Gaceta Crítica

Por Giacomo Gabellini (Krisis), 8 de Enero de 2026

Burbuja financiera: La inteligencia artificial sustenta el 40% del crecimiento de EE.UU. y el 80% de los precios de las acciones, pero genera ganancias mínimas, lo que alimenta una posible burbuja que podría parecerse al colapso de 2008.

Concentración y deuda: Siete gigantes tecnológicos han superado el PIB de la UE. El sector depende de préstamos privados inflexibles y modelos de recompra que desvían recursos de las inversiones productivas.

Circularidad del capital:  Una compleja red de inversiones cruzadas entre Nvidia, Microsoft y OpenAI genera demanda artificial e infla los precios en un ecosistema aislado del mercado real.

Costos e infraestructura: Para 2030, los centros de datos requerirán una inversión de 5,2 billones de dólares y duplicarán el consumo energético actual, lo que creará cuellos de botella críticos para el desarrollo de la IA.

Falta de ganancias: A pesar de los billones invertidos, el 95% de los proyectos corporativos de IA generativa no generan ganancias, lo que expone a los bancos y a los bancos en la sombra a riesgos sistémicos de deterioro.

LA POSIBLE BURBUJA DE LA IA, UNA AMENAZA

Desde que la startup estadounidense OpenAI lanzó en noviembre de 2022 ChatGpt, un chatbot capaz de generar textos de altísima calidad, la inteligencia artificial se ha consolidado en el imaginario colectivo como motor de una Cuarta Revolución Industrial destinada a tener un impacto disruptivo y transformador en prácticamente todos los sectores de la economía.

Los modelos AlphaFold desarrollados posteriormente por Google DeepMind, por ejemplo, marcaron un hito decisivo en la predicción del desarrollo de la estructura tridimensional de las proteínas a partir de sus secuencias de aminoácidos, sentando las bases para avances sustanciales en el diagnóstico y el desarrollo de fármacos. Por otro lado, los modelos de inteligencia artificial basados ​​en arquitecturas de redes neuronales (como ChatGpt) tienden a incorporarse en estrategias económicas e incluso de seguridad nacional. Este es el caso de Stargate, un proyecto desarrollado por la administración Trump que busca construir centros de datos con una capacidad total de 10 gigavatios y atraer cientos de miles de millones de dólares en inversiones mediante la integración de Oracle, OpenAI, Microsoft y SoftBank. Como explica el comunicado de prensa de SoftBank , Stargate busca «construir una nueva infraestructura de IA en Estados Unidos […] que garantice el liderazgo estadounidense en IA, cree cientos de miles de empleos estadounidenses y genere enormes beneficios económicos para todo el mundo. Este proyecto no solo apoyará la reindustrialización de Estados Unidos, sino que también proporcionará una capacidad estratégica para proteger la seguridad nacional de Estados Unidos y sus aliados».

La alineación, a través del Proyecto Stargate, de intereses atribuibles a los gigantes de alta tecnología propiedad de la tríada BlackRock-Vanguard-State Street, a las empresas que operan en el sector de la inteligencia artificial y al gobierno estadounidense, combinado con las enormes expectativas suscitadas por la difusión de ChatGpt, alimentan una afluencia de capital sin precedentes.

Esto se evidencia en las asombrosas cifras alcanzadas por las siete principales empresas estadounidenses de alta tecnología (Nvidia, Microsoft, Apple, Alphabet, Amazon, Meta y Tesla), cuya capitalización bursátil combinada superó el PIB de toda la Unión Europea el 2 de octubre. Este es el mayor nivel de concentración registrado desde finales de la década de 1960 y está muy por encima de los promedios históricos. Solo Nvidia ha superado la barrera de los 5 billones de dólares, con una relación precio-beneficio que fluctúa constantemente entre 50 y 60. Palantir ha alcanzado una capitalización bursátil de casi 430.000 millones de dólares, pero con una relación precio-beneficio de entre 300 y 400.

