El boom de la infraestructura para IA empieza a mostrar grietas: China acumula centros de datos sin estrenar, y no es la única

Cuando ChatGPT irrumpió en escena en noviembre de 2022, desató una de las carreras tecnológicas más intensas de los últimos años. Empresas y gobiernos se apresuraron a tomar posiciones para no quedarse fuera del auge de la inteligencia artificial. En el centro de esa reacción estuvieron los centros de datos: infraestructuras clave que hacen posible entrenar los modelos de lenguaje que dan forma a los chatbots y a otras aplicaciones basadas en IA.

Gigantes estadounidenses como Microsoft, Google, Amazon y Meta anunciaron la expansión de su infraestructura más allá de sus fronteras, con proyectos millonarios que también llegaron a España y desataron una auténtica fiebre por este tipo de instalaciones en la región. El terremoto de la IA también sacudió China, donde el gobierno central declaró su desarrollo como una prioridad nacional e impulsó la creación de nuevas infraestructuras para sostenerlo.

El boom de centros de datos empieza a tambalearse

Según datos de la firma de análisis IDC, entre 2022 y 2024 se licitaron más de 200 proyectos vinculados a centros de datos enfocados en inteligencia artificial, repartidos en 28 provincias y 81 ciudades chinas. El ritmo de crecimiento se disparó frente a años anteriores, con una oleada de iniciativas de “informática inteligente” que no solo buscaban reforzar la infraestructura digital del país, sino que también prometía dinamizar las economías locales.

Ahí estaban varios nombres bien conocidos en esta parte del mundo: Alibaba, ByteDance —la matriz de TikTok—, Tencent, Baidu o DeepSeek, todos apostando con fuerza por este terreno. El objetivo era claro: si la inteligencia artificial iba a marcar el futuro, China no podía permitirse quedar rezagada frente a Estados Unidos. Para no perder posiciones en esta carrera, el gigante asiático necesitaba moverse rápido, muy rápido.

Aunque ni las empresas ni los gobiernos lo decían abiertamente, cada nuevo proyecto se anunciaba con plena conciencia de que la tecnología aún no estaba lo suficientemente madura, y el modelo de negocio, tampoco del todo definido. La apuesta —como suele ocurrir en este tipo de iniciativas— se basaba en la expectativa de que, tarde o temprano, generará un valor económico relevante, ya sea de forma directa o indirecta, para quienes la están impulsando.

A pesar de las millonarias inversiones en nuevos centros de datos, el entusiasmo de China por los modelos lingüísticos a gran escala está perdiendo fuerza. Como recoge MIT Technology Review, más de la mitad de los recursos informáticos construidos recientemente permanecen sin utilizar. A esta situación se suman factores como la falta de experiencia técnica y de mercado de muchos de los actores que apostaron por este tipo de infraestructuras por ser tendencia.

El resultado: decenas de centros de datos más pequeños buscan clientes dispuestos a pagar por su uso, pero lo cierto es que, aunque China es un mercado enorme, la demanda no está respondiendo como se esperaba. Los grandes grupos tecnológicos del país ya están lidiando con sus propias infraestructuras, y las empresas más pequeñas, en lugar de entrenar modelos propios en estos centros, están optando por soluciones de pago por uso.

Por último, apuntan que muchos de los centros de datos construidos en los últimos años se diseñaron pensando en cargas de trabajo de preentrenamiento, es decir, procesos largos y exigentes que requieren enormes volúmenes de datos. Sin embargo, la demanda actual se centra en la inferencia: ejecutar modelos ya entrenados para ofrecer respuestas en tiempo real. Y ahí es donde muchas de estas infraestructuras no están preparadas.

En Xataka

25 años después de la burbuja de las «puntocom» la industria tecnológica afronta una duda: la de la burbuja de la IA

Un fenómeno que se extiende más allá de China

Según analistas de TD Cowen citados por Bloomberg, Microsoft habría cancelado nuevos proyectos de centros de datos en Estados Unidos y Europa. La compañía no ha hecho declaraciones oficiales, por lo que aún no está claro qué instalaciones se verían afectadas. Sin embargo, los expertos apuntan a una causa concreta: la reducción de compromisos con OpenAI, la startup de IA en la que Microsoft ha invertido miles de millones.

Durante años, OpenAI dependió exclusivamente de la infraestructura en la nube de Microsoft. Pero eso cambió recientemente, al abrirse a otros proveedores de computación. En paralelo, Microsoft mantiene planes para invertir 80.000 millones de dólares en centros de datos durante su actual año fiscal, que termina en junio. Aun así, los analistas prevén que ese ritmo de inversión se desacelerará después, un movimiento inesperado.

