El gasto de capital en IA se dispara y la red eléctrica se ve más presionada: Goldman Sachs eleva significativamente la previsión de consumo eléctrico global por IA, con una demanda que aumentará un 220% para 2030.

En los últimos dos meses, el “incremento” de la inversión en IA ha comenzado a expandirse desde chips y servidores hacia un eslabón aún más difícil de suplir: la energía eléctrica. Los gigantes de la nube a hiperescala han revisado al alza sus presupuestos de capital y de I+D, y el despliegue de capacidad de cómputo tanto para entrenamiento como para inferencia es cada vez más agresivo, lo que eleva directamente la pendiente futura del consumo eléctrico de los centros de datos. Al mismo tiempo, la preocupación del mercado también está cambiando: ya no es “si se necesita electricidad”, sino “si la cadena de suministro puede entregar la energía a los centros de datos a tiempo”.

Según el portal de operaciones Wind Trading Desk, el analista Brian Singer del Departamento de Investigación Global de Inversiones de Goldman Sachs escribió en su informe del día 23: “Elevamos el aumento esperado en la demanda mundial de energía de los centros de datos para 2030 respecto a 2023, pasando del 175% al 220%.” Esta revisión se enfoca en Estados Unidos: aproximadamente el 60% del nuevo consumo eléctrico provendrá de EE. UU., y las previsiones de capacidad de los centros de datos también se han incrementado notablemente.

Lo más preocupante es que una mayor demanda no significa necesariamente un camino despejado. Los plazos de conexión a la red, distribución y entrega de equipos en el lado de la red eléctrica se están alargando, por lo que la opción de “energía detrás del contador” (behind-the-meter), que parece más una solución de transición, ha cobrado protagonismo —principalmente con gas natural, poniendo en marcha primero los centros de datos y luego conectándolos a la red eléctrica. Goldman Sachs también ha elevado su previsión de crecimiento anualizado de la demanda eléctrica en EE. UU. al 3,2% hasta 2030, de los cuales los centros de datos contribuirán con 2 puntos porcentuales.

En términos de inversión, la postura de Goldman Sachs no es conservadora: aunque las acciones relacionadas con la cadena de suministro eléctrica de los centros de datos ya han superado ampliamente al mercado, el informe mantiene una visión alcista, respaldando una narrativa aún mayor: para evitar “incidentes de confiabilidad” en electricidad, agua, red y cadena de suministro, la infraestructura entra en un ciclo de inversión más prolongado. Pero este ciclo no es ilimitado: si la IA pasa de la “esperanza y los sueños” a la “fase de ejecución”, las restricciones de presupuesto y retorno se volverán más estrictas y el impulso de los precios de las acciones migrará del tema general a una selección de empresas más rigurosa.

El incremento de consumo eléctrico en 2030 recibe una nueva valoración: de los 905 TWh, EE. UU. se lleva el 60%

Goldman Sachs estima que el incremento global de consumo eléctrico de centros de datos (IA + no IA) para 2030 será de 905 TWh respecto a 2023, lo que representa un crecimiento del 220% para 2030 respecto a 2023. La hipótesis anterior era del 175%. La razón de este ajuste no es complicada: el equipo TMT elevó sus previsiones de envíos de servidores de IA, la proporción de servidores de mayor potencia para inferencia está aumentando y la expansión de la capacidad de los centros de datos avanza más rápido.

En cuanto a la estructura, el peso de EE. UU. sigue aumentando. Goldman Sachs prevé que alrededor del 60% de los 905 TWh adicionales se consumirán en EE. UU. (anteriormente era el 50%). Las previsiones de capacidad de los centros de datos también han subido: se espera que la capacidad de los centros de datos en EE. UU. alcance 95 GW en 2030 (32 GW en 2025), y en el extranjero, 72 GW en 2030 (42 GW en 2025). La expansión de la IA y los centros de datos aún se define como un fenómeno global, pero EE. UU. será el primero en “consumir” esta energía.

La tasa de reinversión de los gigantes de la nube se aproxima al 90%, el foco de discusión pasa de la “inversión” al “retorno”

El informe proporciona una señal clave: el ritmo de revisión al alza de los presupuestos es demasiado rápido. En los últimos dos meses, los analistas de Goldman Sachs han ajustado al alza en más de 300 mil millones de dólares el capex + I+D de los hyperscalers para 2026-27; asimismo, se espera que el capex + I+D de los principales hyperscalers globales se duplique entre 2025 y 2029.

