Gaceta Crítica

¿Está a punto de estallar la burbuja de la IA?

Zoe Alexandra (BREAKTROUGH NEWS) entrevista al economista marxista británico MICHAEL ROBERTS, 2 de Octubre de 2026

¿Está a punto de estallar la burbuja de la IA?

Gigantes tecnológicos como Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft y Oracle están invirtiendo más de 4 billones de dólares en centros de datos, chips y modelos de IA, pero aún no se han materializado las ganancias y el capital se está agotando. Michael Roberts, economista y autor del blog The Next Recession, conversa con Zoe Alexandra para analizar la realidad detrás del auge de la IA —lo que él denomina la mayor apuesta económica en la historia de Estados Unidos— y quién pagará las consecuencias cuando todo se derrumbe.

Roberts explica cómo la financiación circular mantiene a flote a las empresas de IA, qué implican para los trabajadores estadounidenses los modelos de código abierto chinos que socavan a OpenAI y Anthropic, y por qué la oposición ciudadana a los centros de datos es una respuesta razonable a los proyectos hiperescalables que consumen energía y agua sin generar apenas empleo. Advierte sobre una recesión similar a la de 2008, pero mucho más grave, y explica por qué hoy en día es más importante seguir el rastro del dinero que el alarmista anuncio de un inminente apocalipsis de la IA.

Lee el artículo de Michael Roberts titulado “IA: La mayor apuesta en la historia de EE. UU.”: https://thenextrecession.wordpress.com/2026/09/26/ai-the-biggest-economic-bet-in-us-history/

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#noticiasrevolucionarias

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Transcripción aproximada a continuación:
[Interlocutor 1 (Zoe):]

¿La economía estadounidense ha crecido a un ritmo vertiginoso el año pasado o se trata de una burbuja a punto de estallar? Se espera que gigantes tecnológicos como Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft y Oracle inviertan más de cuatro billones de dólares en centros de datos, chips y modelos de IA para 2029. Brookings estima que el gasto total en centros de datos podría alcanzar los 10,3 billones de dólares para 2032. Y esto representa una proporción mayor del PIB que los ferrocarriles, la red de carreteras o internet. Hasta julio, se habían gastado 37 mil millones de dólares en centros de datos privados, la mayoría de los cuales aún no estaban operativos. En contraste, el gasto en construcción privada en Estados Unidos (viviendas, edificios de apartamentos, centros comerciales, etc.) fue aproximadamente 46 mil millones de dólares inferior a los niveles del año anterior solo en los primeros siete meses de este año. Esto supone una diferencia y un contraste notables. Todo esto forma parte de lo que los expertos han denominado la burbuja de la IA. Para hablar de esto, y de lo que significa para la gente común en Estados Unidos y en el mundo, nos acompaña Michael Roberts, economista socialista, autor de varios libros sobre la economía mundial y del blog «La próxima recesión». Muchas gracias, Michael, por acompañarnos hoy en BT Live.

[Interlocutor 2 (Michael Roberts):]

Me alegra estar contigo, Zoe. Creo que es un asunto importante que debemos tratar.

[Oradora 1 (Zoe):]

Es sumamente importante. Y su último artículo, «La IA, la mayor apuesta en la historia de EE. UU.», fue muy importante. Lo enlazaremos en las notas del programa porque recomiendo encarecidamente que todos lo lean. En este artículo, usted comienza diciendo que la IA es la mayor apuesta económica en la historia de EE. UU. Como usted informa, se prevé que el gasto supere el billón el próximo año. Sin embargo, el flujo de caja libre está cayendo por debajo de los 100 mil millones. Entonces, ¿qué significa esta brecha? ¿Cómo afecta a la gente común y es algo que debería preocuparnos?

