La moda de los chips de IA se enfrenta a la realidad: el futuro de los centros de datos: desarrollo interno versus saturación del mercado
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Publicado el: 7 de octubre de 2025 / Actualizado el: 7 de octubre de 2025 – Autor: Konrad Wolfenstein
La moda de los chips de IA se enfrenta a la realidad: El futuro de los centros de datos: desarrollo interno versus saturación del mercado – Imagen: Xpert.Digital
El monopolio de Nvidia es inestable: los gigantes tecnológicos encienden la siguiente etapa en la guerra de chips: juego de póquer de mil millones de dólares por chips de IA
El gran enfrentamiento en el centro de datos: el desarrollo interno se enfrenta a la inminente saturación del mercado
El mundo de la inteligencia artificial está experimentando un auge sin precedentes, impulsado por una demanda aparentemente insaciable de potencia de procesamiento. En el centro de este auge se encuentran los chips de IA, especialmente las GPU del líder del mercado, Nvidia, que se han convertido en la joya de la corona de la era digital. Pero entre bastidores, se está produciendo un cambio estratégico que podría transformar la estructura de poder de toda la industria tecnológica. Los mayores compradores de estos chips —hiperescaladores como Microsoft, Google y Amazon— ya no quieren ser meros clientes. Con miles de millones de dólares invertidos, están desarrollando sus propios semiconductores personalizados, como Maia de Microsoft, las TPU de Google y Trainium de Amazon.
La motivación es clara: reducir costos, disminuir la dependencia de proveedores individuales y alinear perfectamente toda la infraestructura, desde los chips hasta la refrigeración, con los modelos de IA propios de la compañía. Lo que comienza como una decisión empresarial pragmática para optimizar el rendimiento está generando una competencia fundamental y desafiando seriamente el dominio de Nvidia por primera vez. Pero a medida que se intensifica la carrera armamentística por la infraestructura de IA más potente y se invierten cientos de miles de millones de dólares, las advertencias de sobrecalentamiento se hacen cada vez más fuertes. Los expertos comparan estas decisiones con burbujas especulativas anteriores y advierten sobre la inminente saturación del mercado y el exceso de capacidad en los próximos años.
Este artículo profundiza en el revuelo por los chips de IA y arroja luz sobre la realidad que lo sustenta: ¿Por qué los gigantes tecnológicos se centran en el desarrollo interno? ¿Cuánto han avanzado realmente en esto? ¿Y qué sucede cuando la demanda exponencial colapsa repentinamente y el sueño de un crecimiento infinito de la IA choca con la dura realidad de una corrección económica?
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¿Qué impulsa a los hiperescaladores a desarrollar sus propios chips?
Los principales proveedores de la nube, también conocidos como hiperescaladores, se enfrentan a una decisión estratégica fundamental: ¿Deberían seguir dependiendo de chips de fabricantes consolidados como Nvidia y AMD o centrarse cada vez más en sus propios desarrollos de semiconductores? El director de tecnología de Microsoft, Kevin Scott, planteó recientemente esta cuestión al explicar que Microsoft pretende depender principalmente de sus propios chips Maia a largo plazo. Esta estrategia no es nueva: tanto Google con sus TPU como Amazon con sus chips Trainium ya están adoptando enfoques similares.
La razón principal de este desarrollo es la optimización de costes. Para los hiperescaladores, la relación precio-rendimiento es el factor decisivo, como enfatiza Scott: «No somos dogmáticos con los chips que utilizamos. Esto significa que Nvidia ha sido la mejor solución en relación precio-rendimiento durante muchos años. Estamos abiertos a todas las opciones que garanticen la capacidad suficiente para satisfacer la demanda». Esta declaración deja claro que no se trata de un rechazo radical a los proveedores tradicionales, sino de una decisión empresarial pragmática.
