El sector de infraestructura tecnológica está experimentando una transformación profunda impulsada por la creciente demanda de inteligencia artificial generativa (GenAI). Un informe reciente de IDC, publicado antes de la conferencia GTC 2025 de Nvidia, analiza el gasto en servidores y almacenamiento destinados a IA entre 2023 y 2028. A través de estas proyecciones, se identifican tendencias clave en la evolución del sector y se contrastan con las expectativas de ingresos de Nvidia.
Creciente inversión en infraestructura para IA
El avance de modelos de IA cada vez más sofisticados ha generado un aumento exponencial en la inversión en hardware. Las empresas tecnológicas están destinando recursos significativos a servidores con aceleradores especializados y a almacenamiento optimizado para gestionar grandes volúmenes de datos. Sin embargo, la previsión del crecimiento a largo plazo enfrenta desafíos, entre ellos la escasez de datos históricos y la necesidad de ajustes constantes en los modelos de estimación.
Expansión del gasto en infraestructura para IA
Según IDC, la inversión en infraestructura para IA creció un 97 % en la primera mitad de 2024, alcanzando los 47.400 millones de dólares. De esta cifra, el 95 % correspondió a servidores, mientras que el 5 % restante se destinó a almacenamiento. Los servidores para IA experimentaron un crecimiento del 105 %, mientras que el almacenamiento aumentó un 13,1 %, sumando un total de 2.400 millones de dólares.
Distribución del gasto entre nube y entornos locales
El informe destaca que el 72 % del gasto en servidores para IA provino de la nube, equivalente a 32.400 millones de dólares, mientras que la inversión en infraestructuras locales alcanzó los 12.600 millones de dólares. Además, el 70 % de los servidores adquiridos incluyeron aceleradores como GPUs o XPUs, y se prevé que este porcentaje ascienda al 75 % en 2028.
Evolución del almacenamiento para IA
Del total invertido en almacenamiento en el primer semestre de 2024, 950 millones de dólares correspondieron a capacidad en la nube, mientras que 1.420 millones se destinaron a almacenamiento local. IDC sugiere que esta distribución podría modificarse a medida que las empresas adopten estrategias integradas para gestionar los crecientes volúmenes de datos generados por los modelos de IA.
El papel de las redes en la infraestructura para IA
Un aspecto notable del informe de IDC es la ausencia de datos sobre el gasto en redes, un componente clave de la infraestructura para IA. Se estima que este segmento podría representar alrededor del 15 % del presupuesto total destinado a infraestructura IA, lo que sugiere que el impacto real de la inversión en el sector podría ser mayor de lo reflejado en el estudio.
Proyecciones futuras y el impacto de Nvidia en el mercado global
IDC prevé que el mercado total de infraestructura para IA mantendrá un crecimiento sostenido hasta 2028. Sin embargo, al comparar estas cifras con las estimaciones de ingresos del segmento Data Center de Nvidia, se observan posibles discrepancias. En el año fiscal 2024, Nvidia registró ingresos por 47.530 millones de dólares, cifra que se incrementó en un 142,4 %, hasta alcanzar los 115.200 millones en el ejercicio siguiente.
Si esta tendencia persiste, se proyectan las siguientes cifras de ingresos anuales para Nvidia:
- 183.600 millones de dólares en 2026 (+59,4 %)
- 260.100 millones de dólares en 2027 (+41,7 %)
- 337.400 millones de dólares en 2028 (+29,7 %)
- 410.700 millones de dólares en 2029 (+21,7 %)
Estos valores superan ampliamente las proyecciones de IDC para el mercado total de infraestructura IA, lo que podría indicar un crecimiento aún más acelerado del esperado en la demanda de hardware especializado.
Factores que podrían influir en la evolución del mercado
El crecimiento de la inversión en infraestructura para IA está vinculado al avance de modelos generativos y de aprendizaje profundo. Sin embargo, diversos factores externos podrían influir en la evolución del sector:
- Condiciones económicas globales: Crisis financieras o fluctuaciones en el acceso a capital podrían afectar la inversión en infraestructura tecnológica.
- Innovaciones en eficiencia computacional: El desarrollo de modelos más eficientes, como DeepSeek, podría reducir los costos de procesamiento y alterar la demanda de hardware.
- Políticas regulatorias y de abastecimiento: Restricciones en la exportación de semiconductores o normativas sobre el uso de IA podrían impactar la cadena de suministro y la adopción de nuevas tecnologías.
