Ejecutivos de empresas vinculadas a la inteligencia artificial aseguran que la demanda de infraestructura continúa creciendo, aunque las compañías comenzaron a exigir un mayor retorno de inversión y a combinar modelos de IA más costosos con alternativas de código abierto.
La euforia por la inteligencia artificial no muestra señales de agotamiento, al menos desde el lado de la infraestructura tecnológica. Mientras algunos movimientos recientes de gigantes como Meta y xAI despertaron dudas sobre una posible sobreoferta de capacidad de cómputo, directivos de empresas del sector sostienen que ocurre exactamente lo contrario: la demanda sigue siendo muy superior a la oferta disponible.
Sin embargo, el mercado está entrando en una nueva etapa. Las empresas ya no buscan consumir inteligencia artificial sin restricciones, sino obtener un beneficio económico claro por cada dólar invertido.
Uno de los pronunciamientos más contundentes fue el de Pat Gelsinger, ex CEO de Intel y actual socio general de Playground Global, quien aseguró que el potencial de crecimiento del sector está lejos de agotarse.
«La demanda de IA es, en cierto modo, casi ilimitada», afirmó Gelsinger. «El único límite real es la disponibilidad de energía. ¿Cuánto valor económico genera una mayor inteligencia? Prácticamente infinito en todas las industrias imaginables.»
Sus declaraciones llegan en un contexto de alta volatilidad bursátil para las compañías vinculadas a los semiconductores y los centros de datos. En las últimas semanas, el anuncio de Meta sobre la venta de capacidad excedente de procesamiento, junto con decisiones similares de xAI, alimentó especulaciones acerca de una eventual sobreinversión en infraestructura para IA.
Sin embargo, los ejecutivos consultados por CNBC rechazaron esa interpretación.
Marc Boroditsky, director de ingresos de Nebius, empresa que construye centros de datos equipados con GPU de Nvidia, aseguró que la realidad es muy distinta.
«Lo que estamos experimentando en términos de demanda es extraordinario. Hay mucha más demanda de la que somos capaces de satisfacer y esa situación se mantiene desde hace tiempo», explicó.
Una visión similar expresó Andrew Feldman, CEO de Cerebras Systems, una de las startups que busca competir con Nvidia en el mercado de chips para inteligencia artificial.
Según Feldman, la venta de capacidad excedente por parte de Meta y xAI responde a situaciones puntuales y no representa una tendencia general del mercado.
«Para la industria en su conjunto, la demanda de capacidad de procesamiento supera ampliamente la oferta disponible. Faltan centros de datos y también muchos de los insumos necesarios para ampliar esa capacidad», señaló.
La misma percepción existe en Rebellions, startup surcoreana respaldada por Samsung y SK Hynix.
Su CEO, Sungyun Park, aseguró que el impulso de la infraestructura para IA «sigue siendo enorme» y descartó que los grandes proveedores de nube estén invirtiendo por encima de las necesidades reales.
La presión sobre la infraestructura también se refleja en otras compañías del ecosistema. Michael Hurlston, CEO de Lumentum, fabricante de componentes fotónicos utilizados para conectar centros de datos, reveló que prácticamente toda su capacidad de producción ya está comprometida.
«Estamos ampliando nuestra capacidad todo lo posible para responder a una demanda que hoy ya podemos ver proyectada para los próximos cinco años», afirmó.
Del «tokenmaxxing» al «valuemaxxing»
Si bien la infraestructura continúa expandiéndose, el comportamiento de las empresas usuarias de IA está cambiando de manera significativa.
Durante los primeros años del auge de la inteligencia artificial generativa predominó una estrategia conocida informalmente como «tokenmaxxing», que consistía en incentivar el uso intensivo de modelos avanzados —como los de OpenAI o Anthropic— sin prestar demasiada atención al costo.
Ahora, el foco pasó al retorno sobre la inversión.
Boroditsky sostiene que los responsables financieros comenzaron a exigir resultados concretos.
«Lo que debería buscar un director financiero no es reducir el gasto, sino maximizar el valor», explicó. «Estamos viendo una transición hacia una utilización mucho más racional de la IA.»
Este cambio también responde al crecimiento de modelos abiertos desarrollados por empresas como DeepSeek o Alibaba, que ofrecen prestaciones cercanas a los modelos más avanzados, pero con costos considerablemente menores.
Feldman cree que el futuro será híbrido y que cada modelo encontrará su espacio según la complejidad de la tarea.
«No hace falta usar un ómnibus gigante para ir al supermercado», resumió. «Los problemas más complejos seguirán utilizando modelos de frontera, mientras que muchas otras tareas podrán resolverse con modelos más pequeños y económicos.»
La conclusión compartida por los ejecutivos es clara: el crecimiento de la inteligencia artificial continúa siendo sólido, pero el mercado entra en una fase de mayor madurez, donde la eficiencia económica será tan importante como la capacidad tecnológica. Las empresas seguirán invirtiendo, aunque cada vez analizarán con mayor precisión qué modelo utilizar, cuánto cuesta y qué valor real aporta al negocio.
