"Goldman Sachs, el gigantesco banco de inversión, considera que la IA no es más que «una gran operación bursátil sobre la economía estadounidense».
Y la burbuja de inversión en IA no deja de crecer. La semana pasada, la
empresa creadora de modelos de IA, Anthropic, anunció que iba a emitir
acciones para inversores potenciales en lo que, en la jerga bursátil, se
denomina una oferta pública inicial (OPI). Anthropic seguía los pasos
de la OPI prevista por SpaceX, la empresa de Elon Musk, por la
gigantesca cifra de 1,8 billones de dólares. ¡Esto valoraría a SpaceX en
el mercado en 92 veces sus ingresos anuales!
Alphabet, la empresa matriz de Google, también planea recaudar 85 000
millones de dólares en financiación mediante acciones —su primera
oferta de acciones en más de dos décadas—. En conjunto, estas tres
gigantescas OPI podrían alcanzar una valoración combinada de alrededor
de 4 billones de dólares. ¡Eso supone un tercio del valor total de las
OPI estadounidenses desde 1980 (ajustado a la inflación)! Y, sin
embargo, SpaceX, OpenAI y Anthropic registran actualmente pérdidas, y el
potencial comercial de los modelos de IA —y, en el caso de SpaceX, de
su proyecto de llegar a Marte— sigue siendo desconocido.
La IA es una gran apuesta para los inversores del mercado bursátil
estadounidense y una gran apuesta por la economía de EE. UU. Esto se
debe a que la cantidad de inversión de capital que están realizando las
empresas denominadas «hiperescaladoras» en modelos de IA, centros de
datos y otros equipos de IA es asombrosa. Como porcentaje del PIB de EE.
UU., ahora está llamada a superar con creces la construcción del
ferrocarril del siglo XIX.
Allá por diciembre de 1996, el entonces presidente de la Reserva
Federal, Alan Greenspan, calificó el auge de las acciones de tecnología,
medios de comunicación y telecomunicaciones como un fenómeno que
mostraba signos de «exuberancia irracional». Casi 30 años
después, podemos decir lo mismo del auge de la IA sin lugar a dudas.
Este auge de la inversión ya es mucho mayor de lo que jamás fue la
inversión en Internet de la era «puntocom» de finales de la década de
1990. En 2025, las empresas estadounidenses invirtieron casi 1,5
billones de dólares en equipos informáticos y software. En el punto
álgido de la burbuja «puntocom», la cifra fue de 466 000 millones de
dólares, o 829 000 millones de dólares ajustada a la inflación. Los
hiperescaladores Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta y Oracle tienen
previsto invertir cientos de miles de millones en los próximos cinco
años en centros de datos para proporcionar la potencia informática
necesaria para ejecutar estos modelos de IA. Se espera que las
inversiones de capital aumenten un 20 % al año, una tasa de crecimiento
nunca vista antes en este sector.
El crecimiento del PIB de EE. UU. está impulsado ahora casi
exclusivamente por el aumento del gasto en tecnología. Si este comienza a
descender, la economía estadounidense entrará en recesión muy
rápidamente —incluso si las inversiones en tecnología solo disminuyen
ligeramente, digamos entre un 4 % y un 6 %, como ocurrió tras auges
tecnológicos mucho más modestos en la década de 1960 y durante la
recesión de 2009.
Como mostré en mi última publicación, los beneficios empresariales de EE. UU. han aumentado significativamente. Pero según Brian Green en una publicación reciente,
alrededor del 80 % del aumento de los beneficios de las empresas no
financieras de EE. UU. provino de Nvidia y de los hiperescaladores. El
mercado de valores se concentra cada vez más en un puñado de acciones
vinculadas a la IA, que ahora representan aproximadamente el 40 % de la
capitalización bursátil del S&P 500, según datos del Bank of
America. La rentabilidad general se ve favorecida por una pequeña parte
de la economía que obtiene rendimientos extraordinarios gracias a la
carrera por desarrollar la capacidad de IA. El riesgo, por tanto, es que la economía, el ciclo de beneficios y el mercado bursátil «se
apoyan todos en el mismo pilar estrecho. Si se cuestionan los
rendimientos esperados de la infraestructura y las plataformas de IA,
las repercusiones podrían no limitarse a unas pocas acciones
tecnológicas con valoraciones elevadas».
