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Goldman Sachs, el gigante de la inversión, considera que la IA es simplemente «una gran apuesta sobre la economía estadounidense». Y la burbuja de inversión en IA no deja de crecer. La semana pasada, Anthropic, la empresa creadora de modelos de IA, anunció la emisión de acciones a potenciales inversores en lo que en la jerga bursátil se conoce como Oferta Pública Inicial (OPI). Anthropic siguió los pasos de la OPI de SpaceX, la compañía de Elon Musk, que se estimaba en la astronómica 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 pública inicial en más de dos décadas. En conjunto, estas tres gigantescas OPV podrían alcanzar una valoración combinada de alrededor de 4 billones de dólares. ¡Eso representa un tercio del valor total de las OPV estadounidenses desde 1980 (ajustado a la inflación)! Sin embargo, SpaceX, OpenAI y Anthropic actualmente registran pérdidas, y el potencial comercial de los modelos de IA y, en el caso de SpaceX, de los viajes a Marte, sigue siendo desconocido.
La IA representa una importante operación para los inversores bursátiles estadounidenses y una gran apuesta por la economía de EE. UU. Esto se debe a la asombrosa cantidad de capital que las empresas conocidas como «hiperescaladores» invierten en modelos de IA, centros de datos y otros equipos de IA. Como porcentaje del PIB estadounidense, se prevé que supere con creces la inversión en la construcción del ferrocarril en el siglo XIX.
En 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 una muestra de «exuberancia irracional». Casi 30 años después, podemos decir lo mismo del auge de la IA, pero con creces. Este auge de inversión ya es mucho mayor que la inversión en internet de las puntocom de finales de la década de 1990. En 2025, las empresas estadounidenses invirtieron casi 1,5 billones de dólares en equipos y software de TI. En el punto álgido de la burbuja de las puntocom, la cifra ascendió a 466.000 millones de dólares, o 829.000 millones de dólares ajustados a la inflación. Los gigantes tecnológicos como Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta y Oracle planean 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% anual, una tasa de crecimiento nunca antes vista en este sector.
El crecimiento del PIB estadounidense se debe casi exclusivamente al aumento del gasto en tecnología. Si este comienza a disminuir, la economía estadounidense entrará en recesión muy rápidamente, incluso si las inversiones en tecnología solo bajan ligeramente, digamos entre un 4 y un 6 por ciento, como sucedió después de auges tecnológicos mucho menores en la década de 1960 y durante la recesión de 2009.
Como mostré en mi última publicación, los beneficios corporativos estadounidenses han aumentado significativamente. Pero según Brian Green, en una publicación reciente, alrededor del 80% del aumento en las ganancias corporativas no financieras de EE. UU. provino de Nvidia y los hiperescaladores. El mercado de valores está cada vez más concentrado en un puñado acciones vinculadas a la IA, que ahora representan aproximadamente el 40 por ciento de la capitalización de mercado del S&P 500, según datos de Bank of America. La rentabilidad que muestran los titulares está siendo artificialmente inflada por una pequeña porción de la economía que está obteniendo rendimientos extraordinarios gracias a la carrera por ampliar la capacidad de IA. El riesgo, entonces, es que la economía, el ciclo de las ganancias y el mercado de valores “se apoyan todos en el mismo pilar estrecho. Si se cuestionan las rentabilidades esperadas de la infraestructura y las plataformas de IA, las consecuencias podrían no limitarse a unas pocas acciones tecnológicas sobrevaloradas.”
Como he señalado en publicaciones anteriores, hasta ahora, la enorme inversión en IA se ha financiado principalmente con los beneficios que ya obtenían las grandes empresas de computación en la nube. Pero ante la imposibilidad de encontrar suficientes ingresos adicionales para autofinanciar sus planes de inversión, estas empresas y sus proveedores de hardware recurren cada vez más a financiación externa.
El primer modelo es la financiación circular, es decir, mediante inversiones cruzadas entre Microsoft, OpenAI y otras empresas. En esencia, un gigante tecnológico con gran liquidez como Microsoft compra hardware a Nvidia, AMD y otros proveedores. Nvidia utiliza esos ingresos para adquirir una participación multimillonaria en OpenAI. OpenAI, a su vez, utiliza ese capital para asegurar capacidad de procesamiento en los centros de datos de Microsoft. Microsoft también invierte en OpenAI y establece un acuerdo de reparto de ingresos mutuos, donde parte de los ingresos de OpenAI fluyen hacia Microsoft y viceversa, ya que ambas compañías utilizan los productos de la otra. Suponiendo que Microsoft invierte 100.000 millones de dólares en hardware para centros de datos, Nvidia, AMD y otros proveedores pueden contabilizar estos 100.000 millones como ingresos. Luego, utilizan ese capital para invertir en OpenAI (por ejemplo), que a su vez utiliza ese dinero para reservar capacidad de centro de datos con Microsoft. Microsoft contabiliza esta inversión en OpenAI como ingreso, ¡convirtiendo así su gasto de 100.000 millones de dólares en miles de millones de ingresos!
