El capex en IA crece 92% en 2T 2026 y 32 estados debaten frenarlo

El ciclo de inversión en IA llega a una paradoja: máximo gasto y máxima cautela regulatoria a la vez

El gasto global en infraestructura de inteligencia artificial creció 92% en el segundo trimestre de 2026 respecto al año anterior, según el último informe de Dell'Oro Group publicado el 16 de septiembre. Es el ritmo de expansión más alto del que hay registro, y llega en el mismo momento en que los propios fundadores de los grandes laboratorios piden reducir la velocidad y 32 estados de Estados Unidos ya avanzan con moratorias a nuevos centros de datos.

La paradoja define el terreno que pisan los founders hispanohablantes que construyen productos sobre IA: el dinero no se detiene, pero las reglas del juego están cambiando por capas. Quien planifique hoy su infraestructura, supricing o su geografía cloud necesita entender ambas dimensiones.

Las cifras: capex rumbo a los 30 billones de dólares en 2032

El reporte de Dell'Oro Group confirma lo que llevan meses anticipando los grandes gestores: Capital Group estima, según recoge Funds Society, que el gasto de capital de las grandes tecnológicas se está acelerando a un ritmo que podría superar el proceso de industrialización de China y alcanzar los 30 billones de dólares en 2032. En términos de impacto agregado, la oleada actual de inversión en IA podría superar los 20 billones de dólares.

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La foto trimestral es concreta. Según Dell'Oro, el gasto se concentró en GPUs NVIDIA Blackwell Ultra y aceleradores personalizados de los hyperscalers, mientras que la IA agéntica empezó a generar demanda adicional de compute de propósito general, almacenamiento y networking. Los segmentos que más rápido crecieron fueron los neoclouds (operadores de infraestructura nativos de IA) y los propios AI model builders.

La aritmética, sin embargo, preocupa. Flavien del Pino, responsable de BDL Capital Management para España, pone cifras al problema en declaraciones recogidas por Funds Society: "El ritmo de gasto de los hyperscalers se está acelerando hasta niveles sin precedentes y está destruyendo la generación de free cash flow, acumulando una deuda que rozará los 2 billones de dólares". Para justificar los 7 billones de dólares que se invertirán en centros de datos hasta 2030 con un retorno sobre el capital empleado (ROCE) de solo el 10%, "el sector necesitaría generar 3,6 billones de dólares anuales en nuevos ingresos, cifra superior a todo el mercado mundial actual de software y servicios IT".

Del Pino añade un matiz relevante: "La reciente corrección de las compañías tecnológicas más expuestas a la IA no responde únicamente a un movimiento coyuntural de mercado, sino que refleja una duda fundamental sobre la rentabilidad real de esta tecnología".

La traducción para un founder es directa: Alphabet, la matriz de Google, anunció un capex de hasta 205.000 millones de dólares para 2026, más del doble de los 91.000 millones de 2025, y asumió más de 114.000 millones de dólares en deuda desde el inicio de 2025, según un análisis de Motley Fool publicado el 1 de septiembre. El lado positivo: Google Cloud ingresó 25.000 millones de dólares en el segundo trimestre de 2026, un 82% más interanual.

La contrarreloj que piden Amodei, Altman y Musk

El 13 de septiembre, el CEO de Anthropic, Dario Amodei, publicó el ensayo "We Must Pace the Frontier", en el que advierte que los avances podrían superar la capacidad humana de entender y controlar los sistemas. Su propuesta, recogida por teleSUR, se concreta en tres medidas: dar a evaluadores independientes acceso de nivel empleado a los modelos de frontera; coordinarse entre laboratorios democráticos; y, eventualmente, un acuerdo internacional con China que funcione como un "límite de velocidad".

Lo inusual fue el apoyo. Elon Musk respondió en X con tres palabras —"Dario is right"— y Sam Altman escribió que está de acuerdo en que "hay que pacear la frontera" y que OpenAI apoyará evaluadores independientes con acceso profundo. Que tres rivales comerciales coincidan públicamente no es un acuerdo vinculante, pero es una señal de que el debate dejó de ser académico.

