¿Buena idea? Inteligencia artificial a crédito: La transformación de la industria tecnológica a través de una deuda masiva
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Prefiere Xpert.Digital en GoogleⓘPublicado el: 10 de noviembre de 2025 / Actualizado el: 10 de noviembre de 2025 – Autor: Konrad Wolfenstein
¿Buena idea? Inteligencia artificial a crédito: La transformación de la industria tecnológica a través del endeudamiento masivo – Imagen: Xpert.Digital
Un ciclo peligroso: por qué los gigantes tecnológicos se prestan dinero entre sí para financiar la IA y la arriesgada apuesta de Meta sorprende a Wall Street
El auge de la IA a crédito: cómo los gigantes tecnológicos están asumiendo un riesgo de un billón de dólares y el inteligente juego de Nvidia – Cómo una corporación se beneficia del frenesí de la deuda de IA de otra
Una carrera sin precedentes por el dominio de la inteligencia artificial se ha apoderado de la industria tecnológica. 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. Es una apuesta colosal, alimentada por una montaña de 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 las ganancias operativas, están siendo reemplazadas por una agresiva financiación de deuda. En tan solo dos meses de 2025, 75 000 millones de dólares en nueva deuda se destinaron a empresas tecnológicas centradas en la IA, más del doble del promedio anual anterior. El dilema central: el gasto en centros de datos y chips se dispara, mientras que los ingresos resultantes se quedan atrás. La brecha entre el optimismo tecnológico de los directores ejecutivos y la realidad económica se está ampliando y se está convirtiendo en la nueva normalidad.
Pero el verdadero peligro reside más allá de los balances corporativos. Un mercado opaco de préstamos privados está creciendo en secreto, financiando una parte significativa del auge al margen del escrutinio público. Al mismo tiempo, están surgiendo patrones inquietantes de financiación circular, en los que empresas como Nvidia y OpenAI se prestan dinero mutuamente 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 puntocom son cada vez más evidentes y convincentes.
Este artículo analiza las diferentes estrategias de los gigantes tecnológicos —desde la arriesgada apuesta total de Meta hasta la posición más sólida de Microsoft—, desenmascara a los actores que mueven los hilos entre bastidores y examina los riesgos sistémicos derivados de esta carrera impulsada por la deuda. ¿Se trata de una inversión necesaria para un futuro innovador o de la mayor burbuja especulativa de nuestro tiempo?
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Por qué las apuestas multimillonarias sin rentabilidad garantizada se están convirtiendo en el nuevo estándar
El sector tecnológico está experimentando una transformación financiera sin precedentes. Empresas como Meta, Microsoft, Google y Amazon han abandonado sus patrones tradicionales de financiación fundamental y están recurriendo masivamente al mercado de deuda. Este desarrollo 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: solo en septiembre y octubre de 2025, empresas tecnológicas centradas en la inteligencia artificial emitieron 75 000 millones de dólares en deuda con grado de inversión, más del doble del valor medio anual del sector, 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 a un ritmo superior al de 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, al tiempo que acumulaba miles de millones de dólares en retrasos. Esta discrepancia entre gastos e ingresos no es patológica ni absurda en sus circunstancias excepcionales, sino que se está convirtiendo en la nueva normalidad en el sector tecnológico líder.
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Meta: El principal ejemplo del paradigma de financiación de la deuda
Meta Platforms encarna la nueva lógica financiera de la era de la IA como ninguna otra empresa. En otoño de 2025, la empresa 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 de entre cinco y cuarenta años, lo que subraya la fundamentalmente orientada 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 en 2025. Para el año siguiente, la empresa 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 financiera de Meta revela un modelo innovador, aunque cuestionable. La compañía ha captado 27.000 millones de dólares de entidades privadas como PIMCO, Blue Owl Capital y Apollo Global Management. Estos acuerdos se enmarcan en el creciente segmento de las denominadas soluciones de crédito privado. La ventaja de esta estructura reside en su arquitectura contable: la deuda no se revela en su totalidad en el balance público de la compañía, sino que se gestiona 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 futuro. Wall Street reaccionó inicialmente con escepticismo a este anuncio. El precio de las acciones de Meta cayó hasta un 13,5% y la empresa perdió temporalmente más de 220.000 millones de dólares en capitalización bursátil. 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 período de gracia de Meta para demostrar progreso en IA más allá de su negocio principal está llegando rápidamente a su fin. La compañía ha realizado inversiones masivas y comprometido importantes recursos humanos, pero ahora debe obtener resultados.
