La inversión en inteligencia artificial está dejando de ser una carrera centrada únicamente en comprar GPU. Dell’Oro Group calcula que el mercado mundial de semiconductores y componentes IT para centros de datos superará los 1,8 billones de dólares acumulados hasta 2030, una previsión revisada al alza por el crecimiento esperado del CAPEX y de la capacidad eléctrica. Aceleradores, memoria, almacenamiento, CPU y tarjetas de red participarán de una expansión que empieza a transformar toda la infraestructura del centro de datos.
Las claves del mercado de chips para centros de datos en 30 segundos
- Dell’Oro eleva a más de 1,8 billones de dólares el mercado acumulado de semiconductores y componentes IT hasta 2030.
- Los aceleradores de IA concentrarán la mayor parte del gasto, pero crecerán también memoria, almacenamiento, CPU y NIC.
- Servidores y almacenamiento podrían requerir más de 200 GW de potencia durante los próximos cinco años.
- Los hiperescalares aumentarán el uso de silicio personalizado para reducir consumo y costes.
- Inferencia y agentes de IA también elevarán la demanda de servidores convencionales y redes.
La previsión ayuda a entender por qué la expansión de la IA está afectando simultáneamente a industrias que hasta hace poco podían analizarse por separado. El problema ya no consiste simplemente en fabricar suficientes aceleradores. Cada GPU necesita memoria, cada servidor almacenamiento y conectividad, y cada nuevo rack necesita electricidad, refrigeración y una red capaz de mover enormes cantidades de datos.
La Agencia Internacional de la Energía (AIE) observa el mismo fenómeno desde el lado eléctrico. El consumo de los centros de datos aumentó un 17 % durante 2025 y la organización espera que vuelva a duplicarse aproximadamente de aquí a 2030. La demanda de los centros específicamente orientados a IA crecería todavía más rápido.
Los 1,8 billones no serán solamente GPU
El dato más llamativo del informe de Dell’Oro es el tamaño previsto del mercado, pero probablemente resulte más interesante observar cómo se repartirá ese dinero.
Los aceleradores de IA continuarán siendo la categoría dominante, según la consultora. Aquí entran las GPU y otros procesadores especializados utilizados para entrenar y ejecutar modelos.
Pero un acelerador no trabaja solo.
Necesita memoria de gran ancho de banda, CPU que gestionen determinadas cargas, unidades SSD y HDD donde almacenar conjuntos de datos y modelos, y adaptadores de red capaces de comunicar servidores que pueden contener varias GPU cada uno.
Dell’Oro espera por eso crecimiento simultáneo en:
- aceleradores de IA;
- CPU;
- memoria;
- unidades de almacenamiento;
- tarjetas de interfaz de red (NIC).
La evolución resulta especialmente relevante en memoria y almacenamiento. Dell’Oro prevé que las restricciones de suministro mantengan elevados sus precios a corto plazo, aunque espera una moderación progresiva durante el periodo analizado.
Esta presión ya se está observando fuera de los propios centros de datos. La demanda de memoria para IA compite por capacidad industrial y capital con otros segmentos del mercado, mientras los fabricantes intentan aumentar producción de memorias avanzadas.
El centro de datos se está convirtiendo así en un sistema cuyo crecimiento depende de que muchas cadenas de suministro puedan avanzar aproximadamente al mismo ritmo.
La inferencia y los agentes cambian la composición del centro de datos
Durante la primera fase de la actual carrera de IA buena parte de la atención se concentró en el entrenamiento.
Era fácil asociar infraestructura de inteligencia artificial con enormes clústeres de GPU destinados a entrenar modelos cada vez mayores.
La inferencia cambia parcialmente esa fotografía.
Una vez entrenado un modelo, cada petición de un usuario, aplicación o agente necesita ejecutar cálculos para generar una respuesta. Cuanto más se utilicen estos sistemas, mayor será la infraestructura necesaria para atender esas peticiones.
Los agentes de IA pueden aumentar todavía más esa actividad.
