¿Superinteligencia o nueva burbuja capitalista?

El boom de la inteligencia artificial moviliza inversiones enormes, pero sus beneficios reales siguen siendo inciertos y su expansión se apoya crecientemente en la deuda y en complejas maniobras financieras. Más que una revolución tecnológica, podría convertirse en otra apuesta especulativa que profundice las desigualdades y las crisis del capitalismo. 

Por Cédric Durand

Profesor de Economía Política en la Universidad de Ginebra y miembro del Centre d'économie Paris Nord. Es autor de El capital ficticio (2017) y How Silicon Valley Unleashed Techno-Feudalism: The Making of the Digital Economy (2024).

El valor de mercado de las empresas ligadas a la inteligencia artificial (IA) se ha incrementado diez veces en la última década. Como remarcó recientemente John Lanchester, todas excepto una de las más grandes firmas en el mundo están conectadas al valor futuro de la IA. Todas salvo una son estadounidenses, y en conjunto su valor es igual a bastante más de la mitad del valor de la economía de Estados Unidos. A lo largo de los últimos años, la expectativa de una «revolución» de la IA ha impulsado el crecimiento de la inversión en estas empresas tecnológicas estadounidenses. Las promesas de un avance radical en la inteligencia posthumana y aumentos milagrosos de la productividad han atrapado el espíritu animal de los inversores hasta un punto en el que, como lo expresó Ruchir Sharma en el Financial Times, «Estados Unidos está apostando fuerte por la IA». La inversión fija en el sector es tan grande que fue el principal motor del crecimiento de Estados Unidos en 2025. El entrenamiento y la operación de modelos de IA requieren un enorme incremento físico 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 la asombrosa cifra de cinco billones de dólares en esta costosa infraestructura –que sigue concentrándose principalmente en Estados Unidos– para satisfacer la demanda desde ahora hasta 2030.

El problema es que los números no cuadran. Para satisfacer sus necesidades colosales, el sector ha pasado de un modelo dominado por la financiación mediante el flujo de caja y el capital accionario a uno basado en la financiación por deuda. En principio, este giro al endeudamiento podría simplemente reflejar una creciente oportunidad de ganancias y la expectativa de prosperidad futura. Los acuerdos financieros cada vez más exóticos sugieren otra cosa. Una gran parte del entusiasmo se alimenta de los bucles financieros por los cuales los proveedores invierten en sus clientes y viceversa. OpenAI es un ejemplo. Su principal proveedor de chips, Nvidia –la empresa más valiosa del mundo–, está planeando invertir 100.000 millones de dólares en OpenAI, financiando de hecho la demanda de sus propios productos. OpenAI, mientras tanto, está gastando el doble de lo que gana en Azure, la plataforma en la nube de Microsoft, que ofrece la potencia computacional necesaria para ejecutar sus servicios, enriqueciendo de ese modo a su principal patrocinador al tiempo que acumula deuda.

Hay mucho financiamiento creativo en curso. Tomemos como ejemplo los planes de Meta de construir un centro de datos monumental en Luisiana. Las instalaciones, valuadas en 30.000 millones de dólares, serán propiedad de Beignet Investor LLC, una empresa conjunta entre Meta y una firma de capital privado llamada Blue Owl. No obstante, ni los clientes de Blue Owl ni Meta proporcionarán la mayor parte de la financiación, que provendrá de una amplio grupo de tenedores de bonos. Meta se está comprometiendo fundamentalmente a un contrato de alquiler a largo plazo para utilizar las instalaciones. Como señala el blog FT Alphaville del Financial Times, «la estructuración ingeniosa permite a Beignet beneficiarse de la solvencia crediticia de Meta, pero la solvencia crediticia de Meta, mágicamente, no se ve afectada por la responsabilidad financiera que supone su garantía de arrendamiento a largo plazo».

Sin embargo, debajo de esta inventiva ingeniería financiera, la conclusión es que Meta está dispuesta a pagar alrededor de 1% de su balance patrimonial para financiar la construcción del centro de datos. Y la razón es que, contrariamente a los argumentos que repite como loro a los bonistas, busca una protección en caso de que la promesa futura de superinteligencia y superabundancia no llegue a concretarse. El acuerdo por el centro de datos de Meta es sintomático de la coyuntura del mercado, que un analista financiero describió como «la convergencia entre una necesidad inmensa de capital, emisores menos dispuestos a sostener el riesgo residual (…) y dinero en reserva», es decir, efectivo disponible. En estas circunstancias, el trabajo de los bancos de inversión es convencer a los prestamistas de asumir riesgos que no entienden realmente. «Hemos visto esta historia un millón de veces», advierte el analista, por empezar, en el periodo previo a la crisis financiera de 2008.

