- María López Fernández
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Introducción
La conversación en torno a la nube de IA se ha vuelto particularmente intensa en 2025. Acuerdos multimillonarios —algunos en el rango de decenas de miles de millones de dólares— entre grandes actores del sector han generado preguntas del tipo: ¿estamos ante una burbuja? ¿O bien estos acuerdos reflejan cambios estructurales en la economía de la inteligencia artificial? En este artículo analizaremos los grandes contratos firmados en 2025, lo que implican para la nube de IA, y por qué podrían indicar tanto oportunidades sustanciales como riesgos latentes.
Las cifras llaman la atención: por ejemplo, OpenAI firmó un acuerdo de USD 38 000 millones por siete años con Amazon Web Services (AWS) para servicios en la nube. Otro gran contrato —USD 30 000 millones anuales— fue suscrito por OpenAI con Oracle Corporation para infraestructura de centros de datos. Estos movimientos invitan a un análisis profundo de su significado, impacto y sostenibilidad.
En este artículo exploraremos: el contexto histórico que ha llevado a este punto, un análisis experto del presente y futuro de la nube de IA, los datos que fundamentan el debate, y finalmente las consideraciones éticas y legales que no podemos ignorar.
Contexto histórico
De la computación en la nube al auge de la IA
La evolución del cómputo en la nube arrancó hace más de 15 años con servicios como Amazon Web Services, Microsoft Azure y Google LLC Cloud, que ofrecían escalabilidad y flexibilidad para las empresas. Con el auge de los modelos de inteligencia artificial (IA), especialmente los modelos de lenguaje grande (LLM) y otras aplicaciones intensivas en cómputo, la demanda de infraestructura, de GPUs/TPUs y centros de datos explotó.
Hitos recientes
- En 2025, se publicó el informe “Artificial Intelligence H1 2025 Global Report” de Ropes & Gray LLP, que advierte que aunque la financiación total de capital privado en IA bajó ~40 % año-con-año, la proporción de ese capital destinado a infraestructura de IA es “sin precedentes”.
- A su vez, medios especializados reportan que se firmaron una serie de “deals” (acuerdos) millonarios en infraestructura de IA, tanto en nube como en centros de datos, en 2025.
- Esta situación muestra que no sólo se trata de software o modelos de IA, sino de la infraestructura base que permite desplegar, entrenar y operar la nube de IA.
¿Por qué ocurre ahora?
- El coste del entrenamiento y operación de modelos de IA se ha disparado: se requieren miles de GPUs/TPUs, refrigeración, enormes centros de datos, energía, y servicio de nube a escala global.
- Las empresas quieren asegurar capacidad antes que se vuelva escasa —como ocurrió con semiconductores o almacenamiento en otros ciclos tecnológicos.
- Los proveedores de nube ven una oportunidad para convertirse en “infraestructura crítica” de la IA, lo que les puede asegurar ingresos estables durante años.
Con este contexto, entramos en el análisis: ¿estos grandes contratos señalan un nuevo paradigma o un exceso de expectativas?
Análisis experto
Grandes acuerdos de 2025 y qué implican
Aquí algunos de los movimientos más prominentes:
- OpenAI y AWS: acuerdo de USD 38 000 millones por siete años para servicios en la nube, cientos de miles de procesadores Nvidia, recursos globales de centros de datos.
- OpenAI y Oracle: contrato estimado en USD 30 000 millones al año para arrendar ~4.5 gigavatios de potencia de cómputo (lo que se calcula como un cuarto de la capacidad de centros de datos actual de EE.UU.).
- Otro ejemplo es Anthropic, que firmó con Google Cloud un acuerdo para expandir su capacidad usando TPUs, con objetivo de 1 gigavatio de potencia para 2026.
¿Qué dicen estos acuerdos?
- Las compañías de IA están apostando fuertemente por asegurar capacidad en la nube antes de que se limite la oferta.
- Los proveedores de nube e infraestructura están dispuestos a comprometerse a contratos de largo plazo (5-7 años o más), lo cual señala que esto no es solo un “experimento”, sino una apuesta estructural.