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Microsoft: el capitalista sólido en la carrera armamentista de la IA
Microsoft representa la antítesis de la apuesta agresiva de Meta. Si bien la compañía también invierte grandes sumas, las financia con un balance general significativamente más sólido. En el primer trimestre del año fiscal 2026, Microsoft invirtió una 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 la expansión de su infraestructura en la nube de Azure y a alianzas como la que mantiene con OpenAI.
El balance general de Microsoft es impresionante. La compañía presume de unos ingresos netos de 102 000 millones de dólares en el último ejercicio fiscal y un patrimonio neto de 363 000 millones de dólares. La deuda neta asciende a tan solo 18 000 millones de dólares, una cifra prácticamente insignificante para una empresa de su tamaño. Los márgenes operativos netos oscilan constantemente 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 la financiación externa. 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 46 000 millones de dólares.
La estrategia de Microsoft consiste en actuar con rapidez, pero con cautela en sus finanzas. Recientemente, la compañía se unió a un consorcio de inversores para adquirir 50 centros de datos en EE. UU. 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 puede crecer a través de diversos canales, como préstamos sindicados y capital. Microsoft también realizó una inversión temprana en OpenAI y le alquiló infraestructura de Azure. Este acuerdo ha resultado muy rentable para Microsoft, ya que OpenAI le alquila capacidad de procesamiento para sus modelos de IA, convirtiéndose así en una de sus crecientes fuentes de ingresos.
Google y Alphabet: Las impresionantes cifras de crecimiento satisfacen las mayores necesidades de financiación
Alphabet, la empresa matriz de Google, presenta un panorama más positivo que Meta en muchos aspectos. La compañía alcanzó ingresos superiores a los 100 000 millones de dólares por primera vez en el tercer trimestre de 2025, concretamente 102 300 millones de dólares, 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 aumentar las inversiones para 2025 hasta los 93 000 millones de dólares. Esto representa un aumento respecto a la previsión anterior de 85 000 millones de dólares. La mayor parte de estas inversiones se destinará a la expansión de centros de datos e infraestructura de IA.
Aproximadamente el 60 % de la inversión de capital de Google se destina a GPU y servidores, mientras que aproximadamente el 40 % se destina a 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 EE. UU., lo que subraya la expansión global de su infraestructura de IA. El mercado bursátil reaccionó mucho más positivamente al anuncio de aumento de la inversión de Alphabet que al de Meta, dada la trayectoria demostrada de Google en la monetización de sus productos de IA. El negocio de búsqueda de Google se ha beneficiado de la integración de la inteligencia artificial, y la compañía 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 un flujo de caja operativo masivo. 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 pasarse por alto en las discusiones sobre el auge de la financiación con deuda, a pesar de que la compañía realiza algunas de las mayores inversiones a nivel mundial. Su 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. A modo de comparación, Microsoft invierte aproximadamente 34 900 millones de dólares al trimestre, y Meta invierte entre 18 000 y 20 000 millones de dólares. Por lo tanto, la tasa de inversión de Amazon, de 125 000 millones de dólares al año, es mucho mayor que la de la mayoría de sus competidores.
La estrategia de Amazon es significativamente 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 chips propios como Trainium2 y colaboraciones como la que estableció con la startup de IA Anthropic. Amazon adquirió una participación en Anthropic y generó una extraordinaria contribución a las ganancias de 9.500 millones de dólares con esta inversión solo en el último trimestre.
A diferencia de Meta y OpenAI, Amazon cuenta con un modelo de negocio diversificado con una rentabilidad consolidada. Las divisiones de comercio electrónico, nube y publicidad de la compañía ya son altamente rentables. Los ingresos netos crecieron aproximadamente un 11 %, alcanzando los 158.900 millones de dólares, mientras que las ganancias aumentaron casi un 39 %, alcanzando poco más de 21.000 millones de dólares. Esto significa que Amazon puede financiar sus inversiones en IA con un sólido flujo de caja sin recurrir a estrategias agresivas de 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 un valor aproximado de 38 000 millones de dólares, que le otorga acceso a la infraestructura de AWS con cientos de miles de GPU Nvidia y servidores EC2 Ultra. Esto representa una relación cliente-proveedor clásica, que garantiza a Amazon el uso de sus centros de datos y proporciona a OpenAI capacidad de computación a corto plazo.
