Ejecutivos de chips de IA dicen que la demanda es "casi ilimitada" aunque las empresas sean más selectivas con los costos

Altos ejecutivos de startups de chips, constructoras de centros de datos y capital de riesgo aseguran que la demanda de infraestructura de IA supera la oferta. Pero las empresas comienzan a hacer preguntas difíciles sobre qué obtienen realmente por su dinero.

AI2Day Newsdesk· 3 min read
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Puntos clave

  • Pat Gelsinger, exdirector ejecutivo de Intel, le dijo a CNBC esta semana que considera la demanda de IA "casi ilimitada", limitada solo por la energía disponible.
  • Nebius, una empresa que construye centros de datos con tecnología de Nvidia, dice que no puede satisfacer la demanda actual de clientes y no ha podido hacerlo desde hace algún tiempo.
  • El director ejecutivo de Cerebras Systems, Andrew Feldman, calificó la venta de capacidad informática sobrante de Meta y xAI como un caso "único", no como señal de sobreoferta en toda la industria.
  • Lumentum, que fabrica componentes de redes ópticas para centros de datos, dice que sus productos están agotados durante los próximos cinco años.
  • Las empresas están dejando de fomentar el uso máximo de IA para preguntarse qué obtienen realmente a cambio del dinero gastado.

Las acciones de chips han fluctuado significativamente en las últimas semanas, e inversores se han hecho una pregunta directa: ¿se está realmente ralentizando el hambre mundial de IA?

Varios líderes empresariales dicen que no. En entrevistas con CNBC Tech esta semana, argumentaron que la demanda de potencia informática sigue siendo muy superior a lo que la industria puede suministrar.

"Lo que estamos experimentando en términos de demanda es extraordinario. Hay mucha más demanda de la que podemos satisfacer", dijo Marc Boroditsky, director de ingresos de Nebius, una empresa que construye centros de datos repletos de GPU de Nvidia (los chips especializados que realizan los cálculos intensivos que requiere la IA).

Pat Gelsinger, exdirector ejecutivo de Intel y ahora socio de capital de riesgo en Playground Global, lo expresó sin rodeos: "Considero que la demanda de IA es casi ilimitada".

Su razonamiento es simple. Aplicar más inteligencia a cualquier problema empresarial tiende a producir más valor económico. La oferta de energía, dijo, es "el único limitante real".

¿Está construyendo demasiado la industria?

No, según la mayoría de los ejecutivos que se pronunciaron esta semana. La preocupación comenzó cuando Meta anunció que vendería la capacidad informática de IA sobrante que no estaba usando, y xAI de Elon Musk hizo lo mismo. Para algunos inversores, eso parecía un excedente.

Andrew Feldman, director ejecutivo de Cerebras Systems, rebatió esto. Meta y xAI, dijo, son casos inusuales. "Para la industria en general, la demanda de capacidad informática supera con creces la capacidad disponible".

Lumentum, que fabrica fotónica y componentes ópticos (el hardware que mueve datos entre servidores a alta velocidad dentro de centros de datos), es quizás la ilustración más clara. Su director ejecutivo Michael Hurlston dijo que los productos de la empresa están reservados hasta 2030. Las acciones de Lumentum han subido aproximadamente 600 por ciento en los últimos doce meses.

Ahora viene la parte complicada: ¿qué están obteniendo realmente las empresas por este gasto?

Durante un período, muchas empresas dijeron a los empleados que usaran herramientas de IA libremente, midiendo el éxito por volumen de uso en lugar de resultados. Boroditsky de Nebius llamó a esto "tokenmaxxing", donde un token es la unidad básica de texto que un modelo de lenguaje grande (la tecnología detrás de chatbots como ChatGPT) procesa.

Esa fase está terminando. Los directores financieros ahora exigen pruebas de que el gasto en IA produce retornos reales, un cambio que los ejecutivos describen como un movimiento hacia "valuemaxxing".

Feldman ofreció una forma práctica de pensarlo. No todas las tareas requieren el modelo de IA más potente disponible. "No necesitas un autobús gigante para ir al supermercado", dijo. Las tareas más simples se trasladarán a modelos más económicos y pequeños; los problemas más difíciles permanecerán con los sistemas de frontera costosos.

Para negocios que usan IA hoy, eso significa que la pregunta sensata ya no es "¿estamos usando suficiente IA?" sino "¿vale la pena esta herramienta particular por lo que estamos pagando?"

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