Gartner proyecta un aumento del 96% en el gasto en IaaS de IA en 2026, alcanzando los US$ 42 mil millones, con la inferencia superando al entrenamiento

Gartner proyectó este lunes, 10 de agosto, que el gasto global en infraestructura como servicio optimizada para IA crecerá un 96% en 2026, alcanzando los US$ 42 mil millones. En 2027, la categoría debería alcanzar los US$ 66 mil millones, manteniendo una tasa de expansión muy por encima del resto del mercado de la nube pública. Por primera vez desde el auge de los LLM, el gasto en inferencia superará al de entrenamiento: US$ 23,3 mil millones frente a US$ 19 mil millones dentro del mismo total.

El punto de inflexión no es trivial. Durante tres años, hyperscalers y laboratorios de IA justificaron un capex de miles de millones con la promesa de entrenar modelos más grandes. El cruce en 2026 significa que los ingresos serán dominados por cargas de trabajo de producción que operan para clientes finales, no por experimentos internos. Gartner atribuye este movimiento a la operacionalización de IA en aplicaciones empresariales y a la demanda continua de LLM de gran escala.

Lo que la curva del 96% oculta

El promedio es engañoso. AWS, Microsoft Azure y Google Cloud representan la mayor parte del incremento y captan la mayor parte del nuevo gasto. Oracle Cloud Infrastructure, con contratos plurianuales firmados con OpenAI, y CoreWeave, enfocada en GPUs Nvidia, emergen como retadores con un crecimiento por encima del promedio del mercado. Fuera de los EE. UU., la situación se fragmenta.

En la Unión Europea, la demanda de soberanía de datos empuja a los clientes a proveedores locales como OVHcloud y Scaleway en Francia, y Deutsche Telekom en Alemania, que operan centros de datos en Frankfurt, París y Ámsterdam con clusters de H100 y H200. Ninguno de ellos se acerca a la cuota de mercado de los hyperscalers estadounidenses, pero sus contratos incluyen cláusulas de residencia de datos que los proveedores de EE. UU. aún negocian caso por caso tras la decisión de Schrems II. La Comisión Europea aceleró en julio el calendario de implementación del EU Data Act, y la presión regulatoria aparece hoy como un impulsor de la fragmentación del gasto.

Por qué las consultorías e integraciones ganan

Para las consultorías globales, el número de US$ 42 mil millones vale menos que la mezcla detrás de él. Deloitte, Accenture, Capgemini e IBM Consulting informan en los últimos ciclos de resultados que proyectos de IA agentic para clientes empresariales han pasado de tickets pequeños, casi piloto, a contratos plurianuales por millones de dólares. El trabajo de integración, MLOps y gobernanza crece más rápido que el propio consumo de computación, lo que sostiene el margen a pesar de la compresión de tarifas de consultores.

Accenture anunció en los últimos tres meses un recorte de aproximadamente 11 mil personas en un programa de reestructuración vinculado a la reasignación de capital para esta expansión, y la CEO Julie Sweet declaró públicamente que la empresa finalizará contratos con quienes no puedan ser reasignados a nuevas competencias. El número de empleados a nivel global cayó de 801 mil en febrero a 779 mil en agosto. Es la evidencia más clara de que el gasto en infraestructura migra hacia la cima de la cadena sin generar empleo correspondiente en la base.

Lo que cambia para el comprador en São Paulo y en Singapur

En Brasil, grandes bancos migraron cargas críticas de riesgo y antifraude a pods de GPU en Azure y AWS a lo largo de 2025, contratos que serán renegociados en los próximos 18 meses. La lectura interna en los equipos de arquitectura es doble. El costo por hora de A100 y H100 ha caído respecto al pico de 2024, pero el volumen total ha explotado, lo que empuja la factura mensual en lugar de reducirla. La respuesta en curso combina dos palancas: adoptar modelos abiertos como Muse Glimmer y Qwen para desplazar parte del consumo a GPU local, y amarrar contratos de reserva a largo plazo con hyperscalers antes de que llegue la próxima ola de aumentos.

En Singapur, la situación es diferente. DBS y OCBC exportaron modelos de riesgo a oficinas en Yakarta y Manila y negocian capacidad de inferencia con GPU en centros de datos regionales. Alibaba Cloud, a pesar del agresivo descuento, se enfrenta a restricciones de cumplimiento para bancos regulados por la MAS. El gasto se concentra en Azure Singapur y en contratos con el propio gobierno, que subsidiaron la capacidad de GPU para uso soberano en julio.

Lo que Gartner deja abierto

El punto que el informe no responde es el retorno sobre este gasto. La curva de US$ 66 mil millones en 2027 depende de la premisa de que la inferencia genera ingresos crecientes para quienes la consumen. Si uno de los grandes bancos o uno de los grandes minoristas divulga, en el próximo ciclo de resultados, que el EBIT de los proyectos de IA sigue por debajo del costo de capex, todo el mercado tendrá que revisar la proyección a la baja. Es el riesgo de segunda orden que los inversores en infraestructura aún no han evaluado, y que el próximo trimestre podría revelar.