La economía estadounidense avanzó un 1,5% a tasa anualizada durante el segundo trimestre de 2026. Es un crecimiento moderado, inferior al 2,1% registrado entre enero y marzo, pero la cifra agregada oculta un cambio más relevante en la composición de la actividad. La inversión vinculada a la inteligencia artificial, desde software y servidores hasta centros de datos e infraestructura eléctrica, ha alcanzado una escala suficiente para aparecer con claridad en las cuentas nacionales y alterar la lectura del ciclo económico de Estados Unidos.
La primera precaución está en el propio dato del PIB. Ese 1,5% publicado por el Bureau of Economic Analysis (BEA) expresa cuánto crecería la economía si el ritmo observado durante el trimestre se mantuviera durante un año. El incremento efectivo respecto al trimestre anterior, sin anualizar, rondó el 0,4%. Algo similar ocurre con el 2,1% del primer trimestre. Compararlos sirve para seguir la velocidad de la economía, pero ninguno de los dos porcentajes representa crecimiento interanual.
La moderación del PIB convive, sin embargo, con cifras mucho más elevadas en algunas partidas de inversión tecnológica. Un agregado amplio formado por software, construcción de centros de datos, ordenadores y equipos de comunicaciones ronda ya los 1,5 billones de dólares a ritmo anualizado, frente a aproximadamente un billón dos años antes. Esa cesta contiene gasto ajeno a la inteligencia artificial y deja fuera otras inversiones que sí pueden estar relacionadas con ella. Su utilidad está en mostrar el cambio de escala: una parte significativa del capital empresarial estadounidense se está desplazando hacia la infraestructura necesaria para entrenar, desplegar y utilizar modelos de IA.
El efecto empieza a ser suficientemente grande como para influir en las cifras de crecimiento. BMO Economics calculó que durante el primer trimestre de 2026 la inversión real en equipos de procesamiento de información, software y centros de datos aumentó alrededor de un 34% anualizado y añadió 1,4 puntos porcentuales al crecimiento del PIB. Al ampliar el periodo a los doce meses anteriores, su contribución rondaba 0,8 puntos, aproximadamente un tercio del crecimiento registrado.
Ese tercio exige una lectura precisa. Describe una parte del aumento del PIB durante un periodo determinado, no una tercera parte de toda la economía estadounidense. Una actividad relativamente pequeña puede explicar una proporción elevada del crecimiento marginal si está expandiéndose mucho más rápido que el resto. Estimaciones amplias sobre infraestructura computacional situaban su peso alrededor del 1,4%-1,5% del PIB en el primer trimestre de 2026, varios órdenes de magnitud por debajo de cualquier interpretación que atribuyera a la IA un tercio de toda la producción del país.
Oxford Economics llega también a una estimación cercana a un tercio del crecimiento reciente cuando incorpora un perímetro mayor, que incluye inversión y algunos efectos indirectos. La dispersión entre cálculos responde a un problema que las estadísticas oficiales todavía no han resuelto: Estados Unidos carece de una partida de sus cuentas nacionales denominada «inversión en inteligencia artificial».
La inteligencia artificial ya aparece en las cuentas nacionales
Medir la IA obliga a reconstruirla a partir de componentes que el BEA, el Census Bureau y otras agencias contabilizan por separado. Los centros de datos aparecen dentro de estructuras. Los servidores y ordenadores se registran como equipos. El software constituye otra categoría de inversión. A ellos pueden añadirse redes de comunicaciones, generación eléctrica, sistemas de refrigeración o equipos de respaldo, aunque cuanto más amplio sea el perímetro, mayor es el riesgo de incluir actividad que habría existido de cualquier modo.
La Reserva Federal ha abordado esta dificultad mediante aproximaciones. Su metodología combina construcción de centros de datos, software, ordenadores y periféricos, determinados elementos de la infraestructura energética y una corrección por comercio exterior. Los propios autores advierten de la incertidumbre: un ordenador puede destinarse a ejecutar modelos de IA o a una tarea convencional; una licencia de software puede incorporar funciones generativas o responder a procesos empresariales sin relación directa con esta tecnología.
La consecuencia es relevante para interpretar las cifras. El gasto vinculado a IA puede medirse mediante un proxy estricto, concentrado en infraestructura claramente atribuible al despliegue tecnológico, o mediante uno más amplio, que incluya comunicaciones, redes y software empresarial. El resultado cambia con cada decisión de perímetro.
