La paradoja de la IA: suben las valoraciones mientras el producto se abarata

La enorme ola de inversión en torno a la inteligencia artificial empieza a mostrar cada vez más rasgos propios de una burbuja financiera. Así lo advierte el inversor y fellow del MIT Paul Kedrosky.

Le preocupan especialmente el rápido aumento de la deuda, las valoraciones disparadas y una posible sobrecapacidad masiva en los centros de datos. Al mismo tiempo, los modelos de IA se abaratan y las diferencias tecnológicas entre proveedores parecen reducirse.

La burbuja de la IA muestra señales de alarma conocidas

Kedrosky ve similitudes llamativas entre la actual fiebre por la IA y burbujas financieras anteriores. Según sostiene, las tecnologías cambian, pero el comportamiento de los inversores apenas lo hace.

En un mercado alcista, los inversores se dejan llevar por el entusiasmo y a menudo entran en el peor momento. Cuando el sentimiento cambia, ocurre lo contrario: muchos actores intentan deshacer posiciones al mismo tiempo.

Según Kedrosky, ahora confluyen varios ingredientes propios de una burbuja clásica. Hay abundante crédito disponible, los gobiernos incentivan la inversión y la IA cuenta con un relato tecnológico convincente. A ello se suma una enorme oleada de construcción de centros de datos.

Una diferencia importante respecto a los primeros años del auge de la IA es la forma en que se financian estas inversiones. Al principio, las grandes tecnológicas podían pagar muchos proyectos con sus propios flujos de caja. Ahora recurren cada vez más a capital externo.

Lo hacen, entre otras vías, mediante bonos, mercados de crédito privado y otras formas de financiación con deuda. Según Kedrosky, alrededor del 15% al 18% de la emisión de crédito de empresas con alta calificación ya está vinculada a esta ola inversora.

Esto puede tener consecuencias para el conjunto del mercado financiero. Las tecnológicas compiten por el mismo capital que los gobiernos, que también necesitan endeudarse en grandes cantidades para financiar sus déficits presupuestarios.

Mientras tanto, las cifras siguen aumentando. Según la fuente, Goldman Sachs prevé que la inversión de las grandes tecnológicas supere el billón de dólares en 2026.

Los enormes centros de datos podrían quedar parcialmente infrautilizados

La construcción de centros de datos es una de las principales preocupaciones de Kedrosky. Los inversores financian proyectos respaldados por grandes tecnológicas, pero, según él, no siempre saben con claridad hasta qué punto se utilizará finalmente el equipamiento.

Señala indicios de que algunos centros de datos solo aprovechan sus procesadores gráficos en torno a un 35% o 40%. Algunas empresas estarían acumulando chips sobre todo para asegurarse capacidad suficiente, sin que esa potencia de cálculo sea necesaria de forma inmediata y plena.

Si ese diagnóstico es correcto, existe el riesgo de que se construya mucha más infraestructura de IA de la que finalmente haga falta.

El problema se agrava porque el precio de la capacidad de computación para IA cae con rapidez. Kedrosky llega a describir los tokens de IA como un producto extremadamente deflacionario. Los nuevos modelos son más eficientes, mientras los costes de procesar solicitudes siguen bajando.

Esto resulta positivo para los usuarios, pero supone un reto para las empresas de IA. Cuando el precio por unidad cae con fuerza, las compañías deben aumentar el uso a gran velocidad para mantener sus ingresos.

Según Kedrosky, las empresas que desarrollan los modelos de IA más avanzados tendrían que elevar sus volúmenes alrededor de un 400% anual para mantenerse en el mismo punto desde el punto de vista financiero.

Ahí surge una contradicción llamativa. Las empresas de IA se valoran como si estuviera a punto de llegar un enorme crecimiento de los ingresos, mientras su producto se abarata cada vez más.

Las grandes salidas a bolsa de la IA pueden afectar a los mercados financieros

Las posibles salidas a bolsa de grandes tecnológicas también podrían generar tensiones. Empresas como SpaceX, Anthropic y OpenAI podrían captar conjuntamente cientos de miles de millones de dólares en nuevo capital si salen al mercado.

Ese dinero tiene que salir de algún sitio.

Si los grandes inversores institucionales quieren participar en esas OPV, podrían verse obligados a vender acciones que ya tienen en cartera. Esto podría provocar un enorme trasvase de capital desde compañías cotizadas consolidadas hacia nuevas empresas tecnológicas.

Kedrosky identifica además otro riesgo. A su juicio, el rendimiento de los grandes modelos de lenguaje empieza a converger cada vez más. Al mismo tiempo, cada mejora adicional exige inversiones crecientes.

Esto plantea la cuestión de cuánto valor podrán extraer finalmente las empresas de las gigantescas sumas que se están invirtiendo ahora en IA.

Para que eso ocurra, la tecnología no tiene por qué fracasar. Otras revoluciones tecnológicas anteriores acabaron transformando la economía, aunque por el camino los inversores sufrieron fuertes pérdidas por el exceso de capacidad y unas expectativas demasiado elevadas.

Incluso el sector de los chips podría volver a ser más sensible a fuertes ciclos de auge y caída. La IA ayuda a las empresas de semiconductores a desarrollar diseños con mayor rapidez, lo que acorta los ciclos de innovación. Según Kedrosky, eso podría hacer que reaparezca precisamente el patrón conocido de escasez, sobreinversión y, finalmente, excedentes.