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Oracle: De rey de bases de datos a actor de infraestructura de IA
Oracle presenta un caso fascinante. La compañía, conocida desde hace tiempo como una firma de software estable y estable, 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 llamado proyecto Stargate. Este megaproyecto planea construir centros de datos con una capacidad total de diez gigavatios por un valor estimado de 500 000 millones de dólares estadounidenses.
Oracle obtuvo una financiación de 38 000 millones de dólares de un consorcio bancario liderado por JPMorgan Chase y Mitsubishi UFJ. Esta es la mayor financiación jamás obtenida para infraestructura de IA. La estructura de esta financiación ilustra la complejidad de los acuerdos de infraestructura modernos: los 38 000 millones de dólares se dividen en dos líneas de crédito preferentes garantizadas. Un paquete de 23 250 millones de dólares financia un centro de datos en Texas, mientras que otro de 14 750 millones de dólares apoya un proyecto en Wisconsin. Los vencimientos son a 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 fascinante: Oracle es menos el operador de los centros de datos y más un prestatario y cliente de la infraestructura. Según el acuerdo Stargate, la compañía se compromete a pagar a OpenAI 300 000 millones de dólares durante los próximos cinco años por el uso de esta capacidad de procesamiento. Oracle se convierte así en el financiador de una infraestructura que será utilizada principalmente por otra empresa. 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 cargado con un enorme riesgo de concentración, ya que dos tercios de todos los ingresos futuros de Oracle dependen de un solo cliente, concretamente de OpenAI. Esta es una característica de concentración extrema que conlleva riesgos significativos.
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Nvidia saca tajada: cómo los chips se convierten en un motor de financiación
Nvidia: la verdadera ganadora del boom de la financiación
Mientras empresas como Meta, Google y Amazon se esfuerzan por conseguir financiación para sus centros de datos, Nvidia se encuentra en una posición mucho más cómoda. El fabricante de chips, cuya tecnología de 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 un ingenioso acuerdo financiero con múltiples propósitos.
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 posteriormente se equipan con chips de Nvidia. Según el fabricante de chips, 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 informática, necesita chips con un valor aproximado de 35 000 millones de dólares estadounidenses. Nvidia aporta aproximadamente diez 000 millones de dólares estadounidenses como capital por cada gigavatio adicional de potencia informática. Esto significa que OpenAI solo tiene que pagar poco menos de tres cuartas partes de sus chips en efectivo y recibe el resto a cambio de capital. 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 volúmenes de ventas exponenciales, a la vez que fortalece la red de deuda de OpenAI, Oracle y otras empresas. Nvidia también ha adquirido una participación del 7% en CoreWeave, otro proveedor de nube especializado en IA. Curiosamente, Nvidia se ha comprometido a comprar cualquier exceso de capacidad que CoreWeave no pueda comercializar hasta 2032. Esto supone, en la práctica, 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 subido 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 recibe capital y participaciones estratégicas en las empresas de IA más valiosas del mundo.
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El segmento de crédito privado: el punto ciego de la estabilidad financiera
Un aspecto a menudo pasado por alto de 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 proporcionar más de la mitad de los 1,5 billones de dólares necesarios para la expansión de los centros de datos para 2028.
Meta es un excelente ejemplo de este desarrollo. La compañía ha captado entre 27.000 y 29.000 millones de dólares estadounidenses en capital privado de firmas como PIMCO, Blue Owl Capital y Apollo Global Management. Estas transacciones le permiten captar miles de millones sin tener que reportar el importe total en su balance. Las complejas estructuras permiten reducir técnicamente la deuda en el balance, mientras que el aumento económico de la deuda continúa.
Los bonos basura y el auge de la deuda especulativa
Otra característica sorprendente es el crecimiento de los bonos de baja calificación crediticia en el sector de la IA. Según Bank of America, la emisión de los llamados 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 están asociados con un riesgo de impago correspondientemente mayor. La señal es clara: el auge de la financiación de la IA también está atrayendo a más inversores especulativos que buscan mayores rentabilidades y, por lo tanto, están dispuestos a asumir mayores riesgos.
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. Por lo tanto, un desplome en las valoraciones o la rentabilidad de la IA afectaría 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 durante los próximos tres años. Se trata de una suma impresionante. A modo de comparación, el producto interior bruto de Alemania es de aproximadamente 4 billones de euros, o 4,3 billones de dólares. Por lo tanto, 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 para 2030 para satisfacer las necesidades informáticas de la industria.
