La discusión sobre la inteligencia artificial se ha desplazado, casi sin que nos diéramos cuenta, desde los modelos hacia los enchufes. Lo que de verdad limita la expansión de la IA ya no es tanto el ingenio de los algoritmos como la electricidad, el agua, los componentes y, sobretodo, las personas capaces de construir y mantener la infraestructura. El informe de febrero de Goldman Sachs (la división GS SUSTAIN) aborda precisamente esa cara física del fenómeno y lo hace con una revisión al alza notable: la demanda eléctrica mundial de los centros de datos crecerá un 220% en 2030 respecto a 2023, frente al 175% que la propia casa estimaba poco antes.
No es una corrección menor. Hablamos de 905 TWh adicionales de demanda, de los cuales aproximadamente un 60% se concentrará en Estados Unidos (antes la casa veía cerca del 50%). Para situar la magnitud: el equipo de utilities de Goldman eleva su previsión de crecimiento anual de la demanda eléctrica estadounidense hasta el 3,2% hasta 2030, un ritmo que, según el propio banco, no se veía en más de veinte años. Vale la pena detenerse en por qué un informe nominalmente "técnico" sobre megavatios tiene tanto que decir a cualquiera que invierta con horizonte largo.
Por qué se dispara la demanda
El motor de la revisión es doble. Por un lado, el equipo de tecnología (TMT) de Goldman ha aumentado sus previsiones de envíos de servidores y, en particular, el peso de los servidores de inferencia —los que ejecutan los modelos ya entrenados— que son más intensivos en potencia de lo que se asumía. Por otro, la nueva generación de servidores es más eficiente por unidad de cálculo pero más intensiva en energía por servidor: cada máquina consume más, aunque rinda más.
Figura 1. La demanda eléctrica de los centros de datos hacia 2030E — Fuente: Goldman Sachs Global Investment Research.
El gráfico de demanda (Exhibit 1) lo ilustra bien: partiendo de un nivel cercano a los 200 TWh en 2015 y unos 400-500 TWh hacia 2024, la trayectoria se acelera hasta superar los 1.300 TWh en 2030E, repartidos en cuatro bandas —EE. UU. sin IA, EE. UU. con IA, resto del mundo sin IA y resto del mundo con IA—. La línea discontinua naranja marca 2024 como punto de inflexión a partir del cual el crecimiento se empina. Conviene subrayar que Goldman asume eficiencias anuales de doble dígito bajo en los servidores de IA de alta potencia y un crecimiento del 10% medio plazo en la demanda no-IA; es decir, la cifra del 220% no nace de ignorar la eficiencia, sino de que la demanda latente la absorbe.
En capacidad instalada, el equipo de centros de datos espera que EE. UU. pase de 32 GW en 2025 a 95 GW en 2030, y el resto del mundo de 42 GW a 72 GW. La expansión es global y abarca tanto el entrenamiento como la inferencia.
El capex de los hiperescaladores supera el billón
Si la demanda eléctrica es la consecuencia, la inversión de los grandes hiperescaladores es la causa. Y aquí está el dato que mejor resume el momento: en apenas dos meses, los analistas de Goldman han revisado al alza en más de 300.000 millones de dólares el capex + I+D de los hiperescaladores estadounidenses para 2026-27. El gasto total combinado de los grandes hiperescaladores mundiales se prevé que se duplique en 2029 frente a 2025.
Figura 2. Capex + I+D anual de los hiperescaladores — Fuente: Goldman Sachs Global Investment Research.
El Exhibit 6 muestra una curva que durante una década se mantuvo modesta —por debajo de los 200.000 millones hasta 2018— y que despega a partir de 2023: cruza la línea de 2025E con la dotación situándose en torno a los 700.000 millones y supera el billón de dólares en 2026E, para acercarse a los 1.500 millardos en 2029E. La barrera psicológica del billón, que hace pocos años habría parecido inverosímil, queda atrás en un solo ejercicio.
Lo verdaderamente relevante para un inversor no es el valor absoluto, sino la tasa de reinversión. Goldman estima que los hiperescaladores reinvertirán el 87% y el 83% de su flujo de caja operativo en capex + I+D en 2026 y 2027 (frente al 79% y 76% que proyectaba antes). Algunos se aproximan o superan el 100%. Es un nivel que recorta sensiblemente el flujo de caja libre y abre un debate que el informe trata con honestidad: ¿estamos cerca del final de la fase de "ilusión" del ciclo y a las puertas de la fase de ejecución?
El paralelismo con el shale: ¿en qué fase del ciclo estamos?
Una de las aportaciones más interesantes del informe es su marco de "ciclo de innovación", calcado del que la propia casa aplicó al shale estadounidense. Goldman sostiene que la IA sigue en la fase de "Appraisal / Hopes & Dreams" —aquella en la que el mercado se muestra más optimista y expande múltiplos—, la más favorable para la inversión en infraestructura. La transición a la fase de ejecución, en la que los inversores se vuelven selectivos y se fijan en retornos sobre capital, balances y cuota de mercado, exigiría tres catalizadores: que se agote la flexibilidad financiera del innovador, que se erosionen sus retornos corporativos y que aparezca sobreoferta de producto.
De los tres, Goldman observa señales en los dos primeros, pero no en el tercero. Los retornos corporativos (CROCI) de los ocho grandes hiperescaladores han fluctuado históricamente entre el 24% y el 31%, y las previsiones apuntan a una moderación hacia 2028 que todavía no alcanza el límite inferior de ese rango. Los balances siguen sólidos, con una deuda neta sobre EBITDA de apenas 0,3x para 2026. Y no hay evidencia de sobreoferta: la demanda de cómputo y de tokens sigue siendo voraz. La conclusión de la casa es que, mientras no haya pruebas de exceso de capacidad o un giro estratégico forzado por los inversores, seguimos en la fase de ilusión.
