Los estadounidenses afirman que el costo de vida se ha vuelto tan alto que es inasequible, y la razón es la inversión de 700 mil millones de dólares en IA.

El 1 de abril, los economistas de la Reserva Federal de St. Louis, Miguel Faria-e-Castro y Serdar Ozkan, publicaron una entrada de blog con un título moderado pero una conclusión contundente: el optimismo sobre la IA es, en sí mismo, una fuerza inflacionaria. No porque los precios de la electricidad hayan subido, ni por la escasez de chips, sino porque todos creen que la IA mejorará el futuro; esta creencia los impulsa a gastar más ahora.

Ese mismo día, Fortune reveló un experimento de Deutsche Bank: utilizaron tres modelos de IA para evaluar el "Impacto de la IA en la inflación". La conclusión fue que incluso la propia IA cree que está provocando el aumento de los precios.

Abundan las publicaciones en redes sociales sobre la disparada de los precios en EE. UU.

Estos dos incidentes juntos señalan un ciclo algo incómodo: a mayor inversión en IA, mayor inflación, más lejanos los recortes de tasas y mayor el costo del financiamiento, pero la inversión sigue acelerándose.

La imparable carrera armamentista

Primero veamos el dinero. Según los informes financieros corporativos, los gastos de capital combinados de Amazon, Microsoft, Google y Meta para 2023 son de aproximadamente 152 mil millones de dólares. Para 2024, esta cifra salta a 251 mil millones, un aumento del 65%. Para finales de 2025, el total asciende a 416 mil millones, otro incremento del 66%.

La proyección de las empresas para 2026 es aún más agresiva. Según la recopilación de Wolf Street, la proyección de Amazon es de 200 mil millones, la de Google es de 1,75 a 1,85 mil millones, la de Microsoft es de 1,45 a 1,5 mil millones y la de Meta es de 1,35 mil millones. El total combinado de estas cuatro empresas ronda los 663 mil millones de dólares. Si se incluyen los 42 mil millones de Oracle, el total se acerca a los 700 mil millones.

En cuatro años, los gastos de capital de estas cuatro empresas se han cuadruplicado. Esta tasa de crecimiento no tiene precedentes en la historia corporativa de EE. UU. Según Fortune, esta escala ya supera el PIB de Suecia durante un año completo.

Un centro de datos que consume tanta electricidad como un estado entero

La mayor parte de este dinero fluye hacia los centros de datos. El mayor cuello de botella para los centros de datos no es el terreno, sino la electricidad. Según datos de la EIA, Vermont consume aproximadamente 5.364 gigavatios-hora de electricidad al año, lo que equivale a una carga promedio de 0,61 gigavatios. Rhode Island es ligeramente superior, con alrededor de 0,83 gigavatios.

Ahora veamos qué están haciendo los centros de datos. Según anuncios de las empresas, el proyecto Stargate de OpenAI, en asociación con Oracle y SoftBank, tiene una capacidad energética planificada total de 10 gigavatios, equivalente al consumo eléctrico total de 16 estados como Vermont. Meta planea 5 gigavatios en su campus Hyperion en Luisiana, con una inversión de 27 mil millones de dólares. El proyecto Colossus de xAI, de Musk, en Tennessee, se ha expandido a 2 gigavatios, desplegando supuestamente 555.000 GPU de NVIDIA a un costo de alrededor de 18 mil millones de dólares, según informó Introl. El proyecto Rainier de Amazon y Anthropic en Indiana planea 2,2 gigavatios.

Según datos de S&P Global, los centros de datos de EE. UU. consumieron un total de 183 teravatios-hora de electricidad en 2024, lo que representa más del 4% del consumo eléctrico nacional. Se espera que esta cifra se triplique para 2030.

Estas demandas de energía no son una historia a largo plazo; ya están presionando las redes existentes. Según un informe de CBRE, la tasa de vacancia de los centros de datos en Norteamérica cayó del 3,3% en el primer semestre de 2023 al 1,6% en el primer semestre de 2025, la más baja registrada. Según datos de Cushman & Wakefield, la tasa de vacancia experimentó un ligero aumento al 3,5% en el segundo semestre de 2025, pero solo porque entró en funcionamiento una cantidad significativa de nueva capacidad; el nivel absoluto sigue siendo históricamente bajo y es poco probable que se produzca un alivio significativo en la oferta antes de 2030.