Desarrollar sus propios chips también permite a los hiperescaladores optimizar toda la arquitectura de su sistema. Microsoft, por ejemplo, puede usar sus chips Maia no solo para personalizar la potencia de procesamiento, sino también para adaptar la refrigeración, la red y otros elementos de infraestructura a sus requisitos específicos. Scott explica: «Se trata de todo el diseño del sistema. Se trata de la red y la refrigeración, y se busca la libertad de tomar las decisiones necesarias para optimizar realmente la computación para la carga de trabajo».
¿Hasta dónde llegan los distintos hiperescaladores con sus propios desarrollos?
Los tres principales proveedores de nube se encuentran en diferentes etapas del desarrollo de sus estrategias de silicio personalizadas. Amazon Web Services es pionero en este ámbito, habiendo sentado las bases con el primer chip Graviton en 2018. AWS se encuentra actualmente en la cuarta generación de procesadores Graviton, diseñados para cargas de trabajo informáticas de propósito general. Paralelamente, Amazon ha desarrollado chips de IA especializados: Trainium para entrenamiento e Inferentia para inferir modelos de aprendizaje automático.
Las cifras demuestran el éxito de esta estrategia: en los últimos dos años, los procesadores Graviton representaron más del 50 % de la capacidad total de CPU instalada en los centros de datos de AWS. AWS también informa que más de 50 000 clientes utilizan servicios basados en Graviton. Su aplicación práctica es particularmente impresionante: durante el Prime Day 2024, Amazon implementó un cuarto de millón de chips Graviton y 80 000 de sus chips de IA personalizados.
Google ha adoptado un enfoque diferente con sus Unidades de Procesamiento Tensorial, centrándose inicialmente en hardware específico para IA. Las TPU ya se encuentran en su séptima generación y se ofrecen exclusivamente a través de Google Cloud. Google también presentó recientemente Axion, su primer procesador de propósito general basado en Arm, que, según la compañía, ofrece hasta un 30 % más de rendimiento que las instancias comparables basadas en Arm de otros proveedores de la nube.
Microsoft llegó tarde a esta carrera. La compañía presentó sus primeros chips de desarrollo propio a finales de 2023: el acelerador de inteligencia artificial Azure Maia y la CPU Azure Cobalt. La CPU Cobalt está disponible para el público general desde octubre de 2024 y se basa en una arquitectura de 64 bits con 128 núcleos, fabricada mediante un proceso de 5 nanómetros de TSMC. Microsoft afirma que Cobalt ofrece un rendimiento hasta un 40 % superior al de las ofertas anteriores basadas en Arm en Azure.
¿Por qué nuestros propios chips no pueden cubrir toda la demanda?
A pesar de los avances en el desarrollo interno, todos los hiperescaladores aún están lejos de satisfacer todas sus necesidades con chips de fabricación propia. La razón principal es el enorme tamaño del mercado y el rápido aumento de la demanda. Kevin Scott, de Microsoft, lo resume: «Decir que hay una escasez masiva de capacidad de cómputo es probablemente quedarse corto. Desde el lanzamiento de ChatGPT, ha sido casi imposible escalar la capacidad con la suficiente rapidez».
Las cifras ilustran la magnitud del desafío: se espera que la capacidad global de los centros de datos aumente un 50 % para 2027, impulsada por la demanda de IA. Tan solo las grandes empresas tecnológicas planean invertir más de 300 000 millones de dólares en infraestructura de IA para 2025. A tal ritmo de crecimiento, resulta prácticamente imposible satisfacer toda la demanda mediante el desarrollo interno de chips.
Además, existen limitaciones técnicas en la fabricación. Los chips más avanzados son fabricados por solo unas pocas fundiciones como TSMC, y la capacidad es limitada. Microsoft, Google y Amazon tienen que compartir esta capacidad de producción con otros clientes, lo que limita las cantidades disponibles para sus propios chips. Otro factor es el tiempo de desarrollo: si bien la demanda está en auge, desarrollar un nuevo chip lleva varios años.
