Goldman Sachs: inversión IA 2026 será $600B y construcción gana

Goldman Sachs calcula el impacto real del boom de IA en 2026

La inversión en inteligencia artificial alcanzará los 600.000 millones de dólares en 2026, según el análisis de los economistas de Goldman Sachs Jessica Rindels y David Mericle. Esta cifra representa casi el 2% del PIB de Estados Unidos y supone el 10% de toda la inversión empresarial del país, además del 15% de la inversión en equipamiento. El estudio, recogido en el informe de Axios Macro, revela que mientras la economía global inyecta cientos de miles de millones en centros de datos, los sectores tradicionales están experimentando un efecto expulsión significativo.

¿Por qué la construcción no tecnológica es el ganador inesperado?

Goldman Sachs ha identificado dos vías principales de desplazamiento de capital que explican este fenómeno. En primer lugar, las tecnológicas y sus clientes están recortando otros gastos en tecnología para financiar la factura de la IA. Departamentos tecnológicos que enfrentan enormes costos en tokens de IA están reduciendo inversiones en software o hardware tradicional.

Sin embargo, el dato más revelador es que los márgenes brutos de construir un centro de datos duplican a los de un proyecto no tecnológico. Este incentivo económico está provocando que mano de obra y materiales de construcción migren hacia los centros de datos, dejando huérfanos otros proyectos de construcción tradicional. Según el informe, este desplazamiento sigue el mismo patrón observado durante el «RAMaggedon», cuando la demanda de memoria para IA absorbía recursos de otros sectores.

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El efecto real en la economía estadounidense

A pesar de las cifras astronómicas, Goldman Sachs matiza que el impacto neto de la IA en el crecimiento del PIB de Estados Unidos para 2026 será de solo 0,1 puntos porcentuales. Según el análisis publicado en Gate.com, el banco advierte que el gasto en IA está reconfigurando los flujos de capital a través de servicios en la nube, centros de datos y costos de financiación, pero no es lo suficientemente grande como para alterar fundamentalmente el ciclo económico estadounidense.

El informe también aborda un matiz crucial: la demanda de capital de los hyperscalers ha disparado la emisión de deuda ligada a la IA, encareciendo la financiación para todo el tejido empresarial. Sin embargo, Goldman Sachs calcula que este encarecimiento es de solo el 0,05%, lo que sugiere que tanto quienes afirman que la IA impulsa gran parte del crecimiento del PIB como quienes dicen que está ahogando al resto de la economía están exagerando.

¿Qué significa esto para tu startup?

1. Revisa tu estrategia de costos tecnológicos

Si tu startup depende de servicios en la nube o infraestructura tecnológica, prepárate para una posible escalada de costos. El desplazamiento de recursos hacia la construcción de centros de datos podría generar presiones inflacionarias en servicios tecnológicos básicos. Considera:

Optimizar el uso de recursos de IA para reducir dependencia de tokens costosos
Evaluar modelos híbridos que combinen infraestructura propia con servicios en la nube
Negociar contratos a largo plazo con proveedores tecnológicos antes de que los precios aumenten

2. Identifica oportunidades en la cadena de suministro de construcción

La migración de recursos hacia centros de datos crea oportunidades para startups que puedan ofrecer soluciones a los proyectos de construcción tradicionales que quedan desatendidos. Explora:

Tecnologías que aumenten la productividad en construcción con menos mano de obra
Materiales alternativos que reduzcan dependencia de suministros escasos
Plataformas de gestión de proyectos que optimicen recursos limitados

3. Ajusta tu estrategia de financiamiento

Con el encarecimiento marginal de la deuda empresarial (0,05%), las startups deben ser más estratégicas en su búsqueda de capital. Recomendaciones:

Diversificar fuentes de financiamiento más allá de la deuda tradicional
Considerar rondas más pequeñas y frecuentes en lugar de grandes levantamientos
Fortalecer métricas de eficiencia operativa para atraer inversores en un entorno de costos crecientes

El panorama para sectores específicos

Los sectores más afectados por este desplazamiento serán construcción, ingeniería y suministros eléctricos. Para startups en estos campos, la estrategia debe enfocarse en:

Especialización en nichos menos afectados por la migración hacia centros de datos
Innovación en eficiencia para competir con márgenes más ajustados
Colaboración con el sector tecnológico para participar en la cadena de valor de la IA

Perspectiva a largo plazo

El análisis de Goldman Sachs sugiere que estamos ante una reconfiguración temporal de recursos más que un cambio estructural permanente. Las startups que naveguen este período con agilidad podrán capitalizar dos tendencias clave:

La eventual saturación del mercado de centros de datos, que liberará recursos para otros proyectos
La maduración de tecnologías de IA, que reducirá costos operativos y creará nuevas oportunidades

La clave para founders es mantener flexibilidad operativa mientras construyen resiliencia ante fluctuaciones en la disponibilidad y costo de recursos tecnológicos y de construcción.