> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://fomoera.com/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # La IA superaría al ferrocarril en EE. UU.: 10.3 billones de dólares y una deuda que no se ve - URL: https://fomoera.com/ia-10-3-billones-mayor-apuesta-eeuu/ - Published: 2026-09-24T23:00:49.000Z - Updated: 2026-09-24T23:00:49.000Z - Description: Un estudio presentado en Brookings calcula que la infraestructura de IA en EE. UU. podría costar 10.3 billones de dólares hasta 2032, más que cualquier auge de inversión previo como parte del PIB. El problema está en cómo se financia. - Author: Patricia Rodriguez - Tags: Negocios y Finanzas, Economía La construcción de infraestructura para inteligencia artificial en Estados Unidos podría sumar **10.3 billones de dólares** entre 2025 y 2032, un promedio de **3.63% del PIB** cada año, según un estudio del economista Stijn Van Nieuwerburgh, de Columbia Business School, que se discute el 25 de septiembre en la conferencia Brookings Papers on Economic Activity. En proporción de la economía, el gasto superaría a todos los grandes auges de inversión del país, incluidos el ferrocarril y la fibra óptica. La advertencia del autor está en el financiamiento: una parte creciente se mueve fuera del balance de las grandes tecnológicas, donde el riesgo es más difícil de ver. ## Una cifra que deja atrás al ferrocarril El cálculo incluye edificios de centros de datos, sistemas de energía, redes y chips especializados. Su punto de partida es muy físico: un campus de entrenamiento de 200 megawatts cuesta unos 8,200 millones de dólares, y cerca de dos tercios de ese monto se va en equipo de cómputo, no en ladrillo. La cifra total es un escenario, no un pronóstico. Con datos de proyectos de Cleanview a julio de 2026, el autor cuenta unos 57 gigawatts de capacidad operando en EE. UU. y una cartera planeada de unos 509 gigawatts. De ahí asume que 182.8 GW entrarán en operación entre 2025 y 2032, otros 117.2 GW después de 2032 y que 226.9 GW nunca se construirán. El estudio compara ese ritmo con otros ciclos de inversión de capital en Estados Unidos, medidos como gasto anual promedio en proporción del PIB: __Auges de inversión de capital en EE. UU. como porcentaje del PIB (promedio anual)__ | Ciclo de inversión | Periodo | % del PIB al año | | ---------------------------------- | --------- | ---------------- | | Canales | 1836-1841 | 0.66 | | Ferrocarril | 1870-1890 | 2.24 | | Electrificación | 1905-1925 | 0.50 | | Carreteras | 1956-1973 | 1.13 | | Telecomunicaciones y fibra | 1996-2003 | 1.10 | | Infraestructura de IA (proyección) | 2025-2032 | 3.63 | La suma simple de los promedios de canales, ferrocarril y electrificación da 3.40%, todavía por debajo de la proyección para la IA. El propio documento pide leer la comparación con cautela: mide inversión bruta, y mientras una vía férrea o un cable de fibra sirven durante décadas, una GPU puede quedar obsoleta en tres a seis años. El cálculo tampoco incluye las renovaciones de hardware, que elevarían el gasto acumulado. Varios titulares presentaron la cifra como una proyección "de Brookings". El think tank publica el trabajo dentro de su serie académica, pero aclara que cada publicación representa solo la opinión de sus autores, y el texto disponible es un borrador de conferencia fechado el 4 de septiembre de 2026. ## Las grandes tecnológicas ya gastan más de lo que generan El gasto de capital combinado de Oracle, Microsoft, Amazon, Meta y Alphabet pasó de unos 97 mil millones de dólares en 2020 a más de 400 mil millones en 2025, y se proyecta por encima de 800 mil millones en 2026\. Según el estudio, será la primera vez que ese gasto supere el flujo de caja operativo conjunto de las cinco empresas. Las firmas que desarrollan los modelos más avanzados, como OpenAI y Anthropic, no tienen por sí solas un perfil de crédito comparable. Consiguen cómputo sobre todo mediante contratos con esas cinco compañías, apoyándose en su balance y su calificación. Para cubrir la diferencia entran desarrolladores de centros de datos, fondos de infraestructura, crédito privado, titulizaciones y vehículos de propósito especial. ![Female IT professional examining data servers in a modern data center setting.](https://fomoera.com/content/images/2026/09/fomoera-female-it-professional-examining-data-servers-in-a-modern-data-center-setting-pexels-1181335-1.webp) Racks de servidores en un centro de datos; imagen ilustrativa. · Foto de [Christina Morillo](https://www.pexels.com/@divinetechygirl?ref=fomoera.com) en [Pexels](https://www.pexels.com/photo/software-engineer-looking-at-an-ipad-1181335/?ref=fomoera.com) ## Hyperion, el