Gaceta Crítica

Cedric Durand (NEW LEFT REVIEW), 17 de enero de 2026

La valoración bursátil de las empresas relacionadas con la IA se ha decuplicado en la última década. Como señaló recientemente John Lanchester, todas menos una de las diez empresas más grandes del mundo están conectadas con el valor futuro de la inteligencia artificial. Todas menos una son estadounidenses, y juntas su valor equivale a más de la mitad de la economía estadounidense. En los últimos años, la anticipación de la «revolución» de la IA ha impulsado un aumento repentino de la inversión en estas empresas tecnológicas estadounidenses. Las promesas de un avance radical en la inteligencia posthumana y ganancias milagrosas de productividad han capturado los espíritus animales de los inversores hasta el punto en que, como lo expresó Ruchir Sharma del FT , «Estados Unidos es ahora una gran apuesta por la IA». La inversión fija en el sector es tan enorme que fue el principal impulsor del crecimiento de Estados Unidos en 2025. El entrenamiento y la operación de los modelos de IA requieren una enorme acumulación física de centros de datos, equipos informáticos, sistemas de refrigeración, hardware de red, conexiones a la red eléctrica y suministro de energía. Se espera que las empresas tecnológicas gasten una asombrosa suma de 5 billones de dólares en esta costosa infraestructura (que todavía está concentrada mayoritariamente en Estados Unidos) para satisfacer la demanda prevista entre ahora y 2030.

El problema es que los números no cuadran. Para satisfacer sus colosales necesidades financieras, el sector ha pasado de un modelo dominado por el flujo de caja y la financiación de capital a la financiación de deuda . En principio, este giro hacia la deuda podría simplemente reflejar las crecientes oportunidades de ganancias y la anticipación de una prosperidad futura. Los acuerdos financieros cada vez más exóticos sugieren lo contrario. Una gran parte de la publicidad está alimentada por bucles financieros en los que los proveedores invierten en sus clientes y viceversa. OpenAI es un buen ejemplo. Su principal proveedor de chips, Nvidia (la empresa más valiosa del mundo), planea invertir 100 000 millones de dólares en OpenAI, financiando así la demanda de sus propios productos. OpenAI, mientras tanto, está gastando casi el doble de lo que gana en la plataforma en la nube Azure de Microsoft, que proporciona la potencia informática para ejecutar sus servicios, enriqueciendo así a su principal patrocinador mientras acumula deuda.

Hay mucha financiación creativa en marcha. Tomemos como ejemplo los planes de Meta para construir un enorme centro de datos en Luisiana. La instalación, de 30 000 millones de dólares, será propiedad de Beignet Investor LLC, una empresa conjunta entre Meta y una firma de capital privado llamada Blue Owl. Sin embargo, ni los clientes de Blue Owl ni Meta aportarán la mayor parte de la financiación, que proviene de un amplio grupo de tenedores de bonos. Meta se compromete principalmente a un contrato de arrendamiento a largo plazo para el uso de la instalación. Como señala Alphaville del Financial Times , «la atractiva estructura implica que Beignet se beneficia de la solvencia de Meta, pero esta no se ve afectada por el pasivo financiero que constituye su garantía de arrendamiento a largo plazo».

Aun así, tras la ingeniosa ingeniería financiera, la conclusión es que Meta está dispuesta a pagar alrededor del 1% de su balance para financiar la construcción del centro de datos. Y la razón es que, contrariamente a lo que se repite repetidamente a los inversores en bonos, busca protección en caso de que el prometido futuro de superinteligencia y superabundancia no se materialice. El acuerdo de Meta para el centro de datos es sintomático de la coyuntura del mercado, que un analista financiero describió como «la convergencia de una necesidad masiva de capital, emisores menos dispuestos a asumir el riesgo residual… y liquidez», es decir, efectivo disponible. En estas circunstancias, la labor de los banqueros de inversión consiste en convencer a los prestamistas de que asuman riesgos que no comprenden del todo. «Hemos visto esta historia un millón de veces», advierte el analista, sobre todo en el período previo a la crisis financiera de 2008.