[Interlocutor 2 (Michael Roberts):]

Bueno, parece que las instituciones estadounidenses, las instituciones financieras, las empresas y el gobierno están apostando fuertemente por la IA para lograr un crecimiento más rápido en Estados Unidos, mejores salarios para todos y mayores ganancias para las empresas. De hecho, un mundo nuevo y maravilloso surgirá de esta IA, la inteligencia artificial. Y para lograrlo, están invirtiendo enormes cantidades de dinero. Tanto los bancos como las instituciones de crédito privadas están prestando dinero y están invirtiendo en laboratorios de IA y centros de datos repartidos por todo Estados Unidos, y aún hay más por venir. Se trata de una inversión masiva. La pregunta es si dará frutos. Y antes incluso de que dé frutos, ¿se agotará el dinero? Porque la mayor parte del dinero destinado a esta inversión hasta ahora proviene de las ganancias de las grandes empresas tecnológicas y de medios, que obtenían grandes beneficios de negocios anteriores, negocios en la nube, negocios de internet. Ahora se están quedando sin dinero para invertir. Así que están pidiendo préstamos. Por lo tanto, la deuda está aumentando para cubrir estas inversiones en IA que se están realizando. Y ahora, en el próximo mes, uno de los grandes laboratorios de IA llamado Anthropic va a lanzar una emisión de acciones con la que pretende recaudar 2 billones de dólares, una cantidad enorme de dinero que, según afirma, le permitirá ofrecer fantásticos modelos de IA que las empresas podrán utilizar en todos los ámbitos de su negocio y transformar la situación, probablemente a costa de muchos puestos de trabajo, lamentablemente para las personas que actualmente trabajan en ellos.

[Oradora 1 (Zoe):]

Bueno, quiero abordar un tema que ilustras en el artículo con un gráfico algo complejo, pero que explicas muy bien: el concepto de financiación circular. Explicas cómo las empresas de IA se mantienen a flote precisamente por la falta de flujo de caja libre. También explicas cómo las empresas se prestan y se compran entre sí, y parece que todas dependen del gasto de las demás. ¿Podrías explicar con exactitud cómo funciona esto y por qué representa un riesgo en lugar de una práctica comercial normal?

[Interlocutor 2 (Michael Roberts):]

Bueno, en cierto modo es una práctica comercial normal prestar dinero a empresas con la esperanza de que generen ventas e ingresos y que luego recuperen su inversión. Pero ese no es el tipo de préstamo que se está dando ahora. Lo que sucede es que las grandes empresas tecnológicas están prestando dinero a los laboratorios de inteligencia artificial, como se les llama. Quienes desarrollan estos modelos afirman estar generando enormes ingresos. Pero la única forma en que generan esos enormes ingresos es obteniendo préstamos de otras empresas tecnológicas. Por ejemplo, Nvidia, que fabrica todos los chips para todas estas empresas de IA y para estos centros de datos, básicamente invirtió en todas las empresas de IA y les está prestando dinero a todas ellas. El resultado, por supuesto, es que las empresas parecen tener mucho efectivo, pero tienen la obligación de devolver a Nvidia, en algún momento, enormes cantidades de ingresos. Mientras tanto, este dinero sigue circulando, y a esto lo llamamos financiación circular en su forma más compleja. Ese gráfico muestra la gran interconexión que existe entre todas estas empresas, a distintos niveles, no solo en EE. UU., sino en todo el mundo. Si una empresa, sobre todo una grande, empieza a perder la confianza en sus inversiones, o si sus ingresos disminuyen y no logra alcanzar sus objetivos, toda esta red podría colapsar, provocando el estallido de la burbuja y una caída drástica del valor de todas estas empresas en bolsa. Esto generaría pérdida de empleos e ingresos para un gran número de personas, y podríamos entrar en recesión en Estados Unidos. Ese es el riesgo. Ahora mismo, apostamos fuertemente por la economía estadounidense a que la IA funcionará. Generará enormes beneficios para las empresas que han concedido estos préstamos y aumentará la productividad de la economía en su conjunto. Es una apuesta muy arriesgada.