Imágenes | DC Studio | Scott Rodgerson

En Xataka | Los GPTs personalizados son uno de los grandes inventos de OpenAI. Ahora Google acaba de liberar los suyos en Gemini

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El boom de la infraestructura para IA empieza a mostrar grietas: China acumula centros de datos sin estrenar, y no es la única

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por
Javier Marquez

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Cuando ChatGPT irrumpió en escena en noviembre de 2022, desató una de las carreras tecnológicas más intensas de los últimos años. Empresas y gobiernos se apresuraron a tomar posiciones para no quedarse fuera del auge de la inteligencia artificial. En el centro de esa reacción estuvieron los centros de datos: infraestructuras clave que hacen posible entrenar los modelos de lenguaje que dan forma a los chatbots y a otras aplicaciones basadas en IA. Gigantes estadounidenses como Microsoft, Google, Amazon y Meta anunciaron la expansión de su infraestructura más allá de sus fronteras, con proyectos millonarios que también llegaron a España y desataron una auténtica fiebre por este tipo de instalaciones en la región. El terremoto de la IA también sacudió China, donde el gobierno central declaró su desarrollo como una prioridad nacional e impulsó la creación de nuevas infraestructuras para sostenerlo. El boom de centros de datos empieza a tambalearse Según datos de la firma de análisis IDC, entre 2022 y 2024 se licitaron más de 200 proyectos vinculados a centros de datos enfocados en inteligencia artificial, repartidos en 28 provincias y 81 ciudades chinas. El ritmo de crecimiento se disparó frente a años anteriores, con una oleada de iniciativas de “informática inteligente” que no solo buscaban reforzar la infraestructura digital del país, sino que también prometía dinamizar las economías locales. Ahí estaban varios nombres bien conocidos en esta parte del mundo: Alibaba, ByteDance —la matriz de TikTok—, Tencent, Baidu o DeepSeek, todos apostando con fuerza por este terreno. El objetivo era claro: si la inteligencia artificial iba a marcar el futuro, China no podía permitirse quedar rezagada frente a Estados Unidos. Para no perder posiciones en esta carrera, el gigante asiático necesitaba moverse rápido, muy rápido. Aunque ni las empresas ni los gobiernos lo decían abiertamente, cada nuevo proyecto se anunciaba con plena conciencia de que la tecnología aún no estaba lo suficientemente madura, y el modelo de negocio, tampoco del todo definido. La apuesta —como suele ocurrir en este tipo de iniciativas— se basaba en la expectativa de que, tarde o temprano, generará un valor económico relevante, ya sea de forma directa o indirecta, para quienes la están impulsando. A pesar de las millonarias inversiones en nuevos centros de datos, el entusiasmo de China por los modelos lingüísticos a gran escala está perdiendo fuerza. Como recoge MIT Technology Review, más de la mitad de los recursos informáticos construidos recientemente permanecen sin utilizar. A esta situación se suman factores como la falta de experiencia técnica y de mercado de muchos de los actores que apostaron por este tipo de infraestructuras por ser tendencia. El resultado: decenas de centros de datos más pequeños buscan clientes dispuestos a pagar por su uso, pero lo cierto es que, aunque China es un mercado enorme, la demanda no está respondiendo como se esperaba. Los grandes grupos tecnológicos del país ya están lidiando con sus propias infraestructuras, y las empresas más pequeñas, en lugar de entrenar modelos propios en estos centros, están optando por soluciones de pago por uso. Por último, apuntan que muchos de los centros de datos construidos en los últimos años se diseñaron pensando en cargas de trabajo de preentrenamiento, es decir, procesos largos y exigentes que requieren enormes volúmenes de datos. Sin embargo, la demanda actual se centra en la inferencia: ejecutar modelos ya entrenados para ofrecer respuestas en tiempo real. Y ahí es donde muchas de estas infraestructuras no están preparadas. En Xataka 25 años después de la burbuja de las "puntocom" la industria tecnológica afronta una duda: la de la burbuja de la IA Un fenómeno que se extiende más allá de China Según analistas de TD Cowen citados por Bloomberg, Microsoft habría cancelado nuevos proyectos de centros de datos en Estados Unidos y Europa. La compañía no ha hecho declaraciones oficiales, por lo que aún no está claro qué instalaciones se verían afectadas. Sin embargo, los expertos apuntan a una causa concreta: la reducción de compromisos con OpenAI, la startup de IA en la que Microsoft ha invertido miles de millones. Durante años, OpenAI dependió exclusivamente de la infraestructura en la nube de Microsoft. Pero eso cambió recientemente, al abrirse a otros proveedores de computación. En paralelo, Microsoft mantiene planes para invertir 80.000 millones de dólares en centros de datos durante su actual año fiscal, que termina en junio. Aun así, los analistas prevén que ese ritmo de inversión se desacelerará después, un movimiento inesperado. Imágenes | DC Studio | Scott Rodgerson En Xataka | Los GPTs personalizados son uno de los grandes inventos de OpenAI. Ahora Google acaba de liberar los suyos en Gemini