¿Buena idea? Inteligencia artificial a crédito: La transformación de la industria tecnológica a través de la deuda masiva – Imagen: Xpert.Digital
Un círculo vicioso peligroso: ¿Por qué los gigantes tecnológicos se prestan dinero entre sí para financiar la IA? La arriesgada apuesta de Meta conmociona a Wall Street.
El auge de la IA a crédito: Cómo los gigantes tecnológicos asumen un riesgo de billones de dólares y la astuta estrategia de Nvidia – Cómo una corporación se beneficia del frenesí de deuda de otra en IA
Una carrera sin precedentes por el dominio de la inteligencia artificial se ha apoderado del sector tecnológico. Gigantes como Meta, Microsoft, Google y Amazon están invirtiendo sumas que antes parecían inimaginables para crear la infraestructura de la próxima revolución tecnológica. Pero tras las deslumbrantes promesas de superinteligencia y crecimiento ilimitado se esconde una nueva y arriesgada realidad: todo el sector está financiando su futuro a crédito. Se trata de una apuesta colosal, alimentada por una deuda de proporciones históricas, que está sacudiendo los cimientos de la industria y, potencialmente, la estabilidad de los mercados financieros.
La transformación es fundamental: las inversiones tradicionales, financiadas con beneficios operativos, están siendo sustituidas por una agresiva financiación mediante deuda. En tan solo dos meses de 2025, las empresas tecnológicas centradas en la IA invirtieron 75 000 millones de dólares en nueva deuda, más del doble del promedio anual anterior. El dilema principal: el gasto en centros de datos y chips se dispara, mientras que los ingresos resultantes se quedan rezagados. La brecha entre el optimismo tecnológico de los directores ejecutivos y la realidad económica se amplía y se convierte en la nueva normalidad.
Pero el verdadero peligro reside en algo más profundo que los balances corporativos. Un mercado opaco de préstamos privados crece en secreto, financiando una parte significativa del auge sin escrutinio público. Al mismo tiempo, emergen patrones preocupantes de financiación circular, en los que empresas como Nvidia y OpenAI se prestan dinero entre sí para comprar sus propios productos: un frágil castillo de naipes que solo se mantendrá en pie mientras suban los precios de las acciones. Los paralelismos con la burbuja de las puntocom son cada vez más evidentes y convincentes.
Este artículo analiza las distintas estrategias de los gigantes tecnológicos —desde la arriesgada apuesta de Meta hasta la posición más sólida de Microsoft—, desenmascara a los actores que mueven los hilos en la sombra y examina los riesgos sistémicos derivados de esta carrera impulsada por la deuda. ¿Se trata de una inversión necesaria para un futuro revolucionario o de la mayor burbuja especulativa de nuestra época?
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¿Por qué las apuestas multimillonarias sin retorno garantizado se están convirtiendo en la nueva norma?
El sector tecnológico está experimentando una transformación financiera sin precedentes. Empresas como Meta, Microsoft, Google y Amazon han abandonado sus modelos tradicionales de financiación fundamental y están recurriendo masivamente al mercado de deuda. Este fenómeno no solo marca un repunte cíclico, sino que también señala profundos cambios estructurales en la forma en que las empresas más valiosas del mundo financian su futuro. La magnitud ya es impresionante: tan solo en septiembre y octubre de 2025, las empresas tecnológicas centradas en la inteligencia artificial emitieron 75 000 millones de dólares en deuda con grado de inversión, más del doble del valor promedio anual del sector, que fue de 32 000 millones de dólares entre 2015 y 2024.
Estas cifras ponen de relieve un dilema clave de nuestro tiempo: las inversiones en infraestructura de IA crecen más rápido que los ingresos que generan. El optimismo tecnológico choca frontalmente con la realidad económica. OpenAI, por ejemplo, anunció planes de inversión por un total de 1,4 billones de dólares, mientras que simultáneamente acumulaba miles de millones en pedidos pendientes. Esta discrepancia entre gastos e ingresos no es patológica ni absurda en circunstancias excepcionales, sino que se está convirtiendo en la nueva normalidad en el sector tecnológico líder.
