Goldman Sachs estima que la inversión en inteligencia artificial rondará los 600.000 millones de dólares en 2026, equivalente a casi el 2% del PIB estadounidense (32,38 billones proyectados), el 10% de toda la inversión empresarial del país y el 15% de la inversión en equipamiento. Las economistas Jessica Rindels y David Mericle identifican dos vías principales de desplazamiento de capital: por un lado, las tecnológicas y sus clientes recortan gasto en software y hardware no relacionado con IA para costear los tokens; por otro, construir un centro de datos duplica en márgenes brutos a cualquier proyecto no tecnológico, lo que arrastra mano de obra y materiales hacia los centros de datos en detrimento de otras obras.
Goldman también desmonta los relatos catastrofistas: la emisión de deuda ligada a la IA ha encarecido la financiación empresarial en apenas un 0,05%, una cifra insuficiente para sostener que la IA está ahogando al resto de la economía. La entidad concluye que tanto quienes la presentan como motor del crecimiento del PIB como quienes alertan de que devora al resto exageran.
El hallazgo con más impacto práctico es el de los márgenes. Mientras levantar un centro de datos siga siendo el doble de rentable, los contratistas seguirán priorizándolos. Sectores como construcción, ingeniería y suministros eléctricos sufrirán ese desequilibrio de forma directa.