"Los 7 magníficos valores -NVIDIA, Microsoft, Alphabet (Google), Apple, Meta, Tesla y Amazon- representan actualmente alrededor del 35% del valor del mercado bursátil estadounidense, y el valor de mercado de NVIDIA representa aproximadamente el 19% de los 7 magníficos. El S&P 500 nunca ha estado tan concentrado en un solo valor como hoy, con Nvidia representando cerca del 8% del índice.
Se
trata de un mercado bursátil enormemente sobrevalorado, ahora en
niveles récord, impulsado por sólo siete valores y, en particular, por
Nvidia, la empresa que fabrica todos los procesadores que necesitan las
empresas de IA para desarrollar sus modelos.
Si
el crecimiento de los ingresos de Nvidia se debilita, eso ejercerá una
enorme presión a la baja en este mercado bursátil tan sobrevalorado.
En palabras de Torsten Slok, economista jefe de una de las mayores instituciones de inversión: «La
diferencia entre la burbuja informática de los noventa y la actual
burbuja de la inteligencia artificial es que las diez principales
empresas del S&P 500 están hoy más sobrevaloradas que en los
noventa».
Para finales de este año, Meta, Amazon, Microsoft, Google y Tesla habrán invertido más de 560.000 millones de dólares en gastos de capital en IA en los últimos dos años, pero sólo habrán obtenido unos ingresos de unos 35.000 millones de dólares. Amazon planea gastar 105.000 millones de dólares en gastos de capital este año, pero sólo obtendrá unos ingresos de 5.000 millones de dólares. Y los ingresos no son beneficios, ya que los ingresos se miden antes de los costes de prestación de los servicios de IA. La inversión en IA asciende ahora a 332.000 millones de dólares en gastos de capital en 2025 para sólo 28.700 millones de dólares de ingresos. La inversión en los enormes centros de datos necesarios para entrenar y generar modelos de IA se prevé que alcance 1 billón de dólares a finales de la década.
Pero si alguno de los Siete Magníficos empieza a acobardarse por lo que gasta en relación con sus ingresos y beneficios y reduce sus compras de chips, el precio de las acciones de Nvidia podría descender rápidamente, arrastrando a otros con él.
¿Es probable que se materialicen los beneficios esperados de esta inversión masiva de capital? Jim Covello, responsable de investigación de renta variable de Goldman Sachs, se preguntaba si las empresas que tienen previsto invertir 1.000 millones de dólares en la creación de IA generativa llegarán a rentabilizar su dinero. Un socio de la empresa de capital riesgo Sequoia, por su parte, estimó que las empresas tecnológicas necesitaban generar 600.000 millones de dólares en ingresos adicionales para justificar su gasto de capital extra solo en 2024, unas seis veces más de lo que probablemente producirían.
Por ejemplo, la conocida ChatGPT, que supuestamente tiene 500 millones de usuarios activos semanales, pero, según el último recuento, sólo 15,5 millones de suscriptores de pago, lo que supone una tasa de conversión del 3%. Aunque cada vez son más las personas que utilizan chatbots de IA, sólo un pequeño número paga por el servicio de IA que utilizan, lo que produce unos ingresos anuales de unos 12.000 millones de dólares, según una encuesta realizada a 5.000 adultos estadounidenses por Menlo Ventures.
En cuanto a los beneficios de la IA, la situación es aún peor. Los resultados anuales de crecimiento de los beneficios de las grandes tecnológicas han sido planos o se han ralentizado en los últimos trimestres y se espera que se ralenticen aún más en 2025 y 2026.
Así pues, enormes inversiones de dinero y recursos, pagos astronómicos a los formadores de IA y construcción de centros de datos masivos -con el bombo de la IA impulsando el mercado bursátil a cotas cada vez más altas- pero, hasta ahora, sin ingresos significativos y prácticamente sin beneficios.
Sin embargo, puede que haya una burbuja, pero eso no significa que no vaya a surgir una nueva tecnología «disruptiva» que cambie radicalmente la frontera de la productividad de las principales economías y, por lo tanto, dé lugar a un nuevo periodo de crecimiento. La burbuja de las punto.com estalló en 2000 con una caída masiva del mercado de valores, pero Internet siguió extendiéndose a todos los sectores empresariales y a todos los hogares, y surgieron los Siete Magníficos.