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Meta: El ejemplo paradigmático del paradigma de financiación mediante deuda
Meta Platforms encarna la nueva lógica de financiación de la era de la IA como ninguna otra empresa. En otoño de 2025, la compañía, propiedad de Facebook, anunció la emisión de 30.000 millones de dólares en nuevos bonos, la mayor emisión de bonos de su historia. La estructura de este paquete de bonos abarca seis tramos con vencimientos que van de cinco a cuarenta años, lo que subraya el carácter fundamentalmente orientado al futuro de esta estrategia de financiación. Simultáneamente, Meta planea invertir entre 70.000 y 72.000 millones de dólares en gastos de capital solo para 2025. Para el año siguiente, la compañía anunció su intención de aumentar esta cifra hasta en un 24 %. Esto equivale a una inversión total implícita de hasta 90.000 millones de dólares anuales.
La estructura de financiación de Meta revela un modelo innovador, aunque cuestionable. La empresa ha captado 27.000 millones de dólares de prestamistas privados como PIMCO, Blue Owl Capital y Apollo Global Management. Estos acuerdos se enmarcan dentro del creciente segmento de las denominadas soluciones de crédito privado. La ventaja de esta estructura reside en su arquitectura contable: la deuda no se refleja íntegramente en el balance público de la empresa, sino que se contabiliza parcialmente fuera de balance mediante estructuras complejas. Esto permite a Meta movilizar grandes cantidades de capital sin revelar completamente la carga financiera en sus estados financieros.
El director ejecutivo de Meta, Mark Zuckerberg, justifica esta agresiva estrategia de inversión argumentando que la empresa debe dar el salto a la superinteligencia artificial y, por lo tanto, construir la infraestructura necesaria. Este argumento encierra una promesa fundamental: que las inversiones de hoy generarán los modelos de negocio enormemente rentables del mañana. Wall Street reaccionó inicialmente con escepticismo ante este anuncio. El precio de las acciones de Meta cayó hasta un 13,5 por ciento, y la empresa perdió temporalmente más de 220 mil millones de dólares en capitalización de mercado. Esta reacción ilustra el dilema central entre el optimismo de la dirección y la incertidumbre de los inversores.
La rentabilidad de las inversiones previas de Meta en IA sigue siendo incierta. Si bien Meta presume de sólidos flujos de caja operativos con un margen de beneficio neto cercano al 30%, se desconoce el retorno de sus inversiones específicas en infraestructura de IA. Los analistas de Bernstein advierten que el plazo de Meta para demostrar avances en IA más allá de su actividad principal está llegando a su fin. La empresa ha realizado inversiones cuantiosas y destinado importantes recursos humanos, pero ahora debe obtener resultados.
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Microsoft: El capitalista sólido en la carrera armamentística de la IA
Microsoft representa la antítesis de la agresiva apuesta de Meta. Si bien la compañía también invierte sumas enormes, financia estas inversiones con un balance general considerablemente más sólido. En el primer trimestre del año fiscal 2026, Microsoft invirtió la cifra récord de 34.900 millones de dólares, aproximadamente un 75 % más que en el mismo trimestre del año anterior. Esto equivale a una tasa de inversión anual de más de 130.000 millones de dólares. Gran parte de estos fondos se destinó a expandir su infraestructura en la nube Azure y a alianzas como la que mantiene con OpenAI.
El balance de Microsoft es impresionante. La compañía presume de una ganancia neta de 102 mil millones de dólares en el último ejercicio fiscal y un patrimonio neto actual de 363 mil millones de dólares. Su deuda neta se sitúa en tan solo 18 mil millones de dólares, una cifra prácticamente insignificante para una empresa de su tamaño. Los márgenes operativos netos se mantienen entre el 35% y el 37%. Esto significa que Microsoft puede financiar la mayor parte de sus inversiones en infraestructura de IA con sus flujos de caja operativos, sin depender de financiación externa mediante deuda. A pesar de ello, Microsoft casi triplicó sus pasivos por arrendamiento financiero, una forma de deuda asociada principalmente a los centros de datos, entre 2023 y 2024, elevándolos a 46 mil millones de dólares.
