La economía de la IA... Los préstamos de fondos de crédito privados (es decir, ajenos a los bancos tradicionales) a sectores relacionados con la IA han pasado de menos del 1 % del volumen total de préstamos pendientes a casi el 8 %... OpenAI ha recaudado más de 60 000 millones de dólares desde 2015. Pero está previsto que este año se agote el último resto de ese efectivo y, dado que aún quedan algunos años para alcanzar la rentabilidad, la pregunta es si los inversores estarán dispuestos a financiar esta gigantesca empresa deficitaria... Por lo tanto, el estallido de la burbuja de la IA sigue estando en la agenda para 2026... una caída del mercado bursátil de la IA, equivalente a la que puso fin al auge de las puntocom, borraría unos 20 billones de dólares de la riqueza de los hogares estadounidenses y otros 15 billones en el extranjero, lo que sería suficiente para estrangular el gasto de los consumidores y provocar una recesión mundial... Pero incluso si se produce una recesión, tal vez esta sea solo de corta duración, ya que podría producirse un cambio radical en los niveles de productividad de Estados Unidos debido a la adopción generalizada de la IA en todos los sectores... Así pues, primero estalla la burbuja, luego viene la recesión y, a continuación, se produce una recuperación basada en aplicaciones relacionadas con la IA... La productividad aumenta, pero solo después de la destrucción del capital antiguo. Cualquier «cambio radical» en la productividad solo será posible mediante la reducción de la mano de obra. El FMI calcula que el 60 % de los puestos de trabajo en las economías avanzadas se verán afectados... la automatización significa un aumento de los empleos precarios y una creciente desigualdad durante largos períodos (Michael Roberts)

"Las inversiones de capital de los «hiperscalers» y los gigantes tecnológicos en centros de datos y chips de IA, entre otros, siguen aumentando. Hasta ahora, el aumento de la inversión relacionada con la IA no es especialmente grande en términos históricos. Según un estudio del Banco de Pagos Internacionales (BPI), con alrededor del 1 % del PIB estadounidense, su magnitud es similar a la del auge del esquisto en Estados Unidos a mediados de la década de 2010 y la mitad del aumento de la inversión en TI durante el auge de las puntocom en la década de 1990. Los auges de la inversión en propiedades comerciales y minería que se experimentaron en Japón y Australia durante los años 80 y 2010, respectivamente, fueron más de cinco veces superiores en relación con el PIB.

Puede que no haya alcanzado la magnitud de la fiebre ferroviaria del siglo XIX, pero se está acercando.

La inversión total relacionada con las tecnologías de la información, incluida la inversión en otros equipos y software informáticos, ha aumentado hasta el 5 % del PIB, superando su máximo anterior, alcanzado en pleno auge de las puntocom en 2000.

La inversión relacionada con la IA adopta diversas formas. La más directa es el gasto en centros de datos, que albergan la infraestructura de TI específica necesaria para entrenar, desplegar y ofrecer aplicaciones y servicios de IA. Dichos gastos incluyen los costes de construcción de las instalaciones físicas, así como el gasto en TI y otros equipos eléctricos necesarios para su funcionamiento, incluidos los servidores y los equipos de red.
Hasta ahora, a diferencia del auge de las puntocom, que se debió casi en su totalidad al gasto de las empresas que utilizaban productos de TI, el auge actual está impulsado por las empresas productoras de TI. Pero también está cambiando. Más allá de los centros de datos, la inversión relacionada con la IA también puede abarcar las instalaciones de fabricación de TI, que producen los chips y el hardware especializados que alimentan estos sistemas. Por último, los avances en IA también pueden impulsar una mayor inversión en productos de TI, por ejemplo, si la IA lleva a las empresas a actualizar su hardware informático o a adquirir nuevo software.

Así pues, la inversión relacionada con la IA se ha convertido en un importante motor del crecimiento económico de Estados Unidos. Desde una contribución insignificante antes de 2022, los gastos en instalaciones de fabricación de semiconductores y centros de datos han contribuido en promedio 0,4 puntos porcentuales (pp) al crecimiento del PIB en los tres años siguientes.

Se prevé que los centros de datos estadounidenses consuman casi el 10 % de toda la red eléctrica del país en 2030. Eso es cuatro veces el porcentaje que se prevé que alcance China. Estados Unidos cuenta con aproximadamente la mitad de los centros de datos del mundo, pero solo con el 4 % de la población mundial.