[Oradora 1 (Zoe):]

Bueno, es interesante que tu artículo salga a la luz y que lo estemos comentando ahora mismo, en medio de toda esta crisis informativa sobre la IA, donde hemos visto a varios denunciantes, por así decirlo, presentarse y decir que la IA podría matarnos a todos. La IA podría acabar con la humanidad. Nos dirigimos a toda velocidad hacia un punto de no retorno, hablando de las posibilidades que sus modelos de IA están desatando sobre la gente del mundo. Y es interesante porque lo que planteas en este artículo es que existe un riesgo muy real que precederá a todo eso: el impacto económico. Entonces, ¿cuáles crees que podrían ser las consecuencias de que todo esto empiece a colapsar, ya sea la financiación circular o que algunas de estas inversiones no generen beneficios?

[Interlocutor 2 (Michael Roberts):]

Sí. Bueno, creo que el FMI hizo una estimación recientemente y calcula que podría reducir el valor de la bolsa hasta en un 25%. Podría disminuir nuestra producción nacional en EE. UU. y en otras economías importantes en un 4 o 5%. Si recuerdan la gran recesión que algunos recordamos allá por 2008-2009, que redujo la producción nacional de las principales economías en un 3 o 4% durante varios años, esto sería igual de malo, si no peor, si llegamos a esa situación. Ese es el riesgo.

Ahora bien, debo decir que, en este momento, los inversores bursátiles, las instituciones financieras, los laboratorios de IA y las grandes empresas tecnológicas son completamente optimistas. Eso no va a suceder. Afirman que podrán ofrecer modelos mucho mejores que las empresas podrán utilizar en todos sus negocios, eliminando muchos costes y aumentando drásticamente su productividad, lo que les permitirá vender más bienes y servicios, y que esto transformará la situación en Estados Unidos. El presidente de la Reserva Federal de EE. UU. afirmó que esto es lo más importante. Mantendrá los precios bajos. Aumentará la productividad. Transformará la economía. Ese es el mensaje optimista que persiste.

¿Quién mencionó, Zoe? El mensaje pesimista es que esta IA es tan poderosa que, al parecer, va a quitarles el trabajo a los humanos, a controlarlos e incluso a aniquilarlos. Creo que es un mensaje impactante que, en mi opinión, revela dos cosas: primero, que los laboratorios de IA quieren convencernos de que es absolutamente poderosa y funcionará; y segundo, que si es peligrosa, prefieren ralentizar el proceso. Por eso, lo quieren todo. No quieren gastar mucho más dinero. Por otro lado, quieren que creamos que cumplirá con lo prometido. Y esa es la gran incógnita que nos planteamos ahora.

Podría decir que es una pregunta de 64.000 dólares, pero de lo que estamos hablando es de una pregunta de cuatro o cinco billones de dólares, es decir, si se tiene en cuenta que la economía estadounidense produce mano de obra y maquinaria por valor de unos 30 billones de dólares al año, se puede ver que si eso ocurriera, la pérdida de 5 billones de dólares cada año durante los próximos cinco años sería un desastre para la economía estadounidense.

[Oradora 1 (Zoe):]

No, eso está debidamente anotado. Y bueno, hablemos un poco sobre los centros de datos, porque en su artículo usted escribió sobre cómo se han gastado 37 mil millones de dólares en centros de datos privados, y notablemente incluyó un gráfico que muestra que muchos de ellos aún no están operativos. Y en todo Estados Unidos y en muchas partes del mundo, la construcción de centros de datos ha encontrado una oposición popular masiva. Encuestas recientes en Estados Unidos muestran que no solo los progresistas y los demócratas se oponen a la construcción de centros de datos en sus barrios y áreas, sino que en realidad es un tema bipartidista para los votantes. Incluso los votantes republicanos se han sumado a esta oposición masiva a la construcción de centros de datos. ¿Cómo influye este factor en todo esto? Porque, repito, 37 mil millones de dólares, no son 4 billones, pero sigue siendo una cantidad significativa. ¿Tendrá la oposición popular a la construcción de estos centros un impacto en cómo se está desarrollando esto en la economía? ¿Es cierto que hemos visto mucha difamación por parte de estos multimillonarios tecnológicos contra quienes protestan contra los centros de datos, acusándolos de ser antiamericanos? Explícanos esto con más detalle.