Si estos fondos estarán realmente disponibles 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 plantea problemas de liquidez y aumenta la vulnerabilidad del sistema ante shocks. Si el fervor especulativo disminuye o se producen pérdidas iniciales en este sector, las entidades crediticias podrían recurrir rápidamente a valoraciones más racionales.
El rompecabezas de la rentabilidad: ¿dónde están los ingresos?
El enigma central de toda la ola de financiación de la IA sigue siendo la rentabilidad. Si bien las inversiones son medidas y espectaculares, los ingresos procedentes de la IA están mucho menos documentados. OpenAI, la startup de IA más valiosa, ganó aproximadamente 13 000 millones de dólares en 2024, pero posteriormente experimentó pérdidas significativas. Estas cifras contrastan marcadamente con las inversiones previstas en infraestructura de cien 000 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 función de búsqueda, mejorando así la eficiencia del negocio publicitario. Microsoft vende sus capacidades de IA a través de su oferta en la nube de Azure y los productos Copilot. Meta, por otro lado, aún no ha definido vías claras de rentabilidad para su infraestructura de IA.
El problema radica en un desajuste clásico entre las inversiones 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 prevé una rentabilidad sobre el capital superior al 15-20 %.
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 otorgado 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 los precios de las acciones de las empresas de IA, ya que una caída de los precios podría indicar dificultades financieras en el sector, poniendo en peligro los préstamos.
El banco está considerando dos estrategias: primero, la venta en corto de acciones de IA para compensar las pérdidas crediticias con ganancias especulativas; segundo, la estructuración de las llamadas transacciones de transferencia sintética de riesgo (SRT), en las que terceros asumen una parte del riesgo crediticio. En este proceso, los compradores de SRT adquieren valores vinculados a préstamos específicos y proporcionan fondos al prestamista. A cambio, reciben tasas de interés comparativamente altas. Deutsche Bank tendría que añadir préstamos completamente diferentes u ofrecer tasas de interés más altas para vender los valores de SRT.
Esto revela un profundo problema sistémico: los bancos se ven obligados a diversificar sus concentraciones de riesgo debido a que las concentraciones individuales en préstamos para infraestructura de IA son demasiado elevadas. Esto, a su vez, aumenta 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 pero inquietante: el auge de la financiación de la IA se basa cada vez más en la financiación circular. Las empresas se prestan dinero para comprar sus productos. OpenAI compra chips de Nvidia por hasta 100 000 millones de dólares y recibe a cambio acciones de Nvidia. OpenAI compra chips de AMD por hasta 100 000 millones de dólares y recibe una opción 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 comisiones de facturación durante los próximos cinco años. Oracle comprará los chips para estos centros de datos a Nvidia. El acuerdo representa un enorme riesgo de concentración: dos tercios de todos los ingresos futuros de Oracle dependen ahora de un solo cliente.
Estos acuerdos de financiación circular funcionan mientras las acciones de las empresas participantes suban. Sin embargo, son fundamentalmente frágiles. Si OpenAI no demuestra 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 un 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 IA está incurriendo en pérdidas multimillonarias. Un analista anónimo advierte en el periódico británico que OpenAI es «de ninguna manera capaz» de cumplir ni uno solo de estos compromisos.
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El debate sobre la burbuja: comparaciones con la era de las puntocom
Los observadores y analistas del mercado debaten intensamente si la actual ola de financiación de 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 y sugiere que incluso los inversores profesionales albergan serias dudas sobre la lógica de la valoración.
El director ejecutivo de JPMorgan, Jamie Dimon, advirtió que los altos precios de los activos son motivo de preocupación y que muchos activos podrían entrar en una burbuja. La Encuesta Global de Gestores de Fondos de Bank of America identificó, por primera vez, una burbuja bursátil relacionada con la IA como el mayor riesgo global a la baja para los gestores de fondos que gestionan casi 500 000 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 15 mil millones de dólares de Google en centros de datos en India y el plan estimado de 1,5 billones de dólares de OpenAI para expandir la infraestructura de IA, que contrastan marcadamente con los 13 mil millones de dólares en ingresos anuales de OpenAI y su falta de rentabilidad.