Como he señalado en entradas anteriores,
hasta ahora la inversión masiva en IA se ha financiado principalmente
con los beneficios que ya obtienen los hiperescaladores. Pero dada la
imposibilidad de encontrar ingresos adicionales suficientes para
autofinanciar sus planes de inversión, los hiperescaladores y sus
proveedores de hardware recurren cada vez más a la financiación externa
para sufragarlos.
El primer juego es la «financiación circular», es decir, mediante
inversiones cruzadas entre Microsoft, OpenAI y otros. En esencia, un
hiperescalador con gran liquidez como Microsoft compra hardware a
Nvidia, AMD y otros proveedores. A continuación, Nvidia utiliza esos
ingresos para adquirir una participación de varios miles de millones de
dólares en OpenAI. OpenAI, a su vez, utiliza este efectivo para
asegurarse capacidad de computación en los centros de datos de
Microsoft. La propia Microsoft también invierte en OpenAI y establece un
acuerdo de reparto mutuo de ingresos, en el que parte de los ingresos
de OpenAI fluyen hacia Microsoft y viceversa, ya que ambas empresas
utilizan los productos de la otra. Suponiendo que Microsoft gaste 100
000 millones de dólares en encargar hardware para centros de datos,
Nvidia, AMD y otros proveedores pueden contabilizar esos 100 000
millones como ingresos. A continuación, utilizan ese efectivo para
invertir en OpenAI (por ejemplo), que a su vez utiliza ese dinero para
reservar capacidad en los centros de datos de Microsoft. Microsoft
contabiliza esta inversión de OpenAI como ingresos, ¡convirtiendo así de
manera efectiva su gasto de 100 000 millones de dólares en miles de
millones de ingresos!
Ni siquiera esto es ya suficiente, y cada vez más, los
hiperescaladores han comenzado a recurrir a los préstamos para obtener
el efectivo necesario para invertir. Los gigantes tecnológicos
estadounidenses están emitiendo deuda por todo el mundo. Google/Alphabet
lidera esta tendencia.
Así pues, primero invirtieron con sus propios fondos; luego, entre
ellos; después, pidieron préstamos a los bancos y a los denominados
fondos de crédito privado; y ahora están trasladando el riesgo de éxito o
fracaso a los inversores del mercado de valores. Si toda esta inversión no genera los rendimientos esperados, afectará de lleno al sector financiero y a la economía en general.
Pero no se preocupe, dicen las empresas de IA y los hiperescaladores,
se espera que los ingresos crezcan un 15 % anual. Si hacemos la heroica
suposición de que no hay costes, entonces estos ingresos adicionales son el beneficio
que se espera que estas empresas obtengan de sus inversiones
adicionales en centros de datos de IA. Sin embargo, incluso bajo estas
hipótesis extremadamente optimistas, el rendimiento implícito de la
inversión es muy negativo para todos excepto para Amazon.
Si los hiperescaladores necesitan generar, digamos, un rendimiento de
la inversión del 10 %, tendrían que obtener entre 2 y 5 billones de
dólares adicionales en ingresos al año. Se trata de una tarea titánica
para un grupo de empresas que actualmente genera unos ingresos de tan
solo 1,5 billones de dólares al año. La otra opción es que la inversión
prevista en centros de datos, chips informáticos y otras áreas nunca se
materialice, tal vez porque los inversores de capital se vuelvan más
cautelosos con respecto al sector, o si la financiación mediante deuda
para los centros de datos se vuelve más difícil de obtener. Un análisis de JP Morgan
reveló que más del 60 % de la capacidad de los centros de datos cuya
finalización está prevista para 2027 aún no se ha puesto en marcha, y
que otro 7 % se ha retrasado. ¿Qué sucederá si estas empresas anuncian
recortes en algunos de sus planes de inversión?
