La inteligencia artificial se ha convertido en uno de los grandes relatos económicos y tecnológicos de nuestro tiempo. La atención mediática y financiera se concentra en los modelos más avanzados, en las grandes plataformas capaces de entrenarlos y en las promesas de productividad que despliegan. Sin embargo, bajo esta narrativa dominante, existe una realidad menos visible, pero decisiva: la revolución de la IA no se sostiene solo con algoritmos, sino con una infraestructura física masiva. Centros de datos, generación eléctrica, redes de transmisión y eficiencia energética en chips constituyen las auténticas “palas y picos” de esta nueva fiebre tecnológica.
La experiencia histórica demuestra que, en periodos de transformación acelerada, el valor más estable suele concentrarse en quienes hacen posible el cambio, no necesariamente en quienes protagonizan los titulares. La fiebre del oro del siglo XIX o la burbuja ferroviaria británica son ejemplos elocuentes: mientras muchos buscadores de oro o inversores en compañías ferroviarias acabaron arruinados, los proveedores de herramientas, acero, ingeniería e infraestructuras obtuvieron retornos más consistentes y duraderos. La inteligencia artificial no parece una excepción a esta lógica.
Del entusiasmo tecnológico al límite energético
La IA generativa introduce una ruptura sin precedentes en términos de consumo energético. Una consulta compleja a un modelo avanzado puede requerir varias veces más electricidad que una búsqueda convencional. A medida que empresas tecnológicas compiten por entrenar modelos cada vez más grandes y sofisticados, la demanda de capacidad de cálculo se dispara. Las principales plataformas ya anuncian planes de inversión de cientos de miles de millones de euros para ampliar su infraestructura, incluyendo la construcción de miles de nuevos centros de datos y la adquisición de servidores especializados.
Este despliegue, sin embargo, se enfrenta a un obstáculo creciente: la energía. Las redes eléctricas de muchas regiones están cerca de su límite, los permisos para nueva generación se demoran durante años y la oposición social a grandes infraestructuras energéticas es cada vez más visible. El cuello de botella ya no reside únicamente en la disponibilidad de chips avanzados, sino en la capacidad de suministrar electricidad fiable, limpia y a gran escala allí donde se concentra el cálculo. La IA, paradójicamente, está devolviendo al primer plano debates que parecían superados sobre planificación energética, redes y seguridad de suministro.
Los pilares físicos de la revolución digital
El primer gran pilar son los centros de datos. El mercado global de instalaciones diseñadas específicamente para IA crece a tasas cercanas al 30% anual. Estos activos requieren espacio, refrigeración avanzada y acceso garantizado a energía, lo que limita la oferta y refuerza el poder de quienes ya están posicionados. Los grandes operadores firman contratos plurianuales con los llamados hiperescaladores, generando flujos de ingresos estables y predecibles. Se trata de un híbrido entre inmobiliario e infraestructura tecnológica, con una resiliencia notable frente a los ciclos económicos tradicionales.
El segundo pilar es la generación eléctrica. La presión de los centros de datos está impulsando un renacimiento de activos que parecían en declive, como las centrales nucleares existentes, al tiempo que acelera la construcción de plantas de gas como respaldo y el despliegue de renovables apoyadas por sistemas de almacenamiento. Para muchas compañías eléctricas tradicionales, esta nueva demanda representa una oportunidad de crecimiento que no se veía desde hace décadas. No obstante, el desafío regulatorio y social es considerable: conectar nueva capacidad a la red exige inversiones cuantiosas, consenso político y aceptación local.
El tercer pilar son las redes. Generar electricidad no basta si no puede transportarse de forma eficiente hasta los nodos de cálculo. La expansión de la IA exige miles de millones en líneas de alta tensión, subestaciones inteligentes y equipamiento capaz de minimizar pérdidas y gestionar flujos cada vez más complejos. Las empresas especializadas en ingeniería eléctrica, automatización y equipos de potencia se sitúan en el centro de este ciclo inversor, beneficiándose tanto de contratos públicos como privados, con elevadas barreras de entrada.
La eficiencia como factor estratégico
A estos tres pilares se suma un cuarto, menos visible, pero igualmente crucial: la eficiencia energética. En un contexto de restricciones físicas y regulatorias, cada vatio ahorrado equivale a capacidad adicional sin necesidad de nuevas infraestructuras. Los avances en diseño de chips, arquitecturas optimizadas y software especializado permiten mejorar de forma sustancial el rendimiento por unidad de energía consumida.
Tecnologías como el empaquetado tridimensional, la refrigeración líquida de racks de alta densidad, los materiales avanzados para disipación térmica o los sistemas inteligentes de gestión del calor están dejando de ser soluciones experimentales para convertirse en estándares industriales. La eficiencia ya no es solo una vía para reducir costes operativos; es una condición imprescindible para escalar la IA. Un recorte del 25% en el consumo por cálculo puede marcar la diferencia entre un proyecto viable y uno inviable desde el punto de vista energético y regulatorio.
Una tesis de inversión más allá del ruido
Desde una perspectiva económica, la infraestructura de la IA presenta una combinación atractiva de visibilidad y valoración razonable. La demanda está respaldada por compromisos de inversión a cinco y diez años por parte de las grandes tecnológicas. Los centros de datos cotizan, en muchos casos, a múltiplos inferiores a los de la tecnología pura, mientras que las compañías eléctricas ofrecen rentabilidades por dividendo atractivas con un crecimiento cada vez más claro. Las redes cuentan con barreras de entrada elevadas y la eficiencia en chips combina innovación constante con márgenes elevados.
En Europa, además, las estrategias digitales y energéticas refuerzan esta tendencia. Iniciativas como los planes de digitalización y transición energética sitúan a operadores de red, utilities y empresas de telecomunicaciones en una posición clave para capturar valor en los próximos años, siempre que sean capaces de ejecutar proyectos complejos en entornos regulatorios exigentes.
Riesgos que exigen prudencia
Nada de esto está exento de riesgos. Los sobrecostes en proyectos de generación y redes son habituales, con retrasos en permisos y presupuestos que pueden dispararse entre un 20% y un 30%. Los cambios regulatorios —desde topes a precios energéticos hasta restricciones específicas al consumo de los centros de datos— pueden erosionar márgenes de forma abrupta. En el ámbito de los chips eficientes, la concentración geográfica de la producción avanzada introduce riesgos geopolíticos y de cadena de suministro que no deben subestimarse.
Mirar la base para entender el futuro
La historia enseña que las grandes transformaciones tecnológicas no se sostienen en el aire. Necesitan cimientos físicos, inversión paciente y planificación a largo plazo. En la carrera por la inteligencia artificial, las “palas y picos” —centros de datos, electricidad, redes y eficiencia energética— ofrecen una forma de participar en la megatendencia sin depender de acertar qué modelo o plataforma dominará el mercado.
Como ocurrió con los proveedores de rieles y acero en la era ferroviaria, quienes construyen la base material de la IA están en posición de capturar un valor que perdura más allá de las modas y de los nombres que hoy concentran la atención. En un entorno de euforia tecnológica, mirar hacia la infraestructura puede ser, paradójicamente, la apuesta más racional.
Rafael Ciruelos es socio y director de selección de fondos de Diaphanum.