[Interlocutor 2 (Michael Roberts):]

Pues bien, existen preocupaciones legítimas para quienes tienen centros de datos cerca. Estos centros consumen enormes cantidades de agua. ¿Por qué? Porque en ellos funcionan ordenadores y chips, elevando drásticamente la temperatura interna. Por lo tanto, necesitan refrigeración constante, lo que implica un gran consumo de agua para mantener la temperatura baja y evitar incendios o averías. Al mismo tiempo, consumen grandes cantidades de electricidad para mantener estos ordenadores en funcionamiento. Esto, obviamente, tendrá un impacto tanto en la situación energética como en la hídrica en muchas zonas del país donde se han construido estos centros de datos. Es una queja perfectamente razonable: ¿de verdad necesitamos este enorme gasto que suponen estos centros, que consumen tanta energía y agua? Recordemos que la construcción de estos centros genera empleo, pero una vez construidos, no suelen tener muchos trabajadores. Así que no van a aumentar el empleo de forma significativa.

Peor aún, Zoe, como viste en ese gráfico, muchos centros de datos que se habían prometido construir aún no se han construido. Sin embargo, las empresas han comprado enormes cantidades de chips a Nvidia y otras compañías para instalarlos en estos centros de datos, ya que estos chips semiconductores son los que realmente se utilizan. Y luego no pueden instalarlos porque los centros no se han construido. Así que están almacenados, esperando a ser utilizados durante los próximos 5 años, tal vez, ya que se necesitan entre 3 y 5 años para completar un centro de datos. En esta situación, esto representa un riesgo real. Se ha invertido mucho dinero en computadoras, en chips, y se ha comenzado a construir centros de datos. Pero, ¿los usarán las personas? ¿Utilizarán las empresas los modelos de IA que se están produciendo para gestionar sus negocios y, por lo tanto, utilizarán los centros de datos? Está por verse. Si no lo hacen, habrá una enorme pérdida no solo para las empresas que han invertido en los centros de datos y para las personas que buscan vender productos a través de ellos, sino también para las personas que viven cerca de los centros de datos, quienes descubrirán que estas instalaciones se han construido en vano porque no pueden cumplir con su función.

[Oradora 1 (Zoe):]

Y saben, otro aspecto del riesgo que representa toda esta economía de la IA es que Estados Unidos no es el único país que produce IA. No son solo los gigantes tecnológicos estadounidenses los que producen modelos de IA de vanguardia, y se observa el auge de los modelos chinos de código abierto, que son significativamente más baratos en términos de la inversión para crearlos, así como en la cantidad de centros de datos, etc. En general, es una inversión mucho más económica en estos modelos de código abierto, y esto está haciendo que los precios bajen. Y usted se refiere a esto como una contradicción clásica, porque puede haber un aumento de la productividad, pero las ganancias también se verán mermadas para poder pagar esto. Así que hablemos un poco más sobre esto: ¿qué papel juegan estos modelos de código abierto en este impulso a la inversión y en esta burbuja de IA en Estados Unidos?

[Interlocutor 2 (Michael Roberts):]

Dos cosas. El código abierto significa que, básicamente, si eres un experto en informática —no como tú o como yo— puedes acceder al modelo, comprender su funcionamiento, obtener todos los programas y algoritmos, y crear tu propio modelo o usarlo gratuitamente. Los modelos que venden empresas estadounidenses como Anthropic y OpenAI no son de código abierto; hay que pagar grandes sumas de dinero para controlarlos, ya que son de propiedad exclusiva.

Además, esto significa que las empresas chinas, y no solo ellas, sino también otras empresas de código abierto en Francia y otras partes de Europa, pueden vender su tiempo cuando se utiliza un modelo de IA. Se compra un token para usar algo en el negocio o para obtener información, y estas empresas pueden vender sus tokens prácticamente gratis porque no cobran nada por los modelos fuente que han producido. Esto debilita drásticamente la posición de OpenAI y Anthropic. Han tenido que reducir sus tarifas por los tokens, como se les llama en este sector, para obtener información y algoritmos que las empresas pueden usar en sus negocios.

