Un ejecutivo de Google DeepMind proyecta que los gastos de capital relacionados con la IA podrían alcanzar la marca de un billón de dólares para 2026. La variable clave en esa ecuación no es solo modelos más grandes o chips más rápidos. Es algo llamado auto-mejora recursiva, o RSI, que el ejecutivo considera la nueva IAG.
El RSI es el punto en el que un sistema de inteligencia artificial se vuelve lo suficientemente bueno como para mejorar自身 sin esperar a que los humanos realicen el ajuste.
Los números detrás de la apuesta
La guía combinada de gastos de capital de los cuatro principales hyperscalers, Alphabet, Microsoft, Amazon y Meta, apunta a una inversión colectiva de aproximadamente $725 mil millones para 2026. Eso representa un aumento del 77% respecto a los aproximadamente $410 mil millones de 2025.
Alphabet revisó su pronóstico de gastos de capital para 2026 a entre $195 mil millones y $205 mil millones.
Goldman Sachs ha añadido sus propias estimaciones, fijando el gasto en capital anual relacionado con la IA en aproximadamente $765 mil millones para 2026. La proyección acumulada del banco se extiende a aproximadamente $7.6 billones desde 2026 hasta 2031.
Por qué el RSI cambia el cálculo
El CEO de DeepMind, Demis Hassabis, ha mencionado el RSI como un enfoque crucial para la hoja de ruta de desarrollo del laboratorio en 2026. El concepto se alinea junto con los sistemas multiagente y la escalación tradicional como vías no solo hacia la IAG, sino hacia lo que los investigadores llaman Inteligencia Artificial Superinteligente, o ASI.
AGI se define aproximadamente como IA capaz de realizar cualquier tarea intelectual que un humano pueda realizar. ASI va más allá: inteligencia que supera la capacidad humana en todos los dominios.
Qué significa esto para el criptoactivos y la infraestructura digital
Los centros de datos de IA ya compiten con los mineros de bitcoin por la capacidad energética en mercados clave como Texas y los países nórdicos. Un aumento del 77% interanual en el gasto de los hyperscalers significa más instalaciones, más enfriamiento y mayor presión sobre las redes eléctricas.
Para los inversores en criptomonedas específicamente, la estimación de Goldman Sachs de $7.6 billones en gastos de capital acumulados en IA hasta 2031 crea un entorno de demanda sostenida para los insumos básicos de la computación: energía, semiconductores e infraestructura de redes.