Incluso esto ya no es suficiente, y cada vez más, las grandes empresas tecnológicas recurren al endeudamiento para obtener financiación para sus inversiones. Los gigantes tecnológicos estadounidenses están emitiendo deuda en todo el mundo. Google/Alphabet lidera esta tendencia.
Primero invirtieron con sus propios fondos; luego, entre ellos; después, pidieron préstamos a los bancos y a los llamados fondos de crédito privado; y ahora están transfiriendo el riesgo de éxito o fracaso a los inversores en el mercado de valores. Si toda esta inversión no genera los rendimientos esperados, el sector financiero y la economía en general se verán gravemente afectados.
Pero no se preocupen, aseguran las empresas de IA y los proveedores de servicios en la nube a gran escala, se espera que los ingresos crezcan un 15 % anual. Si partimos de la optimista suposición de que no hay costes, entonces estos ingresos adicionales representan el beneficio que se espera que obtengan estas empresas gracias a sus inversiones adicionales en centros de datos de IA. Sin embargo, incluso bajo estas suposiciones extremadamente optimistas, el retorno de la inversión implícito es muy negativo para todas, excepto para Amazon.
Si las grandes empresas de computación en la nube necesitan generar, por ejemplo, un retorno de la inversión del 10 %, tendrían que encontrar entre 2 y 5 billones de dólares adicionales en ingresos anuales. Esto representa un gran desafío para un grupo de empresas que actualmente genera ingresos de tan solo 1,5 billones de dólares al año. La otra posibilidad es que la inversión prevista en centros de datos, chips informáticos y otras áreas nunca se materialice, quizás debido a la mayor cautela de los inversores en acciones respecto al sector, o a la dificultad para obtener financiación mediante deuda para los centros de datos.Un análisis de JP Morgan ha constatado que más del 60 % de la capacidad de los centros de datos prevista para su finalización en 2027 aún no está en construcción, y otro 7 % está retrasado. ¿Qué ocurrirá si estas empresas anuncian recortes en algunos de sus planes de inversión?
¿Lograrán los héroes de la IA, OpenAI y Anthropic, los resultados que las grandes empresas tecnológicas y sus inversores esperan? Los directores ejecutivos se muestran optimistas. En los últimos tres años, desde el lanzamiento de ChatGPT por parte de OpenAI, afirman que el aumento acumulado de la productividad ha sido del orden del 0,3 % al 1 % anual. Para los próximos tres años, estiman que este aumento se acelerará hasta el 1,4 %, y los ejecutivos de EE. UU. y el Reino Unido son mucho más optimistas que los de Alemania y Australia.
Según sus estimaciones, estas ganancias de productividad se lograrán mediante la reducción de personal. Los líderes empresariales prevén que la plantilla de sus empresas disminuya en torno a un 0,7 % en los próximos tres años, y los ejecutivos de EE. UU. y el Reino Unido esperan descensos mucho más pronunciados en el empleo que los de Alemania y Australia. En los últimos tres años, estos mismos ejecutivos no observaron ningún impacto de la IA en el empleo. Por lo tanto, todo se basa en expectativas. Además, la Encuesta de Tendencias y Perspectivas Empresariales de la Oficina del Censo de EE. UU. muestra que las empresas con 50 empleados o más no han experimentado 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 les preocupan cada vez más sus inconvenientes.
Entre esos inconvenientes se incluyen las «alucinaciones» (es decir, ficciones creadas por el modelo de IA), inherentes a los modelos de lenguaje natural. Un estudio reveló que, para un conjunto de entrenamiento de 32 000 palabras, la tasa media de alucinaciones en estos modelos era del 6,8 %. Al ampliarlo a 128 000 palabras, la tasa media aumentó al 10 %. Esto implica una gran cantidad de tiempo de corrección y supervisión para los trabajadores humanos.
Otro problema es que, dado que las aplicaciones de aprendizaje automático están diseñadas para ser buenas en todo, no destacan en ninguna tarea en particular en comparación con las aplicaciones especializadas. Un informe sobre el uso de la IA en el desarrollo de software reveló un impacto inicial explosivo, 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 la cantidad de trabajos para su revisión, y este incremento se redujo a la quinta parte, hasta aproximadamente un 30 %, en el momento de los lanzamientos completos del software.