Por lo tanto, los hiperescaladores siguen una estrategia mixta. Desarrollan sus propios chips para cargas de trabajo específicas donde ven el mayor beneficio, y los complementan con chips de Nvidia, AMD e Intel para otros casos de uso. Scott explica: «No somos dogmáticos con los nombres de los chips. Lo importante es la mejor relación precio-rendimiento».
¿Qué ventajas económicas ofrecen las soluciones de silicio personalizadas?
Los incentivos económicos para desarrollar chips propios son considerables. Estudios demuestran que AWS Trainium y Google TPU v5e son entre un 50 % y un 70 % más económicos en términos de costo por token para modelos de lenguaje grandes que los clústeres NVIDIA H100 de gama alta. En algunos análisis, las implementaciones de TPU han demostrado ser entre cuatro y diez veces más rentables que las soluciones de GPU para el entrenamiento de modelos de lenguaje grandes.
Estos ahorros de costes se deben a varios factores. En primer lugar, los chips se pueden adaptar con precisión a los requisitos específicos de las cargas de trabajo, lo que permite aumentar la eficiencia. En segundo lugar, se elimina el margen del fabricante de chips, lo que genera ahorros significativos dado el enorme volumen de hiperescaladores. En tercer lugar, la integración vertical permite un mejor control de toda la cadena de suministro.
Amazon, por ejemplo, informa que SAP logró un aumento del 35 % en el rendimiento de las cargas de trabajo analíticas con instancias EC2 basadas en Graviton. Google afirma que su TPU v5e ofrece tres veces más rendimiento de inferencia por dólar que la generación anterior de TPU mediante procesamiento por lotes continuo. Microsoft afirma que sus CPU Cobalt ofrecen hasta 1,5 veces mejor rendimiento en cargas de trabajo Java y el doble en servidores web.
El impacto financiero a largo plazo es significativo. Con inversiones de cientos de miles de millones de dólares, incluso pequeñas mejoras de eficiencia pueden generar enormes ahorros de costos. Los expertos estiman que el mercado de silicio personalizado en entornos de nube podría alcanzar un volumen de 60 000 millones de dólares para 2035.
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¿Cómo evoluciona la situación competitiva en el mercado de chips?
El creciente desarrollo interno de hiperescaladores está transformando radicalmente la industria tradicional de chips. Nvidia, líder indiscutible del mercado de aceleradores de IA desde hace tiempo, se enfrenta por primera vez a una competencia seria. Los analistas de Kearney predicen que las soluciones de silicio desarrolladas con hiperescaladores, como TPU de Google, AWS Trainium y Maia de Microsoft, podrían alcanzar entre el 15 % y el 20 % de cuota de mercado como implementaciones internas.
Este desarrollo está obligando a los fabricantes tradicionales de chips a reposicionarse. AMD, por ejemplo, intenta competir directamente con Nvidia con su serie MI300, a la vez que ofrece mayores colaboraciones con proveedores de servicios en la nube. Intel, aunque con un posicionamiento menos sólido en chips de IA, sigue beneficiándose de los procesadores Xeon personalizados para hiperescaladores, como lo demuestran las instancias R8i anunciadas recientemente por AWS.
La dinámica competitiva se intensifica aún más por las diferentes estrategias de los hiperescaladores. Si bien Google utiliza sus TPU exclusivamente internamente y las ofrece a través de Google Cloud, otros proveedores también podrían comercializar sus chips externamente en el futuro. Esta diversificación de proveedores genera una competencia más sana y puede acelerar los ciclos de innovación.
La dimensión geopolítica también es un aspecto importante. Ante las tensiones entre EE. UU. y China, los hiperescaladores estadounidenses invierten cada vez más en sus propias capacidades de chips para reducir su dependencia de los proveedores asiáticos. Al mismo tiempo, están surgiendo líderes nacionales en China, como Baidu con sus chips Kunlun.