molde de la deuda fuera de balance El ejemplo que el autor desmenuza es Hyperion, un campus de Meta de unos 2 gigawatts y cerca de 30 mil millones de dólares. Meta vendió el 80% del proyecto a Blue Owl por unos 2,500 millones, y la empresa conjunta, llamada Beignet, colocó en octubre de 2025 una deuda de 27 mil millones con calificación A+ de S&P. Fue la mayor emisión individual de deuda corporativa con grado de inversión en la historia de Estados Unidos. La estructura deja una deuda de alrededor de 90% sobre el valor del activo y una cobertura del servicio de deuda de apenas 1.12 veces. Meta tampoco se ahorra dinero: los bonos pagaron 6.58%, al menos 100 puntos base más de lo que probablemente habría pagado con deuda propia, lo que implica más de 5,000 millones de dólares en intereses adicionales durante la vida del financiamiento. A cambio, conserva un balance ligero. El patrón no es aislado. Moody's estima que las hiperescaladoras acumulan unos 970 mil millones de dólares en compromisos de arrendamiento, de los cuales cerca de 660 mil millones corresponden a contratos futuros que todavía no aparecen en sus balances. ## 3.7 billones al año para que las cuentas cierren El estudio calcula cuánto tendría que facturar esa infraestructura para dar un retorno de 10% antes de deuda, con un margen de flujo operativo de 50%: unos **3.7 billones de dólares al año hacia 2032**, equivalentes a 9.2% del PIB proyectado para ese año. Con ingresos combinados estimados en unos 100 mil millones anuales, OpenAI y Anthropic tendrían que crecer alrededor de 80% cada año hasta 2032 para llegar a esa cifra. Si los chips duran tres años en lugar de seis, el requisito sube a unos 6 billones. El autor también señala que el riesgo se encadena: menciona la línea de crédito de 500 mil millones de dólares que Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs y KKR armaron en agosto de 2026 para financiar chips de Nvidia, con una garantía de valor residual de Nvidia de 25%, que la expone a hasta 125 mil millones en respaldos. ## Una corrección probable, no una crisis inminente En el papel, Van Nieuwerburgh escribe que sería prematuro concluir que la infraestructura de IA ya plantea un riesgo sistémico comparable al de burbujas de crédito anteriores. Su preocupación es otra: las estructuras fuera de balance pueden ocultar exposiciones correlacionadas hasta que llega una caída. En entrevista con Bisnow fue más directo sobre el ciclo: > "Si la historia sirve de guía, las restricciones de crédito se relajarán, habrá más desarrollo especulativo, se construirá más cómputo marginal y tarde o temprano tendremos sobreoferta, como en cada ciclo inmobiliario, y entonces los precios colapsarán. No veo por qué esta vez sería diferente." Aun así, según Bisnow, estima entre cinco y ocho años de crecimiento fuerte antes de que la sobreoferta preocupe. También comparó la deuda ya comprometida con el sector, que ese medio sitúa en al menos 1.3 billones de dólares, con los 3 billones ligados a la crisis de las hipotecas subprime: sistémica porque casi todos los bancos están expuestos, dijo, pero todavía modesta en magnitud. Su receta fue explícita: "un poco de gradualismo nos serviría muy bien". ## La factura también llega por la inflación El estudio no mide el efecto de este gasto sobre los precios, pero la Reserva Federal ya lo tiene en el radar. Tras el alza de tasas de mediados de septiembre, el presidente de la Fed de Chicago, Austan Goolsbee, dijo el 21 de septiembre en Londres que vigila cualquier señal de que la construcción de centros de datos "se esté saliendo de su carril" y empuje la producción por encima de lo que la economía puede absorber, según Axios. Si la demanda se sobrecalienta, advirtió, no hay ambigüedad sobre cómo debe responder la Fed. La recomendación central del estudio no es frenar la construcción, sino medirla. La deuda con calificación pública es solo una parte pequeña; el resto circula en préstamos bancarios y crédito privado con poca información disponible, así que no está claro cuánto tienen bancos, aseguradoras y fondos ni qué tan concentrado está en un puñado de inquilinos. Con 10.3 billones de dólares en juego, esa es la cifra que falta. *Fuentes:* [1](https://www.brookings.edu/articles/financing-the-ai-buildout/?ref=fomoera.com), [2](https://www.brookings.edu/wp-content/uploads/2026/09/4c%5FVan-Nieuwerburgh.pdf?ref=fomoera.com), [3](https://www.bisnow.com/news/national/data-center/brookings-study-ai-build-out-likely-ends-in-market-correction?ref=fomoera.com), [4](https://www.axios.com/2026/09/21/when-ai-is-part-of-the-inflation-problem?ref=fomoera.com)