Estamos asistiendo en directo a una carrera tecnológica que ya no se mide solo en anuncios o demostraciones, sino en inversiones tangibles que crecen a una velocidad difícil de ignorar. En Estados Unidos, y también en otras regiones, las grandes compañías están destinando cantidades cada vez mayores de dinero a construir y ampliar la infraestructura que sostiene el despliegue actual de servicios de inteligencia artificial y la ampliación de capacidad de cómputo que persiguen estas empresas. Algunos hablan de entusiasmo excesivo e incluso de una posible burbuja, pero el dinero ya invertido forma parte de la realidad económica del sector, mientras que las cifras proyectadas apuntan a una escala aún mayor. La pregunta, por tanto, no es si la apuesta existe, sino qué tamaño tiene realmente.

Los números. Si el primer paso es asumir que la inversión existe, el segundo es cuantificarla con precisión. Datos recopilados por The Wall Street Journal apuntan a que Meta, Amazon, Microsoft y Alphabet (Google) podrían concentrar en 2026 un gasto conjunto de hasta 670.000 millones de dólares orientado a infraestructura de inteligencia artificial. Hablamos de desembolsos de capital asociados a centros de datos, hardware y expansión de capacidad, no solo de “ladrillo”. Cuando una sola anualidad alcanza ese orden de magnitud, la conversación deja de girar en torno a expectativas y pasa a centrarse en consecuencias económicas medibles.

No se comparan dólares. Lo que plantea el análisis no es una equivalencia directa entre cantidades gastadas en épocas distintas, sino una forma de medir el peso económico de cada esfuerzo en su propio contexto histórico. En lugar de ajustar cifras antiguas a precios actuales teniendo en cuenta la inflación, el artículo utiliza el porcentaje del producto interior bruto (PIB) como referencia común para proyectos separados a lo largo del tiempo. Ese cambio de enfoque desplaza la conversación desde el dinero absoluto hacia la magnitud relativa dentro de la economía estadounidense. Y es precisamente ahí donde la inversión asociada a la inteligencia artificial adquiere una dimensión histórica difícil de ignorar.

Las inversiones. Entre los grandes hitos económicos que suelen utilizarse como referencia histórica en Estados Unidos aparecen episodios tan distintos como la Compra de Luisiana, la expansión ferroviaria del siglo XIX o la construcción del sistema de autopistas interestatales, todos ellos con pesos relativos diferentes dentro de la economía de su tiempo. Con esa misma métrica, ese esfuerzo se ha estimado en torno a las siguientes magnitudes:

• Compra de Luisiana: 3% del PIB
• Expansión ferroviaria: 2% del PIB
• Autopistas interestatales: 0,4% del PIB
• Programa Apolo: 0,2% del PIB

Como podemos ver, la inversión prevista en infraestructura de inteligencia artificial se sitúa alrededor del 2,1% del PIB frente al 0,2% del PIB del Programa Apolo. 

No es lo mismo, pero. El paralelismo histórico funciona como herramienta de escala, no como equivalencia institucional. Los grandes proyectos con los que se compara el momento actual fueron, en muchos casos, iniciativas públicas financiadas directa o indirectamente por el Estado federal, mientras que la inversión en infraestructura de IA corresponde sobre todo a gasto corporativo. Esa distinción es importante, sin embargo, desde la perspectiva estrictamente económica, el tamaño relativo del esfuerzo sigue siendo comparable.

El Estado no paga la factura principal. Que el grueso de la inversión sea privada no significa que el sector público permanezca al margen. No es ningún secreto que el Gobierno de Estados Unidos influye en el ritmo y la forma del despliegue mediante decisiones regulatorias, concesión de permisos, planificación energética y uso de suelo federal para nuevas infraestructuras vinculadas a centros de datos. Este conjunto de palancas no sustituye al capital corporativo y, al mismo tiempo, encaja con una estrategia más amplia orientada a preservar el liderazgo estadounidense en la carrera global por la IA. 

Comparación histórica. Esto termina señalando algo más profundo que una simple cifra: indica el tipo de prioridad que una sociedad decide otorgar a determinadas tecnologías en un momento concreto. Cuando la inversión en infraestructura de IA alcanza un peso relativo comparable al de los grandes hitos económicos estadounidenses, la lectura trasciende el sector tecnológico y entra en el terreno estratégico.

Imágenes | NASA | Freepik

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EFE.- La película documental “Stray Kids: The dominATE Experience“, que recoge el detrás de escena de la última gira del grupo de K-pop Stray Kids, recaudó en su primer fin de semana 18.8 millones de dólares en todo el mundo.

La película, estrenada en cines de todo el mundo, ocupa el cuarto puesto entre las más taquilleras de Norteamérica —Estados Unidos y Canadá—, donde ha recaudado 5.5 millones de dólares.

Este triunfo ocurre en el marco de la intensificación en la popularidad que han tenido los distintos grupos de K-pop a nivel mundial, cabe recordar que este grupo también agotó todas sus entradas en poco tiempo para las fechas en las que ofreció uno de sus conciertos de la misma gira en México.

El primer puesto en ese mercado es para “¡Ayuda!“, de Sam Raimi, que ha recaudado este fin de semana en la región un total de 10 millones de dólares y acumula 53.7 millones desde su estreno hace dos semanas en todo el mundo.

