La arquitectura trabaja en ciclos largos. Desde que se convoca un concurso hasta que un edificio se entrega pueden pasar años: redacción, tramitación, licencias, obra. Ese tiempo no es un defecto del sistema, es parte de su lógica. Un edificio se proyecta para durar décadas, y la lentitud, en nuestro oficio, suele ser sinónimo de reflexión: sobre el lugar, sobre quién lo va a habitar, sobre lo que ya existía antes de que llegáramos.
Esta semana Alphabet presentó el trimestre más rentable de su historia y, a la vez, su primer free cash flow negativo desde que salió a bolsa en 2004: 44.900 millones de dólares de inversión en un solo trimestre, más de lo que la compañía genera de caja operativa. El mercado castigó la acción con una caída del 7%.
Pep Martorell lo desarrolla con detalle en su último artículo («Sobran palabras»), y el ejemplo que utiliza —Hyperion, el proyecto de Meta en Louisiana— es revelador. La compañía acaba de ampliarlo hasta los 5 GW de potencia: más de 50.000 millones de dólares de inversión, unos 4.000 acres de campus (cuatro veces Central Park) y diez centrales de gas construidas ex profeso, que por sí solas suponen un aumento de más del 30% sobre toda la capacidad eléctrica del estado.
Y esto no es un caso aislado ni un pico puntual. Según McKinsey, la inversión mundial en centros de datos necesaria para satisfacer la demanda de computación de IA rondará los 5,2 billones de dólares hasta 2030. Dell’Oro Group sitúa el capex global anual en 1,7 billones de dólares para esa misma fecha, con los servidores optimizados para IA acaparando dos tercios del gasto total en infraestructura. Solo en necesidades energéticas, se estima que entre 2026 y 2030 harán falta 122 GW de nueva capacidad de centros de datos a nivel mundial. Lo que hoy parece una anomalía —un proyecto que reconfigura la red eléctrica de un estado entero— va camino de convertirse en la norma, replicada decenas de veces en distintos territorios.
Hace no tantos años, los centros de datos todavía se pensaban como arquitectura. Data Center Dynamics dedicó hace tiempo un reportaje a los «data centers más bellos del mundo»: capillas reconvertidas, antiguos búnkeres de la OTAN excavados bajo montañas noruegas, una fábrica de semiconductores reutilizada en Gales. Entre ellos está el MareNostrum, aquí mismo en Barcelona: un supercomputador instalado en 2005 dentro de la Torre Girona, una capilla del siglo XIX reconstruida tras la Guerra Civil, hoy integrada en el campus de la Universidad Politécnica de Cataluña. Un gesto arquitectónico pensado, literalmente, para durar.
Pero el propio MareNostrum es también el mejor ejemplo de la velocidad que le ha tocado vivir: en apenas doce años, para 2017, ya iba por su cuarta generación, con una potencia de cómputo muchas veces superior a la original. El edificio —la capilla, con su fachada de piedra y su bóveda del siglo XVIII— sigue siendo el mismo. Lo que hay dentro es prácticamente irreconocible generación tras generación. Y eso ocurrió cuando el ritmo de renovación tecnológica todavía era, comparado con el actual, casi pausado.
Eso, multiplicado por mil, es lo que está pasando hoy con proyectos como Hyperion: estructuras concebidas para durar décadas, construidas para alojar una tecnología que puede quedar obsoleta en meses. Ya no hay tiempo, ni presupuesto conceptual, para pensar el edificio como arquitectura — se piensa, cuando mucho, como contenedor optimizado de la última generación de chips. La belleza, la permanencia, el gesto que sí tuvo el MareNostrum en su origen, deja de formar parte de la ecuación.
Pero lo que más me interesa como arquitecto no es solo la escala, ni siquiera la velocidad de obsolescencia. Es la ausencia casi total de tiempo de reflexión sobre el territorio.
Estos proyectos no nacen de un plan urbano ni de un análisis del entorno: nacen de la demanda de cómputo y de la velocidad a la que evolucionan unos modelos de IA que quedan obsoletos en meses. La decisión de dónde y cómo construir responde a la disponibilidad de suelo barato, energía accesible y gobiernos locales dispuestos a acelerar trámites — no a lo que ese territorio necesita o puede soportar.