Aun con esa limitación, la dirección del movimiento resulta visible. Estados Unidos atraviesa una fase de acumulación de capital tecnológico de una intensidad suficiente para modificar algunos de sus principales indicadores de inversión. El cambio tiene además una expresión física. Cada modelo que se entrena y cada servicio que pasa del laboratorio al uso comercial exige edificios, chips, memoria, transformadores, sistemas de refrigeración y capacidad eléctrica.
Ahí es donde las cifras dejan de parecer exclusivamente tecnológicas.
Los centros de datos absorben una parte creciente de la inversión
En junio, el valor de la construcción privada de centros de datos alcanzó los 68.300 millones de dólares a tasa anualizada y desestacionalizada, según los datos del Census Bureau. La unidad resulta decisiva: Estados Unidos no gastó 68.300 millones en centros de datos durante un único mes. La estadística expresa el volumen anual que resultaría de mantener el ritmo de construcción observado en junio.
Un mes antes, esta actividad crecía aproximadamente un 23% interanual y ya representaba alrededor del 8% de toda la construcción privada no residencial del país. Pocas categorías ofrecen una imagen tan directa del cambio que está produciéndose en la distribución del capital.
La comparación con la construcción manufacturera añade otra capa. Tras la revisión de junio, esa partida se encontraba alrededor de los 170.300 millones de dólares anualizados, aproximadamente un 22% por debajo del nivel de un año antes. La divergencia resulta llamativa: los centros de datos aceleran mientras la construcción de fábricas pierde fuerza.
Los datos disponibles no permiten atribuir directamente una tendencia a la otra. Parte de la construcción manufacturera puede incluir, además, instalaciones de semiconductores relacionadas con el propio ecosistema tecnológico. Tampoco puede asumirse que un dólar destinado a un centro de datos habría terminado necesariamente en una fábrica. La coincidencia revela, aun así, una economía en la que la composición de la inversión no residencial está cambiando con rapidez.
Ese movimiento empieza a sentirse en la cadena de suministro. Determinados materiales utilizados en construcción no residencial acumulan encarecimientos superiores al 55% desde 2020. Empresas del sector han descrito subidas cercanas al 70% en transformadores durante cinco años y esperas de entre año y medio y dos años para obtener algunos equipos.
El centro de datos introduce así una demanda que va bastante más allá del sector del software. Necesita suelo, edificios, líneas eléctricas, refrigeración, generadores de respaldo, transformadores y una cantidad creciente de componentes electrónicos. Cuando numerosos proyectos de gran escala coinciden, la capacidad industrial disponible se convierte en una restricción y los plazos de entrega empiezan a formar parte de la ecuación económica.
La dimensión energética merece especial atención. La Reserva Federal incorpora infraestructura de generación y suministro eléctrico a sus aproximaciones sobre el despliegue de la IA precisamente porque la capacidad de computación necesita estar acompañada por capacidad energética. La frontera estadística vuelve a ser imprecisa: una nueva instalación eléctrica puede alimentar un centro de datos y al mismo tiempo atender otros usos. Desde la perspectiva empresarial, esa ambigüedad no elimina el desembolso. Los proyectos deben asegurar electricidad antes de poder convertir los chips adquiridos en capacidad computacional operativa.
La carrera tecnológica empieza así a materializarse en activos con vidas útiles largas. Un modelo puede quedar superado en meses; un edificio, una subestación o una línea eléctrica permanecerán durante años. Esa diferencia temporal elevará la importancia de la utilización futura de las instalaciones que ahora se están construyendo.
El hardware importado reduce el efecto de la IA sobre el PIB
El volumen de inversión ofrece una imagen incompleta cuando buena parte de los equipos empleados se fabrica fuera de Estados Unidos. La contabilidad nacional registra la compra de un servidor como inversión empresarial, pero el componente producido en Taiwán, Corea, México u otro país reaparece como importación. Esa segunda partida resta en el cálculo del PIB estadounidense.
La magnitud del fenómeno puede observarse en el comercio con Taiwán. Durante los primeros cinco meses analizados, Estados Unidos importó cerca de 90.000 millones de dólares en una cesta formada por ordenadores, semiconductores y otros componentes procedentes de la isla. En el mismo periodo de 2024, el volumen rondaba los 20.000 millones.