La inteligencia artificial se ha convertido así en el motor actual del crecimiento de EE. UU., contribuyendo aproximadamente en un 40 % a la expansión económica del país y en un 80 % al crecimiento del mercado bursátil. JPMorgan Chase ha desarrollado un índice específico (acciones de IA) que incluye 30 empresas del Standard & Poor’s 500 influenciadas en cierta medida por la IA y que operan en una amplia gama de sectores (alta tecnología, inmobiliario, servicios públicos, proveedores de materias primas y bienes de consumo discrecional, etc.). Entre diciembre de 2022 y octubre de 2025, la proporción del Standard & Poor’s 500 cubierta por el índice de acciones de IA aumentó del 26 % al 44 %.

La inteligencia artificial es, por lo tanto, la piedra angular del ciclo financiero actual, sustentando los precios de las acciones de alta tecnología y la capitalización bursátil general del Nasdaq, pero también el componente dominante del crédito corporativo. El desarrollo de la infraestructura necesaria para entrenar y alimentar los modelos de IA más avanzados ha sido financiado en gran medida por empresas de alta tecnología, incluyendo gigantes como Google y Meta, con deuda corporativa garantizada por los fuertes flujos de caja de los negocios existentes.

Inteligencia artificial y deuda

Las últimas etapas del proceso tienden a absorber liquidez de los inversores en bonos y prestamistas privados, ya que los grandes operadores de centros de datos (Google, Microsoft, Meta, Oracle, etc.) han comenzado a asignar flujos de caja a recompras, lo que mitiga el riesgo de adquisiciones hostiles, infla los precios de las acciones y permite dividendos generosos. En agosto de 2025, Apple anunció planes de recompra por 100.000 millones de dólares; Google, por 70.000 millones; y Nvidia, por 60.000 millones.

El cartel de Nvidia frente a su sede en Santa Clara, California. Foto: Will Buckner, de Flickr. Wikimedia Commons. Licencia CC BY 2.0.

El creciente uso de recompras de acciones es una señal preocupante, ya que indica una reticencia a invertir en nueva formación de capital. Esto refleja claramente un modelo de gestión impulsado por una lógica cortoplacista o muy cortoplacista, orientado a garantizar la máxima rentabilidad para la dirección y los accionistas en el menor tiempo posible. Esto puede incluso suponer empujar a las empresas por la pendiente resbaladiza del endeudamiento, lo que resulta en una creciente desviación de beneficios hacia el pago de intereses, lo que inexorablemente conduce a la descapitalización y, en consecuencia, a una reducción de la disponibilidad de recursos para nuevas inversiones productivas.

La creciente dependencia del crédito privado ha obligado a las empresas de alta tecnología a obtener liquidez de instituciones financieras mayormente desreguladas, como firmas de capital privado y gestoras de activos. Esto se materializa en préstamos con muy poca flexibilidad y, por lo tanto, difíciles de renegociar en tiempos turbulentos. UBS estima que el monto de los préstamos privados relacionados con la IA podría duplicarse para 2024. Sin embargo, Morgan Stanley argumenta que los mercados de crédito privado podrían proporcionar más de la mitad de los 1,5 billones de dólares necesarios para construir centros de datos previstos para 2028. McKinsey estima que los centros de datos equipados para gestionar las crecientes cargas de procesamiento de la IA requerirán una inversión de capital de 5,2 billones de dólares para 2030.

Costos de infraestructura

Otro gasto actualmente incuantificable, pero sin duda colosal, implica la construcción de la infraestructura energética necesaria para las redes de centros de datos de IA de alto consumo energético. Goldman Sachs afirma que al menos el 60 % del crecimiento de la demanda energética de los centros de datos hasta 2030 deberá satisfacerse con nueva capacidad. Para entonces, la Administración Internacional de Energía predice que los centros de datos requerirán el doble de energía que en la actualidad. Esto equivale aproximadamente a 945 teravatios-hora, equivalente al consumo total de electricidad de Japón en la actualidad. JPMorgan Chase estima que la producción de cada megavatio de capacidad energética de los centros de datos de IA requerirá entre 20 y 40 toneladas de cobre.

