Goldman Sachs ha proyectado un gasto acumulado en infraestructura de IA de aproximadamente $7.5 billones a $7.6 billones entre 2026 y 2031. La previsión se divide en alrededor de $5.1 billones para cómputo, $2.1 billones para centros de datos y $358 mil millones para infraestructura eléctrica, mientras que el capex anual de IA debería subir desde un estimado de $765 mil millones este año hasta $1.6 billones en 2031.

El marco de investigación de Goldman identifica a NVIDIA como el principal beneficiario de la capa de cómputo, con la expectativa de que el fabricante de chips capture cerca del 75% de ese segmento. Goldman afirmó que ese nivel de concentración no tiene precedente en ciclos anteriores de capex tecnológico.

Solo la tasa anual de inversión haría de este el mayor despliegue discreto de capital en la historia de la tecnología. Los analistas de Goldman Sachs también señalaron que las estimaciones de consenso se han quedado repetidamente por detrás del ritmo del gasto, al observar que el consenso de capex para 2026 subió de $465 mil millones a $527 mil millones en una sola temporada de resultados.

“$7.6 trillion in AI CAPEX by 2031? Striking but what really bothers me in Goldman Sachs’ estimates is the tiny share allocated to electricity,” escribió Christophe Barraud en una publicación en X el 11 de julio de 2026. “Over the full period, Goldman expects around $5.1 trillion to be spent on compute, more than $2.1 trillion on data centers and…”

Para los inversores minoristas en criptomonedas que siguen la infraestructura de IA, las cifras de Goldman no son ruido de fondo. Constituyen el marco macroeconómico frente al cual se evalúan los tokens de cómputo de IA, las redes de GPU descentralizadas y las preventas de tokens de IA, especialmente porque este ciclo de gasto se concentra en las mismas capas de infraestructura que los proyectos nativos de cripto suelen intentar replicar o complementar.

La previsión de $7.5 billones representa un ciclo de capital lo suficientemente grande como para que incluso una redirección del 0.1% hacia rieles de infraestructura nativos de cripto constituya un catalizador material para el mercado de tokens. La pregunta clave no es si el ciclo existe, sino qué sectores de tokens están estructuralmente posicionados para capturar una parte de él.

Lo que la previsión de $5.1 billones para cómputo de Goldman dice sobre la oportunidad de IA para las criptomonedas

La cifra principal es grande, pero la estructura interna de la previsión de Goldman es lo que la hace más útil para evaluar la posición en cripto. La capa de cómputo de $5.1 billones es la categoría de gasto dominante, más del doble de la asignación a centros de datos y aproximadamente catorce veces el presupuesto de energía.

La investigación de Goldman vincula esa estimación con supuestos concretos de hardware, incluidos nodos GPU de próxima generación con un precio de aproximadamente $80,500 por unidad, un consumo de 3,000 vatios por paquete y una relación de eficacia de uso de energía de 1.2. Goldman dijo que estos no son insumos especulativos, sino que reflejan la economía real de adquisición para la arquitectura de generación actual de NVIDIA.

La concentración esperada de aproximadamente tres cuartas partes de la capa de cómputo en NVIDIA es lo que vuelve analíticamente relevantes a las alternativas descentralizadas. Cuando se proyecta que un solo proveedor capture una porción tan grande de una categoría de gasto de $5.1 billones, el riesgo de cadena de suministro, el poder de fijación de precios y la exposición a controles de exportación crean una apertura estructural para alternativas de cómputo sin permiso.

La propia investigación de Goldman también señala que la inseguridad, o el temor a quedarse fuera de la infraestructura de IA, impulsa tanto como el retorno sobre la inversión medido el auge del capex. Eso sugiere que el ciclo también incorpora riesgo de duración. La tesis de inversión más amplia de Goldman en IA ya ha comenzado a influir en los flujos de capital en mercados emergentes y clases de activos.

La energía es la partida más pequeña en términos monetarios, con $358 mil millones, pero los analistas de Goldman la identifican como el principal cuello de botella que limita la velocidad de despliegue, no la disponibilidad de cómputo. Los supuestos de costos de centros de datos de la firma se sitúan en $15 millones por megavatio de capacidad, con nueva energía valorada en $2,500 por kilovatio.

El espacio de centros de datos brownfield representa actualmente el 15% de los despliegues de 2026 y se proyecta que aumente al 30% para 2031, a medida que los sitios greenfield enfrenten retrasos en la interconexión a la red. Goldman espera que el cuello de botella energético persista durante todo el período 2026–2031, lo que convierte a la infraestructura de cómputo de IA descentralizada y flexible por ubicación en un tema más relevante para los proyectos de infraestructura nativos de cripto.

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