Un chatbot responde normalmente a una solicitud. Un agente puede encadenar numerosos pasos, consultar bases de datos, ejecutar código, utilizar herramientas externas y llamar repetidamente a otros modelos antes de completar una tarea.
La AIE ya ha advertido de que, aunque el consumo energético por tarea de IA está disminuyendo rápidamente gracias a las mejoras de eficiencia, crece simultáneamente el número de usuarios y aumentan los usos intensivos, entre ellos los agentes.
Dell’Oro espera que esa evolución beneficie también a los servidores de propósito general.
No toda la infraestructura necesaria para un agente tiene que ejecutarse sobre una GPU. Bases de datos, almacenamiento, servidores de aplicaciones, sistemas de control y multitud de servicios auxiliares continúan utilizando CPU convencionales.
La expansión de la IA puede terminar vendiendo más CPU, no menos.
Las NIC dejan de ser un componente secundario
La red es otro de los grandes beneficiados.
Dell’Oro espera que las tarjetas de interfaz de red aceleren su crecimiento por dos razones diferentes.
Por un lado aparece el front-end: servidores convencionales destinados a inferencia, almacenamiento y aplicaciones agénticas necesitan conectividad.
Por otro está el back-end de los grandes clústeres de IA.
Entrenar o ejecutar determinados modelos distribuidos requiere conectar grandes cantidades de aceleradores. En esos sistemas, la red deja de ser simplemente la vía por la que entra y sale información del servidor y pasa a formar parte del propio sistema de cómputo.
Una GPU extremadamente rápida puede permanecer esperando si los datos no llegan con suficiente velocidad.
Por eso fabricantes y operadores están aumentando las velocidades de Ethernet e InfiniBand y desarrollando arquitecturas que intentan reducir latencia y mejorar la comunicación entre aceleradores.
La carrera de la IA también es una carrera de redes.
Más silicio diseñado por los propios hiperescalares
Dell’Oro anticipa además otra tendencia con implicaciones importantes para el mercado: aceleradores, CPU y NIC utilizarán progresivamente más chips personalizados.
Los grandes proveedores cloud llevan años trabajando en esa dirección.
Google desarrolló sus TPU para cargas de aprendizaje automático. AWS cuenta con Trainium para entrenamiento e Inferentia para inferencia, además de sus CPU Graviton. Microsoft ha desarrollado aceleradores Maia y procesadores Cobalt. Meta también trabaja en sus propios aceleradores MTIA.
La lógica económica resulta cada vez más potente.
Cuando una compañía instala millones de chips, reducir unos pocos vatios por dispositivo puede traducirse en diferencias importantes de electricidad, refrigeración e infraestructura.
Algo parecido ocurre con el coste de cada inferencia.
Dell’Oro apunta a que el desarrollo tecnológico se está desplazando desde el encapsulado hasta el rack completo. El objetivo no consiste únicamente en conseguir el chip más rápido, sino en aumentar el rendimiento por vatio y reducir el coste por token.
Esto favorece arquitecturas heterogéneas.
Una empresa puede utilizar diferentes aceleradores dependiendo de si necesita entrenamiento, inferencia, procesamiento de vídeo o determinadas cargas internas, en lugar de intentar ejecutar absolutamente todo sobre el mismo tipo de GPU.
200 GW muestran la otra dimensión del problema
Hay una cifra del informe que permite comprender la escala física de estas previsiones.
Dell’Oro calcula que los componentes de servidores y almacenamiento desplegados durante los próximos cinco años podrían consumir más de 200 GW de potencia.
No significa que todo ese consumo vaya a aparecer simultáneamente de la noche a la mañana ni que corresponda exclusivamente a IA. Es una previsión acumulada de capacidad asociada al equipamiento contemplado por la consultora.
Pero obliga a mirar más allá del semiconductor.
La AIE calcula que los centros de datos consumieron alrededor de 415 TWh de electricidad en 2024, aproximadamente el 1,5 % de la electricidad mundial. Su escenario base sitúa el consumo alrededor de 945 TWh en 2030, cerca del 3 % de la demanda global.