Tomemos otro ejemplo del siglo XIX. Durante la década de 1840, se produjo la manía del ferrocarril, cuando un gran número de empresas recaudaron fondos para invertir en la construcción de líneas ferroviarias por toda Gran Bretaña.Pero tras la burbuja llegó el estallido en 1845, con la quiebra de muchas compañías y la caída de los precios de las acciones a la mitad. Esto desencadenó una crisis financiera generalizada y un desplome de la producción. No obstante, se construyeron los ferrocarriles, los costes de transporte cayeron bruscamente y la demanda de viajes por parte de los consumidores aumentó enormemente. Gran Bretaña entró en un boom económico en la década de 1850.
¿Seguirá la burbuja de la IA el mismo camino, produciendo un colapso financiero y una crisis, pero proporcionando finalmente la base para un nuevo crecimiento de la productividad? En entradas anteriores sobre la IA, he relatado el escepticismo sobre los beneficios de la IA para la productividad ofrecido por expertos como el premio Nobel, Daren Acemoglu y otros.Asimismo, en un reciente y exhaustivo informe de la OCDE sobre el crecimiento de la productividad en las principales economías, se echa un jarro de agua fría sobre el impacto de Internet en el aumento del crecimiento de la productividad en los últimos 25 años.
En palabras del informe de la OCDE: «Durante el último medio siglo hemos llenado las oficinas y los bolsillos de ordenadores cada vez más rápidos y, sin embargo, el crecimiento de la productividad laboral en las economías avanzadas se ha ralentizado, pasando de aproximadamente un 2% anual en los años noventa a cerca de un 0,8% en la última década. Incluso la producción por trabajador de China, antaño en alza, se ha estancado». La productividad de la investigación se ha hundido. El científico medio produce ahora menos ideas revolucionarias por dólar que su homólogo de los años sesenta.
El crecimiento de la productividad laboral ha seguido una tendencia decreciente desde los años 70 en toda la OCDE y se ha debilitado aún más desde el cambio de siglo. En EE.UU., la productividad repuntó desde mediados de los 90 hasta mediados de los 2000 gracias a la mayor eficiencia en la producción de equipos de TIC y a la difusión de innovaciones relacionadas con Internet que se adoptaron en sectores usuarios de TIC, sobre todo en el comercio minorista. «Sin embargo, este repunte fue relativamente efímero y desde entonces el crecimiento de la productividad ha sido mediocre».
El factor clave para aumentar la productividad del trabajo es la inversión en nuevas tecnologías que ahorren mano de obra. Pero la inversión empresarial se ha ralentizado notablemente en todos los países. Y la OCDE aclara por qué. La «ralentización de la inversión a pesar del crédito fácilmente disponible y barato para las empresas con acceso a los mercados de capitales está en línea con los patrones históricos que muestran que la incertidumbre y los beneficios esperados tienden a desempeñar un papel más importante que las condiciones financieras en las decisiones de inversión.» En otras palabras, la rentabilidad del capital disminuyó, reduciendo el incentivo para invertir en nuevas tecnologías.
Y los llamados «intangibles», como la inversión en software, no compensaron el descenso de la inversión en instalaciones, equipos, etc. «A pesar del aumento de los intangibles, la inversión total desde la CFG ha sido débil en general, lo que empeoró directamente la desaceleración de la productividad laboral».
¿Será diferente la IA? ¿Puede aumentar la productividad si las empresas sustituyen a millones de trabajadores de toda la economía por herramientas de IA? El problema es que los milagros económicos suelen surgir del descubrimiento, no de la repetición de tareas a mayor velocidad. Hasta ahora, la IA ha potenciado más la eficiencia que la creatividad. Una encuesta realizada a más de 7.000 trabajadores del conocimiento reveló que los grandes usuarios de IA generativa redujeron las tareas semanales de correo electrónico en 3,6 horas (un 31%), mientras que el trabajo colaborativo se mantuvo sin cambios. Pero una vez que todos delegaron las respuestas de correo electrónico a ChatGPT, el volumen de la bandeja de entrada aumentó, anulando las ganancias de eficiencia iniciales. «El breve resurgimiento de la productividad en Estados Unidos en la década de 1990 nos enseña que las ganancias derivadas de las nuevas herramientas, ya sean hojas de cálculo o agentes de IA, se desvanecen a menos que vayan acompañadas de innovaciones revolucionarias» (OCDE).