Mirando en detalle los sólidos balances de los principales hiperescaladores –Amazon, Meta, Microsoft, Alphabet–, la explosión de la IA puede parecer sostenible. Pero mientras aparecen fisuras en los jugadores más débiles, como Oracle, y en algunos rincones del negocio de desarrollo de IA, crece el temor de que pueda no haber suficiente rentabilidad para sostener la tendencia en la totalidad del ecosistema. La fiebre por la IA llega tras años de auge del mercado bursátil estadounidense y décadas de un superciclo de capital ficticio, que conlleva sus propias fragilidades. De ahí la creciente preocupación que se detecta debajo del lenguaje burocrático del Banco de Pagos Internacionales: «Si se produjera un declive en las inversiones en IA con una corrección significativa del mercado bursátil, los efectos indirectos negativos podrían ser mayores que lo que sugieren auges previos. Los inversores han preferido las acciones estadounidenses para ganar exposición a las empresas de IA, y el apalancamiento oculto puede conducir a efectos indirectos en el mercado crediticio».

La limitada evidencia de los estudios de campo sugiere que se producen aumentos significativos de la productividad en tareas como la escritura, la codificación y la asistencia a clientes en centros de atención. Hay un desfase inicial, ya que las firmas se hacen cargo del costo de aprender cómo se usa la tecnología, pero con el tiempo, quienes la adoptan cosechan beneficios. Dado que se espera que la tecnología sea ampliamente utilizada y que conduzca a una continua innovación y mejora, incluso en los procesos de investigación y desarrollo, las expectativas de beneficios económicos son altas. Si la IA incrementa la productividad según lo prometido, los usuarios estarán dispuestos a pagar mucho más para acceder a ella. De acuerdo con JP Morgan, dado el volumen del gasto de capital previsto, los proveedores de IA «necesitarían ~650.000 millones de dólares en ingresos anuales a perpetuidad» para obtener una ganancia de 10% –«una cifra exorbitante»–. Esto equivale aproximadamente a 35 dólares por mes por cada uno de los 1.500 millones de usuarios activos de iPhone, o 0,55% del PIB global. Por el momento, los precios se mantienen artificialmente bajos, ya que las empresas de IA esconden los costos económicos reales para fidelizar a los clientes. Si los incrementos en eficiencia se materializan, no habrá ningún problema; los negocios florecientes tendrán gran cantidad de recursos para pagar la cuenta. Aun si se mantienen en silencio, los inversores en IA podrían seguir saliendo con los bolsillos repletos. En un par de años, cuando la IA haya infiltrado los procesos de trabajo a punto tal que los costos de salida sean prohibitivos, la base de clientes no podrá escapar y se verá obligada a pagar. El mundo se habrá vuelto adicto a la IA, y las firmas tecnológicas recogerán ganancias considerables.

Nadie debería dudar de que esa es la estrategia de las big tech (las grandes empresas tecnológicas), y de que ni siquiera una cascada de fracasos en el negocio de IA las hará desviarse de ella. La historia del capitalismo está llena de fases de crisis seguidas de momentos dramáticos de consolidación, y las principales empresas de tecnología podrían incluso beneficiarse de una sacudida en la industria. Además, dada la tremenda influencia política de los multimillonarios de Silicon Valley que están en el gobierno, se puede esperar que peleen con uñas y dientes para conseguir apoyo político para alcanzar sus objetivos. De ser necesario, siempre pueden reforzar el argumento prometeico con uno geopolítico, ofreciendo la victoria en la carrera por la IA contra China como un desafío existencial para el país y obteniendo jugosos contratos militares.

Aun así, se están intensificando los vientos en contra. La adopción de la IA se volvió viral luego del lanzamiento de ChatGPT el 30 de noviembre de 2022 y el valor de las empresas ha tenido un aumento sideral. Pero la aceptación por parte de las empresas no ha sido tan alta como se anticipaba. A pesar del entusiasmo, el uso de la IA en el trabajo no está aumentando vertiginosamente, sino que hasta podría estar ralentizándose, e involucra solo a una pequeña fracción de la fuerza laboral. La evidencia reciente indica que el uso de la IA no implica un inmediato impulso de la productividad. En síntesis, a pesar de que está en marcha algún tipo de automatización, no hay evidencia de una disrupción inminente de la IA capaz de generar las enormes ganancias económicas previstas.