Más importante aún es observar la tasa de reinversión (capex + I+D / flujo de caja operativo). Goldman Sachs prevé que en 2026/27 alcance el 87%/83% (anteriormente 79%/76%). El dinero sigue fluyendo, pero el espacio de flujo de caja libre para los accionistas se ve presionado; por eso el informe recalca repetidamente la “creciente facturación por IA” y el “valor cuantificable”: a mayor intensidad de inversión, el mercado preguntará con más frecuencia qué logros está produciendo realmente la IA.

Goldman Sachs cita una dirección “cuantificable”: el uso de IA para acelerar el desarrollo de medicamentos. Su equipo médico cita datos recientes que muestran dos cambios: la tasa de éxito ha aumentado 370 puntos básicos (de 6,4% a 10,3%), el ciclo de I+D se ha reducido de unos 13 a unos 10 años, y con base en ello, estiman que el valor presente de la cartera de medicamentos en 10 años podría aumentar entre 830 millones (con una tasa de descuento del 21%) y 4.120 millones de dólares (con una tasa de descuento del 8%). Este tipo de casos responde a la pregunta de dónde se está materializando la “penetración” de la IA.

La tasa de crecimiento de la demanda eléctrica en EE. UU. se eleva al 3,2%, los centros de datos aportan 2 puntos porcentuales

En el lado eléctrico, Goldman Sachs ha ajustado al alza su previsión de crecimiento anualizado de la demanda de energía (“red + energía detrás del contador”) en EE. UU. a 3,2% hasta 2030 (antes 2,6%). Desglosado, la red aporta un 2,6% anualizado y la energía detrás del contador un 0,6%; de ese 2,6% de la red, los centros de datos aportan 2 puntos porcentuales, lo que explica por qué crece rápidamente la preocupación del mercado por la energía, la distribución y los recursos de conexión a la red.

Goldman Sachs también señala una realidad: una parte considerable de la nueva carga es absorbida por la energía detrás del contador, principalmente gas natural, aunque los hyperscalers siguen prefiriendo la red a largo plazo. Elevar la demanda eléctrica es sencillo, lo difícil es “entregar” la energía, y aquí es donde surgen cuellos de botella en distribución, conexión y capacidad de obra.

La eficiencia mejora, pero “cada servidor consume más energía”: la inferencia será la variable de 2026

El informe desglosa en detalle si la eficiencia puede compensar el consumo eléctrico: la nueva generación de servidores es realmente más eficiente, pero la demanda de capacidad de cómputo crece aún más rápido. Tomando como ejemplo los servidores de Nvidia, Goldman Sachs señala que la generación Vera Rubin más reciente supera a Blackwell en velocidad de cómputo por vatio máximo en entrenamiento en un 16%, y la mejora acumulada en cuatro generaciones supera el 650%; pero al mismo tiempo, la potencia máxima por servidor de Vera Rubin es un 68% mayor que la de Blackwell, y el incremento acumulado en cuatro generaciones supera el 250%.

La inferencia es otro punto de inflexión. Goldman Sachs mantiene la hipótesis de que, en general, los servidores para inferencia consumen menos que los de entrenamiento, pero reconoce que la potencia para inferencia está aumentando porque la proporción de servidores de mayor potencia en la inferencia está creciendo. El informe señala 2026 como una ventana clave de observación: aún no está resuelto si la inferencia se desplegará a gran escala con baja potencia o si, por los modelos de inferencia y la automatización, el consumo energético subirá aún más.

“Dispuestos a pagar una prima por fiabilidad” se convierte en cláusula contractual: prima verde de 40-48 USD/MWh

La electricidad ya no es sólo un problema de oferta, sino también de “precio + política”. Goldman Sachs resume esta tendencia como “Green Reliability Premium”: en EE. UU., el costo medido de una combinación de energías limpias que garantice la fiabilidad de la carga base de los centros de datos supera el de referencia en unos 40 USD/MWh; tras la reducción de incentivos del IRA, sería de unos 48 USD/MWh.

Aún más relevante es el punto de comparación: si se aplica esta prima de manera aproximada al incremento global de consumo eléctrico de los centros de datos entre 2023 y 2030 (905 TWh), Goldman Sachs estima un gasto sectorial de entre 37 y 43 mil millones de dólares. En la cuenta de resultados de los hyperscalers no es desproporcionado: equivale al 3,4%-4,0% del EBITDA total estimado por Goldman Sachs para los hyperscalers en 2027 (1,079 billones de dólares), y el impacto en el CROCI promedio de 2027 es de aproximadamente -0,8% a -0,9%. Por eso el informe concluye que los hyperscalers aún pueden pagar por “time-to-market” y “fiabilidad”.