Los grandes modelos lingüísticos gravitan hacia el consenso estadístico. Un modelo entrenado antes de Galileo habría repetido como un loro un universo geocéntrico; alimentado con textos del siglo XIX, habría demostrado la imposibilidad del vuelo humano antes de que los hermanos Wright lo consiguieran. Una reciente revisión de Nature descubrió que, aunque los LLM aligeraban las tareas científicas rutinarias, los saltos decisivos en el conocimiento seguían perteneciendo a los humanos. La cognición humana se conceptualiza mejor como una forma de razonamiento causal basado en teorías que el énfasis de la IA en el procesamiento de la información y la predicción basada en datos. La IA utiliza un enfoque probabilístico del conocimiento y es en gran medida retrospectiva e imitativa, mientras que la cognición humana es prospectiva y capaz de generar auténticas novedades.
El gran Santo Grial de OpenAI y otras empresas de IA es una IA generativa superinteligente que pueda tomar el relevo de los humanos en la innovación. Hasta ahora, eso sigue siendo tan mítico como lo era el Santo Grial en la literatura. La GenAI actual sólo puede hacer descubrimientos incrementales, pero no puede lograr descubrimientos fundamentales desde cero como los humanos.
Pero el gurú de OpenAI, Sam Altman, promete que su IA no solo será capaz de hacer el trabajo de un solo trabajador, sino que podrá hacer todos sus trabajos:«La IA puede hacer el trabajo de una organización»Este sería el colmo de la maximización de la rentabilidad al prescindir de los trabajadores en las empresas (¿incluso en las empresas de IA?), ya que las máquinas de IA se encargan de operarlo, desarrollarlo y comercializarlo todo. Por eso Altman y los demás magnates de la IA no dejarán de ampliar sus centros de datos y desarrollar chips aún más avanzados, sólo porque modelos chinos de IA como DeepSeek hayan rebajado sus modelos actuales. Nada debe detener el objetivo de la IA superinteligente.
Por desgracia, como explica MIT Tech muchos modelos de IA son notorios cajas negras, lo que significa que, aunque un algoritmo pueda producir un resultado útil, los investigadores no tienen claro cómo ha llegado hasta ahí.En otras palabras, los instructores de IA no saben realmente cómo funcionan los modelos de IA, lo que supone un gran obstáculo para alcanzar el Santo Grial.
Así pues, el auge de la IA no es más que una burbuja financiera. Como dijo un comentarista: «La IA generativa no hace las cosas que se vende que hace, y las cosas que realmente puede hacer no son el tipo de cosas que crean rentabilidad empresarial, automatizan el trabajo o realmente hacen mucho más que una extensión de una plataforma de software en la nube. El dinero no está ahí, los usuarios no están ahí, todas las empresas parecen perder dinero y algunas pierden tanto dinero que es imposible saber cómo sobrevivirán».
Mientras tanto, la construcción masiva de centros de datos está consumiendo niveles de energía sin precedentes. La Agencia Internacional de la Energía predice que el consumo de electricidad de los centros de datos se duplicará hasta alcanzar los 945 teravatios-hora en 2030, más que la energía utilizada actualmente por todo un país como Japón. Irlanda y los Países Bajos ya han restringido el desarrollo de nuevos centros de datos debido a la preocupación por su impacto en la red eléctrica. Hay enormes aumentos de la demanda de energía en los centros de datos para entrenar modelos de IA, junto con un suministro de energía renovable desigual que amenaza la resistencia y la capacidad de los sistemas energéticos actuales.
En cuanto a los resultados de productividad y crecimiento, la OCDE apuesta sobre seguro. Si las tecnologías de IA se extienden y se aplican sucesivamente, la OCDE calcula que la productividad laboral mundial aumentará un 2,4% en los próximos diez años, y añadirá un 4% al PIB mundial desde donde habría estado con las tendencias actuales. Sin embargo, si la IA no tiene tanto éxito a la hora de reducir la necesidad de mano de obra humana y no se extiende a todos los sectores, entonces la productividad laboral podría aumentar sólo un 0,8% por encima del nivel de tendencia actual en diez años (desde el 0,8% anual actual) y el crecimiento económico mundial se mantendría sin cambios."
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