Las emisiones relacionadas con la IA también han entrado en el mercado de deuda de alto riesgo y alto rendimiento, en forma de valores respaldados por hipotecas y bonos de alto rendimiento con calificación BBB o inferior. En octubre de 2025, TeraWulf, una empresa de minería de bitcoins consolidada como operadora de centros de datos, emitió un bono de alto rendimiento por valor de 3.200 millones de dólares con calificación BB- de Standard & Poor’s. En mayo del año anterior, CoreWeave, una entidad más estructurada vinculada a Nvidia, emitió 2.000 millones de dólares en bonos de alto rendimiento.

Muchos nuevos centros de TI se financian mediante valores respaldados por hipotecas comerciales (CMBS), vinculadas a los flujos de caja generados por los propios complejos. Para agosto de 2025, JPMorgan Chase estima que la cantidad de CMBS respaldados por infraestructura de IA ya había aumentado un 30 %, alcanzando los 15.600 millones de dólares, el total para todo el año 2024. Según Morgan Stanley, una contribución igualmente significativa al crecimiento de la IA provendrá de los valores respaldados por activos (ABS), derivados que agrupan activos ilíquidos como préstamos estudiantiles, deudas de tarjetas de crédito o, en el contexto de la IA, arrendamientos de centros de datos en valores negociables.

En varios casos, la deuda de las empresas de IA ha adoptado formas inusuales. Meta ha obtenido 27.000 millones de dólares en financiación de Blue Owl Capital para su mayor proyecto de centro de datos, utilizando una compleja estructura que mantiene la deuda fuera de los libros. Morgan Stanley estima que solo Oracle verá aumentar su deuda neta de los 100.000 millones de dólares actuales a aproximadamente 290.000 millones de dólares para el año fiscal 2028.

Para OpenAI, la situación es aún más compleja. En tan solo unos meses, la compañía se ha comprometido a invertir más de 1,4 billones de dólares en tan solo ocho años y, según documentos internos obtenidos por el Wall Street Journal , planea seguir generando pérdidas durante al menos cinco años, alcanzando una pérdida de 74.000 millones de dólares en 2028. Hasta 2030, cuando se espera su primer beneficio de unos 200.000 millones de dólares en ingresos, la supervivencia de la startup dependerá de su capacidad para captar capital. Por lo tanto , se ha elaborado una hoja de ruta que debería llevar a la salida a bolsa de OpenAI en 2027. Reuters habló de «una oferta pública inicial que podría valorar la compañía en hasta 1 billón de dólares […]: una de las mayores de la historia». Google debutó en 2004 con 23.000 millones de dólares; Nvidia, en 2009, con 1.500 millones de dólares.

Concentración de capital

Un aspecto sumamente problemático del universo de la inteligencia artificial es el altísimo nivel de interconexión entre los diversos actores que operan en el sector. Una compleja red de inversiones cruzadas vincula a la mayoría de las empresas y startups de alta tecnología estadounidenses, desde Microsoft hasta OpenAI, Oracle hasta Palantir, Amazon hasta AMD, Space-X hasta CoreWawe, Anthropic hasta Tesla, Meta hasta Anduril, Apple hasta MGX.

La notoriedad que OpenAI obtuvo gracias a ChatGpt la ha convertido en un referente para proveedores de servicios en la nube, fabricantes de chips, desarrolladores de aplicaciones y empresas especializadas en redes, almacenamiento, refrigeración y gestión de centros de datos. OpenAI compra chips a Nvidia, uno de sus principales accionistas junto con Microsoft, y formaliza un contrato de cinco años por 300.000 millones de dólares con Oracle para la adquisición de nueva capacidad de procesamiento. Estos 300.000 millones de dólares representan aproximadamente el 66 % de las Obligaciones de Rendimiento Restantes (RPO, contratos futuros) totales de Oracle, de 455.000 millones de dólares.

