La revolución de la Inteligencia Artificial no solo se mide en modelos más potentes o en nuevas funciones en los chats. Cada vez más, se mide en algo mucho más prosaico: electricidad, refrigeración, centros de datos y financiación. Y cuando el despliegue entra en esa fase industrial, el termómetro más sensible no suele ser la bolsa, sino el mercado del crédito.
En las últimas semanas, Oracle ha quedado en el centro del debate por el aumento del coste percibido de su riesgo financiero en el mercado de deuda. La razón es sencilla: la compañía está en una etapa de inversión intensa para ampliar capacidad cloud orientada a IA, en un momento en el que se habla de acuerdos y compromisos de gasto de dimensiones inéditas en el sector.
Del “software” al gigavatio: la nueva economía de la IA
Hasta hace poco, la nube era el campo de batalla. Ahora, el campo de batalla es el gigavatio. Las cargas de entrenamiento e inferencia —especialmente con modelos grandes y sistemas multiagente— requieren densidades de cómputo que convierten a la infraestructura física en un factor estratégico: desde las GPU hasta el diseño térmico, pasando por redes, almacenamiento y, sobre todo, suministro eléctrico estable.
Este cambio empuja a proveedores como Oracle a incrementar el capex (inversión en infraestructura) de forma agresiva. Y cuando el capex se dispara, aparece el dilema clásico: la inversión puede consolidar una posición dominante… o tensar el balance si los ingresos tardan más de lo previsto.
El contrato “gigante” y por qué el mercado lo mira con lupa
En el corazón de esta discusión está la relación entre Oracle y OpenAI, vinculada a la construcción y suministro de capacidad de cómputo a gran escala. Se ha hablado de un acuerdo de tamaño histórico —en el orden de cientos de miles de millones de dólares a varios años— y, aunque los detalles operativos pueden variar según fases y entregas, el impacto conceptual es el mismo: una parte creciente del futuro de la IA se está “apostando” por adelantado en forma de infraestructura.
Para OpenAI, el reto es de crecimiento y monetización: convertir el uso masivo de modelos (y sus costes de computación) en ingresos recurrentes capaces de sostener pagos de infraestructura a largo plazo. Para Oracle, el reto es de ejecución y financiación: construir rápido, llenar capacidad con clientes solventes y evitar que el calendario de retornos choque con el calendario de inversión.
Cuando ambos calendarios están tan acoplados, el margen para errores se reduce.
“Fábricas de IA” y el efecto Stargate
La industria habla cada vez más de “AI factories”: complejos de computación que funcionan como plantas industriales del siglo XXI. En ese marco se encuadran iniciativas del tipo Stargate, que buscan multiplicar la capacidad disponible para entrenar y operar modelos a gran escala.
El mensaje es potente, pero también cambia las reglas. La IA deja de parecerse a un producto digital incremental y empieza a parecerse a infraestructura crítica, con riesgos asociados a permisos, logística, cadena de suministro, tiempos de construcción y disponibilidad energética. Y en esta fase, los mercados —especialmente los de deuda— penalizan cualquier señal de sobreexpansión o de incertidumbre sobre la demanda.
El punto ciego: adopción real y retorno medible
El gran interrogante que subyace en todo este ciclo es el mismo: ¿la adopción empresarial llegará al ritmo que exige la inversión? En 2023 y 2024, muchas compañías lanzaron pilotos de IA generativa con entusiasmo. En 2025, la conversación ha evolucionado hacia productividad, automatización de procesos, soporte a equipos de desarrollo, generación de contenidos y analítica.
Pero una cosa es “usar IA” y otra muy distinta es pagar por ella lo suficiente como para financiar una infraestructura de escala casi nacional. En sectores donde la IA genera ahorros claros —soporte, búsqueda interna, análisis documental, desarrollo de software, detección de fraude— el camino es más directo. En otros, la monetización es más lenta y depende de cambios organizativos, gobernanza de datos y rediseño de flujos.
Si la adopción sigue una curva gradual, el sistema puede tensionarse: centros de datos construidos antes de estar plenamente contratados, costes fijos altos y financiación más cara.
El riesgo de circularidad: cuando todo depende de todo
Otra preocupación habitual en este tipo de ciclos es la circularidad del capital: inversores y grandes actores que financian empresas de IA; empresas de IA que compran chips y capacidad; proveedores que reinvierten para ampliar infraestructura; y el valor de mercado del ecosistema reforzando nuevas rondas.
No es una conspiración: es una dinámica típica en cualquier expansión tecnológica. El problema aparece cuando la correlación se vuelve extrema. Si el crecimiento esperado se frena, el ajuste no es lineal: puede golpear simultáneamente inversión, gasto, precios de capacidad y condiciones de financiación.
En ese escenario, el mercado del crédito actúa como un detector temprano de estrés: no discute si la IA es impresionante, discute si los flujos de caja llegarán a tiempo.
Lo que debería vigilar un lector de IA (más allá del titular)
Para entender si esta fase es un “salto industrial sostenible” o una carrera demasiado adelantada, hay varias señales prácticas:
- Capex vs. ocupación real: cuánta capacidad se construye y cuánta se contrata de forma recurrente.
- Evolución del coste por inferencia: si baja gracias a eficiencia y hardware, mejora la economía del modelo.
- Ingresos por productos empresariales de IA: no solo usuarios, sino contratos sostenibles.
- Plazos de construcción y energía: retrasos y cuellos de botella suelen anticipar sobrecostes.
- Condiciones de financiación: cuando el crédito se encarece, el “crecer a cualquier precio” deja de funcionar.
La IA está entrando en su fase más cara y más real. La pregunta ya no es solo qué puede hacer un modelo. La pregunta es: ¿puede la economía que lo sostiene escalar a la misma velocidad que la ambición?
Preguntas frecuentes
¿Por qué importa el mercado del crédito en la infraestructura de Inteligencia Artificial?
Porque la expansión de centros de datos y capacidad de cómputo requiere financiación masiva. Si el crédito se encarece, el coste del crecimiento sube y se reduce el margen de error.
¿Qué significa “AI factory” y por qué se habla de gigavatios en IA?
Una “fábrica de IA” es un centro de datos pensado para IA a gran escala. El consumo eléctrico y la refrigeración se vuelven determinantes, por eso se habla en gigavatios, no solo en número de servidores.
¿Qué riesgos tiene construir infraestructura de IA antes de que exista demanda suficiente?
Capacidad infrautilizada, presión sobre el flujo de caja, aumento del endeudamiento y dependencia de que los ingresos lleguen rápido para justificar la inversión.
¿Cómo puede una empresa medir el ROI de la IA generativa de forma creíble?
Definiendo métricas por proceso (tiempo ahorrado, reducción de incidencias, conversión, coste por ticket), controlando el coste por usuario/caso de uso y escalando solo donde haya impacto medible.