Incluso la propia IA dice que está alimentando la inflación

Estas inversiones están impulsando la demanda, elevando los precios de la electricidad, exacerbando la escasez de chips y revelando también un canal de inflación más insidioso.

Según un informe de Fortune del 1 de abril, un equipo dirigido por el economista jefe para EE. UU. de Deutsche Bank, Matthew Luzzetti, realizó un experimento: hicieron que el modelo interno de Deutsche Bank, dbLumina, Claude de Anthropic y ChatGPT-5.2 de OpenAI evaluaran por separado la "probabilidad de que la IA impulse la inflación en el próximo año".

Resultados: dbLumina dio un 40%, Claude un 25% y ChatGPT-5.2 un 20%. Los tres modelos coincidieron en su evaluación de la "probabilidad de que la IA reduzca significativamente la inflación": solo un 5%.

El factor inflacionario altamente consistente al que hacen referencia los tres modelos: la expansión de los centros de datos, la creciente demanda de semiconductores y el consumo de energía de las cargas de trabajo de IA en rápido crecimiento; todas son presiones de precios impulsadas por la demanda.

Esto contrasta fuertemente con el consenso entre los inversores de Wall Street. El equipo de Deutsche Bank escribió en un informe de investigación: "¿Se convertirá la IA en una fuerza deflacionaria importante? Ni siquiera la IA lo cree".

En un horizonte de cinco años, los modelos sí se han desplazado hacia un mayor potencial deflacionario. Sin embargo, la probabilidad de que la "IA provoque una deflación a gran escala" sigue estando limitada al rango de riesgo extremo.

El optimismo es, en sí mismo, inflacionario

Un documento de la Reserva Federal de St. Louis proporciona un marco teórico para entender todo esto.

Faria-e-Castro y Ozkan utilizan un modelo macroeconómico estándar, definiendo el frenesí de inversión en IA como un "choque de noticias". Según la publicación de la Fed, la lógica del modelo es: cuando los hogares ven que la IA se describe como una tecnología revolucionaria, anticipan aumentos futuros en sus ingresos y aumentan su consumo por adelantado. Las empresas esperan ganancias de productividad y aumentan la inversión. Ambos efectos se combinan, superando rápidamente la oferta con la demanda. El documento afirma: "Estas fuerzas producen conjuntamente un aumento de la inflación impulsada por la demanda, una característica central de las primeras etapas de un choque de noticias".

El modelo presenta dos caminos. Si la IA logra un salto en la productividad, la inflación a corto plazo será absorbida por el crecimiento de la producción a largo plazo, lo que encaminará a la economía hacia un círculo virtuoso. Pero si la productividad no se materializa, lo que el documento describe como "crecimiento bajo sostenido e inflación persistentemente alta", eso es estanflación.

Según los datos citados por la Fed, la tasa de crecimiento anualizada de la productividad total de los factores (PTF) en EE. UU. desde el lanzamiento de ChatGPT es del 1,11%, por debajo del promedio histórico del 1,23%. Hasta ahora, la IA no ha dejado su huella en los datos de productividad.

Mientras tanto, según datos de la BLS, el IPC de EE. UU. en febrero de 2026 fue del 2,4% interanual, y el IPC subyacente del 2,5%, ambos todavía por debajo del objetivo del 2% de la Fed. El gráfico de puntos de marzo de la Fed muestra una previsión de tasa mediana para fin de año del 3,4%, lo que apunta a un solo recorte de tasas este año.

Se están invirtiendo 700 mil millones de dólares en infraestructura de IA. Si este dinero es la causa de la inflación o el preludio de una revolución de la productividad depende de una pregunta que nadie ha podido responder todavía: ¿Harán realmente que la economía sea más eficiente los modelos que se ejecutan en estos centros de datos?