Alerta de Burbuja de IA: ¿Podría Colapsar la Economía de EE. UU.?

La preocupación crece entre los expertos de que el extenso capital que fluye hacia las empresas de inteligencia artificial podría estar inflando artificialmente toda la economía de EE. UU., generando comparaciones con burbujas económicas pasadas.

Paul Kedrosky, inversor, señaló recientemente a The Wall Street Journal que el gasto actual en infraestructura de IA ya ha superado la inversión vista en infraestructura de telecomunicaciones e internet durante la era dot-com hace dos décadas. Sugirió que este gasto masivo en IA podría estar funcionando como un “programa de estímulo del sector privado”, potencialmente enmascarando el impacto total de los aranceles recientes.

Para destacar aún más la escala de esta inversión, Neil Dutta, jefe de investigación económica de Renaissance Macro Research, reveló que los gastos de capital para IA han contribuido más al crecimiento económico de EE. UU. este año que la totalidad del gasto del consumidor combinado. Esta situación sin precedentes ha llevado a algunos a advertir sobre una posible desaceleración económica aún más grave que la crisis dot-com, en caso de que la industria de la IA no cumpla sus ambiciosas promesas.

El mercado está experimentando actualmente una oleada de bombo impulsado por la IA, con el entusiasmo de los inversores impulsando las valoraciones de las empresas a máximos históricos. El periodista tecnológico Brian Merchant, en su boletín Blood in the Machine, señaló que si bien Apple fue la primera en alcanzar una valoración de 1 billón de dólares en 2018, nueve empresas de IA han logrado desde entonces capitalizaciones de mercado similares o mayores. En particular, la valoración del fabricante de chips de IA Nvidia se ha triplicado hasta unos asombrosos 4 billones de dólares en menos de un año. Microsoft también alcanzó recientemente una valoración de 4 billones de dólares, informando ventas en auge en su negocio de computación en la nube Azure y un récord de 30 mil millones de dólares en gastos de capital en IA en un solo trimestre fiscal, según CNN.

A pesar de estas valoraciones disparadas, persisten las preguntas sobre el retorno de la inversión a largo plazo. Si bien los chatbots de IA han ganado una popularidad generalizada, sus costos operativos —incluyendo capacitación, ejecución y mantenimiento— siguen siendo excepcionalmente altos, lo que conlleva importantes gastos de servicios públicos para las empresas de IA. Microsoft, por ejemplo, obtiene beneficios principalmente vendiendo capacidad de computación a otras empresas que intentan monetizar la IA. El desafío para estas empresas radica en escalar sus ofertas de manera rentable, especialmente cuando los usuarios están acostumbrados a modelos freemium como ChatGPT de OpenAI y Claude de Anthropic. Si la rentabilidad generalizada resulta difícil de alcanzar, la estructura actual del mercado podría enfrentar inestabilidad.

Para añadir complejidad, el sector de la IA está presenciando una intensa competencia por el talento, con empresas que ofrecen contratos astronómicos para captar profesionales cualificados. A nivel nacional, la Casa Blanca ha mostrado poco interés en regular la industria o aplicar medidas antimonopolio, según The Wall Street Journal. Este vacío regulatorio significa que podría surgir una amenaza significativa de la competencia internacional, particularmente de China, que está avanzando rápidamente en la carrera global de la IA.

El destino final de esta inmensa inversión sigue siendo una pregunta de varios billones de dólares. Con la economía de EE. UU. cada vez más respaldada por un gasto sin precedentes en infraestructura de IA, comprender las posibles consecuencias de una corrección del mercado de IA —e identificar a los ganadores y perdedores resultantes— se vuelve crucial. El debate también continúa sobre si este fenómeno es una burbuja genuina o, como sugirió recientemente la firma de Wall Street Citi, un “mercado alcista a largo plazo”. Lo que está en juego es excepcionalmente alto, recayendo la responsabilidad en las empresas de IA de demostrar a los accionistas tanto los beneficios financieros como los sociales de sus innovaciones.