Aquí hay dos aspectos. Las empresas pueden desarrollar sus propios modelos de código abierto para usarlos internamente; no necesariamente tienen que usar OpenAI o Anthropic, y también pueden usar modelos chinos o de código abierto a un costo muy bajo. Como bien dices, esto puede mejorar la productividad de las empresas que compran y usan estos sistemas, pero significa que la rentabilidad de las empresas de IA existentes y de quienes han realizado inversiones y otorgado préstamos para ellas podría verse afectada.

[Oradora 1 (Zoe):]

Y sabes, justo antes de despedirnos, quería hacerte una última pregunta. Parece que estamos al borde del abismo, como has descrito en esta burbuja. ¿Qué deberíamos buscar —claro que ni tú ni yo tenemos una bola de cristal— en cuanto a eventos desencadenantes que podrían cambiar la situación actual? Ahora mismo todo parece muy precario. ¿A qué informes o cosas debería prestar atención la gente que podrían alterar este equilibrio que describes?

[Interlocutor 2 (Michael Roberts):]

Bueno, este auge, esta burbuja, si queremos llamarla así, podría continuar un año más, tal vez incluso más; no podemos estar seguros. Por eso, en realidad, no podemos estar seguros. Pero lo que sí deberíamos observar, por ejemplo, es si de repente hay una caída en la demanda de construcción de más centros de datos, o si la emisión de acciones que Anthropic realizará en noviembre resulta ser un fracaso: no recaudan el dinero que esperaban, o si lo recaudan, el precio de las acciones cae drásticamente después. Eso indicaría una falta de confianza en la posibilidad de que estos modelos de IA cumplan con lo que prometen en los próximos años. Y si no empiezan a cambiar los niveles de productividad —si las empresas no adoptan estos modelos de IA, y a veces eso puede llevar mucho tiempo antes de que se decidan a hacerlo, implementarlo en sus propias empresas y usarlo de manera efectiva— si eso lleva mucho tiempo, mientras tanto todo este dinero se está gastando sin obtener retorno, comenzaremos a ver una caída en las perspectivas de rentabilidad de esas empresas y una retirada de los inversores a la hora de realizar más inversiones. Ya estamos viendo que eso está empezando a suceder. Eso nos indica que el giro hacia una caída desde el auge en el mercado de valores de IA y en otros ámbitos está comenzando a producirse. Así que realmente depende de todos nosotros, de todos los trabajadores, de los dueños de empresas —no de nosotros, sino de otros—, aceptar esto para que no sea un auge y una caída.

Así que, por el momento, lo están aceptando. No se preocupen, si van a los medios de comunicación convencionales, será fantástico. Y espero que tengan razón en cierto modo. No queremos que se pierdan muchísimos empleos, no queremos una caída drástica de la producción ni de los ingresos de la gente a causa de esta crisis. Pero, como sabemos por la historia del capitalismo, por la historia de los mercados bursátiles, eso es algo que ocurre con bastante frecuencia. Y el ejemplo del principio del programa, cuando mostraron la fiebre ferroviaria del siglo XIX, que se derrumbó antes de que tuviéramos los ferrocarriles; la burbuja de las puntocom se derrumbó a principios de la década de 2000, y luego llegó internet. Esta vez podríamos tener una enorme burbuja de IA que se derrumbe. Puede que después aún nos queden máquinas de inteligencia artificial que podamos usar, pero nos costará caro a todos, no solo en Estados Unidos, sino en todo el mundo.

[Oradora 1 (Zoe):]

Bueno, Michael Roberts, muchísimas gracias por acompañarnos en BT Live. Sin duda, se lo recomendamos a todos los que nos estén viendo; por favor, vean su artículo y sigan su blog; nos lo agradecerán. Así que, Michael, gracias por estar aquí.

[Interlocutor 2 (Michael Roberts):]

Gracias por invitarme.