Hace apenas dos años, el mundo entero se sumergió en la fiebre de la inteligencia artificial. ChatGPT irrumpió en escena, las grandes empresas tecnológicas apostaron miles de millones en nuevos centros de datos y los gobiernos se apresuraron a garantizar su lugar en esta nueva era. La promesa era clara, quien controlara la infraestructura, controlaría el futuro.
Hace apenas dos años, el mundo entero se sumergió en la fiebre de la inteligencia artificial. ChatGPT irrumpió en escena, las grandes empresas tecnológicas apostaron miles de millones en nuevos centros de datos y los gobiernos se apresuraron a garantizar su lugar en esta nueva era. La promesa era clara, quien controlara la infraestructura, controlaría el futuro.
Pero ahora, algo ha cambiado. Lo que parecía imparable empieza a desacelerarse. China, uno de los mayores inversores en centros de datos para IA, tiene más de la mitad de sus instalaciones infrautilizadas. Microsoft, que había apostado fuerte por expandir su infraestructura en Occidente, está cancelando proyectos sin muchas explicaciones. ¿Nos precipitamos? ¿O simplemente estamos entrando en una fase más realista?
El caso de China es revelador. Entre 2022 y 2024, el país aprobó más de doscientos nuevos centros de datos con la esperanza de liderar la revolución de la IA. Pero hoy, muchos de estos espacios permanecen vacíos, sin clientes ni uso definido. La razón principal es que fueron diseñados para entrenar modelos de inteligencia artificial, un proceso costoso y que solo unos pocos pueden permitirse. En cambio, la mayor parte del mercado necesita infraestructura para la inferencia, es decir, para ejecutar modelos ya entrenados y generar respuestas en tiempo real.
Aquí surge una pregunta incómoda: ¿cuánto de este auge fue realmente una necesidad y cuánto fue solo un reflejo de la moda tecnológica del momento?
En Occidente, la historia es similar. Microsoft, uno de los mayores inversores en IA, parece estar ajustando su estrategia. Según Bloomberg, la compañía ha cancelado proyectos de centros de datos en Estados Unidos y Europa. No ha dado razones claras, pero todo apunta a un cambio en su relación con OpenAI.
Hasta hace poco, la startup de Sam Altman dependía exclusivamente de la nube de Microsoft. Ahora, sin embargo, ha empezado a diversificar sus proveedores, lo que reduce la urgencia de seguir construyendo más infraestructura.
Es interesante notar cómo, en tan solo unos meses, las dinámicas de poder en el sector han cambiado. Lo que parecía una relación simbiótica entre Microsoft y OpenAI ahora se ve más como una negociación constante, donde cada parte busca reducir su dependencia de la otra.
¿Estamos ante una burbuja de la IA? No es la primera vez que vemos algo así. En los años 90, la burbuja puntocom infló las expectativas de internet hasta niveles insostenibles. Miles de empresas recibieron inversiones millonarias solo por tener una página web, hasta que el castillo de naipes se derrumbó.
¿Está la inteligencia artificial siguiendo el mismo camino? No necesariamente. A diferencia de la burbuja puntocom, la IA ya está generando valor real en sectores como la salud, la educación y la automatización empresarial. Pero lo que sí está en duda es el ritmo de crecimiento que muchos daban por hecho.
Durante un tiempo, se asumió que la demanda de IA y de infraestructura asociada crecería de manera exponencial. Ahora, estamos viendo que la realidad es más compleja. No todas las empresas necesitan su propio modelo de IA, y muchas están optando por soluciones de pago por uso en lugar de costosas infraestructuras dedicadas.
Entonces, ¿qué sigue? Esta es, probablemente, una fase de ajuste. Veremos menos proyectos faraónicos y más inversiones estratégicas. En lugar de gigantescos centros de datos diseñados para entrenar modelos, habrá soluciones más eficientes y especializadas en la inferencia, que es donde está la verdadera demanda.
La fiebre de la IA no ha terminado, pero sí está entrando en una etapa diferente. Menos espectáculo, más realidad. Tal vez eso no suene tan emocionante como la carrera desatada en 2022, pero en el largo plazo, es exactamente lo que esta tecnología necesita.