No toda esa mercancía está destinada a inteligencia artificial. Los códigos comerciales agrupan productos con numerosos usos y el Census Bureau tampoco dispone de una categoría llamada «importaciones de IA». El salto, pese a esa cautela, coincide con el aumento de las necesidades de hardware de los grandes operadores de infraestructura computacional.
El ajuste cambia considerablemente algunas estimaciones sobre la contribución de la tecnología al crecimiento. La Reserva Federal ha mostrado que la fuerte aportación positiva de equipos, software y estructuras durante determinados trimestres se reduce cuando se incorpora una aproximación del contenido importado. La inversión puede ser estadounidense porque la realiza una empresa del país, mientras una parte del valor añadido se genera en fábricas extranjeras.
Este mecanismo ayuda también a entender uno de los rasgos del segundo trimestre. Las exportaciones estadounidenses aumentaron. Las importaciones también lo hicieron, especialmente en categorías relacionadas con bienes de capital, telecomunicaciones y semiconductores. En la identidad del PIB, son las importaciones las que se sustraen. El auge inversor puede impulsar la demanda interna de equipos y, al mismo tiempo, trasladar parte de ese estímulo a los países que fabrican los componentes.
La IA empieza por ello a conectar varias capas de la economía global. Estados Unidos concentra gran parte de la inversión empresarial, los proveedores de servicios en la nube y el desarrollo de modelos; Asia mantiene una posición decisiva en la fabricación de semiconductores, memoria y equipos informáticos. El crecimiento del capex estadounidense alimenta simultáneamente la inversión doméstica y una corriente creciente de importaciones.
Para las empresas tecnológicas, el origen geográfico de los componentes añade además exposición a precios, disponibilidad de capacidad y cadenas de suministro. Para la economía estadounidense, determina qué proporción del desembolso termina convertida en producción interna.
Casi cuatro billones de capex amplían la escala del ciclo
Las cifras registradas hasta ahora pueden quedar pequeñas frente a los planes acumulados para los próximos años. Las estimaciones de FactSet apuntan a que Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft y Oracle podrían invertir conjuntamente cerca de cuatro billones de dólares hasta 2029. La previsión aumentó alrededor de 300.000 millones en apenas un mes.
Conviene mantener dos reservas. El capex agregado de esas compañías incluye inversiones que no corresponden necesariamente a inteligencia artificial y tampoco todo ese dinero se gastará dentro de Estados Unidos. Aun así, la cifra ofrece una referencia del tamaño del ciclo de inversión que están preparando algunos de los mayores grupos empresariales del mundo.
El fenómeno presenta además una característica poco habitual. Una parte considerable del desembolso está concentrada en un reducido número de compañías con balances enormes, presencia internacional y capacidad para construir infraestructura a una escala difícilmente replicable por empresas menores. Las decisiones presupuestarias de unas pocas corporaciones empiezan así a tener efectos visibles en construcción, demanda de equipos y comercio exterior.
La financiación añade otra dimensión. Barclays calcula que cinco grandes operadores tecnológicos y SpaceX podrían emitir alrededor de 285.000 millones de dólares en bonos. El volumen muestra que el ciclo de infraestructura está extendiendo sus efectos desde las cuentas de inversión hacia los mercados de crédito.
Ese proceso se desarrolla, además, con un precio del dinero apreciable. A finales de julio, la Reserva Federal mantuvo el tipo oficial en el rango del 3,5% al 3,75%. La decisión salió adelante por nueve votos frente a tres; los tres disidentes preferían elevarlo en 25 puntos básicos. Los grandes operadores tecnológicos disponen de una generación de caja y una capacidad de acceso al mercado de deuda poco comunes, aunque la acumulación de proyectos transforma igualmente el coste de financiación en una variable más relevante.
Una infraestructura capaz de absorber billones de dólares de capital necesita generar ingresos durante años para justificar el desembolso. El problema temporal reaparece aquí. El capex se ejecuta antes de conocer con precisión cuánto estarán dispuestos a pagar empresas y consumidores por los servicios construidos sobre él, qué utilización alcanzarán las instalaciones o durante cuánto tiempo conservarán ventaja económica los equipos adquiridos.
