A nivel mundial, más de la mitad de los proyectos de construcción de centros de datos de IA empieza a enfrentar retrasos, ajustes y cancelaciones en distintos mercados, por razones que van más allá del entusiasmo tecnológico.
La información ha sido reportada por prensa económica y especializada, apuntando a que la red eléctrica, los costos de energía, la disponibilidad de transformadores y los permisos locales se están convirtiendo en cuellos de botella para nuevos proyectos.
La carrera por construir infraestructura para IA ya no depende solo de comprar GPUs o anunciar inversiones. También exige subestaciones, líneas de transmisión, agua, terrenos, permisos y contratos eléctricos capaces de sostener cargas enormes durante años.
Todo esto está haciendo que muchos proyectos para construir nuevos centros de datos de IA estén quedando a medio camino y, en algunos casos, sin miras a retomar su edificación.
Centros de datos de IA chocan con la red eléctrica
El primer cuello de botella es la electricidad. Un centro de datos moderno no solo necesita energía para servidores y chips; también requiere refrigeración, respaldo, seguridad operativa y conexión estable a la red. Cuando varios proyectos llegan al mismo tiempo a una región, las empresas eléctricas y autoridades locales deben evaluar si existen líneas, subestaciones y generación suficiente para alimentar esa demanda sin afectar a otros consumidores.
La Agencia Internacional de Energía calcula que la demanda eléctrica de los centros de datos podría más que duplicarse hacia 2030. El crecimiento de la IA es una de las razones, porque los modelos grandes y las aplicaciones de inferencia masiva usan infraestructura intensiva en energía. Esa presión no se resuelve con un anuncio corporativo: construir o reforzar redes eléctricas puede tardar años.
Ahí aparece la diferencia entre inversión prometida e infraestructura lista. Una empresa puede comprometer miles de millones de dólares para centros de datos IA, pero si la zona no tiene capacidad eléctrica disponible, el proyecto se retrasa, cambia de tamaño o busca otra ubicación. También puede enfrentar oposición de comunidades preocupadas por tarifas, agua, ruido, emisiones o uso de suelo.
El problema se vuelve más complejo por la escasez de componentes eléctricos. Transformadores, equipos de alta tensión y sistemas de distribución no se fabrican al ritmo de una presentación de resultados trimestrales. Si muchas empresas tecnológicas, eléctricas e industriales compiten por los mismos equipos, los plazos se alargan y los costos suben.
Inversión a gran escala y proyectos que se han cancelado
La escala del gasto ayuda a entender por qué los retrasos preocupan tanto a la industria. EMARKETER reportó que Alphabet, Amazon, Apple, Meta y Microsoft esperaban invertir en conjunto entre US$364.000 millones y US$400.000 millones en gasto de capital durante 2025, con la mayor parte orientada a infraestructura ligada a IA, como centros de datos y capacidad de nube. Es una cifra que muestra que el cuello de botella no está en la falta de interés, sino en convertir ese dinero en edificios, chips conectados, energía disponible y operación estable.
Ese monto ya se mueve en una escala comparable a grandes partidas de construcción física. Como referencia, los datos anuales del U.S. Census Bureau muestran que la construcción privada de nuevas viviendas unifamiliares en Estados Unidos llegó a US$419.202 millones en 2025. Por eso, cuando algunas estimaciones sectoriales ubican la inversión total en infraestructura de IA cerca o por encima de los US$400.000 millones, la comparación con la vivienda deja claro que no se trata solo de “software”: es una carrera industrial que compite por capital, terrenos, electricidad, materiales y mano de obra especializada.
El caso de Oracle y OpenAI muestra cómo esa expansión puede frenarse incluso en proyectos de alto perfil. Bloomberg reportó en marzo de 2026 que ambas compañías abandonaron sus planes de ampliar un sitio insignia de Stargate en Abilene, Texas, después de negociaciones sobre financiamiento y cambios en las necesidades de capacidad de OpenAI. El ajuste habría afectado una expansión adicional cercana a 600 megawatts, mientras el proyecto base continuaba en marcha.
El matiz es importante: no significa que Oracle u OpenAI hayan dejado de construir infraestructura de IA, ni que la demanda por cómputo haya desaparecido. Significa que incluso los actores con más recursos están revisando dónde, cuándo y con qué tecnología conviene sumar capacidad. En una industria donde los chips cambian rápido, la energía puede tardar años en estar lista y el financiamiento se encarece, cancelar o postergar una expansión puede ser una decisión de ajuste antes que una retirada completa.
El tema también se conecta con el costo material de entrenar y operar IA. La infraestructura digital no es liviana por definición. Puede ser eficiente en algunos procesos, pero requiere materiales, energía y construcción.
La discusión pública sobre centros de datos de IA está entrando justamente en esa etapa: menos promesas abstractas y más preguntas sobre dónde se construye, quién paga la energía y qué pasa si la red local no alcanza.
Fuentes
- Economy Media: Why Tech Companies Are Quietly Cancelling AI Data Centers
- Bloomberg: OpenAI, Oracle are said to end plans to expand Texas data center site
- Agencia Internacional de Energía: Energy and AI
- EMARKETER: GenAI arms race: Big Tech to pour $400 billion into AI buildout
- U.S. Census Bureau: Construction Spending Historical Data
- Tom’s Hardware: Half of planned US data center builds have been delayed or canceled
