para 2027, mientras que la nube caerá al 50% y las cargas de trabajo tradicionales bajarán al 21%.

En este contexto, y para aprovechar el auge de la IA, las corporaciones están construyendo nuevos centros de datos desde Texas hasta Shanghái, equipándolos con unidades de procesamiento gráfico de última generación y construyendo conexiones de alto voltaje para generar muchos teravatios-hora de electricidad adicional.

Por otro lado, en Goldman Sachs Research consideran que la inversión china en tecnología de semiconductores va camino de aumentar más rápido de lo previsto: esperan que la inversión en semiconductores en China aumente de 43.000 millones de dólares en 2025 a 46.000 millones de dólares anuales para 2030.

Mejores tecnologías

En tal sentido, el incremento previsto en el gasto va a estar respaldado por un gran mercado interno de microchips, una alta demanda de IA generativa y mejoras tecnológicas en el ecosistema local. El área de Research del banco espera que el enfoque de la inversión se centre más en la memoria y las tecnologías de nodos avanzados, y en los líderes de la industria que podrán expandirse y actualizarse continuamente a tecnologías más avanzadas.

En particular, consideran que las empresas chinas van a elevar el gasto en equipos de fabricación de obleas (WFE) y herramientas de alta tecnología utilizadas para fabricar semiconductores, incluidas aquellas involucradas en los procesos de litografía, grabado y deposición.

Desde Goldman ven un margen considerable para el crecimiento de la capacidad de semiconductores de los proveedores chinos, especialmente en los mercados de lógica y memoria de alta gama.