La velocidad tecnológica intensifica esa asimetría. Los chips y modelos avanzan mediante ciclos cortos; los edificios, las redes y los contratos de financiación tienen horizontes bastante más prolongados. Esa combinación puede favorecer a los operadores capaces de renovar sus equipos sin dejar infrautilizado el capital anterior, pero eleva el coste de cualquier desaceleración inesperada de la demanda.
La inteligencia artificial llega al consumo a través de la riqueza
El efecto económico del auge tecnológico tampoco termina en la inversión empresarial. Los hogares estadounidenses acumulaban aproximadamente 174 billones de dólares de patrimonio neto durante el primer trimestre de 2026 según las cuentas distributivas de la Reserva Federal, unos 13 billones más que un año antes.
Las variaciones del patrimonio financiero no forman parte directamente del PIB. Una subida bursátil aumenta el valor de los activos de los hogares, pero ese incremento no constituye producción adicional. El impacto económico puede aparecer después si una mayor riqueza induce más gasto en consumo.
Oxford Economics incluye este canal al estimar la aportación general del auge de la IA al crecimiento reciente. La atribución requiere prudencia. La Reserva Federal mide el patrimonio, pero sus estadísticas no asignan las plusvalías bursátiles a la inteligencia artificial ni permiten afirmar qué proporción del crecimiento de las carteras procede de las expectativas vinculadas a esta tecnología.
La relevancia del canal reside en otro punto. El ciclo inversor puede retroalimentarse a través de los mercados: las expectativas de beneficios elevan las valoraciones de determinadas compañías; la apreciación de los activos modifica la riqueza de los hogares; una parte de ese incremento puede trasladarse al consumo. El recorrido es mucho más indirecto que la construcción de un centro de datos y resulta también más sensible al comportamiento de las cotizaciones.
Para medir la aportación real de la IA, sumar directamente las plusvalías bursátiles al gasto en centros de datos generaría una imagen inflada. La producción y el patrimonio pertenecen a categorías diferentes. La relación económica existe a través del comportamiento posterior de empresas y hogares.
Esta distinción adquirirá más importancia si la concentración bursátil en compañías beneficiadas por el ciclo tecnológico continúa elevándose. La misma expectativa que impulsa inversiones puede amplificar el patrimonio financiero antes de que las ganancias de productividad aparezcan plenamente en las estadísticas.
La productividad todavía debe alcanzar a la inversión en inteligencia artificial
Hasta ahora, la huella más visible de la IA en la economía estadounidense aparece del lado del capital. Hay edificios, servidores, software, líneas eléctricas, importaciones y planes de inversión. La parte que podría terminar justificando esa acumulación, un aumento persistente de la productividad, se encuentra en una fase mucho menos avanzada de medición.
Los estudios realizados en tareas concretas ofrecen resultados relevantes. Una investigación de Erik Brynjolfsson, Danielle Li y Lindsey Raymond sobre 5.179 trabajadores de atención al cliente encontró un incremento medio de productividad del 14% entre quienes utilizaron herramientas de IA generativa. La distribución del beneficio fue desigual: los trabajadores noveles o menos cualificados mejoraron aproximadamente un 34%, mientras que entre los más experimentados el efecto fue prácticamente nulo.
Ese resultado muestra el potencial de la tecnología y también el problema de trasladar un experimento empresarial al conjunto de una economía. Una mejora del 14% en un determinado trabajo no implica que la productividad nacional vaya a aumentar en una proporción semejante. El impacto depende de cuántas tareas puedan automatizarse o complementarse, de la velocidad de adopción, de la capacidad de las empresas para reorganizar procesos y de la proporción de trabajadores realmente expuestos.
La OCDE ha intentado recorrer ese camino desde los estudios microeconómicos hasta una estimación agregada. Para las economías del G7 con elevada exposición y adopción, incluida Estados Unidos, calcula que la inteligencia artificial podría añadir entre 0,4 y 1,3 puntos porcentuales al crecimiento anual de la productividad laboral durante la próxima década. La amplitud del rango refleja cuánto cambia el resultado cuando varían los supuestos de adopción y exposición.
Es una previsión a diez años. La inversión que debería facilitar ese aumento ya está realizándose.