Sin embargo, también hay opiniones más matizadas. Lale Akoner, analista de mercado global de eToro, argumenta que el repunte se basa en una fuerte convicción, más que en la mera complacencia. Describe el mercado como en la etapa de "precios perfectos", donde los inversores se centran más en posibles casos de éxito que en su implementación real. Señala que muchas empresas tecnológicas tienen balances sólidos, lo que sugiere una situación de "precios perfectos" 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 102 000 millones de dólares anuales, Google más de 70 000 millones y Meta más de 50 000 millones. La pregunta no es si estas empresas son rentables, sino si sus inversiones en IA darán frutos.
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Los cuellos de botella de la infraestructura energética
Un problema crítico, a menudo ignorado, reside en la infraestructura energética. Los centros de datos planificados requieren cantidades colosales de energía. OpenAI planea construir diez gigavatios de potencia de procesamiento, aproximadamente el equivalente a la producción de diez centrales nucleares. Microsoft y Google planean expansiones igualmente masivas. El Banco de Inglaterra advirtió que los cuellos de botella importantes 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 red eléctrica, generación de energía y sistemas de refrigeración. Estas inversiones deben realizarse en paralelo con las inversiones en centros de datos, lo que genera requisitos de capital aún mayores.
¿Quién más se está endeudando? El análisis extenso
Además de las grandes tecnológicas, una segunda ola de actores también está asumiendo una deuda masiva para la IA. Se trata principalmente de proveedores de nube especializados y startups de infraestructura de IA. CoreWeave, un proveedor de nube centrado en IA, ha obtenido importantes préstamos de fondos de crédito privados e inversores en bonos para comprar chips de Nvidia. La compañía, que salió a bolsa en marzo, ha recaudado aproximadamente 25 000 millones de dólares en deuda pública y ha emitido acciones desde el año pasado.
Fluidstack, otra startup de computación en la nube, también está pidiendo préstamos cuantiosos, utilizando sus chips como garantía. Se trata de un acuerdo arriesgado, ya que los chips podrían devaluarse rápidamente.
SoftBank, el conglomerado tecnológico japonés, también financia su parte de una alianza multimillonaria con OpenAI mediante deuda. Tras la crítica de Elon Musk en enero, en la que afirmó que SoftBank "en realidad no tenía" el dinero, SoftBank intentó mejorar su imagen pública. Sin embargo, la estructura de financiación sigue siendo frágil.
Según informes de prensa, xAI, la startup de Elon Musk, está lista para recaudar 12 000 millones de dólares en nueva financiación de deuda, tras una ronda de financiación de 5 000 millones de dólares a principios de este año. Nvidia también planea participar en la 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 encargar chips de Nvidia por valor de 20 000 millones de dólares.
La dimensión regulatoria
El Banco de Inglaterra advirtió en un informe que se están formando zonas de riesgo en partes del sistema financiero caracterizadas por activos opacos, difíciles de negociar e ilíquidos. Esta es una clara crítica al creciente sector del crédito privado. Los reguladores de todo el mundo se verán obligados a vigilar estos riesgos con mayor atención.
Las regulaciones bancarias de Basilea III también podrían influir. Mientras que los bancos tradicionales operan con requisitos de capital más estrictos, los fondos de capital privado y otras entidades crediticias no bancarias pueden asumir mayores riesgos. Esto genera oportunidades de arbitraje regulatorio.
La perspectiva a largo plazo: ¿inversión o especulación?
La pregunta central al final de este análisis es: ¿Es la actual ola de financiación de la IA una inversión legítima en infraestructura para una tecnología transformadora, o se trata de una reacción especulativa exagerada? La respuesta probablemente sea: ambas.
Sin duda, existen razones fundamentales, no especulativas, para realizar 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 patrones de financiación a corto plazo, y en especial la financiación circular, son alarmantes. Si OpenAI no puede cumplir con sus obligaciones, si el rendimiento de las inversiones en infraestructura es inferior al esperado o si los avances tecnológicos hacen obsoletas las inversiones previstas, podría producirse una crisis masiva.
El escenario futuro probable no es una caída abrupta, sino una reducción gradual del nivel de euforia. Las empresas reducirán sus tasas de crecimiento si la rentabilidad no cumple con las expectativas. Esto podría conducir a una fase de ajuste más lenta, pero más duradera. Algunas empresas, en particular aquellas con posiciones de financiación débiles 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 resultan ser una sobreinversión masiva en una tecnología que aún no está lista para el mercado.
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