La estrategia de Microsoft consiste en actuar con rapidez, pero financiar con cautela. Recientemente, la compañía se unió a un consorcio de inversores para adquirir 50 centros de datos en Estados Unidos y Latinoamérica por un total de 40 000 millones de dólares. Esto demuestra que Microsoft no depende principalmente de la financiación mediante deuda a corto plazo, sino que es capaz de crecer a través de diversos canales, como préstamos sindicados y capital propio. Microsoft también realizó una inversión temprana en OpenAI y le arrendó infraestructura de Azure. Este acuerdo ha resultado muy rentable para Microsoft, ya que OpenAI alquila potencia de cómputo a Microsoft para sus modelos de IA, convirtiéndose así en una de las crecientes fuentes de ingresos de Microsoft.
Google y Alphabet: Las impresionantes cifras de crecimiento satisfacen las crecientes necesidades de financiación
Alphabet, la empresa matriz de Google, presenta un panorama más positivo que Meta en muchos aspectos. La compañía superó los 100 000 millones de dólares en ingresos por primera vez en el tercer trimestre de 2025, alcanzando concretamente los 102 300 millones, lo que representa un aumento del 33 %. El director ejecutivo, Sundar Pichai, identificó la inteligencia artificial como el principal motor de crecimiento y anunció planes para incrementar las inversiones hasta los 93 000 millones de dólares en 2025. Esto supone un aumento con respecto a la previsión anterior de 85 000 millones de dólares. La mayor parte de estas inversiones se destinará a la expansión de los centros de datos y la infraestructura de IA.
Aproximadamente el 60 % de los gastos de capital de Google se destinan a GPU y servidores, mientras que cerca del 40 % se invierte en herramientas y equipos para centros de datos. Google anunció un proyecto de centro de datos de 15 000 millones de dólares en India, el mayor fuera de Estados Unidos, lo que subraya la expansión global de su infraestructura de IA. El mercado bursátil reaccionó mucho más positivamente al anuncio de Alphabet sobre el aumento de la inversión que al de Meta, dado el historial probado de Google en la monetización de sus productos de IA. El negocio de búsquedas de Google se ha beneficiado de la integración de la inteligencia artificial, y la empresa ya ha demostrado un crecimiento de ingresos documentado.
A diferencia de Meta, Alphabet ha sido más cautelosa con la financiación mediante deuda. La compañía emitió bonos por primera vez desde 2020 en abril de 2025, pero en general su ratio de endeudamiento es significativamente menos agresivo. Esto se debe a que Google cuenta con enormes flujos de caja operativos. Sus modelos de negocio consolidados en publicidad e infraestructura en la nube son considerablemente más rentables que los de Meta, cuya aplicación principal, Facebook, se está revitalizando tras años de estancamiento.
Amazon: El gigante silencioso de la infraestructura de IA
Amazon suele quedar fuera de los debates sobre el auge del financiamiento mediante deuda, a pesar de que la compañía realiza algunas de las mayores inversiones a nivel mundial. El director ejecutivo, Andy Jassy, elevó la previsión de inversión para 2025 a 125 000 millones de dólares, señalando que Amazon añadió 3,8 gigavatios de capacidad de centros de datos solo en los últimos doce meses. Estas cifras son asombrosas. En comparación, Microsoft invierte aproximadamente 34 900 millones de dólares por trimestre, y Meta, entre 18 000 y 20 000 millones. El ritmo de inversión de Amazon, de 125 000 millones de dólares anuales, es, por lo tanto, muy superior al de la mayoría de sus competidores.
La estrategia de Amazon es mucho más diversificada. La compañía no solo está desarrollando un programa de infraestructura de IA, sino que también invierte en computación en la nube a través de AWS, automatización logística, el desarrollo de sus propios chips como Trainium2 y colaboraciones como la que mantiene con la startup de IA Anthropic. Amazon adquirió una participación en Anthropic y generó una contribución extraordinaria a las ganancias de 9500 millones de dólares solo en el último trimestre gracias a esta inversión.