Al no haber obtenido beneficios desde su creación, OpenAI carece de los 300.000 millones de dólares previstos en el acuerdo y se ve obligada a obtenerlos en el mercado. Nvidia aporta una parte sustancial, invirtiendo 100.000 millones de dólares en OpenAI para generar el deseado efecto de arrastre. Oracle, por su parte, encarga a Nvidia aproximadamente 40.000 millones de dólares en chips de alta gama para alimentar el nuevo centro de datos de OpenAI en Texas. El flujo de caja va de Nvidia a OpenAI, de OpenAI a Oracle y de Oracle a Nvidia, antes de retornar de Nvidia a OpenAI. Según algunos análisis, Nvidia recibe 35.000 millones de dólares en pedidos de chips (el 27 % de sus ingresos anuales) de OpenAI por cada 10.000 millones de dólares que invierte en la empresa de Sam Altman.

Al mismo tiempo, Nvidia adquirió acciones de CoreWave, su cliente estrella, que proporciona infraestructura a OpenAi, que a su vez posee acciones de CoreWave. Microsoft, por su parte, es accionista de OpenAI, su proveedor de nube, y cliente de ChatGpt, con el que está vinculada mediante un mecanismo de reparto de ingresos. También se observan acuerdos cruzados sustancialmente similares a los que se están llevando a cabo en OpenAi con otras startups del sector, como Perplexity, Mistral, Databricks y Anthropic.

Morgan Stanley ha destacado la creciente dificultad que experimentan los inversores para navegar por esta red de acuerdos en una nota destinada a «mapear la circularidad de la inteligencia artificial». Este ecosistema de vasos comunicantes, aislado del mundo circundante, difumina las fronteras entre proveedores, clientes, inversores y acreedores a medida que la liquidez fluye de una empresa a otra, generando una demanda artificial, inflando los precios y alimentando expectativas cada vez mayores.

Tal como ocurrió con la burbuja de la Nueva Economía, afirma un alarmante informe del Banco de Inglaterra, que destaca la excesiva concentración de capital en un núcleo particularmente pequeño de empresas, con ratios precio/beneficio extremadamente altos: un promedio de 12 meses de 31 para las empresas incluidas en el stock de AI, en comparación con un promedio de 19 registrado por las restantes empresas incluidas en el Standard & Poor’s 500.

Incertidumbre de ganancias

Según el Banco Central Británico, las principales amenazas para las empresas relacionadas con la IA podrían surgir de un ritmo de avance más lento de lo previsto en las capacidades de los modelos, una adopción menor de lo previsto o una segregación insuficiente del valor generado. Sora, el generador de vídeo completamente gratuito de OpenAI, ha alcanzado el primer puesto en las tiendas de aplicaciones, agotando una cantidad asombrosa de recursos —con un valor estimado de 15 millones de dólares al día— sin ninguna estrategia de monetización previa.

Sin embargo, McKinsey ha calculado que casi ocho de cada diez empresas no ven un impacto significativo en sus beneficios al integrar sistemáticamente la IA generativa en sus flujos de trabajo. Las empresas invierten miles de millones en tecnologías que a menudo ofrecen beneficios hipotéticos y difíciles de medir, mientras que los proveedores de aplicaciones basadas en IA destinan enormes recursos a falta de modelos de negocio sostenibles.

Además, una investigación realizada por el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) reveló que el 95% de los proyectos de IA generativa en el mundo empresarial no han generado beneficios hasta la fecha. Impactos igualmente significativos podrían surgir de cambios drásticos en los precios de materiales críticos (con el consiguiente impacto en los mercados de futuros) o de una capacidad de generación de energía inadecuada, identificada como un cuello de botella para la operación de proyectos de centros de datos basados ​​en IA, que impactará el riesgo crediticio.

Los bancos están naturalmente expuestos a estos riesgos, tanto directamente, a través de sus líneas de crédito a empresas de IA, como indirectamente, mediante sus préstamos a inversores privados y otras instituciones financieras relacionadas con la IA. Se estima que el sector bancario paralelo (una industria de aproximadamente 100 billones de dólares) ha proporcionado más de 13 billones de dólares en préstamos especulativos, actualmente en deterioro. Estos préstamos cuentan con el respaldo de bancos tradicionales con líneas de crédito por un total aproximado de 1,2 billones de dólares, a menudo respaldadas por activos con un valor real decreciente.

Fuente: Krisis 

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