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La inteligencia artificial ya no solo devora talento y electricidad. También está cambiando la cuenta principal de la nube, porque Gartner calcula que el gasto mundial en infraestructura de IaaS optimizada para IA crecerá un 96% este año hasta los 42.000 millones de dólares.
De ese total, 23.300 millones irán a inferencia y 19.000 millones a entrenamiento. Dicho de otro modo, la parte más cara empieza a llegar después del aprendizaje, justo cuando el sistema entra en contacto con usuarios, consultas y tareas reales.
La factura grande llega cuando el modelo ya responde
La inferencia absorberá el 55% del presupuesto de esta infraestructura, una señal de que el centro de gravedad se está moviendo.
No es un matiz menor. Gartner estima que la inferencia puede representar entre el 80% y el 90% del coste total de vida de un sistema de IA, así que entrenar el modelo deja de ser la única escena cara de la película.
Ahí encaja incluso la provocación de Sam Altman al responder a quienes ven ineficiente el entrenamiento de una IA.
"Entrenar" a un humano lo es más. - Sam Altman
La frase funciona como chispazo, pero los números empujan en otra dirección más terrenal. El verdadero desgaste económico aparece cuando miles o millones de peticiones exigen respuestas constantes, latencia baja y hardware disponible a cualquier hora.
Nvidia ocupa varias casillas del mismo tablero
Nvidia está fabricando en masa su plataforma Vera Rubin y también ha lanzado la estación de trabajo DGX Spark. A la vez, ha presentado su propio modelo de IA gratuito, con lo que ocupa espacio en hardware, equipos profesionales y software.
Además, Microsoft y Nvidia han sellado una alianza para el desarrollo de portátiles. Esa suma amplía la presencia de la IA fuera del gran centro de datos y la acerca a máquinas de uso cotidiano, donde cada consulta también cuenta como inferencia.
42.000 millones no caben en un solo proveedor.
Pero el mapa de la demanda sí deja una pista clara. Samsung, Micron y SK Hynix están concentrando su producción en IA y en memoria HBM y DDR5 de servidor, un síntoma de que el cuello de botella ya no está solo en el chip principal, sino en todo lo que debe alimentarlo y acompañarlo, como ya ocurrió en el despliegue físico de la IA.
El mercado crece porque la IA ya pesa en la nube
Los 42.000 millones de dólares en IaaS optimizada para IA equivalen al 15% del mercado global de IaaS, valorado en 287.300 millones. La proporción impresiona porque la infraestructura específica para IA aún es una parte del total, pero ya mueve una fracción visible del negocio.
Gartner prevé que este mercado de optimización de IaaS alcance los 66.100 millones de dólares en 2027. La progresión cuenta una historia sencilla y áspera a la vez, porque la fiebre por crear modelos se está convirtiendo en una economía de sostenerlos.
También por eso la memoria gana tanto peso industrial. Cuando los grandes fabricantes desvían producción hacia HBM y DDR5 de servidor, están respondiendo a una IA que no solo necesita aprender, sino seguir respondiendo sin descanso, una presión que ya se deja ver en la concentración de nube y chips.
El dato más incómodo quizá sea ese 80% a 90% del coste total de vida, porque desplaza la conversación desde el entrenamiento espectacular hacia la rutina menos vistosa de cada respuesta. Al final, la IA no solo se juega en cómo aprende, sino en cuánto cuesta mantenerla pensando para otros.