A diferencia de Meta y OpenAI, Amazon cuenta con un modelo de negocio diversificado y una rentabilidad consolidada. Sus divisiones de comercio electrónico, nube y publicidad ya son altamente rentables. Los ingresos netos crecieron aproximadamente un 11 %, hasta alcanzar los 158 900 millones de dólares, mientras que los beneficios aumentaron casi un 39 %, superando ligeramente los 21 000 millones de dólares. Esto significa que Amazon puede financiar sus inversiones en IA con un sólido flujo de caja sin necesidad de recurrir a estrategias agresivas en el mercado de deuda.
La estrategia de financiación de Amazon se beneficia de una alianza estratégica con OpenAI. La compañía firmó un acuerdo con OpenAI por valor de aproximadamente 38 000 millones de dólares, que le otorga a OpenAI acceso a la infraestructura de AWS con cientos de miles de GPU de Nvidia y servidores EC2 Ultra. Esto representa una relación clásica entre cliente y proveedor, que garantiza a Amazon el uso de sus centros de datos y, al mismo tiempo, proporciona a OpenAI capacidad de cómputo a corto plazo.
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Oracle: De rey de las bases de datos a actor clave en la infraestructura de IA
Oracle presenta un caso fascinante. La compañía, conocida desde hace tiempo por su estabilidad y fiabilidad como empresa de software, se convirtió repentinamente en un actor clave en la carrera por la infraestructura de IA. La explicación reside en una alianza estratégica con OpenAI y el grupo japonés SoftBank para el proyecto Stargate. Este megaproyecto planea construir centros de datos con una capacidad total de diez gigavatios, con una inversión estimada de 500 mil millones de dólares.
Oracle obtuvo 38.000 millones de dólares en financiación de un consorcio bancario liderado por JPMorgan Chase y Mitsubishi UFJ. Se trata de la mayor financiación jamás conseguida para infraestructura de IA. La estructura de esta financiación ilustra la complejidad de las operaciones de infraestructura modernas: los 38.000 millones de dólares se dividen en dos líneas de crédito sénior garantizadas. Un paquete de 23.250 millones de dólares financia un centro de datos en Texas, mientras que una línea de 14.750 millones de dólares respalda un proyecto en Wisconsin. Los plazos de vencimiento son de cuatro años y los tipos de interés son aproximadamente 2,5 puntos porcentuales superiores a los tipos de referencia.
Vantage Data Centers Development es responsable de la construcción y operación de ambas instalaciones. Esta estructura revela un patrón interesante: Oracle actúa menos como operador de los centros de datos y más como arrendatario y cliente de la infraestructura. Bajo el acuerdo Stargate, la compañía se compromete a pagar a OpenAI 300 mil millones de dólares durante los próximos cinco años por el uso de esta potencia informática. De esta forma, Oracle se convierte en el financiador de una infraestructura que será utilizada principalmente por otra compañía. Los chips para estos centros de datos, a su vez, se compran a Nvidia.
La estrategia de Oracle revela un profundo problema estructural: la empresa se ha incurrido en un enorme riesgo de concentración, ya que dos tercios de sus ingresos futuros dependen de un solo cliente, OpenAI. Esta extrema concentración conlleva riesgos significativos.
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Nvidia se beneficia: Cómo los chips se convierten en un motor de financiación
Nvidia: El verdadero ganador del auge de la financiación
Mientras que empresas como Meta, Google y Amazon se esfuerzan por conseguir financiación mediante deuda para sus centros de datos, Nvidia se encuentra en una posición mucho más ventajosa. El fabricante de chips, cuya tecnología GPU es fundamental para todas las inversiones en infraestructura de IA, se ha convertido en el verdadero financiador del auge de la IA. Nvidia anunció planes para invertir hasta 100 000 millones de dólares en OpenAI. No se trata de una inversión cualquiera, sino de una ingeniosa estrategia financiera con múltiples objetivos.
La estructura del acuerdo entre Nvidia y OpenAI revela la circularidad de la financiación moderna de la IA: el dinero de Nvidia se utiliza para construir nuevos centros de datos, que luego se equipan con sus chips. Según el fabricante, los chips de Nvidia representan entre el 60 % y el 70 % del coste total de un nuevo centro de datos. El cálculo práctico es el siguiente: si OpenAI quiere construir un gigavatio de potencia de cómputo, necesita chips por valor de aproximadamente 35 000 millones de dólares. Nvidia aporta unos 10 000 millones de dólares como capital por cada gigavatio adicional de potencia de cómputo. Esto significa que OpenAI solo tiene que pagar en efectivo algo menos de tres cuartas partes de sus chips y recibe el resto a cambio de acciones. Nvidia, a su vez, financia directamente la demanda de sus propios chips con esta inversión.