Aunque la actividad manufacturera estadounidense sigue siendo moderada, la inversión en TI como porcentaje de la producción económica del país ha alcanzado su nivel más alto desde 2001, lo que ha supuesto un importante impulso para la inversión y la actividad empresarial en general. Aunque este auge de las TI se ha concentrado en Estados Unidos, también está generando efectos positivos a nivel mundial, sobre todo en las exportaciones tecnológicas de Asia.
La inversión total en TI, que también incluye el gasto de las empresas en equipos y software para facilitar el uso de la inteligencia artificial, ha representado casi la mitad del crecimiento del PIB en los últimos trimestres, lo que ha contribuido a limitar los efectos negativos de los aranceles comerciales de Trump sobre el crecimiento. Solo el gasto anual en centros de datos podría aumentar entre 100 000 y 225 000 millones de dólares en los próximos cinco años. Esto supondría que el gasto en centros de datos aumentaría hasta entre el 0,8 % y el 1,3 % del PIB, frente al 0,5 % actual.

El entusiasmo de las instituciones financieras por el auge de las acciones de IA apenas ha disminuido. Nvidia, Microsoft y Amazon tienen previsto invertir conjuntamente 60 000 millones de dólares en OpenAI, el diseñador de ChatGPT. Amazon está considerando invertir 50 000 millones de dólares en la empresa por sí sola, mientras que la europea SoftBank tiene previsto invertir 30 000 millones de dólares más. Mientras tanto, OpenAI está buscando 50 000 millones de dólares de inversores en Oriente Medio.

Las empresas que actualmente impulsan el auge de la inversión en IA han operado históricamente con una deuda sustancialmente menor que otras empresas. En cambio, han dependido de sus operaciones altamente rentables para generar los flujos de caja necesarios para financiar las inversiones. Sin embargo, estas empresas han aumentado significativamente sus gastos de capital, con inversiones que crecen tanto en términos absolutos como en porcentaje de los ingresos. Por lo tanto, el mero tamaño de estas inversiones está superando ahora el flujo de caja.

La financiación mediante deuda es cada vez más frecuente, lo que aumenta el apalancamiento. Y aquí es donde reside el riesgo de que estalle la burbuja, si los rendimientos no se materializan o si las condiciones financieras se endurecen. Además, la rentabilidad de la inversión en IA es muy sensible a la frecuente depreciación de los chips. Esto reduce los márgenes de beneficio y, por lo tanto, requiere una financiación adicional mediante deuda.
Los préstamos de fondos de crédito privados (es decir, ajenos a los bancos tradicionales) a sectores relacionados con la IA han crecido rápidamente, superando ahora los 200 000 millones de dólares, es decir, pasando de menos del 1 % del volumen total de préstamos pendientes a casi el 8 %. Estos préstamos de fuentes no reguladas podrían triplicarse a finales de la década. Además, muchas empresas críticas relacionadas con la IA no cotizan actualmente en bolsa. Sus préstamos podrían tener consecuencias que no se vieron durante la era puntocom.

OpenAI es supuestamente el líder en la carrera de la IA. Tras lanzar ChatGPT en 2022, la startup ha acumulado 800 millones de usuarios activos semanales, más del doble del tráfico de las IA rivales desarrolladas por Meta Platforms, propietaria de Facebook, y Alphabet, matriz de Google. Pero el coste de mantenerse en la carrera está resultando enormemente caro. OpenAI tiene previsto aumentar su capacidad de cálculo actual de 1,9 GW a 36 GW en los próximos ocho años y ha cerrado una serie de acuerdos para construir centros de datos y comprar chips de última generación, lo que en conjunto le ha supuesto un pasivo de 1,4 billones de dólares. Sus grandes rivales, como Alphabet y Meta, cuentan con negocios tradicionales que generan cientos de miles de millones de dólares al año y a los que pueden recurrir. OpenAI, por el contrario, solo puede sobrevivir mientras sus patrocinadores estén dispuestos a mantenerla a flote.
OpenAI ha recaudado más de 60 000 millones de dólares desde 2015, incluidos 41 000 millones de dólares el año pasado en una ronda liderada por SoftBank que fue la mayor jamás vista. Pero está previsto que este año se agote el último resto de ese efectivo y, dado que aún quedan algunos años para alcanzar la rentabilidad, la pregunta es si los inversores estarán dispuestos a financiar esta gigantesca empresa deficitaria. La empresa se enfrenta ahora a un agujero de 20 000 millones de dólares en sus cuentas este año, ya que una serie de acuerdos de «compra ahora, paga después» firmados con proveedores como Nvidia, Oracle y CoreWeave comienzan a vencer, lo que somete a la startup a una gran presión para encontrar nuevos inversores con mucho dinero para asegurar su futuro.