El desfase explica buena parte de la situación actual. Construir un centro de datos incrementa la inversión inmediatamente. Importar servidores aparece en las estadísticas comerciales de ese mismo periodo. Emitir deuda puede registrarse en cuanto se cierra la operación. Transformar esa capacidad de computación en procesos empresariales más eficientes requiere tiempo, adopción, formación y cambios organizativos.
El mercado laboral ofrece señales igualmente difíciles de interpretar. El Bureau of Labor Statistics proyecta entre 2024 y 2034 un crecimiento del empleo del 33,5% para científicos de datos, del 28,5% para analistas de seguridad de la información y del 15,8% para desarrolladores de software. Son previsiones ocupacionales, no empleos creados de forma causal por la IA. Su utilidad reside en identificar áreas donde las necesidades de capital humano pueden seguir creciendo mientras las empresas despliegan nuevas capacidades digitales.
La productividad agregada dependerá también de sectores alejados de las grandes tecnológicas. Un hyperscaler puede instalar miles de servidores y registrar de inmediato una inversión considerable. La ganancia económica más amplia aparece cuando una empresa industrial reduce tiempos de diseño, una aseguradora procesa expedientes con menos horas de trabajo, un departamento comercial automatiza tareas repetitivas o una pequeña empresa incorpora herramientas que antes exigían personal especializado.
Esa difusión suele avanzar más lentamente que la infraestructura. La capacidad puede construirse de manera concentrada; la adopción empresarial ocurre compañía a compañía y proceso a proceso.
Estados Unidos concentra más crecimiento en capital tecnológico
El resultado es una economía que sigue creciendo, aunque una parte relevante de su impulso incremental se concentra en un número relativamente reducido de categorías vinculadas al despliegue tecnológico. Los datos del segundo trimestre ofrecen una tasa de PIB del 1,5% anualizado. Detrás de ella, la infraestructura de inteligencia artificial avanza a ritmos mucho mayores.
Los centros de datos son ya una categoría importante de la construcción no residencial. La compra de ordenadores y semiconductores ha disparado determinadas importaciones. Cinco grandes tecnológicas manejan previsiones de capex próximas a cuatro billones de dólares hasta 2029. El mercado de bonos empieza a recoger las necesidades de financiación asociadas al despliegue. En paralelo, los modelos económicos todavía trabajan con rangos amplios para estimar cuánto de esa capacidad terminará convertido en productividad.
La concentración produce un efecto paradójico en la lectura del ciclo. La inteligencia artificial puede representar una parte limitada del nivel total de actividad estadounidense y, simultáneamente, explicar una proporción mucho mayor del nuevo crecimiento en ciertos periodos. Cuanto más débil sea la expansión de otras partidas, mayor será matemáticamente el peso relativo de una inversión tecnológica que mantiene ritmos elevados.
También dificulta construir un escenario simple de una economía estadounidense sin el actual boom. Retirar de las cuentas toda la inversión tecnológica y restarla directamente del PIB ignoraría los recursos que podrían haberse utilizado en otras actividades. Sin centros de datos, algunos materiales tendrían menor demanda, determinadas presiones sobre la red eléctrica serían distintas y parte del capital encontraría destinos alternativos. El contrafactual depende de cómo reaccionaran precios, tipos de interés, empresas y trabajadores.
Los próximos trimestres permitirán observar otra variable: la persistencia. Una fase de construcción muy intensa tiene un efecto macroeconómico evidente mientras los proyectos se ejecutan. Mantener una contribución comparable exige continuar aumentando el volumen de inversión o conseguir que el stock de capital acumulado genere nuevas ganancias de productividad.
La primera vía tiene límites físicos y financieros. Más centros de datos requieren más electricidad, transformadores, chips, memoria, suelo y capital. Las señales de presión sobre algunas cadenas de suministro ya son visibles. La segunda vía depende de una transformación mucho más dispersa de las empresas estadounidenses.
Ese será el punto decisivo para el ciclo económico. Hasta ahora, una parte sustancial del impacto de la inteligencia artificial se ha medido en dólares invertidos. El siguiente tramo tendrá que aparecer en producción por hora, márgenes empresariales, nuevos servicios y capacidad de las compañías para obtener más valor del mismo volumen de trabajo y capital.
Estados Unidos está adelantando hoy una cantidad extraordinaria de recursos para construir esa capacidad. Las cuentas nacionales ya registran el desembolso. La productividad que determinará su retorno económico llegará, si lo hace en la escala prevista, bastante después.