Este acuerdo es ingenioso y problemático a la vez. Garantiza a Nvidia un crecimiento exponencial en sus ventas, al tiempo que fortalece la red de deuda de OpenAI, Oracle y otros actores del sector. Nvidia también adquirió una participación del siete por ciento en CoreWeave, otro proveedor de servicios en la nube especializado en IA. Curiosamente, Nvidia se comprometió a comprar cualquier capacidad excedente que CoreWeave no pueda comercializar hasta 2032. Esto equivale, en la práctica, a un cheque en blanco para sus clientes. Nvidia también invirtió cinco mil millones de dólares en Intel y está desarrollando nuevos chips conjuntamente con su mayor rival.
Las acciones de Nvidia han aumentado aproximadamente un 54 % en 2025 y se encaminan a su mayor repunte anual desde 1999. Esto refleja la posición de Nvidia como la verdadera beneficiaria del auge de la IA. Mientras otras empresas se endeudan para comprar chips, Nvidia está adquiriendo participaciones accionarias y estratégicas en las empresas de IA más valiosas del mundo.
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El segmento del crédito privado: El punto ciego de la estabilidad financiera
Un aspecto que a menudo se pasa por alto en la ola de financiación de la IA es el rápido crecimiento del llamado mercado de crédito privado. Este segmento de préstamos privados, en rápida expansión y otorgado por empresas de inversión, fondos de pensiones y otras entidades no bancarias, financia cada vez más centros de datos de IA, según UBS. UBS estima que los préstamos privados relacionados con la IA podrían casi duplicarse en los doce meses previos a principios de 2025.
El problema radica en la falta de transparencia y liquidez de estos instrumentos. Si bien los préstamos privados ofrecen mayor flexibilidad en cuanto a las condiciones contractuales que los préstamos bancarios tradicionales, son difíciles de negociar en tiempos de crisis. Por lo tanto, podrían generar tensiones adicionales en los mercados financieros si la situación económica empeora. Morgan Stanley estima que los mercados de crédito privado podrían aportar más de la mitad de los 1,5 billones de dólares necesarios para expandir los centros de datos para 2028.
Meta es un claro ejemplo de esta tendencia. La compañía ha captado entre 27 y 29 mil millones de dólares en capital privado de firmas como PIMCO, Blue Owl Capital y Apollo Global Management. Estas transacciones permiten a Meta recaudar miles de millones sin tener que reflejar el monto total en su balance. Las complejas estructuras posibilitan reducir, técnicamente hablando, la deuda en el balance, aunque el aumento económico de la misma se produce.
Bonos basura y el auge de la deuda especulativa
Otro rasgo llamativo es el crecimiento de los bonos de baja calificación en el sector de la IA. Según Bank of America, la emisión de los denominados bonos basura por parte de empresas relacionadas con la IA ha aumentado significativamente. Estos bonos tienen calificaciones crediticias inferiores al grado de inversión y ofrecen mayores rendimientos, pero conllevan un riesgo de impago proporcionalmente mayor. La señal es clara: el auge de la financiación de la IA también está atrayendo a inversores más especulativos que buscan mayores rentabilidades y, por lo tanto, están dispuestos a asumir riesgos proporcionalmente mayores.
El análisis de JP Morgan muestra que las empresas relacionadas con la IA representan actualmente el 14 % del índice de grado de inversión, superando a los bancos estadounidenses como sector dominante. Esto ilustra la alarmante concentración de riesgos sistémicos en el sector de la IA. Un desplome en las valoraciones o la rentabilidad de la IA afectaría, por lo tanto, directamente a gran parte del mercado crediticio.