Este año podría ser decisivo para OpenAI. Con unos ingresos que solo representan una fracción de sus crecientes costes, el agujero previsto en sus finanzas crecerá hasta alcanzar unos 130 000 millones de dólares en los próximos dos años. Open AI está considerando salir a bolsa (OPV) con una valoración de 100 000 millones de dólares. Eso sería tres veces más que la mayor salida a bolsa jamás vista: la cotización de 29 400 millones de dólares en 2019 de Saudi Aramco, que en ese momento generaba más de un billón de dólares en ingresos petroleros.

Por lo tanto, el estallido de la burbuja de la IA sigue estando en la agenda para 2026. El colapso de los anteriores auges de inversión supuso una caída media de aproximadamente un punto porcentual en el crecimiento del PIB real de Estados Unidos. Como afirma el BIS: «Si la caída de la inversión en IA viniera acompañada de una corrección significativa del mercado bursátil, las repercusiones negativas podrían ser mayores de lo que sugieren los auges anteriores. Los inversores han favorecido las acciones estadounidenses para obtener exposición a las empresas de IA, y el apalancamiento oculto puede provocar repercusiones en el mercado crediticio. En general, aunque la IA puede impulsar de forma sostenida el crecimiento económico, aún está por ver si este potencial se materializará». Gita Gopinath, antigua economista jefe del FMI, ha calculado que una caída del mercado bursátil de la IA, equivalente a la que puso fin al auge de las puntocom, borraría unos 20 billones de dólares de la riqueza de los hogares estadounidenses y otros 15 billones en el extranjero, lo que sería 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 obtener ganancias acordes con sus elevadas valoraciones. Incluso una corrección moderada de las valoraciones bursátiles de la IA reduciría el crecimiento mundial en un 0,4 %. «En combinación con 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».

 Pero incluso si se produce un estallido de la burbuja que empuje a la economía estadounidense a una recesión, tal vez esta sea solo de corta duración, ya que podría producirse un cambio radical en los niveles de productividad de Estados Unidos debido a la adopción generalizada de la IA en todos los sectores. Muchos economistas convencionales se muestran optimistas al respecto. El economista de la Universidad de Stanford, Eric Brynjolfsson, predice que la IA seguirá una «curva en J», en la que inicialmente habrá un efecto lento, incluso negativo, sobre la productividad, ya que las empresas invertirán mucho en la tecnología antes de obtener finalmente los beneficios. Y entonces llegará el auge. Esta curva en J se observó en el crecimiento de la productividad manufacturera de EE. UU., que cayó a mediados de la década de 1980 y, tras la recesión de 1991, se aceleró considerablemente hasta mediados de la década de 2000.

