Brookings: EEUU necesita gastar el 9% de su PIB en IA

La mayor apuesta económica de la historia de EEUU, en cifras

Entre 2025 y 2032, EEUU destinará US$10,3 billones a infraestructura de inteligencia artificial: centros de datos, chips, redes y energía. El cálculo, del economista Stijn Van Nieuwerburgh (Columbia Business School) en un informe para la Brookings Institution, equivale a un 3,6% del PIB anual durante ese periodo, según recogió Xataka.

Para dimensionarlo, el gasto superó el techo del 2,2% del PIB que absorbió el auge del ferrocarril a finales del siglo XIX. La electrificación del primer cuarto del siglo XX, la red de autopistas y el despliegue de fibra óptica de finales de los 90 nunca pasaron del 1,2% del PIB, de acuerdo con el mismo estudio. La inversión en IA no es una apuesta más: es la mayor movilización de capital en infraestructura que ha hecho el país, por encima de canales, ferrocarriles, autopistas o Internet.

Goldman Sachs, citado por Calcalist, estima que la inversión en IA de EEUU representará el 1,9% del PIB solo en 2026, lo que da una idea del ritmo de aceleración: en menos de una década se pasó de proyectos piloto a una fracción del producto interno dedicada casi en exclusiva a construir capacidad computacional.

El 9% del PIB: lo que los estadounidenses tendrían que gastar en IA

Construir la infraestructura es solo la mitad de la ecuación. La pregunta que responde Van Nieuwerburgh en su modelo es cuánto debería gastar el país en servicios de IA para que esa inversión se justifique. Su conclusión, destacada por The Wall Street Journal y reproducida por Xataka, es que hogares y empresas de EEUU deberían dedicar al año a herramientas de OpenAI, Anthropic y otros proveedores el equivalente al 9% de su PIB.

Para ponerlo en términos mundanos, según el artículo de Greg Ip en WSJ reproducido por Xataka, esa cifra es comparable a lo que los estadounidenses ya gastan en alimentos, y muy superior a lo que el país destina hoy a energía, computadoras, software o a la suma de telefonía, streaming e Internet.

El cálculo se construye en dos pasos. Primero se estima lo que cuesta cada centro de datos y cuántos se levantarán realmente (descartando los proyectos que no sobrevivan). Después se modela la rentabilidad que buscan los constructores. El resultado: en 2032, la IA debería generar US$3,5 billones anuales de ingresos, un 8,8% del PIB.

¿De dónde podrían salir esos ingresos? El propio WSJ recoge una proyección que considera «conservadora»: a finales de esta década, OpenAI y Anthropic manejarían juntas US$300.000 millones anuales. Una cifra que, comparada con los US$3,5 billones del modelo, deja un hueco considerable.

El factor deuda: cuando los vehículos opacan recuerdan a las subprime

Hay un segundo problema, más inmediato. Microsoft, Meta, Alphabet, Oracle y Amazon, los cinco hyperscalers que concentran la mayor parte del gasto, tienen previsto invertir US$4,2 billones entre 2025 y 2029, según FactSet citado por Calcalist. Cada vez más, esa inversión se financia con deuda, a través de joint ventures, crédito privado, titulizaciones y vehículos de propósito especial.

Van Nieuwerburgh, en declaraciones recogidas por Quartz y reproducidas por Xataka, advierte: «Es tremendamente complicado». La opacidad de estos instrumentos recuerda, en su opinión, a la de los vehículos que ocultaron la exposición a hipotecas subprime antes de 2008. Si la IA no genera los ingresos suficientes para pagar esa deuda, las pérdidas podrían contagiarse al sistema financiero, no solo al sector tecnológico.

El gobernador de la Fed Kevin Warsh ya señaló que el endeudamiento de los hyperscalers es uno de los factores que está empujando al alza los tipos de interés a largo plazo, encareciendo hipotecas y crédito en general. El problema dejó de ser exclusivo de Silicon Valley.

La brecha de US$4,2 billones que Bain intenta cerrar

Un estudio paralelo de Bain & Company (7º Global Technology Report) llega a una conclusión complementaria: para 2031, la industria de la IA necesitará US$6 billones anuales de ingresos para sostener un capex de US$1,5 billones al año. Los productos actuales (suscripciones, consumo, enterprise) aportan entre US$1,2 y 1,8 billones. Faltan US$4,2 billones.

Bain identifica cuatro categorías que podrían cerrar ese hueco, recogidas en Yahoo Finance:

• Anuncios en chatbots y búsqueda con IA: US$100.000–200.000 millones.
• Vehículos autónomos, drones y automatización industrial: ~US$400.000 millones.
• IA física (robótica, gemelos digitales, simulación): ~US$900.000 millones.
• Aplicaciones nuevas: descubrimiento de fármacos, salud mental, nuevos materiales.

El chairman de la práctica tecnológica de Bain, David Crawford, fue tajante: «El debate está obsesionado con la productividad del empleado. La economía de la infraestructura de IA exige billones en nuevos ingresos, no solo ahorro de costes. La industria necesita una ola de innovación comparable a la que desataron el móvil y la nube».

El cuello de botella ya es físico. Bain estima que en el primer trimestre de 2026 la oposición local bloqueó o retrasó 75 proyectos de centros de datos por valor de US$130.000 millones, casi igual que los US$156.000 millones afectados en todo 2025. Nueva York se convirtió en el primer estado en pausar megaproyectos; otros 14 estados estudian moratorias similares. OpenAI, Blackstone y sindicatos estadounidenses acaban de formar una alianza para frenar esa ola regulatoria, reportó The Next Web.

Qué significa esto para tu startup

El 9% del PIB es una cifra macro, pero las decisiones que la harán posible las toman hoy fundadores, product managers y equipos de go-to-market. Tres implicaciones prácticas:

• Diseña con la caída de precios en el horizonte. Si los proveedores de modelos (OpenAI, Anthropic, Google) compiten por cuota y la capacidad sigue creciendo, los costes por token seguirán bajando. Construye tu unit economics sobre una curva descendente de coste de inferencia, no sobre el precio actual. El precedente de la fibra óptica en 2001 muestra lo rápido que puede caer el precio cuando se sobreconstruye capacidad.
• Apunta a mercados que Bain considerainfraestructurales. Robótica, salud, nuevos materiales y automatización industrial son las cuatro categorías que Bain identifica como necesarias para cerrar la brecha de US$4,2 billones. Si tu startup está en una de esas verticales, el viento de cola macroeconómico te favorece. Si no, prepárate para competir en un mercado donde el cliente espera márgenes decrecientes.
• Mide productividad, no solo adopción. Van Nieuwerburgh y Bain coinciden: la IA necesita demostrar impacto en el PIB real, no solo en métricas de uso. Si vendes a empresas, conecta tu propuesta con una métrica de negocio medible (coste por transacción, horas ahorradas, ingresos incrementales). Los compradores que solo piden «un piloto de IA» dejarán de recibir presupuesto en 2027–2028; los que ligan la IA a un KPI firmado sobrevivirán a la siguiente ronda de recortes.

Fuentes

• EEUU quiere que su inversión en IA tenga sentido: deberá gastar el 9% de su PIB en ella, como en comida — Xataka
• AI is on track for the biggest infrastructure buildout in U.S. history — Calcalist
• New Innovation Is Required to Fund AI’s $6 Trillion Buildout — Bain & Company
• AI Must Create $4.2 Trillion in New Revenue by 2031, Bain Says — Yahoo Finance
• OpenAI vs Anthropic: Whose Revenue Is Growing Faster Right Now — CoinCentral

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