La brecha de financiación y la ilusión de disponibilidad
Morgan Stanley prevé un déficit de financiación potencial de 1,5 billones de dólares para la expansión de la infraestructura de IA en los próximos tres años. Se trata de una suma astronómica. A modo de comparación, el producto interior bruto de Alemania ronda los 4 billones de euros, o 4,3 billones de dólares. Por consiguiente, la cantidad necesaria para la infraestructura de IA equivale aproximadamente a un tercio de la producción económica total de Alemania, concentrada en tres años. El estudio de Bain estima que la inversión anual alcanzará los 500.000 millones de dólares en 2030 para satisfacer las necesidades informáticas de la industria.
La disponibilidad real de estos fondos es una incógnita. Mientras que los bancos tradicionales se muestran cada vez más cautelosos, los sectores de capital privado y crédito privado están interviniendo. Sin embargo, esto genera inquietudes sobre la liquidez y aumenta la vulnerabilidad del sistema ante las crisis. Si el fervor especulativo disminuye o se producen pérdidas iniciales en este sector, los prestamistas podrían volver rápidamente a valoraciones más racionales.
El enigma de la rentabilidad: ¿Dónde están los ingresos?
El principal enigma de toda la ola de financiación de la IA sigue siendo la rentabilidad. Si bien las inversiones son considerables y espectaculares, los ingresos derivados de la IA están mucho menos documentados. OpenAI, la startup de IA más valiosa, obtuvo aproximadamente 13 000 millones de dólares en 2024, pero posteriormente sufrió pérdidas significativas. Estas cifras contrastan drásticamente con las inversiones previstas en infraestructura, que ascienden a cien mil millones de dólares o más.
Google y Microsoft ya han logrado éxitos iniciales en la monetización de la IA. Google ha integrado sus capacidades de IA en su buscador, mejorando así la eficiencia de su negocio publicitario. Microsoft comercializa sus capacidades de IA a través de su plataforma en la nube Azure y sus productos Copilot. Meta, por otro lado, aún no ha definido estrategias claras de rentabilidad para su infraestructura de IA.
El problema radica en un desajuste clásico entre los gastos de capital y su amortización. Los centros de datos y los chips tienen ciclos de vida relativamente cortos. Una GPU de esta generación puede quedar obsoleta en tres o cuatro años si los avances tecnológicos se producen con mayor rapidez. Esto significa que las inversiones con horizontes de amortización cortos deben financiarse, especialmente cuando se esperan rentabilidades sobre el capital superiores al 15-20 por ciento.
Deutsche Bank y el dilema de la gestión de riesgos
Un caso reciente ilustra vívidamente los riesgos de esta ola de financiación. Deutsche Bank ha concedido generosamente préstamos para la construcción de centros de datos de IA. Esto representa un riesgo concentrado para el banco. Según el Financial Times, los directivos de Deutsche Bank están considerando apostar por la caída de las cotizaciones de las empresas de IA, ya que esta caída podría indicar dificultades financieras en el sector, poniendo en peligro los préstamos.
El banco está considerando dos estrategias: primero, utilizar la venta en corto de acciones de IA para compensar las pérdidas crediticias con ganancias especulativas; segundo, estructurar las denominadas transacciones de transferencia sintética de riesgo (TSR), en las que terceros asumen una parte del riesgo crediticio. En este proceso, los compradores de TSR adquieren valores vinculados a préstamos específicos y proporcionan fondos al prestamista. A cambio, reciben tipos de interés relativamente altos. Deutsche Bank tendría que añadir préstamos completamente distintos u ofrecer tipos de interés más elevados para vender los valores de TSR.
Esto revela un profundo problema sistémico: los bancos se ven obligados a diversificar sus riesgos debido a que las concentraciones individuales en préstamos para infraestructura de IA se están volviendo excesivas. Esto, a su vez, incrementa la complejidad del sistema financiero.
El círculo vicioso estructural: financiación circular y dependencias
El canal de noticias alemán n-tv y el Financial Times han señalado un patrón fascinante, aunque inquietante: el auge de la financiación de la IA opera cada vez más a través de la financiación circular. Las empresas se prestan dinero entre sí para comprar los productos de la competencia. OpenAI compra chips a Nvidia por hasta 100.000 millones de dólares y recibe acciones de Nvidia a cambio. OpenAI compra chips a AMD por hasta 100.000 millones de dólares y recibe una opción de compra sobre el 10% de las acciones de AMD.