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Auge de la IA vs. escasez de chips: ¿Cuándo es inminente la burbuja del centro de datos?
¿Qué significa la tendencia actual de la demanda para el mercado?
La demanda de capacidad computacional, especialmente para aplicaciones de IA, está experimentando actualmente un crecimiento exponencial. Nvidia estima que las respuestas de los modelos de razonamiento requieren más de 100 veces más recursos computacionales que las generaciones anteriores. Este desarrollo está provocando una escasez estructural de chips avanzados y de capacidad en los centros de datos.
El análisis de McKinsey muestra que la demanda global de capacidad de centros de datos podría triplicarse para 2030, con una tasa de crecimiento anual de aproximadamente el 22 %. En EE. UU., la demanda podría incluso crecer entre un 20 % y un 25 % anual. Alrededor del 70 % de esta demanda proyectada para 2030 provendrá de hiperescaladores.
Este aumento de la demanda está provocando un cambio de paradigma en la industria. Synergy Research Group predice que los hiperescaladores controlarán el 61 % de la capacidad global de centros de datos para 2030, frente al 44 % actual. Al mismo tiempo, la proporción de centros de datos locales disminuirá del 34 % actual a un 22 % previsto para 2030.
La alta demanda también está generando cuellos de botella en toda la cadena de suministro. Las memorias de alto ancho de banda, las tecnologías de empaquetado avanzadas como CoWoS y los sustratos especializados ya están completamente reservados desde hace meses. Nvidia, por ejemplo, informa que la próxima generación de GPU Blackwell ya está agotada desde hace un año o más.
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¿Cuándo podría producirse un exceso de capacidad?
La cuestión del posible exceso de capacidad en los centros de datos es muy controvertida. Diversos expertos ya advierten de una burbuja de IA que podría ser mayor que la de las puntocom de la década de 1990. MacroStrategy Partnership, una firma de investigación independiente, afirma que la burbuja actual de IA es 17 veces mayor que la de las puntocom y cuatro veces mayor que la burbuja inmobiliaria de 2008.
David Solomon, director ejecutivo de Goldman Sachs, advierte sobre una caída del mercado bursátil en los próximos años debido a las enormes sumas que se destinan a proyectos de IA. Explica: «Creo que se está invirtiendo mucho capital que resultará poco rentable, y cuando eso suceda, la gente no se sentirá bien». Jeff Bezos, director ejecutivo de Amazon, confirmó en la misma conferencia que existe una burbuja en la industria de la IA.
Las señales de alerta se acumulan: Julien Garran, de MacroStrategy Partnership, señala que la adopción empresarial de grandes modelos de lenguaje ya ha comenzado a disminuir. También argumenta que ChatGPT podría haberse topado con un obstáculo, ya que la última versión cuesta diez veces más, pero no ofrece un rendimiento notablemente mejor que las versiones anteriores.
Por otro lado, los datos actuales del mercado muestran que la demanda sigue superando la oferta. CBRE informa que las tasas de vacancia en los principales mercados de centros de datos de Norteamérica cayeron a un mínimo histórico del 2,8 % a principios de 2024. Esto ocurrió a pesar del mayor aumento anual en la oferta de centros de datos, lo que sugiere que los fundamentos se mantienen sólidos.
¿Qué plazos son realistas para una posible consolidación del mercado?
Predecir con precisión el momento de una posible consolidación del mercado es extremadamente difícil, ya que depende de muchos factores desconocidos. Sin embargo, los analistas identifican varios períodos clave durante los cuales la dinámica del mercado podría cambiar.
El primer período crítico se sitúa entre 2026 y 2027. Varios factores indican que las tasas de crecimiento podrían desacelerarse durante este período. Los hiperescaladores ya planean una desaceleración del 20 % al 30 % en sus inversiones para 2026, lo que indica cierta saturación o reevaluación de las inversiones.