Además, cuando los investigadores analizaron si el aumento en la producción de software asistido por IA había conllevado un mayor uso por parte de los clientes, encontraron escasa evidencia. El notable incremento en los lanzamientos de aplicaciones móviles durante el último año no se ha visto acompañado por un aumento en las descargas; la mayoría de las nuevas aplicaciones no logran captar ni siquiera una audiencia modesta.
Mientras tanto, OpenAI ha gastado unos 6.000 millones de dólares, cifra que aumentará a 17.000 millones en 2026. Para 2028, se espera que solo los costes de inferencia (entrenamiento) alcancen los 121.000 millones de dólares y se proyectan pérdidas de 85.000 millones de dólares. El gasto de Anthropic es mucho menor, pero aun así ascendió a 3.000 millones de dólares en 2025. A menos que las empresas que desarrollan modelos de aprendizaje automático (LLM) encuentren importantes fuentes de ingresos en los próximos años, las pérdidas aumentarán exponencialmente, sobre todo teniendo en cuenta que el precio actual por token no refleja el coste real 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 caer aún más.
A pesar de esto, el entusiasmo en torno a la IA sigue siendo tan grande que prácticamente todas las inversiones privadas en Estados Unidos se destinan ahora a hardware y software tecnológico. En los últimos tres años, el crecimiento anual promedio de las inversiones en equipos informáticos ha sido del 11%, mientras que el de software ha sido del 8%. Por otro lado, las inversiones en el resto de la economía estadounidense, en conjunto, han disminuido un 1,6% anual.
La economía estadounidense actual es, en realidad, dos economías en una. Por un lado, está la economía tecnológica y, por otro, todo lo demás. En los últimos cuatro trimestres, hasta finales del primer trimestre de 2026, el 93 % del crecimiento del PIB estadounidense se debe exclusivamente a la inversión en tecnología (aunque gran parte de las compras son importaciones y no se producen en el país).
Esta es una burbuja a punto de estallar. Tras el estallido de la burbuja de las telecomunicaciones, los medios y la tecnología (TMT), la inversión fija privada cayó más del 12,7 % entre 2000 y finales de 2002, al tiempo que se afianzaba la recesión en Estados Unidos. En el primer año después del estallido de la burbuja TMT, las inversiones tecnológicas cayeron un 12 %, mientras que las inversiones fijas en general disminuyeron un 7,6 %.
Gita Gopinath, ex economista jefe del FMI, estimó que una caída del mercado bursátil de IA, equivalente a la que puso fin al auge de las puntocom, eliminaría unos 20 billones de dólares de la riqueza de los hogares estadounidenses y otros 15 billones en el extranjero, lo suficiente como para estrangular el gasto de los consumidores e inducir una recesión global. Esta es también la opinión del FMI. El FMI teme que las empresas de IA no logren generar ganancias acordes con sus elevadas valoraciones. El colapso de auges de inversión anteriores redujo en promedio alrededor de un punto porcentual el crecimiento del PIB real de EE. UU. Incluso una corrección moderada en las valoraciones de las acciones de IA reduciría el crecimiento global en un 0,4 %. «En combinación con ganancias de productividad total de los factores inferiores a las esperadas y una corrección más significativa en los mercados de valores, las pérdidas de producción global podrían aumentar aún más, concentrándose en regiones con alta concentración de tecnología, como Estados Unidos y Asia».Otro estudio constató que incluso una leve caída de la inversión tecnológica, de tan solo un 3%, reduciría el crecimiento del PIB real de Estados Unidos en un 1%, es decir, a la mitad de la tasa actual. El impacto sería mayor en Europa.
Nada de esto significa concluir que la IA no vaya a generar en algún momento una mayor rentabilidad para las empresas involucradas y una mayor productividad para la economía estadounidense en su conjunto. Pero eso no sucederá antes de que estalle la burbuja financiera, como ocurrió en la fiebre ferroviaria de la década de 1870 y en la burbuja de las 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 y eficaz.
Para los trabajadores, la IA plantea un problema diferente. Para el capital y las grandes empresas de medios, el objetivo es convertir la IA en una tecnología rentable, pero esto solo se puede lograr reduciendo personal y frenando cualquier intento de regular sus aplicaciones y usos. Si la IA beneficia al capital, será a costa de la mayoría de los trabajadores y sus familias.