Así pues, primero estalla la burbuja, luego viene la recesión y, a continuación, se produce una recuperación basada en aplicaciones relacionadas con la IA, tal y como ocurrió tras el estallido de la fiebre ferroviaria a mediados del siglo XIX. De hecho, esta parece ser la opinión de Kevin Warsh, el candidato de Trump para dirigir la Reserva Federal de Estados Unidos en junio. Warsh considera que la IA va a salvar la situación al impulsar la productividad hasta tal punto que se convertirá en una «fuerza deflacionaria significativa». Tal es la teoría de la destrucción creativa planteada por primera vez por el economista austriaco Joseph Schumpeter en el siglo XX. Su teoría ha sido recientemente recuperada por los últimos ganadores del premio Nobel (Riksbank) de Economía, Philippe Aghion y Peter Howitt. Sostienen que la velocidad del auge de las nuevas empresas con nueva tecnología y la caída de las antiguas empresas con tecnología obsoleta está correlacionada positivamente con el crecimiento de la productividad laboral.«Esto podría reflejar la contribución directa de la destrucción creativa».
Pero la «destrucción creativa» tiene dos partes. La productividad aumenta, pero solo después de la destrucción del capital antiguo. Cualquier «cambio radical» en la productividad solo será posible mediante la reducción de la mano de obra. El FMI calcula que el 60 % de los puestos de trabajo en las economías avanzadas se verán afectados. Los economistas de Morgan Stanley calculan que los bancos europeos podrían reducir su plantilla en torno a un 10 % para 2030. La estimación se basa en un análisis de 35 grandes entidades crediticias que, en conjunto, emplean a alrededor de 2,12 millones de personas. Un recorte de esa magnitud se traduciría en la desaparición de aproximadamente 212 000 puestos de trabajo en los próximos cinco años. Ya hay pruebas de que la adopción de la IA está afectando a las perspectivas laborales de los trabajadores estadounidenses, según un estudio realizado por tres investigadores de la Universidad de Stanford. Este estudio encontró «pruebas tempranas y a gran escala que concuerdan con la hipótesis de que la revolución de la IA está empezando a tener un impacto significativo y desproporcionado en los trabajadores principiantes del mercado laboral estadounidense». Los trabajadores de entre 22 y 25 años que desempeñan trabajos más expuestos a la IA, como el servicio de atención al cliente, la contabilidad y el desarrollo de software, ya han experimentado un descenso del 13 % en el empleo desde 2022.
Está surgiendo una economía impulsada por agentes de IA. Los agentes de IA para consumidores ya están empezando a reservar viajes y a realizar pequeñas compras de forma autónoma para los compradores. Pronto se encargarán de una mayor parte del proceso de compra de principio a fin en compras complejas: negociarán precios y condiciones, coordinarán entregas y devoluciones, y realizarán transacciones con otros agentes a la velocidad de una máquina. El mercado mundial de agentes de IA, valorado en 5400 millones de dólares en 2024, se prevé que alcance los 236 000 millones de dólares en 2034. 

Para las empresas, esto significa que una parte cada vez mayor de los clientes no serán humanos. Serán agentes que actuarán en nombre de personas físicas e interactuarán con otros agentes que representen a vendedores, proveedores de logística y procesadores de pagos. La mayor parte de la cadena de suministro comercial podría acabar siendo de agente a agente.
Pero, históricamente, el impacto de la tecnología tiene otra cara. El cambio tecnológico ha sido el principal motor del crecimiento del empleo a lo largo de la historia. Alrededor del 60 % de los trabajadores de los Estados Unidos están empleados hoy en día en ocupaciones que no existían en 1940. En la década de 1840, Friedrich Engels argumentó que la mecanización destruía puestos de trabajo, pero también creaba nuevos empleos en nuevos sectores. En la década de 1850, Marx aclaró estas dos caras de la destrucción creativa: «Los hechos reales, que son tergiversados por el optimismo de los economistas, son los siguientes: los trabajadores, cuando son expulsados del taller por la maquinaria, son arrojados al mercado laboral. Su presencia en el mercado laboral aumenta el número de fuerzas de trabajo que están a disposición de la explotación capitalista… el efecto de la maquinaria, que ha sido representado como una compensación para la clase trabajadora, es, por el contrario, un flagelo espantoso. … Tan pronto como la maquinaria libera a una parte de los trabajadores empleados en una rama determinada de la industria, los trabajadores de reserva también se desvían hacia nuevos canales de empleo y son absorbidos por otras ramas; mientras tanto, las víctimas originales, durante el período de transición, en su mayoría mueren de hambre y perecen» (Grundrisse).

La implicación aquí es que la automatización significa un aumento de los empleos precarios y una creciente desigualdad durante largos períodos. Daren Acemoglu, ganador del premio Nobel y experto en tecnología, llegó a conclusiones similares a las de Engels y Marx. «Creo que una de las cosas que hay que hacer como economista es tener dos ideas contradictorias en la mente al mismo tiempo», afirma. «Esa es la realidad: la tecnología puede generar crecimiento sin enriquecer a las masas (al menos no a largo plazo). El progreso tecnológico es el motor más importante del florecimiento humano, pero lo que tendemos a olvidar es que el proceso no es automático (sic).» Bajo el modo de producción capitalista, orientado al beneficio y no a las necesidades sociales, existe una contradicción, por lo que «modelar matemáticamente y comprender cuantitativamente la lucha entre el capital —que se beneficia más del avance tecnológico— y el trabajo no es una tarea fácil». Efectivamente." 

(michael roberts , blog, 03/02/26, traducción DEEPL, gráficos en el original)