En Richland Parish, la zona rural de Louisiana donde se levanta Hyperion, vecinos organizados llevan meses intentando averiguar cómo está afectando el proyecto al aire y al agua que consumen a diario, porque la estación de control medioambiental más cercana está a 50 km de distancia y no ofrece datos fiables sobre lo que ocurre justo al lado de sus casas. Organizaciones como el Sierra Club señalan que este tipo de instalaciones consume tanta agua como una pequeña ciudad para refrigerar sus servidores, en comunidades agrícolas donde ese recurso ya es motivo de tensión. Investigaciones periodísticas de 2026 han documentado además cómo numerosos centros de datos en EE. UU. están esquivando permisos de vertido de aguas y de calidad del aire acogiéndose a vías administrativas simplificadas, pensadas para proyectos de impacto mínimo — lo que en la práctica elimina buena parte de la revisión medioambiental previa y la consulta pública, y hace que muchos vecinos se enteren del proyecto cuando ya está en obras.
Y aquí es donde creo que se juega algo más de fondo: en este modelo, la figura del arquitecto —o de cualquier disciplina que piense el territorio antes de intervenir en él— tiende a desaparecer. No porque no se necesiten edificios, sino porque el único criterio que decide dónde, cómo y a qué velocidad se construye es económico: coste de la energía, coste del suelo, velocidad de puesta en marcha. El proyecto se diseña para el rendimiento de una tecnología que cambia cada pocos meses, no para las personas ni el paisaje que va a ocupar durante décadas. Cuando la economía y la velocidad son el único criterio, la pregunta «¿es este el lugar y la manera correctos de construir?» deja de tener quien la formule.
La respuesta institucional empieza a llegar, aunque tarde: Nueva York aprobó este verano una moratoria de un año para nuevos centros de datos hiperescala, y otros estados como Maine avanzan medidas similares. Son intentos de recuperar, a posteriori, el tiempo de reflexión que estos proyectos se saltaron desde el principio.
Nadie sabe con certeza si toda esta inversión acabará teniendo sentido. El tiempo —y el mercado— dictarán sentencia, como bien apunta Pep. Pero hay una pregunta que me ronda desde que empecé a escribir esto: si la IA es capaz de pensar y decidir en décimas de segundo, ¿nos va a arrastrar como un tsunami, imponiendo su propio ritmo a todo lo que toca —incluida la forma en que construimos nuestras ciudades—? ¿O, por el contrario, liberándonos de parte de la carga operativa del oficio, nos va a devolver más tiempo para pensar, precisamente en un mundo que se mueve a la velocidad de la máquina?
Como profesionales que trabajamos con el territorio, no podemos quedarnos al margen de esa pregunta. Porque la respuesta va a definir si seguimos teniendo algo que decir sobre cómo se construye el mundo, o si nos limitamos a levantar lo que otros deciden en un trimestre.
El análisis completo de Pep Martorell, con las comparativas visuales a escala —incluida la de Hyperion frente a la ciudad de París—, merece una lectura detenida: https://pepmartorell.substack.com/p/sobran-palabras #DataCenters #InteligenciaArtificial #Arquitectura #Urbanismo #Sostenibilidad
REFERENCIAS
– Martorell, P. — «Sobran palabras», *DeepTech & Science* (Substack): https://pepmartorell.substack.com/p/sobran-palabras
– WWLTV — «Meta boosts Louisiana data center investment to $50 billion»: https://www.wwltv.com/…/289-98c4e6a0-fd22-4483-9067…
– Gulf States Newsroom / WWNO — «The community around Meta’s data center has questions»: https://www.wwno.org/…/the-community-around-metas-data…
– Sierra Club — «In Rural Louisiana, Meta’s New Data Center Promises Growth—But at What Cost?»: https://www.sierraclub.org/…/rural-louisiana-meta-s-new…
– Truthout / Floodlight — «Texas Is Fast Tracking AI Data Center Construction Using a Permitting Loophole»: https://truthout.org/…/texas-is-fast-tracking-ai-data…/
– MultiState — «State Data Center Laws vs. Federal AI Push: 2026 Tracker»: https://www.multistate.us/…/federal-ai-data-center… – McKinsey (vía R4) — «La cadena de valor de los data centers para la IA»: https://www.r4.com/…/la-cadena-de-valor-de-los-data…
– Dell’Oro Group (vía DirectorTIC) — «La IA dispara la inversión global en centros de datos que alcanzará los 1,7 billones de dólares en 2030»: https://directortic.es/…/la-ia-dispara-la-inversion…
– R4 — «Data Centers: cómo financiar la revolución de la IA» (previsión de 122 GW 2026–2030): https://www.r4.com/…/data-centers-como-financiar-la…
– Toledo, V. — «Los 10 data centers más bellos del mundo», *Data Center Dynamics*: https://www.datacenterdynamics.com/…/los-10-data…/