Oracle está construyendo centros de datos por valor de 300.000 millones de dólares para OpenAI y ha acordado que OpenAI pagará exactamente esa cantidad en concepto de facturación durante los próximos cinco años. Oracle compra los chips para estos centros de datos a Nvidia. El acuerdo representa un enorme riesgo de concentración: dos tercios de los ingresos futuros de Oracle dependen ahora de un solo cliente.
Estos mecanismos de financiación circular funcionan mientras suban las acciones de las empresas participantes. Sin embargo, son fundamentalmente frágiles. Si OpenAI no logra demostrar su rentabilidad, o si las expectativas de ingresos disminuyen, podría desencadenarse una espiral descendente. Nvidia podría optar por no ejercer sus opciones, Oracle podría no generar ingresos con OpenAI y toda la cadena de financiación podría colapsar.
Según cálculos del Financial Times, OpenAI ha adquirido 20 gigavatios de potencia informática por valor de un billón de dólares estadounidenses a través de los acuerdos con Circle. Esto equivale aproximadamente a la electricidad producida por 20 reactores nucleares. A pesar de ello, la empresa de inteligencia artificial está acumulando pérdidas multimillonarias. Un analista anónimo advierte en el periódico británico que OpenAI es «incapaz» de cumplir siquiera uno de estos compromisos.
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El debate sobre la burbuja: Comparaciones con la era de las puntocom
Los analistas y observadores del mercado debaten intensamente si la actual oleada de financiación para la IA representa una burbuja, comparable a la burbuja puntocom de finales de los 90. Bank of America publicó un estudio en el que el 54 % de los gestores de fondos encuestados afirmó que se había formado una burbuja en las acciones de IA. Este porcentaje es alarmante e indica que incluso los inversores profesionales albergan serias dudas sobre la lógica de valoración.
Jamie Dimon, CEO de JPMorgan, advirtió que los elevados precios de los activos son motivo de preocupación y que muchos podrían entrar en una burbuja. La encuesta global de gestores de fondos de Bank of America identificó, por primera vez, una burbuja en el mercado bursátil de IA como el riesgo global más significativo para los gestores de fondos que administran cerca de 500 mil millones de dólares.
Michael O'Rourke, estratega jefe de JonesTrading, presenta un argumento convincente de que existe una burbuja de IA, basado en megaacuerdos como la inversión de Google de 15.000 millones de dólares en centros de datos en India y el plan estimado de OpenAI de 1,5 billones de dólares para expandir la infraestructura de IA, que contrastan marcadamente con los 13.000 millones de dólares de ingresos anuales de OpenAI y su falta de rentabilidad.
Sin embargo, también existen opiniones más matizadas. Lale Akoner, analista de mercado global de eToro, sostiene que el repunte se basa en una fuerte convicción, más que en la mera complacencia. Describe el mercado como situado en la fase de «valoración óptima», donde los inversores se centran más en los casos de éxito potenciales que en la implementación real. Señala que muchas empresas tecnológicas cuentan con balances sólidos, lo que sugiere una situación de «valoración óptima» en lugar de una burbuja clásica.
Esta es una distinción importante. Una verdadera burbuja se caracteriza por la especulación masiva en empresas sin solidez operativa. Las grandes tecnológicas, en cambio, sí la tienen: Microsoft gana 102 mil millones de dólares anuales, Google más de 70 mil millones y Meta más de 50 mil millones. La cuestión no es si estas empresas son rentables, sino si sus inversiones específicas en IA darán sus frutos.
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Los cuellos de botella de la infraestructura energética
Un problema crucial, aunque a menudo ignorado, reside en la infraestructura energética. Los centros de datos proyectados requieren cantidades ingentes de energía. OpenAI planea construir una capacidad de cómputo de diez gigavatios, equivalente aproximadamente a la producción de diez centrales nucleares. Microsoft y Google también planean expansiones masivas. El Banco de Inglaterra advirtió que importantes cuellos de botella en las cadenas de suministro de electricidad, datos o materias primas podrían perjudicar la valoración de la IA.