En la esfera política, el término mencionado en el informe es “ring-fence”: los costos y riesgos de fiabilidad derivados de la expansión de los centros de datos no deben trasladarse a otros clientes eléctricos. Goldman Sachs prevé que las partes impulsarán más contratos para aislar este tipo de impactos, y que los operadores de centros de datos deberán comprometerse más claramente en flexibilidad, asumir costos de infraestructura o incluso suministrar energía de vuelta a la red.

Los equipos de generación no son el único cuello de botella: el verdadero reto es la mano de obra

Si hubiera que elegir entre “equipos” y “personas” cuál es la restricción más fuerte, Goldman Sachs elige lo segundo. El informe estima que, para cubrir el crecimiento de la demanda eléctrica en EE. UU. y Europa entre 2023 y 2030, se necesitarán unos 510.000 nuevos empleos relacionados con energía y red eléctrica en EE. UU., y unos 250.000 en Europa.

El riesgo se concentra sobre todo en la distribución y transmisión (T&D): Goldman Sachs estima que solo en EE. UU. se requerirán 207.000 nuevos empleos en transmisión, distribución y conexión a la red, lo que representa un 22% de incremento en la fuerza laboral, y estos puestos suelen requerir 3-4 años de formación. Como referencia, actualmente hay unos 45.000 aprendices activos en el sector energético de EE. UU.; para cubrir la brecha y remplazos por retiro, Goldman Sachs calcula que la “velocidad de formación” de aprendices debería aumentar en unos 20.000-30.000 más.

La restricción de mano de obra explica dos cosas: por qué la energía detrás del contador es más atractiva a corto plazo (evita líneas de transmisión y procesos de conexión), y por qué los contratistas, empresas de servicios públicos y soluciones de automatización y optimización de redes con ventaja en captación de talento están siendo revalorados.

El “superciclo de fiabilidad” da una segunda base a la cadena de suministro: no es solo para la IA

En cuanto a acciones, Goldman Sachs amplía el tema : la inversión en fiabilidad de electricidad, agua, red y cadena de suministro ante el aumento de la demanda y el envejecimiento de la infraestructura. El indicador cuantitativo que ofrece el informe es: según sus estimaciones de empresas públicas con viento a favor de Green Capex, el tema de fiabilidad implica un crecimiento anualizado de capex de más de 80 mil millones de dólares.

Esto también explica un fenómeno de mercado: las acciones de la cadena de suministro de energía para centros de datos se han desmarcado de los hyperscalers. Según Goldman Sachs, desde 2025, el ecosistema eléctrico vinculado a centros de datos ha superado en unos 41 puntos porcentuales al MSCI ACWI y en unos 36 a los hyperscalers; las empresas de equipos de generación han tenido el mejor desempeño, superando a otras compañías de la cadena en 196 puntos porcentuales, y los productos solares, componentes eléctricos y soluciones de refrigeración también han mostrado rendimientos notables.

La condición para que “termine el ciclo” es clara según Goldman Sachs: que la amenaza competitiva de la IA disminuya, que los retornos empresariales y el flujo de caja libre se deterioren claramente limitando la capacidad de inversión, o que el exceso de inversiones se considere suficiente. Mientras estas tres condiciones no se cumplan, la inversión en fiabilidad difícilmente se detendrá de golpe.

La IA sigue en la etapa de “esperanza y sueños”, pero tres indicadores decidirán cuándo entra en la fase de ejecución

Goldman Sachs enmarca la IA en el “ciclo de innovación”: actualmente sigue en la fase de “valoración / esperanza y sueños”, la más propicia para la inversión en infraestructura y expansión de valoraciones, pero el ajuste al alza del capex calienta el debate sobre si nos acercamos a la fase de ejecución. El informe señala tres factores desencadenantes: limitación de flexibilidad financiera, caída de retornos empresariales y exceso de oferta de productos.

Según la evidencia actual, Goldman Sachs considera que los dos primeros muestran “cambios marginales”, pero aún no constituyen un punto de inflexión: el aumento de la tasa de reinversión reduce el flujo de caja libre, pero los balances de los hyperscalers siguen siendo sólidos, con una deuda neta/EBITDA de unas 0,3 veces (2026); en cuanto a retornos, Goldman Sachs prevé que el CROCI se debilitará hacia 2028, pasando de “ligero” a “más notable”, pero aún sin caer al extremo inferior del rango histórico (24%-31%). Sobre el exceso de oferta, Goldman Sachs es claro: todavía no se observa saturación en la capacidad de cómputo ni en la demanda de tokens.

Esto implica una conclusión más realista: a corto plazo, la cadena de electricidad e infraestructura sigue en un “punto óptimo”; pero el mercado será cada vez más exigente con respecto a la facturación y el flujo de caja de la IA, quién logra retener el valor y quién solo paga por sus competidores.