Los centros de datos que hacen posible el desarrollo de la inteligencia artificial se han convertido en una nueva infraestructura crítica para la innovación, el crecimiento económico y la soberanía nacional. Sin embargo, la demanda de capacidad de computación avanza a un ritmo muy superior al de la oferta disponible, lo que está generando un déficit que difícilmente podrá resolverse sin una planificación coordinada y un esfuerzo inversor sin precedentes.
Esta es una de las principales conclusiones del Informe Global de Tecnología 2026 de Bain & Company, que estima que será necesario invertir entre 5 y 6,5 billones de dólares para construir cerca de 150 GW de nueva capacidad hasta 2030, lo que supondría prácticamente triplicar la capacidad mundial en apenas cinco años.
La dimensión de los proyectos también está cambiando. Hace apenas un lustro, un centro de datos de 50 MW se consideraba una instalación de gran tamaño. Hoy se proyectan campus de 5 GW o más, con inversiones que pueden situarse entre los 150.000 y los 200.000 millones de dólares por instalación. En Estados Unidos, estas cantidades compiten ya con las inversiones destinadas a infraestructuras ferroviarias, telecomunicaciones y redes eléctricas.
Esta carrera por ampliar la capacidad de computación plantea, además, una cuestión económica fundamental: cómo rentabilizar el enorme esfuerzo inversor que exige la nueva infraestructura digital. Bain calcula que el gasto anual en infraestructuras de IA podría alcanzar los 1,5 billones de dólares en 2031. Para sostener ese nivel de inversión, el mercado de inteligencia artificial tendría que generar cerca de 6 billones de dólares anuales en ingresos para ese mismo año.
De esa cantidad, las aplicaciones empresariales y de consumo actualmente identificables aportarían entre 1,2 y 1,8 billones de dólares. Los 4,2 billones restantes tendrían que proceder de nuevas fuentes de valor, aplicaciones e innovaciones capaces de ampliar el mercado.
Para Alberto Requena, socio de Bain & Company, el reto también afecta directamente a España. «En España, el debate sobre los centros de datos no debería limitarse a cuánta capacidad queremos atraer, sino a cómo anticipamos el sistema que la hace posible: energía, red, permisos, tecnología y talento. Cuando construir un solo centro de datos puede llevar más de cuatro años, la ventaja estará en coordinar hoy las decisiones que determinarán la capacidad disponible dentro de varios años. Hay que pasar de resolver cada proyecto de forma aislada a planificar infraestructura, generación y aceptación social de manera conjunta».
Un cuello de botella que no se resolverá por sí solo
Materializar este potencial de crecimiento exigirá superar importantes obstáculos estructurales. La disponibilidad de energía, chips y profesionales especializados, junto con la complejidad de los procesos administrativos para obtener permisos y licencias, amenaza con ralentizar el despliegue de la infraestructura necesaria para sostener la expansión de la IA.
La magnitud del desafío requiere una mayor colaboración entre empresas y administraciones, así como una planificación que permita anticipar las necesidades de capacidad con varios años de antelación. La ampliación de las redes eléctricas puede prolongarse durante más de cuatro años, mientras que componentes esenciales como las GPU, las memorias y las redes ópticas deben contratarse con mucha anticipación. A ello se suma la escasez de talento especializado y la creciente dificultad para obtener las autorizaciones necesarias.
La presión energética será uno de los factores más determinantes. Según las estimaciones de Bain, la demanda mundial de electricidad de los centros de datos podría pasar de 388 TWh en 2023 a 1.228 TWh en 2030. Además, construir un centro de datos de 1 GW suele requerir hasta cuatro años, incluso cuando ya existe suministro eléctrico disponible. Esta situación convierte la planificación energética en una pieza fundamental para garantizar que la nueva infraestructura pueda entrar en funcionamiento en los plazos previstos.
Los condicionantes sociales y regulatorios también están adquiriendo protagonismo. Solo durante el primer trimestre de 2026, la oposición de las comunidades locales bloqueó o retrasó al menos 75 proyectos valorados en 130.000 millones de dólares. El consumo de agua, el precio de la electricidad, el ruido y el impacto ambiental están convirtiendo la aceptación social en un factor decisivo para el desarrollo de estas instalaciones.
Por este motivo, las empresas están prestando cada vez más atención a iniciativas de compromiso con las comunidades y a la obtención de la denominada Licencia Social para Operar (SLO), un elemento que puede resultar tan determinante como la disponibilidad de suelo, energía o conectividad.
Soluciones integrales para un reto de escala
Ante este escenario, Bain considera que la respuesta no puede limitarse a resolver individualmente las necesidades de cada proyecto. El desarrollo de la infraestructura de IA requiere una visión de conjunto que permita coordinar las inversiones energéticas, las redes de distribución y la construcción de nuevas instalaciones.
Entre las alternativas identificadas por la consultora figuran la compra compartida de energía, las inversiones conjuntas en infraestructuras de red y la búsqueda de nuevas fuentes de generación. A corto plazo, las energías renovables, los sistemas de almacenamiento y otras fuentes convencionales, como el gas natural, pueden contribuir a cubrir parte de la demanda.
En el caso del gas, su combinación con tecnologías de captura, almacenamiento y reutilización del dióxido de carbono permitiría reducir su impacto ambiental. No obstante, estas soluciones todavía deben demostrar su viabilidad a gran escala. A más largo plazo, la energía nuclear y los pequeños reactores modulares (SMR) también podrían formar parte de la respuesta a las crecientes necesidades energéticas de los centros de datos.
Centros de datos orbitales: una alternativa de futuro
El informe contempla también opciones más disruptivas, como los centros de datos orbitales. Estas instalaciones podrían aliviar algunas de las limitaciones que afronta la infraestructura terrestre, especialmente en términos de disponibilidad de suelo, refrigeración y suministro energético. Sin embargo, Bain considera que se trata todavía de una apuesta de futuro, cuyos costes, plazos y viabilidad tecnológica están pendientes de demostración.
La carrera por construir la infraestructura que sostendrá la próxima generación de servicios de IA es un desafío global
En este contexto, los gobiernos podrían asumir un papel cada vez más relevante como coordinadores y financiadores de las distintas iniciativas, facilitando la colaboración entre los actores públicos y privados y favoreciendo una planificación a largo plazo.
Para Bain, el acceso a la capacidad de computación debe gestionarse como un activo estratégico. Desarrolladores, proveedores energéticos, administraciones e inversores tendrán que coordinar sus decisiones con años de antelación para conseguir que la infraestructura crezca al ritmo que exige la inteligencia artificial.
Aunque Estados Unidos concentra actualmente buena parte del impulso inversor, las previsiones apuntan a un crecimiento de dos dígitos en todas las regiones. La carrera por construir la infraestructura que sostendrá la próxima generación de servicios de IA será, por tanto, un desafío global en el que ningún mercado puede permitirse quedarse atrás.