Estos problemas energéticos no son triviales. Requieren inversiones masivas en infraestructura de redes eléctricas, generación de energía y sistemas de refrigeración. Estas inversiones deben realizarse en paralelo con las inversiones en centros de datos, lo que conlleva requisitos de capital totales aún mayores.
¿Quién más se está endeudando? Análisis ampliado
Además de las grandes tecnológicas, una segunda oleada de empresas también está contrayendo enormes deudas para invertir en IA. Se trata principalmente de proveedores de servicios en la nube especializados y startups de infraestructura de IA. CoreWeave, un proveedor de servicios en la nube centrado en IA, ha recurrido considerablemente a fondos de crédito privados e inversores en bonos para adquirir chips de Nvidia. La empresa, que salió a bolsa en marzo, ha recaudado aproximadamente 25 000 millones de dólares en deuda pública y acciones desde el año pasado.
Fluidstack, otra startup de computación en la nube, también está solicitando grandes préstamos, utilizando sus chips como garantía. Este es un acuerdo arriesgado, ya que los chips podrían perder valor rápidamente.
SoftBank, el conglomerado tecnológico japonés, también financia su parte de una alianza multimillonaria con OpenAI mediante deuda. Tras las críticas de Elon Musk en enero, donde afirmó que SoftBank «en realidad no tenía» el dinero, la compañía intentó mejorar su imagen pública. Sin embargo, la estructura de financiación sigue siendo frágil.
Según informes de prensa, xAI, la startup de Elon Musk, se prepara para captar 12.000 millones de dólares en nueva financiación mediante deuda, tras una ronda de financiación de 5.000 millones de dólares a principios de este año. Nvidia también planea participar en esta última ronda de financiación de xAI con una inversión de 2.000 millones de dólares, y se espera que los nuevos fondos se utilicen para adquirir chips de Nvidia por valor de 20.000 millones de dólares.
La dimensión regulatoria
El Banco de Inglaterra advirtió en un informe sobre la formación de zonas de riesgo en segmentos del sistema financiero caracterizados por activos opacos, difíciles de negociar e ilíquidos. Esto constituye una clara crítica al creciente sector del crédito privado. Los reguladores de todo el mundo se verán obligados a supervisar estos riesgos con mayor atención.
Las regulaciones bancarias de Basilea III también podrían influir. Si bien los bancos tradicionales operan con requisitos de capital más estrictos, los fondos de capital privado y otras entidades financieras no bancarias pueden asumir mayores riesgos. Esto genera oportunidades de arbitraje regulatorio.
Perspectiva a largo plazo: ¿inversión o especulación?
La pregunta central al final de este análisis es: ¿La actual ola de financiación de la IA es una inversión legítima en infraestructura para una tecnología transformadora, o es una reacción especulativa exagerada? La respuesta probablemente sea: ambas.
Sin duda, existen razones fundamentales y no especulativas para las inversiones masivas en infraestructura de IA. La tecnología de IA es transformadora y aumentará enormemente la productividad. La infraestructura informática necesaria aún no existe y debe construirse. Esto es legítimo desde una perspectiva a largo plazo.
Al mismo tiempo, los modelos de financiación a corto plazo, y especialmente la financiación circular, son alarmantes. Si OpenAI no puede cumplir con sus obligaciones, si la rentabilidad de las inversiones en infraestructura es menor de la esperada o si los avances tecnológicos vuelven obsoletas las inversiones planificadas, podría producirse un colapso masivo.
El escenario más probable no es un desplome repentino, sino una reducción gradual del optimismo. Las empresas disminuirán sus tasas de crecimiento si la rentabilidad no alcanza las expectativas. Esto podría dar lugar a una fase de ajuste más lenta, pero más prolongada. Algunos actores del mercado, especialmente aquellos con una financiación débil como OpenAI, podrían enfrentarse a importantes dificultades financieras.
Para los analistas, este es un período crucial de observación. Los próximos dos o tres años revelarán si las inversiones en infraestructura de IA resultan transformadoras o si, por el contrario, constituyen una sobreinversión masiva en una tecnología que aún no está lista para el mercado.
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