Un informe exhaustivo de 404 Media revela que la capacidad computacional disponible para inteligencia artificial está alcanzando sus límites, generando lo que los analistas llaman el primer «crunch» real de la era de la IA. La escasez afecta no solo a empresas que desarrollan modelos fundacionales, sino también a sectores que dependen de servicios de IA para operaciones cotidianas.

El artículo documenta cómo los tiempos de espera para acceder a capacidad de entrenamiento en la nube se han triplicado en el último año, mientras los costos de operación de aplicaciones de IA han aumentado entre un 40 y un 60 por ciento para empresas que no cuentan con contratos preferentes con proveedores de centros de datos. Los sectores más afectados incluyen servicios financieros, atención médica y desarrollo de videojuegos.

Los datos muestran que los principales proveedores de nube han agotado sus capacidad de expansión planificadas para 2026, lo que obliga a esperar varios meses para nuevas asignaciones de recursos computacionales. Esta limitación ha desencadenado una ola de fusiones y adquisiciones entre startups de IA que buscan asegurar acceso a hardware existente.

Para América Latina, el crunch computacional representa tanto un riesgo como una oportunidad. Las empresas regionales que dependen de APIs de IA externas podrían enfrentar costos crecientes, mientras que la adopción de modelos más eficientes y abiertos ofrece una vía para mitigar el impacto. Gobiernos como el de Brasil y México han comenzado a evaluar políticas de soberanía computacional para reducir la dependencia de infraestructura foránea.