El informe sobre el Índice de Inteligencia Artificial 2026 de la Universidad de Stanford señala un cambio fundamental en el sector: el progreso de la IA ya no depende solo del software, sino de una infraestructura de hardware a escala industrial. Según el estudio, la capacidad global de computación ha crecido 3,3 veces por año, llegando a principios de 2026 al equivalente de 17,1 millones de unidades GPU de alta gama. Este crecimiento masivo está obligando a gobiernos y gigantes tecnológicos como Google, Microsoft, Amazon y Meta a realizar inversiones multimillonarias para reconfigurar sus redes eléctricas y asegurar el suministro de componentes clave.
La investigación resalta que Nvidia domina actualmente más del 60 % de la capacidad de aceleración de IA en el mundo, seguida de cerca por Google y Amazon. Sin embargo, este avance conlleva un desafío energético sin precedentes; a finales de 2025, los centros de datos de IA consumían 29,6 gigavatios de energía a nivel global, una cifra comparable a la demanda eléctrica máxima de Nueva York. Ante este escenario, la competencia ya no solo se centra en el lanzamiento de nuevos modelos, sino en la capacidad de las fundiciones de semiconductores y subestaciones eléctricas para sostener el vertiginoso ritmo de una tecnología que depende de un ecosistema complejo de hardware, refrigeración y suministro energético constante.
