Microsoft tiene millones de chips para IA, pero hay un problema: muchos podrían no estar funcionando

 

La carrera por construir la infraestructura necesaria para impulsar la inteligencia artificial está entrando en una nueva etapa. Ya no se trata únicamente de conseguir los chips más potentes: también hay que tener centros de datos terminados, electricidad disponible y toda la infraestructura necesaria para ponerlos a trabajar.

Una investigación publicada este 17 de agosto plantea precisamente ese problema en el caso de Microsoft.

La compañía ha invertido cientos de miles de millones de dólares en infraestructura relacionada con la inteligencia artificial desde 2022 y ha anunciado una enorme expansión de su capacidad para centros de datos. Sin embargo, una investigación del diario The Guardian cuestiona si toda esa capacidad anunciada está realmente operativa.

Millones de chips, pero ¿Cuántos están funcionando?

Según documentos internos analizados por The Guardian, Microsoft tendría alrededor de 2,2 millones de chips de inteligencia artificial en uso.

El dato resulta llamativo cuando se compara con la capacidad de centros de datos que la compañía ha anunciado.

La investigación estima que, teniendo en cuenta los aproximadamente 5 gigavatios de capacidad añadida por Microsoft durante los últimos años, debería existir una cantidad considerablemente mayor de procesadores funcionando para aprovechar plenamente esa infraestructura.

Los investigadores calculan que la capacidad realmente operativa podría estar bastante por debajo de la anunciada y que Microsoft debería disponer de cerca de 4 millones de GPU para que las cifras de infraestructura y computación fueran coherentes.

Pero hay una advertencia importante: Microsoft cuestiona esas estimaciones y considera que la metodología utilizada no refleja correctamente su infraestructura. Por eso, no se puede afirmar que existan millones de chips "apagados" como un hecho comprobado.

El nuevo cuello de botella de la inteligencia artificial

Lo interesante de esta historia es que muestra cómo está cambiando el problema de la inteligencia artificial.

Durante los primeros años del actual boom de la IA, la preocupación principal era conseguir suficientes chips avanzados, especialmente los procesadores utilizados para entrenar y ejecutar grandes modelos.

Ahora aparece otro problema: tener los chips no significa necesariamente poder utilizarlos.

Un procesador de IA necesita estar instalado en un centro de datos adecuado. Ese centro necesita electricidad suficiente, sistemas de refrigeración, redes de alta velocidad y otros componentes capaces de mantener funcionando enormes cantidades de hardware.

Si una de esas piezas falta, un chip que cuesta miles o incluso decenas de miles de dólares no puede generar toda la capacidad de cálculo para la que fue comprado.

Construir centros de datos se está convirtiendo en una carrera

Microsoft ha anunciado inversiones gigantescas para ampliar su infraestructura de inteligencia artificial.

Pero construir un centro de datos de última generación no es algo que pueda resolverse simplemente comprando más servidores.

Hay que encontrar terrenos, obtener permisos, construir edificios, instalar sistemas eléctricos, conseguir conexiones a la red y disponer de suficiente generación energética.

Además, las instalaciones necesitan sistemas de refrigeración capaces de controlar el enorme calor producido por los procesadores.

Todo esto puede convertirse en un cuello de botella.

La propia evolución de la industria muestra que la inteligencia artificial está dejando de ser solamente una cuestión de software. La capacidad física para ejecutar los modelos se está convirtiendo en uno de los principales factores que determinarán hasta dónde puede crecer la IA.

Microsoft también está desarrollando sus propios chips

La compañía no quiere depender completamente de los procesadores de otros fabricantes.

Microsoft está desarrollando su propia familia de chips de inteligencia artificial Maia y prepara una nueva generación denominada Maia 300, cuyo lanzamiento se espera próximamente.

Informaciones publicadas la semana pasada indicaban que Microsoft estaba negociando con TSMC la producción de más de 300.000 chips Maia 300 para 2027, como parte de su estrategia para aumentar su capacidad de computación y reducir su dependencia de proveedores externos.

Esto muestra la magnitud del desafío.

Microsoft no solamente necesita modelos de IA cada vez más avanzados. También necesita construir una infraestructura capaz de ejecutarlos a una escala gigantesca.

El problema puede ser la electricidad

Existe además una conexión cada vez más importante entre inteligencia artificial y energía.

Los grandes centros de datos necesitan cantidades enormes de electricidad. Y aunque una empresa consiga comprar suficientes GPU, no puede simplemente instalarlas en cualquier edificio y encenderlas.

La infraestructura eléctrica disponible puede convertirse en el límite real.

De hecho, análisis recientes sobre la industria de los chips de IA señalan que en 2026 la producción de procesadores especializados vuelve a ser uno de los principales obstáculos para aumentar la capacidad de computación, después de que durante años la disponibilidad de energía y centros de datos fuera uno de los principales problemas.

Esto crea una situación paradójica: la industria está gastando cantidades enormes de dinero para construir la infraestructura de la IA, pero todavía existen límites físicos que el dinero no puede eliminar rápidamente.

¿Significa esto que Microsoft está fracasando?

No necesariamente.

La investigación no demuestra que Microsoft haya exagerado deliberadamente sus capacidades ni que todos los chips que no aparecen como operativos estén almacenados sin utilizar.

La propia compañía rechaza las conclusiones y sostiene que las estimaciones utilizadas no representan correctamente su infraestructura.

Además, la infraestructura de un gigante tecnológico cambia constantemente. Un centro de datos puede estar en construcción, parcialmente conectado a la red o preparado para recibir nuevos servidores antes de alcanzar su capacidad completa.

Por eso, probablemente sea más interesante interpretar esta noticia de otra manera.

La verdadera batalla de la IA está pasando del laboratorio a la infraestructura

Durante mucho tiempo, la carrera por la inteligencia artificial parecía centrarse en quién desarrollaba el mejor modelo.

Ahora la competencia es mucho más amplia.

Gana ventaja quien consiga: 

* suficientes chips avanzados;

* centros de datos disponibles;

* electricidad suficiente;

* sistemas de refrigeración eficientes;

* redes capaces de mover enormes cantidades de información;

* y dinero para mantener todo funcionando.

Microsoft, Google, Amazon, Meta y otros gigantes tecnológicos están compitiendo simultáneamente por todos esos recursos.

Y eso explica por qué las inversiones en infraestructura de inteligencia artificial están alcanzando cifras extraordinarias.

La pregunta que empieza a importar

La gran pregunta para los próximos años no será solamente qué inteligencia artificial es la más inteligente.

También habrá que preguntar:

¿Quién tiene realmente suficiente capacidad física para hacerla funcionar a escala mundial?

La historia de Microsoft muestra que construir esa capacidad puede ser mucho más complicado que simplemente comprar millones de chips.

La inteligencia artificial puede avanzar a una velocidad extraordinaria en el software, pero el mundo físico tiene sus propios límites.

Y esos límites —chips, electricidad, centros de datos y capacidad de construcción— podrían terminar determinando la velocidad real de la próxima revolución de la IA.

Fuente principal: investigación publicada por The Guardian el 17 de agosto de 2026.