Si observamos con atención los sólidos balances de los principales hiperescaladores (Amazon, Meta, Microsoft, Alphabet), el auge de la IA puede parecer sostenible. Sin embargo, a medida que aparecen grietas en actores más débiles como Oracle y en algunos sectores del negocio de desarrollo de IA, aumenta la ansiedad ante la posibilidad de que no haya suficientes beneficios para sostener la tendencia en todo el ecosistema. El auge de la IA se produce tras años de un mercado bursátil estadounidense en auge y décadas de un superciclo de capital ficticio, lo que conlleva sus propias fragilidades . De ahí la creciente preocupación detectable bajo el lenguaje burocrático del Banco de Pagos Internacionales: «Si una disminución de la inversión en IA se produjera con una corrección significativa del mercado bursátil, las repercusiones negativas podrían ser mayores de lo que sugieren los auges anteriores. Los inversores han favorecido la renta variable estadounidense para obtener exposición a las empresas de IA y el apalancamiento oculto puede provocar repercusiones en el mercado crediticio».

La limitada evidencia de los estudios de campo sugiere que se producen ganancias significativas de productividad en tareas como escribir, codificar y atender a los clientes en los centros de llamadas. Existe un retraso inicial, ya que las empresas asumen el coste de aprender a usar la tecnología, pero con el tiempo, quienes la adoptan obtienen beneficios. Dado que se espera que la tecnología se utilice ampliamente e impulse la innovación y la mejora continuas, incluso en los procesos de investigación y desarrollo, las expectativas de beneficios económicos son altas. Si la inteligencia artificial aumenta la productividad como se promete, los usuarios estarán dispuestos a pagar significativamente más para acceder a ella. Según JP Morgan, dada la magnitud del gasto de capital previsto, los proveedores de IA «requerirían unos 650 000 millones de dólares de ingresos anuales a perpetuidad» para obtener una rentabilidad del 10 %, «una cifra asombrosamente elevada». Esto equivale a unos 35 000 millones de dólares al mes por cada uno de los 1500 millones de usuarios activos de iPhone, o al 0,55 % del PIB mundial. Por el momento, los precios se mantienen artificialmente bajos, ya que las empresas de IA ocultan los verdaderos costes económicos para fidelizar a los clientes. Si las ganancias de eficiencia se materializan, no habrá problema; Las empresas prósperas contarán con abundantes recursos para afrontar los gastos. Incluso si se mantienen en silencio, los inversores en IA podrían surgir con los bolsillos llenos. En un par de años, cuando la IA se haya infiltrado en los procesos de trabajo hasta el punto de que los costes de salida sean prohibitivos, la base de clientes no podrá escapar y se verá obligada a pagar. El mundo estará enganchado a la IA y las empresas tecnológicas obtendrán cuantiosas ganancias.

Nadie debería dudar de que esta es la estrategia de las grandes tecnológicas, y que ni siquiera una cascada de fracasos en el sector de la IA las desviará de ella. La historia del capitalismo está llena de fases de crisis seguidas de dramáticos momentos de consolidación, y las principales empresas tecnológicas podrían incluso beneficiarse de las turbulencias del sector. Además, dada la enorme influencia política de los multimillonarios de Silicon Valley en el gobierno estadounidense, es de esperar que luchen con uñas y dientes para conseguir apoyo político y lograr sus objetivos. De ser necesario, siempre pueden complementar el argumento prometeico con uno geopolítico, presentando la victoria en la carrera de la IA contra China como un desafío existencial para el país y aumentando así los jugosos contratos militares.

Aun así, se avecinan fuertes obstáculos. La adopción de la IA se viralizó tras el lanzamiento de ChatGPT el 30 de noviembre de 2022 y el valor de las empresas se ha disparado. Sin embargo, su adopción en las empresas no ha sido tan alta como se anticipaba. A pesar del revuelo, el uso de la IA en el trabajo no se está disparando, e incluso podría estar desacelerándose , y afecta solo a una pequeña fracción de la fuerza laboral. Evidencias recientes indican que el uso de la IA no supone un aumento inmediato de la productividad. En resumen, si bien se está produciendo cierta automatización, no hay evidencia de una disrupción inminente de la IA capaz de generar las enormes ganancias económicas pronosticadas.