”Solo Mio” ha reunido 7.2 millones de dólares en taquilla, seguido de ”Iron Lung” con seis, y ocupan la segunda y tercera posición respectivamente en la región.

Otro de los estrenos de este fin de semana en Norteamérica, ”Dracula: A Love Tale” dirigida por Luc Besson, se posiciona en quinto puesto en la taquilla con 4.5 millones de dólares de recaudación. Si se suma el mercado internacional, su recaudación asciende a un total de 33.6 millones para esta película europea estrenada en 2025.

Mientras tanto, “Melania“, el documental sobre la primera dama de Estados Unidos, se desplomó al puesto número nueve con 2.37 millones de dólares, lo que representa una caída del 67% en las ventas de entradas.

En el ámbito internacional. y animado, ”Zootopia 2”, se mantiene en el puesto número uno en China, donde ha arrasado desde su estreno y acumula una recaudación mundial de mil 800 millones de dólares.

Samsung es uno de los nombres propios de este febrero. Se espera que presenten los Galaxy S26, pero tienen bajo la mesa algo que será un revulsivo no sólo para sus arcas, sino para el motor de la economía de Corea del Sur. Nos referimos a las memorias de alto ancho de banda porque, en plena crisis de la RAM y los SSD, Samsung está preparada para fabricar en masa las memorias HBM4.

Y será para la IA, cómo no podía ser de otra forma.

En corto. La compañía surcoreana no lo ha confirmado, pero informes recientes publicados por Reuters y fuentes locales como el Korea JoongAng Daily apuntan que Samsung comenzará a fabricar en masa los chips de memoria HBM4 a partir de la próxima semana.

Será la primera de las tres empresas que dominan la producción de chips de memoria (las otras son la surcoreana SK Hynix y la estadounidense Micron, la que se ha ido de la RAM de consumo) en empezar a fabricar en grandes cantidades estas memorias fundamentales para la inteligencia artificial.

HBM4. Este tipo de memoria, como su nombre indica, cuenta con un enorme ancho de banda. Esto es crucial para las necesidades de la GPU y, aunque NVIDIA se ha mantenido fiel a la memoria GDDR para sus tarjetas gráficas, AMD sí coqueteó con la tecnología apilada de los chips HBM para sus GPU Vega. Sin embargo, no es una tecnología para consumo no porque sus prestaciones no sean adecuadas, sino porque es demasiado caro.

Hacer memoria HBM es más costoso que fabricar chips DRAM tradicionales, pero las ventajas están ahí. Con HBM4, por ejemplo, la densidad de los chips apilados permite el doble de ancho de banda que en la generación anterior. Esto es clave para transmitir más datos por segundo, pero además consumen hasta un 40% menos de energía que las memorias HBM3.

NVIDIA. La máxima interesada es, como hemos contado en anteriores ocasiones, NVIDIA. Y si NVIDIA es beneficiada, prácticamente toda la industria puntera de la inteligencia artificial se aprovechará de ello debido a que sus chips son los que están moviendo la industria actualmente. Se estima que las memorias de Samsung irán a parar a los sistemas de aceleración Vera Rubin de NVIDIA

De hecho, se ha reportado que el propio Jensen Huang ha instado a acelerar y aumentar la producción de estos chips. Bueno, Huang ha pedido a toda la industria de semiconductores que manufacturan componentes de sus tarjetas que se pongan las pilas, no es algo que ataña sólo a Samsung.

Punta de lanza. Según una fuente del Korea KoongAng Daily, “Samsung es la que tiene la mayor capacidad de producción del mundo y la línea de productos más amplia. Ha demostrado una recuperación en su competitividad tecnológica al convertirse en la primera en producir en masa la memoria HBM4 de mayor rendimiento”.

Porque, en este campo, se espera que su máxima competidora, la vecina SK Hynix, empiece a fabricar en masa su respuesta entre marzo o abril, tiempo de ventaja suficiente para que Samsung empiece a enviar su memoria a NVIDIA. Y, aquí, la gran ventaja de Samsung es que no depende de TSMC: tiene su propia fundición y los módulos HBM4 están basados en una fotolitografía de 4 nanómetros.

Mirando al futuro. El retraso de SK Hynix no es porque se hayan dormido en los laureles: son los que llevan la batuta en la anterior generación gracias a la memoria HBM3E, pero debido a su cronograma y a que no lo necesitaban, empezaron a desarrollar la nueva generación más tarde que Samsung. Pero claro, aunque HBM sea el estándar en sistemas de IA actuales, ya hemos dicho que son chips caros y, además, se calientan una barbaridad, necesitando equipos de disipación a la altura.

Y ahí es donde las empresas están combinando la producción de memoria HBM4 con una nueva generación de memoria DRAM. La idea es encontrar una manera de que esta memoria -más lenta, pero barata y ‘fresca’- pueda competir en ancho de banda con la HBM. Samsung y SK Hynix están en ello, pero tendrán que competir contra alguien que no jugaba en esta liga: una Intel que no llega sola, sino de la mano del gigante japonés SoftBank.

En definitiva: Samsung se ha propuesto volver por sus fueros en lo que a músculo manufacturero se refiere. Y lo más importante de todo es que todas las empresas que hacen módulos de memoria siguen centradas en una cosa: hace hardware para la inteligencia artificial mientras componentes como la RAM y SSD de consumo tienen los precios por la estratosfera.

Imágenes | Maxence Pira, Choi Kwang-mo, logo de NVIDIA (editada)

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