- Los montos son tan grandes que parece que la parte de “infraestructura de IA” está entrando en escala comparable a industrias maduras de energía, telecomunicaciones o automotriz.
¿Se puede considerar una burbuja?
Argumentos que apuntan al riesgo:
- Los montos están tan inflados que pueden no corresponder con los ingresos reales generados hasta ahora. La infraestructura demanda inversiones elevadas y los retornos pueden tardar.
- Hay escasez de datos públicos sobre cuántos de estos recursos ya están saturados o generando valor para los clientes finales. Podría haber un desfase entre capacidad instalada y uso rentable.
- La velocidad de crecimiento y la euforia pueden llevar a que la oferta se adelante a la demanda (una clásica señal de burbuja).
- Los costes de energía, centros de datos, refrigeración, herramientas de software, talento, siguen siendo importantes y podrían limitar márgenes.
Argumentos que apuntan a que NO es una burbuja, sino un cambio estructural:
- La nube de IA no es solo “más de lo mismo”, sino una transformación que abarca múltiples sectores: salud, finanzas, educación, legal, manufactura. Por lo tanto, la escala puede justificar los montos.
- Las economías de escala tienden a mejorar con el tiempo; los primeros en asegurar capacidad pueden obtener ventajas competitivas.
- La diversificación de proveedores de nube (no dependencia de uno solo) y los acuerdos de largo plazo muestran que no se trata de un hype pasajero, sino de preparación para el “día D” de la IA a escala.
Aplicaciones en distintas industrias
- Salud: La nube de IA puede permitir entrenar modelos para diagnóstico, imagen médica, análisis genómico. Pero sin infraestructura robusta, esos modelos no escalan.
- Educación: Plataformas que usan IA para tutoría personalizada pueden depender de servicios en la nube que aseguren latencia baja y disponibilidad global.
- Marketing: La personalización en tiempo real, análisis de cliente, predicción de comportamiento, requieren recursos que la nube de IA puede ofrecer.
- Desarrollo de software y atención al cliente: Chatbots avanzados, agentes automáticos (“agentic AI”) requieren infraestructuras de nube grandes. Un buen ejemplo es el marco teórico PACT que analiza precios de servicios de agente IA.
- Legal y finanzas: Modelos de IA que analizan documentos, riesgos, contratos requieren nube segura, cumplimiento regulatorio y capacidad de cómputo.
- Manufactura / IoT: Integrar IA con datos de sensores, líneas de producción, requiere nube global y recursos de cómputo para inferencia en tiempo real.
Oportunidades y riesgos
Oportunidades:
- Las empresas que aseguren buen servicio en la nube de IA temprano pueden ganar ventaja competitiva.
- El mercado de infra nube-IA se volverá un pilar de la economía digital de próxima generación.
- Los nuevos modelos de negocio basados en “IA como servicio” podrían escalar globalmente gracias a la nube.
- Los países y regiones en desarrollo podrían “saltar” fases tecnológicas mediante IA y nube, sin depender tanto de infra local.
Riesgos:
- Sobreinversión: si gran parte de la infraestructura no se utiliza o no genera ingresos, habrá pérdidas.
- Dependencia tecnológica: las empresas pueden quedar atrapadas en contratos muy caros con proveedores de nube dominantes.
- Centralización y barreras de entrada: el coste de acceder a la nube de IA podría generar oligopolios y dificultar la competencia o innovación desde startups.
- Impacto ambiental: la infraestructura de datos consume energía enorme; ya hay advertencias sobre el impacto ecológico.
- Regulación y geopolitica: restricciones de exportación de chips, tensiones internacionales, soberanía de datos podrían frenar proyectos.
Datos y fuentes
- El informe de Ropes & Gray señala que “mientras el capital privado total en IA ha caído ~40 % año-con-año, la proporción del mismo destinado a infraestructura se encuentra en niveles sin precedentes”.
- El artículo de TechCrunch menciona que un trato de USD 30 000 millones firmado por Oracle Corporation con OpenAI “es mayor que los ingresos en nube de Oracle de todo el año previo”.
- Reuters informa los detalles del acuerdo AWS-OpenAI de USD 38 000 millones.