¿Ofrecerán los héroes de la IA, OpenAI y Anthropic, los rendimientos que
los hiperescaladores y sus inversores esperan y desean? Los directores
ejecutivos de las empresas se muestran optimistas. En los últimos tres
años, desde que OpenAI lanzó ChatGPT, afirman que las ganancias
acumuladas en productividad han sido del orden del 0,3 % al 1 % anual.
Para los próximos tres años, estiman que las ganancias en productividad
se acelerarán hasta el 1,4 %, siendo los ejecutivos de EE. UU. y el
Reino Unido mucho más optimistas que los de Alemania y Australia.
Según calculan, estas ganancias de productividad se lograrán mediante
la reducción de la mano de obra. Los líderes empresariales esperan que
la plantilla de sus empresas se reduzca en torno a un 0,7 % en los
próximos tres años, y de nuevo los ejecutivos de EE. UU. y el Reino
Unido prevén descensos en el empleo mucho más pronunciados que los
ejecutivos de Alemania y Australia. En los últimos tres años, esos
mismos ejecutivos no observaron ningún impacto de la IA en el empleo.
Así pues, todo esto son expectativas. Además, la Encuesta sobre
Tendencias y Perspectivas Empresariales de la Oficina del Censo de EE.
UU. muestra que las empresas con 50 empleados o más no registran un
mayor crecimiento en el uso de la IA desde el segundo trimestre de 2025.
Las empresas aún no tienen claro cómo utilizar la IA de forma eficaz y
están cada vez más preocupadas por los inconvenientes de la IA cuando la
utilizan.
Entre esos inconvenientes se incluyen las «alucinaciones» (es decir,
ficciones inventadas por el modelo de IA), que son inherentes a los
modelos de lenguaje grande (LLM). Un estudio reveló que, para un
conjunto de entrenamiento de 32 000 palabras, la tasa media de
alucinaciones en los LLM era del 6,8 %. Cuando ese conjunto se amplió a
128 000 palabras, la tasa media de alucinaciones ascendió al 10 %. Esto
supone mucho tiempo de corrección y supervisión para los trabajadores
humanos.
Otro problema es que, dado que los LLM están diseñados para ser buenos
en todo, no destacan especialmente en nada en comparación con las
aplicaciones especializadas. Un informe sobre el uso de la IA en el
desarrollo de software constató un impacto explosivo al principio, con
programadores que creaban o editaban casi un 300 % más de archivos, pero
ese aumento se redujo a la mitad, hasta el 150 %, cuando las empresas
recibieron el número de trabajos enviados para su revisión, y eso, a su
vez, se redujo cinco veces hasta situarse en un aumento aproximado del
30 % en el momento del lanzamiento completo del software.
Además, cuando los investigadores analizaron si el aumento de la
producción de software asistido por IA había dado lugar a un mayor uso
por parte de los clientes, encontraron pocas pruebas de ello. El notable
aumento de los lanzamientos de aplicaciones móviles durante el último
año no ha ido acompañado de ningún incremento en las descargas: la
mayoría de las nuevas aplicaciones no logran captar ni siquiera una
audiencia modesta.
Mientras tanto, OpenAI ha gastado unos 6000 millones de dólares,
cifra que ascenderá a 17 000 millones en 2026. Para 2028, se prevé que
solo los costes de inferencia (entrenamiento) alcancen los 121 000
millones de dólares y que las pérdidas se sitúen en 85 000 millones. El
gasto de efectivo de Anthropic es mucho menor, pero aún así ascendió a
3000 millones de dólares en 2025. A menos que las empresas que
desarrollan modelos de lenguaje grande (LLM) puedan encontrar grandes
cantidades de nuevos ingresos en los próximos dos años, las pérdidas
aumentarán exponencialmente, especialmente teniendo en cuenta que el
precio actual cobrado por «token» no es el verdadero coste de la
computación. Si las empresas de IA cobraran el precio de coste por
token, las pérdidas podrían disminuir, pero la demanda de LLM podría
reducirse aún más.
