La carrera por dominar la inteligencia artificial entra en una nueva fase. Citigroup considera que la demanda seguirá creciendo durante años, pero advierte de que el problema empieza a desplazarse desde la fabricación de chips hacia algo mucho más físico: conseguir suficiente electricidad, memoria, redes y espacio para instalar los centros de datos que necesitan los nuevos modelos.
- El ciclo de inversión en inteligencia artificial todavía estaría en una fase temprana: Citi considera que la adopción empresarial y el gasto en IA tienen mucho recorrido, con una oportunidad de mercado potencial superior a 4,2 billones de dólares en 2030.
- El principal cuello de botella empieza a desplazarse de los chips hacia la infraestructura física: electricidad, capacidad de centros de datos, redes, permisos y disponibilidad de suelo están condicionando la velocidad de despliegue.
- Nvidia seguirá creciendo con fuerza, pero podría perder cuota de mercado: los chips personalizados de los grandes hiper escaladores y los ASIC pueden ganar terreno, aunque Citi mantiene unas previsiones muy elevadas para los volúmenes de Nvidia.
- La memoria será cada vez más estratégica para la IA: el auge de la inferencia, los modelos con contexto largo y los agentes aumenta las necesidades de DRAM y NAND, desplazando parte del problema desde la potencia de cálculo hacia la capacidad y el ancho de banda de memoria.
- La gran oportunidad inversora puede estar en los “picos” de la cadena de suministro de la IA: centros de datos, redes eléctricas, equipamiento eléctrico y generación energética podrían beneficiarse tanto o más que los fabricantes de chips ante la necesidad de alimentar la próxima ola de inversión.
Para Michael Rollins, analista de Citigroup, el cambio es importante porque desplaza el foco de la industria. Durante la primera etapa de la fiebre de la IA, la escasez de GPU convirtió a los fabricantes de chips, con Nvidia a la cabeza, en los grandes protagonistas. Ahora, a medida que los grandes modelos evolucionan hacia sistemas de inferencia más intensivos, agentes de IA y aplicaciones con contextos cada vez más largos, la capacidad de computación deja de ser el único factor limitante.
Citi considera que el cuello de botella se está desplazando hacia la memoria, el ancho de banda, el movimiento de datos y la infraestructura física necesaria para sostener esa potencia de cálculo.
La electricidad se convierte en el nuevo recurso estratégico
El crecimiento de la IA tiene una consecuencia especialmente relevante: cada vez necesita más energía. Citi observa que la potencia requerida por los chips de IA crece más rápidamente que el número de chips, debido al aumento de su densidad energética. En su análisis de infraestructura energética, la firma estima que el consumo asociado a los chips de IA seguirá aumentando con mucha más rapidez que las unidades instaladas.
Esto convierte a la red eléctrica en una pieza esencial de la carrera tecnológica. No basta con comprar GPUs si no existe una red capaz de proporcionarles electricidad. Citi advierte precisamente de que la expansión de las redes eléctricas está teniendo dificultades para seguir el ritmo de unas necesidades de potencia cada vez mayores, lo que está impulsando soluciones de generación distribuida y fórmulas de suministro eléctrico directamente asociadas a los centros de datos.
El problema es, además, geográfico. Una empresa puede disponer de capital y de los chips necesarios, pero si no consigue una conexión eléctrica adecuada, permisos, suelo y capacidad de refrigeración, el centro de datos no puede entrar en funcionamiento.
Los centros de datos se convierten en el siguiente gran cuello de botella
Citi prevé un crecimiento muy fuerte de la capacidad mundial de los centros de datos. En su escenario, la carga informática global pasaría de unos 121 GW en 2026 a 370 GW en 2031, con la IA generativa como principal motor de ese incremento.
La dificultad es que construir capacidad no es inmediato. Los centros de datos especializados en IA requieren grandes inversiones y pueden necesitar entre 18 y 36 meses de construcción, dependiendo de la localización, los permisos y la disponibilidad de infraestructuras.
Por eso, Citi pone el foco en compañías que ya disponen de emplazamientos, electricidad y conexiones. Tener capacidad disponible se convierte en una ventaja competitiva porque permite acortar los plazos de despliegue en un momento en el que los grandes clientes tecnológicos necesitan capacidad con rapidez.
Esta dinámica explica también la reconversión de antiguos operadores de minería de bitcoin. Empresas que ya poseen terrenos y conexiones eléctricas pueden transformar esas instalaciones en centros de datos para IA y computación de alto rendimiento, reduciendo el tiempo necesario para poner nueva capacidad en funcionamiento.