Como bien lo saben los críticos radicales y como han argumentado con vehemencia Daron Acemoğlu y Simon Johnson, no hay tal cosa como un desarrollo capitalista impulsado por la eficiencia; el incremento de la eficiencia técnica es un producto macroeconómico que depende del contexto institucional. Las tecnologías poderosas pueden no resultar redituables y no llegar a implementarse si la estructura del mercado impide que los inversores obtengan beneficios; y pueden empobrecer a los trabajadores si conducen a despidos masivos. Con la IA, el peligro más inmediato parece ser una epidemia de desmoralización laboral. La investigación sugiere que el uso intensivo de IA es desmotivante y descalificante, impulsa el aburrimiento y la mediocridad. Podríamos hasta llegar a ver una «curva en J de productividad» inversa: aumentos de productividad a corto plazo rápidamente superados por un deterioro en la calidad del trabajo.

Otro problema es el desperdicio que puede resultar de la cuasirreligiosa apuesta por la IA por parte de las big tech, posibilitada por el liderazgo privado en la industria y mercados con tendencias maníacas. El contraste entre los enfoques estadounidense y chino sobre la IA es aleccionador. Las economías capitalistas enfrentan un grave problema de coordinación, como ha enfatizado Michael Roberts: «en China hay un plan para alcanzar objetivos claves en tecnología que impulsen la economía en su totalidad» pero «en las principales economías capitalistas, todos los huevos de la IA están puestos en una canasta que está en manos de los hiperescaladores privados y las megaempresas de medios tecnológicos conocidas como los Siete Magníficos, y para ellas lo fundamental es la rentabilidad, no los resultados tecnológicos».

Más adelante, si la presión financiera en el sector se intensifica, no está claro que el legado material del auge se compare al de burbujas anteriores. De hecho, la construcción y la infraestructura representan solo una parte mínima del gasto de instalar capacidad de procesamiento de datos; casi tres cuartos de las inversiones consisten en equipos de tecnología de la información, sobre todo chips avanzados (unidades de procesamiento de gráficos). A diferencia de los cables de fibra óptica de la era de las punto com o de los ferrocarriles del siglo XIX, los chips para IA deben ser reemplazados con frecuencia ya que su desempeño se degrada y la tecnología mejora. Si debido a temas de rentabilidad las inversiones repentinamente se estancan, el achicamiento de la disponibilidad de IA en relación con su abundancia presente es una posibilidad material. En teoría, si la reducción de los gastos de capital superara la reducción de costos derivada de las mejoras en los procesos de IA, el legado de la bonanza de la IA no duraría mucho tiempo y la potencia computacional disponible para las consultas de IA habituales podría disminuir.

Este problema de obsolescencia tiene consecuencias financieras cruciales. De hecho, los préstamos de los centros de datos «son casi siempre préstamos no amortizables: los pagos no se destinan a reducir el importe adeudado. En su lugar, son un financiamiento perpetuo por lo que se asume que son activos perpetuos. La presunción es que al final del plazo del préstamo –en general, cinco a siete años– se refinanciará todo el saldo». Pero si los chips han perdido prácticamente todo su valor después de cinco años, ¿quién refinanciará un activo cuyo componente clave se ha depreciado casi por completo?

Y ni hablemos del estrés ecológico causado por la creciente demanda de tierra, energía y agua para gestionar centros de datos, que pone la totalidad de la fiebre por la IA en una posición insostenible. En ese contexto, la función ideológica del discurso sobre la conquista del espacio de las big tech es darle credibilidad a la fantasía de un futuro completamente digital. Como explica el Proyecto Suncatcher de Google, «la demanda de computación de IA –y de energía– continuará creciendo» y «en la órbita correcta, un panel solar puede ser hasta ocho veces más productivo que en la Tierra, y generar energía en forma casi continua, lo que reduce la necesidad de baterías'; en consecuencia, «en el futuro, el espacio puede ser el mejor lugar para escalar la computación de IA».

Aquí en la Tierra, la demanda creciente de energía barata y tierras raras se materializa en un imperialismo a la vieja usanza. La nueva doctrina de seguridad estadounidense dice con claridad que quiere «un hemisferio (…) que apoye las cadenas de suministro críticas». La captura del petróleo venezolano por parte del gobierno de Donald Trump y las reivindicaciones expansionistas sobre Groenlandia para obtener minerales críticos codiciados por los multimillonarios tecnológicos demuestran la gravedad de la situación. Si la IA continúa defraudando, las aventuras imperialistas bien podrían intensificarse; la búsqueda digital de quiméricos aumentos de eficiencia sería reemplazada por una carrera predatoria para reducir los costos, en una nueva era de lo que con agudeza David Harvey llamó «acumulación por desposesión».

Fuente:

https://nuso.org/articulo/inteligencia-artificial-capitalismo-burbuja-financiera/