La expansión del software de IA está siendo acompañada por una carrera igual de intensa en hardware. Google presentó sus TPU de octava generación, con versiones 8t para entrenamiento y 8i para inferencia. NIST, por su parte, construyó chips fotónicos del tamaño de una uña capaces de emitir cualquier longitud de onda láser desde una sola oblea.
En el mercado de memoria, SK Hynix reportó ingresos del primer trimestre con un salto interanual de 198%, hasta aproximadamente USD $35.550 millones, impulsado por la subida de precios de la memoria. Esto confirma que la demanda de infraestructura para IA ya está impactando de forma directa a fabricantes esenciales de semiconductores y componentes.
El flujo de capital acompaña esa aceleración. Amazon invertirá otros USD $25.000 millones en Anthropic, mientras Anthropic se compromete a gastar más de USD $100.000 millones en AWS durante la década. Microsoft prometió AUD $25.000 millones para expandir Azure en Australia, y Meta lanzó LevelUp, un programa gratuito de 4 semanas para formar técnicos de fibra ante la expansión de centros de datos.
Detrás de estas cifras hay una lectura económica más amplia. La IA no solo necesita modelos más potentes. También exige energía, redes, técnicos, chips, memoria, enlaces de datos y espacios físicos para operar. Por eso, cada mejora algorítmica está arrastrando inversiones masivas en sectores industriales tradicionales.