A pesar de ello, el entusiasmo en torno a la IA sigue siendo tan grande
que, en esencia, todas las inversiones privadas en EE. UU. se destinan
ahora a hardware y software tecnológico. En los últimos tres años, el
crecimiento medio anual de las inversiones en equipos informáticos ha
sido del 11 % y del 8 % en software. Mientras tanto, las inversiones en
el resto de sectores de la economía estadounidense en su conjunto han
disminuido un 1,6 % al año.
La economía estadounidense actual es, en realidad, dos economías en
una. Está la economía tecnológica y luego está todo lo demás. En los
últimos cuatro trimestres hasta el final del primer trimestre de 2026,
el 93 % del crecimiento del PIB estadounidense se debe únicamente a la
inversión en tecnología (aunque gran parte de las compras son
importaciones y no se producen a nivel nacional).
Se trata de una burbuja a punto de estallar. Tras el estallido de la
burbuja de las TMT, la inversión fija privada cayó más de un 12,7 %
entre 2000 y finales de 2002, a medida que la recesión se afianzaba en
EE. UU. En el primer año tras el estallido de la burbuja de las TMT, las
inversiones en tecnología cayeron un 12 %, mientras que la inversión
fija en general descendió un 7,6 %.
Gita Gopinath, ex economista jefe del FMI, ha calculado
que una caída del mercado bursátil de la IA equivalente a la que puso
fin al boom de las puntocom borraría unos 20 billones de dólares de la
riqueza de los hogares estadounidenses y otros 15 billones en el
extranjero, lo suficiente para estrangular el gasto de los consumidores y
provocar una recesión mundial. Esta es también la opinión del FMI. El
FMI teme que las empresas de IA no logren generar beneficios acordes con
sus elevadas valoraciones. El colapso de anteriores auges de inversión
redujo en promedio alrededor de 1 punto porcentual el crecimiento del
PIB real de EE. UU. Incluso una corrección moderada en las valoraciones
bursátiles de la IA reduciría el crecimiento mundial en un 0,4 %. «Si
a ello se suman unas ganancias de productividad total de los factores
inferiores a lo esperado y una corrección más significativa en los
mercados de valores, las pérdidas de producción mundial podrían aumentar
aún más, concentrándose en regiones con gran presencia tecnológica,
como Estados Unidos y Asia». Otro estudio reveló
que incluso una caída muy leve de la inversión tecnológica, de tan solo
un 3 %, reduciría el crecimiento del PIB real de EE. UU. en un 1 %, o
la mitad de la tasa actual. El impacto sería mayor en Europa.
Nada de esto pretende concluir que la IA no vaya a generar, en algún
momento, una mayor rentabilidad para las empresas implicadas y una mayor
productividad para la economía estadounidense en su conjunto. Pero eso
no sucederá antes de que estalle la burbuja de inversión —como ocurrió con la fiebre ferroviaria de la década de 1870
y con la burbuja puntocom de finales de la década de 1990. Como han
demostrado otros estudios, la IA tardará una década o más en convertirse
en una tecnología generalizada que dé resultados.
Para los trabajadores, la IA plantea un problema diferente. Para el
capital y las megacompañías de medios de comunicación, el objetivo es
convertir la IA en una tecnología rentable, pero eso solo puede lograrse
prescindiendo de mano de obra y frenando cualquier intento de regular
sus aplicaciones y su uso. Si la IA va a tener éxito para el capital,
solo será a costa de la mayoría de los trabajadores y sus familias."
(michael roberts , blog, 06/06/26, traducción Salvador López, gráficos en el original)