La industria de semiconductores prevé que la demanda de chips de IA alcance su primer nivel de demanda entre 2026 y 2027. La tasa de crecimiento anual de las obleas podría normalizarse del 14 % al 17 % actual a aproximadamente el 4 %. Esto representaría un punto de inflexión significativo en la planificación de la capacidad.
Un segundo período crítico se sitúa entre 2028 y 2030. Para entonces, la primera generación de inversiones a gran escala en infraestructura de IA podría haber alcanzado su punto de recuperación. Si para entonces no se han desarrollado suficientes casos de uso rentables, podría producirse una corrección. McKinsey predice que la demanda de capacidad de centros de datos se triplicará para 2030, pero estas previsiones se basan en suposiciones sobre la adopción de la IA que podrían resultar demasiado optimistas.
El factor decisivo será si las aplicaciones de IA resultan rentables de forma permanente. Dario Perkins, de TS Lombard, advierte que las empresas tecnológicas están asumiendo una deuda masiva para construir centros de datos de IA sin considerar la rentabilidad, ya que compiten por el capital. Esta situación recuerda a burbujas anteriores y podría provocar una corrección si la rentabilidad no cumple las expectativas.
¿Cuál sería el impacto del exceso de capacidad?
El exceso de capacidad en los centros de datos tendría consecuencias de gran alcance para toda la industria tecnológica. En primer lugar, provocaría una drástica caída del precio de los servicios en la nube. Si bien esto beneficiaría a los clientes a corto plazo, podría afectar significativamente la rentabilidad de los hiperescaladores y provocar la consolidación del mercado.
El impacto en el empleo sería significativo. Más de 250.000 trabajadores de la industria tecnológica ya se vieron afectados por despidos en 2025, y una corrección del mercado exacerbaría estas tendencias. Las operaciones de centros de datos, el desarrollo de chips y sectores relacionados se verían particularmente afectados.
El exceso de capacidad sería especialmente perjudicial para la industria de semiconductores. Las enormes inversiones en capacidad de fabricación de chips avanzados podrían resultar excesivas. Samsung ya informó una disminución del 39 % en sus ganancias en el segundo trimestre de 2025 debido a la menor demanda de chips de IA, lo que podría ser un presagio de lo que está por venir.
La consolidación del mercado probablemente conduciría a una concentración en los proveedores más fuertes. Los proveedores de nube y operadores de centros de datos más pequeños podrían ser adquiridos por empresas más grandes o verse obligados a abandonar el mercado. Esto podría resultar en una menor competencia y precios más altos a largo plazo.
Por otro lado, una corrección también podría tener efectos positivos. Eliminaría capacidades ineficientes y redirigiría recursos a usos más productivos. Las empresas supervivientes probablemente serían más fuertes y sostenibles. Además, la consolidación podría promover el desarrollo de estándares y la interoperabilidad.
¿Cómo se preparan las empresas para diferentes escenarios?
Dada la incertidumbre sobre la evolución futura del mercado, los hiperescaladores y otras empresas están implementando diversas estrategias para mitigar el riesgo. La más importante es diversificar sus estrategias de chips. Como enfatiza Kevin Scott, director de tecnología de Microsoft, siguen "abiertos a todas las opciones" para garantizar la disponibilidad de capacidad suficiente.
Microsoft no solo desarrolla sus propios chips, sino que también continúa invirtiendo en alianzas con Nvidia, AMD y otros proveedores. Esta estrategia multiproveedor reduce el riesgo de depender de un solo proveedor y le permite responder rápidamente a los cambios del mercado. Amazon y Google siguen enfoques similares, aunque cada uno con enfoques diferentes.
Otro aspecto importante es la diversificación geográfica. Dados los problemas de NIMBY en mercados consolidados como el norte de Virginia, los hiperescaladores están trasladando cada vez más sus inversiones a mercados secundarios y al extranjero. Esto no solo reduce los costos, sino también los riesgos regulatorios.