La cadena de suministro eléctrico ya lo está reflejando
El mercado, sin embargo, no ha esperado. Una de las observaciones más útiles del informe es la divergencia que ya se ha producido dentro del propio universo de la IA: las acciones de la cadena de suministro eléctrico de los centros de datos han batido a los hiperescaladores y al índice MSCI ACWI desde 2025.
Figura 3. Rentabilidad total de las cohortes del ecosistema eléctrico frente a hiperescaladores — Fuente: FactSet, Goldman Sachs Global Investment Research.
El Exhibit 11 traza un haz de líneas reescaladas a base 100 que se abren con el tiempo: la cohorte de equipos de generación eléctrica expuestos a centros de datos destaca con un rendimiento absoluto de +196 puntos porcentuales desde 2025, muy por encima del resto. Le siguen los productos solares (+107 pp), los componentes eléctricos para centros de datos (+85 pp) y las soluciones de refrigeración (+82 pp). La línea naranja del MSCI ACWI queda claramente por debajo del grueso de las cohortes. Es la traducción bursátil de la tesis del banco: el "superciclo de fiabilidad" —más de 80.000 millones anuales de crecimiento del capex estimado— premia a quien fabrica los enchufes, no solo a quien escribe los modelos.
El coste de la fiabilidad y la prima verde
El cuarto eje del informe es el precio de la energía fiable. Goldman cuantifica lo que denomina "Green Reliability Premium": el sobrecoste de las fuentes limpias capaces de cubrir la demanda de base de un centro de datos frente al ciclo combinado de gas, que sirve de referencia.
Figura 4. Coste nivelado de la energía por tecnología — Fuente: Goldman Sachs Global Investment Research.
El Exhibit 20 ordena las tecnologías por coste nivelado (LCOE, en dólares por MWh). En el extremo barato, e intermitentes, aparecen la eólica terrestre (27 dólares), la solar a escala (32) y el gas de ciclo combinado en su versión más económica (52). La referencia "CCGT Benchmark" se sitúa en 67 dólares (la línea naranja discontinua). A partir de ahí, las soluciones fiables despegan: una combinación de renovables al 100% cuesta 92 dólares, la nuclear a gran escala onsite 93, y en el extremo caro la nuclear SMR offsite llega a 132. El banco calcula que, de media, las fuentes verdes fiables suponen 40 dólares/MWh por encima de la referencia, cifra que sube a 48 dólares/MWh cuando expiren los incentivos de la Inflation Reduction Act (los segmentos más claros de cada barra reflejan ese incremento post-IRA).
La parte tranquilizadora es que, aplicada a escala, esa prima es asumible: el informe estima que cubrir el sobrecoste de toda la demanda incremental de 2030 equivaldría a entre el 3,4% y el 4,0% del EBITDA de los hiperescaladores de 2027, y restaría apenas entre 0,8 y 0,9 puntos a su CROCI. Dicho de otro modo, los grandes pueden pagar la electricidad fiable sin descomponer su cuenta de resultados.
El verdadero cuello de botella: las personas
Aquí el informe abandona el terreno cómodo de las hojas de cálculo para tocar algo más difícil de revertir: la mano de obra cualificada. Para cumplir las previsiones de crecimiento de demanda 2023-2030, Goldman estima que harán falta unos 510.000 empleos nuevos en EE. UU. (energía y redes) y unos 250.000 en Europa (energía). El problema no es tanto la generación como el transporte y la distribución (T&D), donde la cualificación exigida es alta —tres a cuatro años de formación— y el relevo generacional, escaso.
Figura 5. La brecha de mano de obra en transporte y distribución — Fuente: US Department of Labor, Goldman Sachs Global Investment Research.
El Exhibit 27 lo representa como un gráfico de cascada muy elocuente. Se parte de una demanda total de mano de obra de utilities y construcción de 952.000 trabajadores en 2024; se restan 179.000 por jubilaciones durante 2024-30; se suman 309.000 por nuevos aprendices —asumiendo el ritmo actual de unos 45.000 al año—; y aun así queda un déficit de 78.000 trabajadores para llegar a los 1.159.000 que se necesitarán en 2030. El propio gráfico apunta la solución: esa brecha se cerraría si el ritmo de aprendices subiera a unos 65.000 anuales desde 2027. Es un recordatorio de que el capital, por abundante que sea, no compra electricistas formados de la noche a la mañana.
Qué leer entre líneas
El informe se mantiene constructivo con la cadena de suministro eléctrico y con el conjunto del tema de "fiabilidad", y lo justifica con datos. Pero su mayor virtud, desde una óptica de gestión patrimonial, es que ordena el debate sin caer ni en el entusiasmo acrítico ni en el agorero. La IA no es solo una historia de software; es una historia de infraestructura física con cuellos de botella reales —electricidad, agua, componentes, personas— que generan ganadores y perdedores distintos a los que el titular sugiere.
Para el inversor de largo plazo, hay un par de lecciones que trascienden este informe concreto. La primera es que la divergencia entre los hiperescaladores y su cadena de suministro ya está aquí: cuando un tema madura, el dinero empieza a discriminar, y los marcos de "fase del ciclo" como el que aplica Goldman ayudan a no comprar la narrativa entera de golpe. La segunda es que las restricciones físicas —la mano de obra cualificada, los plazos de conexión a la red, la disponibilidad de equipos— suelen ser más persistentes y menos visibles que las financieras, y son precisamente las que pueden frustrar las proyecciones más optimistas. Conviene leer estos informes no como una recomendación de compra, sino como un mapa de las tensiones que definirán la próxima década de la inversión en infraestructura.