La demanda de IA supera la oferta — ni Google puede seguir el ritmo

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La inteligencia artificial ha superado la fase de demostrar que funciona. El desafío actual es producir suficiente potencia de cómputo para satisfacer la demanda. Las grandes tecnológicas están invirtiendo cientos de miles de millones de dólares en infraestructura de IA, y aun así las empresas siguen encontrándose con escasez de capacidad. Esto indica que la adopción de la IA se está acelerando más rápido que la capacidad del sector para respaldarla. 

La evidencia más reciente proviene de una fuente inesperada: según los informes, Google tuvo que decirle a una de las mayores empresas tecnológicas del mundo que simplemente no podía entregarle toda la capacidad de cómputo de IA que necesitaba.

Incluso Google se ha quedado sin espacio

El Financial Times informa que Google comunicó a Meta Platforms (NASDAQ:META) en torno a marzo que no podía proporcionar toda la capacidad de inferencia de Gemini que Meta deseaba adquirir. Según los informes, la escasez interrumpió algunos proyectos internos de IA de Meta y obligó a la empresa a priorizar dónde utilizaba los modelos de Google.

Eso no es lo que los inversores esperaban escuchar de uno de los mayores proveedores de nube del mundo. Google invirtió más de 90.000 millones de dólares en 2025 y planea duplicar esa cifra este año para ampliar su infraestructura de IA, incluidas las Unidades de Procesamiento Tensorial (TPU) personalizadas y nuevos centros de datos. Sin embargo, la demanda de Gemini ha crecido tan rápidamente que la capacidad se ha convertido en un recurso escaso.

Meta no fue el único cliente afectado, según el Financial Times, aunque su enorme demanda la convirtió en el ejemplo más visible. El informe indica que Google sigue limitando el acceso de algunos clientes mientras trabaja para ampliar su capacidad.

El cuello de botella de la IA ha cambiado

Durante los últimos dos años, los inversores se centraron en empresas que entrenaban modelos de IA cada vez más grandes. Ahora la restricción se ha desplazado hacia la inferencia: la potencia de cómputo necesaria cada vez que alguien le hace una pregunta a un modelo de IA o lo usa para completar una tarea.

Entrenar un modelo ocurre una sola vez. La inferencia ocurre millones o incluso miles de millones de veces al día. Esto demuestra que la adopción de la IA empresarial se está acelerando en el desarrollo de software, la atención al cliente, la publicidad, la investigación y las herramientas de productividad. Cada nueva aplicación impulsada por IA incrementa la demanda de cómputo de inferencia.

Según el último informe de resultados trimestrales de Alphabet's (NASDAQ:GOOG), Google Cloud cerró el trimestre con más de 460.000 millones de dólares en obligaciones de desempeño pendientes, una cartera que incluye contratos de clientes a largo plazo. El CEO Sundar Pichai también afirmó que los ingresos de la nube habrían sido mayores si Google hubiera tenido más capacidad disponible.

En otras palabras, la demanda no es el problema. El problema es la oferta.

Por qué los inversores deberían prestar atención

Sorprendentemente, esta escasez es una buena noticia para gran parte de la cadena de suministro de IA. Si Google no puede satisfacer plenamente la demanda a pesar de operar una de las mayores infraestructuras de IA del mundo, eso sugiere que el mercado está lejos de estar saturado. Las empresas que suministran el hardware detrás de la IA —incluidas GPUs, memoria de alto ancho de banda, equipos de red, componentes ópticos y sistemas de energía— todavía tienen años de demanda por delante.

Es cierto que Google, Microsoft (NASDAQ:MSFT), Amazon (NASDAQ:AMZN) y Meta están invirtiendo de forma agresiva para cerrar la brecha. En conjunto, se espera que esas empresas gasten bien más de 700.000 millones de dólares en infraestructura de IA solo este año.

De todos modos, ampliar la capacidad de IA lleva tiempo. Hay que fabricar nuevos chips, ensamblar servidores, completar centros de datos e instalar equipos de red antes de que haya capacidad de inferencia adicional disponible. 

Y hay numerosos cuellos de botella que encuentran en el camino: energía, terreno y memoria, por nombrar solo algunos. El CEO de Nvidia (NASDAQ:NVDA) Jensen Huang afirma que el cómputo necesario para la IA agéntica aumentará al menos un 1.000% en comparación con la IA generativa en tan solo dos años.

Conclusión clave

En resumen, la IA no se enfrenta a un problema de demanda. Se enfrenta a un problema de oferta. El informe del Financial Times sobre que Google no pudo proporcionarle a Meta toda la capacidad de Gemini que solicitó pone de relieve la rapidez con que se está acelerando la adopción de la IA empresarial. Incluso las empresas que gastan cientos de miles de millones de dólares en infraestructura no pueden construir capacidad de cómputo lo suficientemente rápido como para satisfacer a los clientes.

Para los inversores, esa es una señal alentadora. El auge de la IA ya no está limitado por el interés en la tecnología. Está limitado por la capacidad del sector para producir suficiente potencia de cómputo para satisfacerlo. Hasta que ese desequilibrio se reduzca, las empresas que abastecen el ecosistema de IA deberían seguir beneficiándose de uno de los ciclos de gasto en infraestructura más sólidos que el sector tecnológico haya experimentado jamás.

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