Y aparece otro problema: la memoria
El segundo gran cuello de botella está dentro del propio sistema. Citi considera que la evolución desde los primeros modelos de IA hacia inferencia, razonamiento de contexto largo, RAG y agentes de IA está cambiando las necesidades de hardware.
La cuestión ya no es simplemente tener más capacidad de cálculo. Los sistemas necesitan mover y almacenar cantidades crecientes de información con rapidez. Por eso, DRAM, NAND, ancho de banda y movimiento de datos ganan importancia.
Citi identifica así una nueva fase del ciclo de memoria: la demanda procedente de la IA puede sostener un ciclo alcista prolongado, mientras los clientes buscan contratos de suministro de memoria a varios años para asegurarse capacidad. La firma considera que el cuello de botella puede desplazarse progresivamente desde el procesamiento puro hacia la capacidad y velocidad de acceso a los datos.
Nvidia seguirá creciendo, pero la IA ya no será una historia exclusivamente de Nvidia
La paradoja es que este cambio no significa que Nvidia vaya a dejar de ganar dinero con la IA. Al contrario: Citi mantiene unas expectativas muy elevadas para sus volúmenes de chips.
Pero sí significa que el crecimiento de la industria puede empezar a beneficiar a una cadena de suministro mucho más amplia.
Citi estima que Nvidia podría pasar de controlar alrededor del 43% del mercado de chips GenAI en 2026 al 28% en 2031. El motivo no sería un hundimiento de la demanda, sino el avance de los chips personalizados —ASIC— desarrollados por los grandes hiperescaladores para determinadas cargas de trabajo.
En paralelo, Citi señala a AMD y Cerebras como alternativas especialmente interesantes en el escenario de evolución de la inferencia.
La lectura es importante para el inversor: la segunda fase de la fiebre de la IA puede tener menos que ver con quién fabrica el chip más potente y más con quién consigue eliminar los cuellos de botella que impiden utilizar esos chips.
El nuevo mapa de ganadores
El desplazamiento del cuello de botella abre una oportunidad mucho mayor que la estrictamente tecnológica. Citi amplía el universo de beneficiarios hacia centros de datos, redes, generación eléctrica, transmisión, equipamiento eléctrico, refrigeración y memoria.
De hecho, la propia Citi señala que el gasto relacionado con la IA ya se está extendiendo más allá de semiconductores y memoria hacia centros de datos, networking, generación eléctrica, transmisión y recursos naturales.
La consecuencia es que la IA empieza a parecerse menos a una revolución puramente digital y más a un gigantesco ciclo de inversión industrial.
El dato que resume toda la tesis es sencillo: los modelos de IA pueden seguir multiplicándose a gran velocidad, pero cada nuevo salto tecnológico necesita detrás más electricidad, más memoria, más redes y más metros cuadrados de centros de datos. El próximo ganador de la IA no tiene por qué ser quien fabrique el cerebro: puede ser quien consiga alimentarlo.
Citigroup es positivo con Merlin Properties
Rollins es bastante constructivo con Merlin Properties, sobre todo por su transformación hacia los centros de datos, aunque mantiene una visión prudente sobre la valoración.
Lo más relevante de su tesis es:
- Ve a Merlin como uno de los beneficiarios del boom de la IA. Citi destaca que la compañía está aprovechando su ventaja de ser pionera en centros de datos y la fuerte demanda existente.
- El potencial de crecimiento está en los data centers: actualmente representan alrededor del 10% del negocio, pero Merlin prevé que alcancen aproximadamente el 65% en 2032, con una cartera de proyectos de unos 5,1 GW.
- Citi valora la diversificación del negocio. La combinación de centros de datos, oficinas, logística y centros comerciales permite amortiguar el carácter cíclico de cada segmento, especialmente cuando los data centers implican una mayor concentración de inquilinos.
- El gran riesgo que señala Citi es la ejecución: Merlin tiene que convertir las reservas y prealquileres de capacidad en centros de datos operativos y, finalmente, en ingresos recurrentes. La disponibilidad de electricidad y las conexiones a la red son elementos críticos.
- La tesis ha ganado fuerza con la ejecución reciente: en el primer semestre de 2026 Merlin alcanzó 160 MW alquilados o prealquilados, y la compañía espera superar ampliamente su objetivo de 200 MW para todo 2026.
