Los estrategas de Goldman Sachs pronostican que los cinco principales hiperescaladores estadounidenses destinarán alrededor de $1.2 billones a gastos de capital en infraestructura de IA para 2027. Esto representa un aumento del 50-54% en comparación con la estimación de $800 mil millones para 2026 y supera el pronóstico de consenso de Wall Street de aproximadamente $1.1 billones. En el escenario optimista, la cifra se acerca a $1.4 billones. A más largo plazo, Goldman estima que los gastos acumulativos en infraestructura de IA alcanzarán los $7.6 billones entre 2026 y 2031.
El estudio fue liderado por el estratega Ryan Hammond. Las cinco compañías que forman este flujo de gastos son Amazon, Alphabet, Microsoft, Oracle y Meta. Cada una está acelerando la construcción de capacidades de computación y centros de datos para entrenar modelos cada vez más complejos y realizar inferencias a gran escala. El equipo de Goldman ha elevado repetidamente las estimaciones durante 2026, citando los sólidos resultados trimestrales de los hiperescaladores en el segundo y tercer trimestres, que indicaban una excesiva conservadurismo en las previsiones anteriores.
Los gastos en infraestructura de IA crecieron casi un 100% en 2026. Goldman espera una desaceleración al 54% en 2027 y al 12% en 2028, cuando el volumen total de gastos podría alcanzar los $2 billones. Sin embargo, en el análisis hay una importante salvedad: los cinco hiperescaladores necesitarán alrededor de $300 mil millones en ingresos anuales relacionados con IA solo para alcanzar el punto de equilibrio en sus inversiones en infraestructura.
Los estrategas destacan tres limitaciones clave que podrían desacelerar o alterar esta ola de gastos: el suministro de energía, la disponibilidad de mano de obra y la escasez de chips de memoria. La energía es la limitación más fundamental: el entrenamiento y la operación de grandes modelos requieren enormes volúmenes de electricidad, y los centros de datos ya están creando carga en las redes eléctricas en mercados clave.
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