Como bien saben los críticos radicales y como argumentan con contundencia Daron Acemoglu y Simon Johnson, no existe un desarrollo capitalista impulsado por la eficiencia; una mayor eficiencia técnica es un resultado macroeconómico que depende del contexto institucional. Las tecnologías potentes pueden resultar poco rentables y no implementarse si la estructura del mercado impide que los inversores se beneficien de ellas; y pueden empobrecer a la mano de obra si conducen a despidos masivos. Con la IA, el peligro más inmediato parece ser una epidemia de desmoralización laboral. Las investigaciones sugieren que el uso intensivo de la IA desmotiva y descualifica, alimentando el aburrimiento y la mediocridad. Incluso podríamos ver una «curva en J» de productividad inversa: las ganancias de productividad a corto plazo se verían rápidamente eclipsadas por un deterioro de la calidad laboral.

Otro problema es el despilfarro que puede resultar de la apuesta casi religiosa por la IA por parte de las grandes tecnológicas, impulsada por el liderazgo privado en la industria y mercados frenéticos. El contraste entre los enfoques estadounidense y chino respecto a la IA es ilustrativo. Las economías capitalistas se ven afectadas por un profundo problema de coordinación, como ha subrayado Michael Roberts : «En China existe un plan para alcanzar objetivos tecnológicos clave que impulsará toda la economía», pero «en las principales economías capitalistas, todos los huevos de la IA están en una canasta propiedad de los hiperescaladores privados de IA y las Siete Magníficas empresas gigantes de medios tecnológicos, y para ellas, la rentabilidad es clave, no los resultados tecnológicos».

Más adelante, si la presión financiera sobre el sector se intensifica, no está claro que el legado material del auge sea comparable al de burbujas anteriores. De hecho, la construcción y la infraestructura representan solo una minoría del gasto en la creación de capacidad para centros de datos; casi tres cuartas partes de la inversión consisten en equipos informáticos, principalmente chips avanzados (unidades de procesamiento gráfico). A diferencia de los cables de fibra óptica de la era puntocom o los ferrocarriles del siglo XIX, los chips de IA deben reemplazarse con frecuencia a medida que su rendimiento disminuye y la tecnología mejora. Si, debido a preocupaciones sobre la rentabilidad, la inversión se estanca repentinamente, una reducción en la disponibilidad de IA en relación con su abundancia actual es una posibilidad real. En teoría, si la reducción de la inversión de capital superara las reducciones de costos derivadas de las mejoras en los procesos de IA, el legado del auge de la IA no duraría mucho y la capacidad de procesamiento disponible para las consultas de IA comunes podría disminuir.

Este problema de obsolescencia tiene implicaciones financieras cruciales. De hecho, los préstamos para centros de datos «casi siempre son préstamos no amortizables: los pagos no se destinan a reducir la cantidad adeudada. En cambio, constituyen una financiación perpetua para lo que se supone es un activo perpetuo. Se supone que al final del plazo del préstamo —normalmente de cinco a siete años— se refinanciará el saldo total». Pero si los chips pierden casi todo su valor después de cinco años, ¿quién refinanciará un activo cuyo componente clave se ha depreciado por completo?

Esto sin mencionar el estrés ecológico causado por la creciente demanda de tierra, energía y agua para el funcionamiento de los centros de datos, lo que sitúa la fiebre de la IA en un punto insostenible. En ese contexto, la función ideológica de la narrativa de conquista espacial de las grandes tecnológicas es dar credibilidad a la fantasía de un futuro totalmente digital. Como explica el Proyecto Suncatcher de Google, «la demanda de computación de IA, y de energía, seguirá creciendo» y «en la órbita adecuada, un panel solar puede ser hasta ocho veces más productivo que en la Tierra y producir energía casi continuamente, reduciendo la necesidad de baterías». Por lo tanto, «en el futuro, el espacio podría ser el mejor lugar para escalar la computación de IA».

En la Tierra, la creciente demanda de energía barata y tierras raras se materializa en un imperialismo a la antigua usanza. La nueva doctrina de seguridad estadounidense deja claro que desea «un hemisferio… que apoye cadenas de suministro críticas». La confiscación del petróleo venezolano por parte de la administración Trump y las reclamaciones expansionistas sobre Groenlandia por minerales cruciales codiciados por multimillonarios tecnológicos demuestran la gravedad del asunto. Si la IA sigue decepcionando, las aventuras imperialistas podrían intensificarse: la búsqueda digital de ganancias de eficiencia quiméricas será sustituida por una carrera depredadora por reducir costos en una nueva era de lo que David Harvey denominó con tanta precisión «acumulación por desposesión».