Las llamadas neoclouds (nubes diseñadas exclusivamente para la IA) acaparan titulares gracias a proyectos gigantescos y a la salida a bolsa de empresas como CoreWeave, valorada ya en más de 60.000 millones de dólares. Sin embargo, los autores de un estudio elaborado por Futuriom a petición de Vultr, recuerdan que la euforia también entraña peligros: un uso intensivo de deuda, una dependencia excesiva de unos pocos actores y un consumo eléctrico explosivo podrían convertirse en la semilla de una burbuja de difícil digestión.
La demanda de capacidad para IA ha alentado a una centena de neoclouds, aunque sólo unas pocas dominarán el mercado. El informe subraya que estas plataformas nacieron de actividades como el cryptomining y hoy reparten GPU a empresas y proveedores de nube. Las estrellas son CoreWeave y Crusoe, que despliegan cientos de miles de tarjetas gráficas y planean data centers con gigavatios de potencia. La financiación, sin embargo, está cada vez más apalancada: el endeudamiento de CoreWeave supera los 21.000 millones de dólares frente a 2.300 millones de capital y muchas de sus rivales se encaminan en esa dirección. El riesgo está en que buena parte de estos préstamos se destina a comprar GPU y levantar nuevos centros, apostando a un ciclo virtuoso en el que los contratos a largo plazo financien la siguiente ola de construcción.
Dominio de NVIDIA y economía circular
Los proyectos no serían posibles sin un protagonista indiscutible: NVIDIA. La compañía suministra la mayoría de GPU del mercado y, según Futuriom, está financiando a muchas neoclouds (CoreWeave, Lambda, Nebius o Nscale) con capital que luego regresa a su propia caja en forma de compras de chips. De acuerdo con el estudio, este ecosistema circular tiene tintes de los créditos vendor-financing de la burbuja dot-com: acuerdos como el compromiso de 6.300 millones de dólares para absorber la capacidad de CoreWeave hasta 2032 y el acuerdo preliminar de 100.000 millones con OpenAI sitúan a algunos actores en la categoría de “demasiado grandes para quebrar”. Aunque no hay ilegalidad en estos pactos, la dependencia de un único proveedor genera inquietud y recuerda a las prácticas que precedieron al estallido del sector de telecomunicaciones en el 2000, advierten.
La explosión de los centros de datos de IA es, ante todo, una lucha por la energía. Antes de ChatGPT, las cargas de cálculo de alto rendimiento consumían unos 30 kilovatios por rack; pero el sistema GB200 NVL72 de NVIDIA ya demanda 120 kW y se espera que la arquitectura Kyber, prevista para 2027, alcance los 600 kW. Esta escalada obliga a separar la refrigeración y el suministro eléctrico en bastidores independientes.
Además, asegurar contratos de suministro de energía se ha convertido en el principal juego: las empresas compiten por acuerdos con compañías eléctricas y permisos de suelo. Aunque muchos se presentan como sostenibles, no siempre recurren a renovables. Crusoe utiliza gas natural sobrante de refinerías, mientras que Noruega se ha convertido en destino predilecto gracias a su hidroelectricidad. Algunos proveedores exploran la energía nuclear e incluso soluciones exóticas como sistemas NVIDIA alimentados por hidrógeno.
Estrategias de hiperescalares y neoclouds
Las grandes neoclouds públicas (AWS, Microsoft o Google) han reaccionado construyendo sus propios campus de IA, pero mantienen una ventaja: pueden integrar fácilmente los trabajos de IA en las infraestructuras que ya utilizan las empresas. También recurren a acuerdos con neoclouds para obtener capacidad extra; por ejemplo, Microsoft ha firmado contratos a largo plazo con CoreWeave y Nebius. Junto a ellas aparecen las llamadas alt clouds, que combinan clusters de GPU con servicios tradicionales de nube a precios más bajos y sin necesidad de construir sus propios centros de datos. Este ecosistema diversificado ofrece a las empresas elegir entre rendimiento, precio y nivel de servicio, aunque la fragmentación obliga a los proveedores a diferenciarse más allá de la mera disponibilidad de chips.
El informe advierte que la euforia inversora podría volverse en contra. El auge de las neoclouds está financiado cada vez más con deuda, y muchos proyectos dependen de que los ingresos por IA crezcan lo suficiente como para sostener los compromisos adquiridos. De lo contrario, algunas iniciativas podrían ser canceladas. Además, las GPU no son como los ferrocarriles: se deprecian con rapidez. El informe señala que estos chips pueden perder valor en cuatro o cinco años, mientras que los operadores contabilizan una vida útil de seis años. Si la velocidad de innovación de NVIDIA aumenta la caducidad, los balances de los proveedores podrían sufrir una fuerte corrección.
Diversificación y protección de los hiperescalares
Los hiperescalares han tomado nota de estos riesgos. La dependencia de una red de acuerdos que confluye en NVIDIA y OpenAI los llevó a externalizar parte de la construcción de nubes de GPU y a repartir la responsabilidad entre varios socios. También están desarrollando sus propios chips de IA y mecanismos de cobertura para reducir su exposición. Esta estrategia busca proteger sus balances en un entorno volátil y, a la vez, mantener la competitividad frente a una generación de neoclouds que presume de flexibilidad y rapidez de despliegue.
A pesar de las tensiones, Futuriom vislumbra una evolución rápida del sector. Las neoclouds tenderán a especializarse y podrían acabar consolidándose, ocupando un papel más modesto frente a los hiperescaladores. El desarrollo de la industria dependerá de las necesidades concretas de las empresas y los consumidores de IA y de factores como la eficiencia energética, la refrigeración o la proximidad al borde de la red. El informe anticipa que el mercado convergerá en unos pocos actores dominantes, con una oferta más diversificada en software de IA y servicios de valor añadido sobre nubes de uso general. En este escenario, la prudencia en la inversión y la innovación en tecnología energética serán tan decisivas como la potencia de cálculo.
