Más de 100 centros de datos rurales en Estados Unidos podrían acceder a un beneficio fiscal federal desde 2027
Más de 100 proyectos de centros de datos ubicados en zonas rurales de Estados Unidos podrían calificar para un beneficio impositivo federal ampliado que entra en vigencia el 1 de enero de 2027, según una investigación del Searchlight Institute.
El beneficio surge de una modificación a las llamadas Zonas de Oportunidad, un programa creado en 2017 que ofrece ventajas fiscales a quienes invierten en áreas de bajos ingresos.
La One Big Beautiful Bill Act, la ley de recorte de impuestos que la administración Trump promulgó en julio de 2025, creó una categoría específica para zonas rurales con un incremento de base imponible del 30% y un requisito de mejora sustancial reducido a la mitad respecto del esquema original.
Cómo se construyó el cálculo de los centros de datos beneficiados
El Searchlight Institute cruzó la ubicación de proyectos de centros de datos en desarrollo con el mapa de distritos censales rurales que calificarían para el programa ampliado. Su base de datos cubrió menos de 700 instalaciones planificadas o en construcción, mientras que otros registros citados por Wired ubican el total del desarrollo en Estados Unidos cerca de 1.500 centros.
La cifra de más de 100 proyectos no equivale a beneficios ya reclamados. Para acceder a la ventaja, un desarrollador debe crear un vehículo de inversión específico: construir dentro de un distrito elegible no alcanza por sí solo.
Asimismo, el seguimiento público de quién reclama el beneficio es limitado porque esos datos pueden quedar protegidos por el secreto fiscal del IRS, la agencia recaudadora de Estados Unidos.
Qué dicen las tecnológicas sobre la posibilidad de acceder a estos beneficios
Wired consultó a Microsoft, Meta, Amazon y Google sobre sus proyectos en distritos potencialmente elegibles. Microsoft respondió que no utiliza el programa para comprar ni construir centros de datos. Meta negó usarlo.
Amazon afirmó que no reclamó el beneficio ni lo emplea como criterio para elegir ubicaciones. Google no respondió a la consulta del medio.
Emily Kraschel, analista de política fiscal del Searchlight Institute, planteó la pregunta que queda abierta detrás de las negativas corporativas: si el objetivo es alejar los centros de datos de las zonas pobladas, o si las empresas solo buscan captar inversión de capital sin un compromiso equivalente con la creación de empleo.
El punto no es menor porque el programa, a diferencia de otros incentivos estatales que sí exigen metas de contratación o salarios, no obliga a generar puestos de trabajo como condición para acceder a la rebaja impositiva.
De qué forma impacta la presión política y el costo fiscal
El gobierno de Estados Unidos estima que la expansión rural del programa de Zonas de Oportunidad le costará 40.900 millones de dólares en la próxima década, una cifra que abarca al conjunto del programa y no exclusivamente a los centros de datos.
Esa proyección alimentó un rechazo bipartidario. En septiembre de 2026, el senador republicano Josh Hawley presentó un proyecto de ley para excluir explícitamente a los centros de datos del beneficio, al que calificó como una forma de asistencialismo corporativo hacia empresas que, dijo, no necesitan ese tipo de ayuda.
El trasfondo del debate es un desplazamiento geográfico real. Según datos de Pew Research, las zonas rurales concentran apenas el 13% de los centros de datos que ya están en operación, pero representan cerca del 67% de los proyectos planificados para los próximos años.
Ese giro hacia el interior del país responde en parte a la escasez de terrenos y energía en los mercados tradicionales como Virginia del Norte, saturados por la demanda de cómputo que exige el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial.
El beneficio ampliado comienza a regir el 1 de enero de 2027, la fecha a partir de la cual se podrá determinar cuántos de los proyectos identificados por el Searchlight Institute efectivamente constituyeron el vehículo de inversión necesario para reclamarlo.
Infobae
