La extraordinaria inversión de las grandes empresas de IA en centros de datos a 'hiperescala'

¿Qué es un centro de datos “hiperescala”?

Un centro de datos a hiperescala (o “hyperscale data center”) es una instalación diseñada para operar a una escala masiva: grandes cantidades de racks de servidores, enormes demandas de electricidad y refrigeración, continuamente operativos, con capacidad de escalamiento rápido conforme crece el uso. No es lo mismo que un centro de datos tradicional o de colocation, sino instalaciones pensadas para soportar cargas de trabajo gigantes (como entrenamiento de modelos de inteligencia artificial, inferencia a gran escala, servicios de computación en la nube, etc.).

Hacia dónde van las inversiones: cifras que asombran

Algunos de los números más relevantes:

• En 2024, la inversión global en centros de datos impulsada por IA alcanzó US$57 mil millones. La mayor parte de esta demanda proviene de los hyperscalers, que representan alrededor del 80 % del consumo total de infraestructura de este tipo.

• Empresas como Equinix conformaron joint ventures por más de US$15 mil millones para expandir su red de data centers “xScale” en los Estados Unidos, adecuados para clientes como AWS, Google, Microsoft, etc.

• El gasto en infraestructuras relacionadas con IA (hardware especializado, servidores, refrigeración, redes de alta velocidad) ha crecido fuertemente: Dell’Oro reportó que el CAPEX global de centros de datos creció cerca de 51 % en 2024 respecto a 2023, hasta unos US$455 mil millones. Mucho de ese crecimiento está ligado a los hyperscalers fortaleciendo sus capacidades.

• Un ejemplo concreto local e interesante para América Latina: OpenAI y Sur Energy están evaluando un proyecto en Argentina, bajo el nombre “Stargate Argentina”, estimado en hasta US$25 mil millones y con capacidad inicial de unos 500 megavatios, lo que lo posicionaría entre los mayores proyectos de infraestructura de IA de la región.

Actores principales: quiénes están apostando fuerte

• Gigantes de la nube como Amazon Web Services, Google, Microsoft, Meta se encuentran en el centro de esta carrera, construyendo nuevas ubicaciones, modernizando las existentes, e invirtiendo en GPU/accelerators, energía renovable, y conectividad de redes.

• Empresas inmobiliarias de data centers, REITs, fondos soberanos y joint ventures participan activamente financiando terrenos, infraestructura eléctrica, enfriamiento, redes de fibra, etc. Equinix con CPP y GIC es un claro ejemplo.

• Proyectos gubernamentales / incentivos fiscales en diversas regiones que buscan atraer estas instalaciones: beneficios de impuestos, esquemas energéticos favorables, permisos rápidos, incentivos para energías limpias, etc.

Ventajas, retos y tensiones

Ventajas:

• Permiten entrenar modelos cada vez más grandes y complejos (como los LLMs de última generación), con menor latencia, mejor rendimiento, y mayor eficiencia operacional.

• Pueden traer empleos, desarrollo económico regional, modernización de infraestructuras, y nuevas capacidades de investigación y desarrollo.

• Incentivan mejoras en energías renovables, eficiencia energética, refrigeración avanzada, etc.

Retos y tensiones:

• Consumo energético: estos centros consumen gigavatios, lo que exige una gran capacidad eléctrica, transformadores, redes, fuente estable de energía (a menudo renovable para cumplir con objetivos de ESG).

• Impacto ambiental: uso de agua para refrigeración, huella de carbono si la energía no es limpia, generación de residuos electrónicos, calor residual, etc.

• Infraestructura local y permisos: muchas comunidades se quejan del ruido, uso de tierra, emisiones, impacto visual, presión sobre las redes eléctricas. Algunas localizaciones enfrentan barreras regulatorias.

• Costos de capital: son inversiones gigantescas con largos periodos de retorno, riesgo tecnológico (hardware que envejece rápido), competencia, obsolescencia.

• Soberanía de datos y regulación: donde se construyen los centros importa; quién los opera, quién controla los datos y bajo qué jurisdicción legal.

Casos emblemáticos

• Virginia, EE.UU.: uno de los epicentros actuales del boom, especialmente el área de “Data Center Alley”. Se han permitido decenas de nuevos centros este año, muchos de ellos hiperescala.

• Equinix JV para xScale: como se mencionó, una de las apuestas más claras para infraestructura “AI-ready” en EE.UU. por parte de un jugador especializado.

• OpenAI-Sur Energy en Argentina: lo que podría ser el mayor proyecto de esta naturaleza en Latinoamérica, con capacidad inicial grande y grandes implicaciones en energía, empleo y tecnología.

¿Qué significa para el futuro?

• Las decisiones de inversión que se tomen ahora van a definir qué regiones y empresas dominan la IA durante la próxima década. Infraestructura física = poder real.

• Las políticas públicas serán clave: incentivar energías limpias, formación de talento local, transparencia regulatoria, asegurar que la infraestructura beneficie no solo a corporaciones, sino a la población y al ambiente.

• Se espera un aumento en la competencia por tierras, permisos, energía barata, conectividad de red, lo que puede generar tensiones geopolíticas.

• Se avecina también una ola de innovación en eficiencia energética, refrigeración avanzada, hardware especializado, incluso en los modelos de negocio que permitan amortizar estos gigantescos centros de datos.