Los hiperescaladores también invierten cada vez más en eficiencia energética y tecnologías sostenibles. Dado que se prevé que el consumo energético de los centros de datos se duplique para 2028, esto es un imperativo tanto económico como regulatorio. La refrigeración líquida, los chips más eficientes y las energías renovables se están convirtiendo en características estándar.
Finalmente, muchas empresas están desarrollando modelos de negocio más flexibles. En lugar de depender exclusivamente de la autopropiedad, utilizan cada vez más modelos híbridos con proveedores de coubicación y otros socios. Esto les permite escalar o reducir la capacidad con mayor rapidez, según las condiciones del mercado.
¿Qué papel juegan los factores regulatorios?
Los avances regulatorios podrían desempeñar un papel decisivo en el futuro desarrollo del mercado de centros de datos. En EE. UU., crece la demanda de una regulación más estricta del consumo energético de los centros de datos. Algunos estados ya están considerando moratorias para nuevos consumidores a gran escala o procedimientos de prueba más estrictos.
Los impactos ambientales son cada vez más importantes. Los centros de datos podrían ser responsables del 20 % del consumo energético mundial para 2028, lo que podría dar lugar a regulaciones ambientales más estrictas. La Unión Europea ya ha introducido el Pacto por la Neutralidad Climática de los Centros de Datos, al que se han adherido más de 40 operadores de centros de datos.
Las tensiones geopolíticas también están impactando a la industria. Los posibles aranceles a los semiconductores podrían incrementar los costos de los chips e interrumpir las cadenas de suministro. Esto podría obligar a los hiperescaladores a replantear sus estrategias de aprovisionamiento y a depender más de proveedores regionales.
La protección y la soberanía de datos también se están convirtiendo en factores importantes. Diversos países exigen que ciertos datos se procesen localmente, lo que limita la escalabilidad global de los centros de datos. Esto podría provocar la fragmentación del mercado y reducir las ganancias de eficiencia derivadas de las economías de escala.
La regulación también podría proporcionar un impulso positivo. Las inversiones en tecnologías sostenibles y energías renovables suelen contar con el apoyo de los gobiernos. Además, los requisitos regulatorios podrían promover estándares que aumenten la eficiencia de toda la industria a largo plazo.
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Navegando entre el crecimiento y el riesgo
La industria de los centros de datos se encuentra en un punto de inflexión crítico. El desarrollo de chips propietarios por parte de hiperescaladores como Microsoft, Google y Amazon es una respuesta lógica al aumento explosivo de los costes y la disponibilidad limitada de soluciones estándar. Esta estrategia ofrece importantes ventajas económicas y permite un mayor control sobre toda la infraestructura.
Al mismo tiempo, los riesgos de sobrecapacidad son reales y podrían provocar una corrección significativa del mercado entre 2026 y 2030. Las señales de alerta aumentan, desde la lenta adopción de tecnologías de IA hasta figuras destacadas del sector que advierten sobre una burbuja. Una posible consolidación traería consigo tanto oportunidades como desafíos.
El factor decisivo para el futuro de la industria será si las enormes inversiones en infraestructura de IA resultan rentables de forma sostenible. Los hiperescaladores se preparan para diversos escenarios mediante la diversificación, la expansión geográfica y modelos de negocio flexibles. Los cambios regulatorios, en particular en las áreas de medio ambiente y energía, añadirán mayor complejidad.
Para empresas e inversores, esto significa que deben estar atentos tanto a las enormes oportunidades de crecimiento como a los considerables riesgos. Los ganadores serán quienes puedan responder con flexibilidad a los cambios del mercado, mejorando continuamente la eficiencia de sus operaciones. Los próximos años mostrarán si la expansión actual se basa en bases sólidas o si las advertencias de una burbuja resultan ciertas.
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