El propio Altman confirmó en una entrevista con Fortune, recogida por Memeburn, que OpenAI no saldrá a bolsa en 2026: la prioridad, dice, es el trabajo de seguridad y alineamiento. Para Banca March, citado por Funds Society, la narrativa sobre una posible desaceleración "parece responder más a una estrategia de marketing institucional previa a dos de las mayores salidas a bolsa de la historia que a una realidad operativa". Su argumento: los grandes desarrolladores de modelos tienen pocos incentivos para frenarse cuando los competidores chinos están a solo seis u ocho meses de distancia.

La regulación entra por la puerta de los estados

A nivel federal no se esperan grandes cambios. Libby Cantrill, responsable de Políticas Públicas de PIMCO, señala en declaraciones recogidas por Funds Society que aunque el Congreso podría empezar a ocuparse más de la seguridad de la IA, "no es probable que veamos un marco regulatorio federal integral convertido en ley a corto plazo". La Administración Trump, además, se ha mostrado abiertamente contraria a intervenir el sector.

Los estados están cubriendo el vacío. Funds Society resume el estado de la cuestión:

32 estados de EE.UU. ya han avanzado con moratorias o restricciones a centros de datos.
26 estados están considerando medidas similares a nivel estatal.
En San Francisco, el Board of Supervisors propuso una moratoria de 45 días a nuevas aprobaciones, según SFGate, para actualizar una normativa de uso de suelo que data de 2001 —"no podemos usar reglas de 2001 para regular tecnología de 2026", justificó el supervisor Shamann Walton.
En el mismo estado, Gilroy, en Santa Clara County, aprobó una moratoria de 45 días, también reportada por SFGate.

Cantrill anticipa que en 2027 podrían aumentar las fricciones y los costes de construcción, con estados que en algunos casos optarán por detener proyectos por completo. El resultado será "un mosaico más complejo tanto para las empresas como para los inversores".

Para los fundadores, este mosaico regulatorio es un input más de planificación: ya no basta con optimizar coste por inferencia, también hay que mirar dónde se aloja el cómputo que da servicio a cada cliente.

¿Qué significa esto para tu startup?

Aunque el dinero para IA sigue entrando, el mapa se está volviendo más selectivo y más fragmentado. Para founders hispanohablantes —en LATAM, España o el mercado hispano de EE.UU.— esto redefine qué infraestructura tiene sentido, dónde desplegarla y qué eslabones del ecosistema pueden capturar valor.

Acciones concretas:

Diversifica proveedor y región cloud antes de que la regulación te obligue. Si tu producto depende de un hyperscaler en un estado con moratoria inminente, evalúa regiones alternativas y arquitecturas multi-cloud. Los costes de construcción más altos se trasladan a precio de GPU y capacidad, así que donde te ubiques importa tanto como con qué proveedor trabajes.
Recalcula tu modelo de costes de inferencia. Dell'Oro confirma que la presión sobre memoria y almacenamiento está elevando los precios medios de los servidores. Si tu unit economics asume que el coste de inferencia va a seguir cayendo al ritmo de 2024-2025, conviene reescribir el spreadsheet. Lo que parecía "IA barata" puede dejar de serlo.
Piensa en las capas que capturan valor más allá del modelo fundacional. Como señala Yan Taw Boon, director de estrategias temáticas para Asia en Neuberger, citado por Funds Society, "la inversión se está dirigiendo cada vez más hacia sectores como la energía, la construcción, la automatización industrial y la fabricación de componentes especializados necesarios para construir y gestionar centros de datos de IA". Founders B2B en esas capas tienen una ventana clara, especialmente en mercados como España y LATAM donde la cadena de suministro de infraestructura es accesible.
Añade cláusulas de cumplimiento de IA a tus contratos. Si vendes a clientes corporativos en California, Texas o cualquier estado con restricciones activas, incorpora desde ya requisitos sobre uso de datos, transparencia algorítmica y auditorías. La regulación fragmentada abre un nicho directo para servicios de auditoría y compliance.

El balance es claro: el dinero para IA no se va a secar, pero el ciclo se está volviendo más selectivo. Quien construya sobre infraestructura cara y concentrada asumirá más riesgo que quien diversifique regiones, proveedores y capas del stack. En un mercado donde los hyperscalers tardan más en justificar cada dólar invertido, los founders que vendan a ellos —o que compitan en sus capas adyacentes— tienen más palancas que nunca.