Una decena de empresas emergentes del sector de la IA tiene un valor combinado de un billón de dólares. Tiene mucho mérito contando que no ganan aún dinero. OpenAI, por ejemplo, pese a tener unas pérdidas de 5.000 millones de dólares en 2024 tiene cola de inversores. Las cifras que exhibe son de vértigo: 800 millones de usuarios semanales de ChatGPT y 6.000 millones de tokens (unidad de información digital) servidos por minuto en la API (Interfaz de Programación de Aplicaciones), frente a los 300 millones de 2023. Pero el problema es que son cifras que nadie entiende. Y cuando digo nadie, cuento también a los inversores.
Cifras de vértigo acompañadas de valoraciones descabelladas ya hemos visto antes. En 2008, la fiebre hipotecaria hinchó activos tóxicos hasta que el sistema financiero cayó y arrastró a medio planeta. Ocho años antes, las puntocom habían prometido una nueva economía digital y acabaron dejando un desierto de portales fallidos e inversores arruinados. Y si vamos aún más atrás, podemos llegar a la moda de los tulipanes del siglo XVII en los Países Bajos.
Consejero delegado de OpenAI, Sam Altman
Los tulipanes —flores que no alimentaban a nadie ni generaban riqueza productiva— se convirtieron en símbolo de poder y riqueza, lo mismo que atribuimos hoy a empresas como Google, Meta u OpenAI. Esto explica sus valoraciones millonarias. El holandés del XVII no compraba el valor de la flor, sino la promesa de que al día siguiente valdría más. De forma análoga, el inversor actual en IA lo hace por la expectativa de que un día la IA cambiará el mundo.
Que el cambio es inevitable, lo sabemos desde Heráclito. Puede que la IA sea su motor, pero que no en la dirección que nos imaginamos… o que se imaginan en Silicon Valley cuando nos dicen “esta vez es diferente”. Si abrimos el foco —más allá de los tokens por minuto—, la foto es distinta. El coste del capital, la concentración industrial, la dependencia energética y una demanda final todavía tímida dibujan un escenario de burbuja que, de explotar, desbordaría el ámbito de las tecnológicas y tendría un alcance global.
Las valoraciones actuales del sector de la IA están alimentadas por una narrativa que proyecta mercados billonarios porque seguro que todos acabaremos programando de forma automatizada, generando powerpoints con un apunte (prompt) o teniendo un compañero sentimental chatbot. Este relato integrado contrasta con el poco uso efectivo que le damos. Sí, todos utilizamos ChatGPT, todos hemos visto resúmenes de Google en las páginas de búsqueda, algún insensato quizás utilice Grok en X; no hay cena en la que no salga el tema y la parroquia no cante las excelencias de la IA. Pero a la hora de pagar es diferente: no le percibimos valor suficiente para justificar un gasto recurrente. Mientras, los costes operativos de la IA generativa –entrenamiento de modelos, inferencia masiva, adquisición y mantenimiento de GPUs (unidades de procesamiento gráfico) especializadas– crecen a un ritmo muy superior al de los ingresos recurrentes.
También es cierto que las burbujas aceleran el progreso; sin la burbuja de las puntocom no tendríamos a Google ni Amazon. Los integrados le dirán que hay que concentrar capital y talento para que emerjan unos cuantos ganadores que serán los que en un futuro crearán valor; que, aunque una parte enorme del capital se pierda, centros de datos, software, conjuntos de datos y profesionales formados permanecerán; que “esta vez es diferente”.
Expectativas
Las valoraciones actuales de la IA no reflejan resultados reales, sino la esperanza de que esta tecnología cambiará el mundo
Y quizás que nos lo empecemos a creer:
1) Escala y velocidad. La cantidad de capital implicado y la rapidez con la que se ha movilizado no tienen precedentes en la historia del capital riesgo. Además, la financiación no se queda en empresas emergentes: desborda hacia fabricantes de chips, proveedores de infraestructura a gran escala y servicios. Si estalla la burbuja, el contagio no es sectorial: es transversal.
2) Concentración y cuellos de botella. Las economías de escala del IA dependen de un proveedor casi único de hardware, de un puñado de servicios en la nube y de unas pocas plataformas de modelos. Con una cadena de valor tan estrecha y tan concentrada, un retraso en la distribución (recuerden la covid), fluctuaciones en los precios, restricciones de exportación o aranceles arbitrarios pueden ser fatales. Lo de la mariposa que bate las alas en una punta del mundo y acaba provocando un tornado a la otra.
3) Energía, agua y territorio. La IA es, sobre todo, economía energética: megavatios, litros de agua, suelo para los centros de datos. La demanda eléctrica proyectada para entrenar y servir modelos crece mucho más rápido que la capacidad de generación de energía verde y que la red de distribución.
4) Circularidad financiera y riesgo sistémico. Una parte significativa del capital que alimenta el ecosistema de IA circula entre los propios actores: inversores institucionales, fabricantes de chips, proveedores de nube y plataformas de modelos. Esta interconexión de intereses y dependencias genera un efecto palanca que amplifica las ganancias en momentos de euforia, pero también multiplica las pérdidas en escenarios de corrección. Es una arquitectura financiera que recuerda poderosamente a otros episodios de riesgo sistémico.
Pero podría no pasar, podría no explotar la burbuja y que al final del túnel hubiera luz. O que hubiera un muro en forma de límite matemático y computacional. Aún no sabemos si la estrategia actual —más datos, más parámetros, más GPU— nos llevará hasta la AGI (aquella IA generativa equiparable a la humana) o si,Qu como dice el profesor de la Universidad de Nueva York Gary Marcus desde 2022, la IA chocará con un muro. No lo sabemos.
Valoraciones
Deberíamos tener la capacidad de tener una idea clara de qué futuro queremos, no sólo del que se nos promete
Lo que tenemos enfrente no es sólo una burbuja tecnológica más, sino una arquitectura económica y tecnológica de una escala e interdependencia sin precedentes. No sabemos si esta ola de inversión nos llevará a la AGI o a un episodio más de la larga historia de las fiebres especulativas. Las burbujas no se pueden predecir, pero sí pueden administrarse: con criterios económicos exigentes, diversificación real, regulación inteligente e instituciones capaces de prever y gestionar riesgos sistémicos.