El problema tampoco está distribuido uniformemente.
Los centros de datos se concentran geográficamente. Por eso una carga relativamente pequeña dentro del consumo eléctrico mundial puede convertirse en un problema enorme para una red regional concreta.
La AIE estima que alrededor del 20 % de los proyectos de centros de datos previstos podrían sufrir retrasos si no se solucionan determinados problemas relacionados con la integración en las redes eléctricas.
Ahí aparece uno de los límites reales al crecimiento de los 1,8 billones de dólares previstos por Dell’Oro.
Se pueden fabricar más GPU.
Pero también hay que conseguir conectarlas a algún sitio.
La infraestructura de IA empieza antes del servidor
La carrera por construir centros de datos está extendiendo los cuellos de botella hacia componentes que tradicionalmente recibían mucha menos atención.
Transformadores.
Subestaciones.
Generadores.
Sistemas de alimentación ininterrumpida.
Refrigeración líquida.
Switches.
Fibra óptica.
Memoria.
Almacenamiento.
La propia AIE señaló en abril que durante el último año se habían endurecido las cadenas de suministro de turbinas de gas, transformadores, chips avanzados y componentes IT, al mismo tiempo que los nuevos proyectos presionaban los procedimientos de planificación y conexión eléctrica.
Eso explica también por qué la previsión de Dell’Oro ha cambiado desde enero.
La consultora indica que su nueva estimación revisa sustancialmente al alza la anterior debido a unas mayores previsiones de CAPEX de centros de datos y nueva capacidad eléctrica.
El mercado está empezando a descontar que la infraestructura necesaria será mayor de lo previsto hace apenas unos meses.
De comprar GPU a diseñar centros de datos completos
La cifra de 1,8 billones de dólares resume un cambio más profundo.
Durante los primeros años de la explosión de la IA generativa, Nvidia y sus GPU representaban buena parte de la conversación sobre infraestructura. Siguen ocupando una posición central, pero la siguiente fase necesita mucho más.
La inferencia necesita servidores.
Los agentes necesitan computación y almacenamiento.
Los clústeres necesitan redes.
Los aceleradores necesitan memoria.
Los racks necesitan refrigeración.
Y todo ello necesita electricidad.
La AIE prevé que la demanda eléctrica mundial de los centros de datos siga creciendo mucho más rápido que el consumo general. Solo en Estados Unidos espera que estas instalaciones expliquen alrededor de la mitad del aumento de la demanda eléctrica hasta 2030.
Por eso los 1,8 billones proyectados por Dell’Oro no describen simplemente otro ciclo alcista de semiconductores.
Describen la construcción de una nueva capa de infraestructura informática a escala mundial.
La GPU continúa siendo una de sus piezas más caras. Pero cada vez resulta más evidente que disponer del acelerador no sirve de mucho si faltan memoria, almacenamiento, red, refrigeración o megavatios para encenderlo.
Preguntas frecuentes
¿Cuánto crecerá el mercado de componentes para centros de datos?
Dell’Oro Group prevé que el mercado mundial acumulado de semiconductores y componentes IT para centros de datos supere los 1,8 billones de dólares hasta 2030.
¿Qué componentes crecerán por la expansión de la IA?
Además de los aceleradores, Dell’Oro espera mayor demanda de CPU, memoria, almacenamiento y tarjetas de interfaz de red. La inferencia y los agentes de IA también pueden aumentar la utilización de servidores convencionales.
¿Por qué los centros de datos necesitan cada vez redes más rápidas?
Los grandes sistemas de IA distribuyen el trabajo entre numerosos aceleradores. Esto exige mover datos con gran ancho de banda y baja latencia entre servidores, haciendo que la red forme parte del rendimiento global del clúster.
¿Puede la electricidad limitar el crecimiento de la IA?
Sí. La AIE advierte de problemas de capacidad y conexión en determinadas redes y calcula que alrededor del 20 % de los proyectos de centros de datos previstos podría sufrir retrasos si no se resuelven estos obstáculos.
vía : delloro
