Por qué nos centramos en la IA

La inteligencia artificial (IA) permite a los ordenadores realizar tareas que tradicionalmente requieren inteligencia humana. Las empresas utilizan la IA para analizar información, prever la demanda, automatizar tareas rutinarias y desarrollar nuevos productos.

Estas aplicaciones se basan en distintas áreas de la IA, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural (PLN), la visión artificial, la IA generativa, la robótica con IA y las tecnologías autónomas y de sensores.

A medida que las empresas incorporan la IA a sus operaciones, adquieren software y servicios de computación de proveedores tecnológicos. El porcentaje de organizaciones encuestadas que utilizan IA pasó del 55 % en 2023 al 88 % en 2025.^{Fuente 1}

A medida que más empresas desarrollan y utilizan sistemas de IA, aumenta la demanda de capacidad de computación. La infraestructura de IA está formada por el equipamiento físico necesario para desarrollar y ejecutar la inteligencia artificial. Incluye principalmente servidores y procesadores especializados, memoria, almacenamiento de datos y equipos de red.

Empresas como Microsoft, Amazon y Google están ampliando su capacidad de computación para ofrecer servicios de IA. Para ello necesitan potentes servidores equipados con procesadores, como las GPU de NVIDIA, memoria suministrada por compañías como Micron y equipos para almacenar y transferir datos. Muchos de estos chips los fabrica TSMC.

El gasto mundial en infraestructura de IA se duplicó con creces, al pasar de 153.000 millones de dólares en 2024 a 318.000 millones en 2025, lo que supone un aumento del 108 %.^{Fuente 2} Este crecimiento se debió en gran medida a la inversión de los grandes proveedores de servicios en la nube, a la creciente demanda de servidores de IA y a los proyectos nacionales de infraestructura de IA.

Construir un centro de datos es caro y lleva años. Por eso, la mayoría de las empresas alquilan capacidad de computación a proveedores de servicios en la nube y pagan por lo que utilizan, de forma similar a como se paga la electricidad. Es lo que se conoce como infraestructura como servicio (Infrastructure as a Service, IaaS). Se prevé que el mercado de IaaS en su conjunto alcance los 367.000 millones de dólares en 2027.^{Fuente 5}

Los tres mayores proveedores son Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud. A medida que crecen las cargas de trabajo de IA, están incorporando servidores diseñados específicamente para entrenar y ejecutar modelos de IA. Se espera que el gasto en esta capacidad en la nube optimizada para IA aumente un 96 % en 2026.^{Fuente 3}

La infraestructura de computación proporciona la potencia necesaria para ejecutar la IA, pero las empresas necesitan software para sacarle partido. Este software se basa en modelos de IA, es decir, sistemas entrenados con datos para comprender información, identificar patrones y generar respuestas.

Un modelo fundacional es un modelo de IA capaz de realizar una amplia variedad de tareas. Algunos ejemplos son GPT, desarrollado por OpenAI; Gemini, desarrollado por Google; Claude, desarrollado por Anthropic, y Llama, desarrollado por Meta. Las empresas pueden utilizar estos modelos para crear sus propias aplicaciones o adquirir software de IA listo para usar, como ChatGPT y Microsoft Copilot.

Las compañías obtienen ingresos cobrando a sus clientes por el acceso a sus modelos y aplicaciones, ya sea mediante suscripciones mensuales, licencias de software o tarifas basadas en el uso. El gasto empresarial mundial en modelos fundacionales alcanzó aproximadamente 12.500 millones de dólares en 2025.^{Fuente 6}

A medida que la IA resulte útil para más actividades empresariales, se espera que el mercado de estos productos se amplíe. El mercado mundial de la IA generativa se estimó en 288.400 millones de dólares en 2025 y se prevé que alcance aproximadamente 1,34 billones de dólares en 2032.^{Fuente 7}

La mayoría de las herramientas de IA actuales responden a una solicitud cada vez. La IA agéntica va un paso más allá: a partir de un objetivo, planifica y ejecuta una secuencia de tareas, como recopilar información, rellenar formularios y comprobar el resultado, con una intervención humana limitada. Cuanto más complejos sean los procesos, más aumentará la demanda de software de IA y de capacidad de computación.

Otro avance es la IA física, que combina la inteligencia artificial con máquinas capaces de percibir su entorno, tomar decisiones y realizar tareas físicas. Algunos ejemplos son los robots de almacén, los vehículos autónomos y los brazos robóticos industriales. La robótica es uno de los mercados emergentes dentro de este ámbito. Entre sus posibles aplicaciones figuran la fabricación, el almacenamiento, la logística y los vehículos autónomos.

Estos avances refuerzan la demanda de tecnologías que ya se utilizan en la infraestructura de IA. NVIDIA desarrolla procesadores de alto rendimiento y plataformas de robótica, Micron suministra memoria y empresas como Microsoft, Amazon y Alphabet prestan servicios de computación en la nube.

El mercado mundial de la robótica con IA se estimó en 74.490 millones de dólares en 2025 y se prevé que alcance los 180.630 millones en 2032, lo que supondría un crecimiento previsto del +142,5 %.^{Fuente 8} Aunque la adopción comercial de las máquinas autónomas aún está en desarrollo, la robótica abre otro mercado potencial para las empresas que suministran hardware de IA, infraestructura de computación y software.

El crecimiento de la inteligencia artificial está generando demanda en varios mercados interconectados. Las empresas adquieren software y servicios de IA, los proveedores de nube suministran capacidad de computación y los fabricantes de semiconductores producen los procesadores y la memoria necesarios para que estos sistemas funcionen.

El gasto mundial en inteligencia artificial se estimó en 1,79 billones de dólares en 2025 y se prevé que aumente hasta 2,67 billones en 2026 y 3,64 billones en 2027. Más de la mitad del gasto previsto para 2027 corresponde a infraestructura de IA, lo que refleja la considerable inversión necesaria para desarrollar y operar estos sistemas.^{Fuente 4}

A medida que avance la tecnología de IA, se espera que surjan nuevas aplicaciones que generen más demanda de infraestructura de computación y software. Los agentes de IA autónomos, capaces de planificar y realizar secuencias de tareas, y la IA física, que permite a las máquinas interactuar con su entorno, son dos áreas de especial interés.

Esta evolución crea oportunidades para las empresas que operan en toda la industria de la IA, como los fabricantes de semiconductores y memoria, los proveedores de computación en la nube y los desarrolladores de aplicaciones de IA.