- Los contratos de infraestructura y nube están alineados con la tendencia general de “AI infrastructure deals surge” publicada en Allwork.Space.
Estos datos permiten fundamentar que el volumen de inversión es real y sustancial.
Consideraciones éticas y legales
- Privacidad y protección de datos: Con infraestructuras de IA en la nube, los datos de usuarios y clientes circulan a gran escala. Esto implica riesgo de fuga de datos, uso indebido o vulnerabilidad ante ataques.
- Sesgo e inequidad: Si sólo unos pocos grandes proveedores controlan la nube de IA, pueden establecer los sesgos incorporados en los modelos y limitar qué voces o regiones tienen acceso eficiente.
- Soberanía de datos y regulación internacional: Países pueden requerir que los datos permanezcan en territorio nacional; los contratos globales de nube podrían chocar contra normativas de protección de datos, exportación de tecnología o sanciones.
- Impacto ambiental: El gasto energético de centros de datos y hardware especializado es muy alto. Si la nube de IA crece sin control, puede aumentar la huella de carbono y generar dilemas éticos sobre sostenibilidad.
- Monopolio tecnológico y barreras de entrada: Contratos larguísimos (por ejemplo 7 años) pueden atar a empresas emergentes y reducir competencia, lo que puede ir en contra de regulaciones antimonopolio o de innovación abierta.
- Riesgo financiero sistémico: Si muchos proyectos se basan en supuestos de crecimiento muy agresivos que no se materializan, podría haber efectos de “corralito” tecnológico o rescates de empresas que apostaron demasiado.
Cierre y conclusión
La nube de IA está protagonizando un momento histórico en 2025. Los acuerdos de miles de millones de dólares —como los de OpenAI con AWS y Oracle— muestran que la infraestructura de IA ya no es un lujo, sino una piedra angular de la economía digital que viene. ¿Significa esto que estamos ante una burbuja? No necesariamente, pero sí que existen señales de riesgo.
Si estos recursos se utilizan bien, si la demanda de IA se cumple como muchos anticipan, podríamos estar ante el inicio de una nueva era de capacidad masiva, democratización de servicios de IA globales y grandes oportunidades en industrias que hasta ahora estaban rezagadas. Pero si la infraestructura se adelanta a la demanda, o si los modelos de negocio no generan ingresos proporcionales al coste, entonces parte de este empuje podría corregirse con fuerza.
Para el lector —sea profesional de tecnología, ejecutivo, emprendedor o simplemente curioso— la recomendación es: observar de cerca qué proyectos concretos están usando estos recursos, qué modelos de negocio emergen, y cómo se regula y gestiona esta infraestructura. La nube de IA es una apuesta de largo plazo: entenderla hoy puede marcar la diferencia mañana.
Este artículo fue elaborado por el equipo de AutomatizaPro, especialistas en automatización, inteligencia artificial y tecnología aplicada.
Preguntas frecuentes sobre la nube de IA y los acuerdos de 2025
¿Qué se entiende por “nube de IA”?
Es la infraestructura en la nube (centros de datos, GPU/TPU, servicios de IA) que permite entrenar, desplegar y operar modelos de inteligencia artificial a escala.
¿Por qué estos contratos son tan grandes en 2025?
Porque el coste del cómputo para IA se ha disparado, las empresas quieren asegurar capacidad, y los proveedores de nube buscan convertirse en infraestructura clave del próximo ciclo tecnológico.
¿Significa que muchas empresas quedarán fuera por falta de recursos?
Es un riesgo: si sólo los grandes pueden acceder a escala, las empresas pequeñas podrían quedar en desventaja. Pero también puede generarse un mercado secundario más accesible.
¿Cómo afecta esto a América Latina o países emergentes?
Puede representar una oportunidad de “saltar fases”, pero también un reto de conectividad, legislación, soberanía de datos e inversión. Las alianzas globales y la infraestructura regional serán clave.
¿Cuándo sabremos si es realmente una burbuja?
Lo veremos cuando se evalúen los ingresos en IA resultantes, la tasa de utilización de la infraestructura contratada, y la sostenibilidad de los modelos de negocio a mediano plazo.
