Doctor
en arquitectura de computadores por la Universitat Politècnica de
Catalunya y miembro del colectivo Protecció de la Frontera
Electrònica.
La
inteligencia artificial no se despertará, no se volverá
superinteligente ni te convertirá en clips de papel. Pero los ricos
con psicosis inversora por ella casi con toda seguridad te harán
mucho, mucho más pobre
Hoy
en día cualquier debate incluye la inteligencia artificial (IA), y
cualquier debate sobre IA trata sobre sus capacidades técnicas. En
este artículo quiero hacer un ejercicio de análisis reposado,
ignorando el aura de sobrenaturalidad que se ha otorgado a la IA y
considerándola como lo que es: un producto más. ¿Cómo son las
empresas que la producen? ¿Qué modelo de negocio tienen? ¿Por qué
apuestan por la IA?
Inteligencia Artificial (IA).
Creo
que seguir este hilo será mucho más productivo para llegar a
conclusiones útiles que la cacofonía hecha de promesas, miedos y
desconocimiento que domina este tema.
La
trampa del hipercrecimiento
Después
de la crisis de 2008, los bancos centrales inyectaron grandes
cantidades de liquidez en el sistema para evitar la deflación. Con
los tipos de interés cercanos a cero, los inversores institucionales
se encontraron con una gran masa de capital que necesitaba encontrar
rendimientos más elevados. Como dice el economista Nick Srnicek en
su obra Capitalismo
de plataformas:
“La nueva economía de plataformas no es tanto la vanguardia de un
nuevo capitalismo como una salida para el capital sobrante”.
Según
Srnicek, esta situación favoreció “un exceso de capital en busca
desesperada de rendimientos en un mundo de intereses bajos”. Buena
parte de las inversiones se canalizaron hacia apuestas cada vez más
arriesgadas, como las de capital riesgo en nuevas tecnologías. Así
es como aparecieron las empresas emergentes: Google y Meta controlan
la publicidad, Amazon la venta en línea, Netflix hace sombra a la
industria audiovisual, Uber al sector del transporte, etc.
Con
estas enormes inyecciones de capital sobrante, las empresas
emergentes aplicaron una “nueva” estrategia para asaltar mercados
consolidados: permanecer durante décadas en régimen de pérdidas
hasta agotar a la competencia. Nueva al menos en cuanto a la escala
en la que se ha llevado a cabo. Con notables excepciones, las
plataformas tecnológicas no triunfaron porque ofrecieran un producto
más avanzado tecnológicamente, sino porque con una app ocultaban
prácticas monopolísticas de toda la vida: subvencionar precios para
acaparar el mercado (dumping),
contratar trabajadores en régimen de autónomos y así ofrecer
precios más competitivos…
La
desregulación de las protecciones antimonopolio permitía a las
plataformas crecer hasta someter el mercado, y a partir de ahí
entraban en una fase de hipercrecimiento a través de la extracción
de todo el valor a proveedores y clientes. Este ciclo está
excelentemente descrito por Cory Doctorow en su concepto de
“mierdificación” (enshittification).
El
problema es que las grandes tecnológicas, tras un crecimiento
explosivo, están estancadas. Ya hace años que Google y Meta
monopolizan el mercado de la publicidad en línea, y Amazon el de las
ventas. Si siguieran su curso normal, se estabilizarían en un nuevo
sector con pocos cambios y la tasa de ganancia iría bajando.
Pero
no pueden permitirse perder el estatus de empresa en
“hipercrecimiento”. Eso supondría una caída en picado de su
altísima valoración de mercado, y literalmente billones de dólares
desaparecerían de golpe. El valor de mercado de las empresas no se
basa solo en sus beneficios actuales, sino en la percepción de
crecimiento futuro. Empresas de sectores consolidados como la
industria o el comercio tienen un valor en bolsa basado en sus
ingresos, mientras que las empresas tecnológicas tienen un valor en
bolsa más influido por la perspectiva de crecimiento. La métrica
financiera que nos indica esta relación es la ratio precio-ventas, y
si es muy alta, indica que los inversores valoran la empresa por
encima de lo que realmente vende. El gigante de los supermercados
Walmart tiene una ratio precio-ventas de 1,2, y Ford y General Motors
de 0,3. En cambio, Apple está valorada en 9 veces lo que ingresa, y
Microsoft en más de 13. El factor dominante es la perspectiva de
crecimiento y beneficios futuros, no los ingresos actuales.
Ratio
precio-venta de las empresas de Fortune 500
Elaboración propia del autor con las estadísticas de las primeras 25 empresas del ranking Fortune 500 con su ratio precio-ventas, septiembre de 2025.
Una
alta valoración de mercado de la empresa tiene múltiples
beneficios. Para las pequeñas empresas emergentes significa un
precio más alto si logran vender la empresa. Para las grandes
plataformas significa libertad financiera. La generación tradicional
de capital a través de plusvalía tiene el inconveniente de depender
de trabajadores, clientes e impuestos, lo cual siempre resulta
molesto. El crédito conlleva costosos intereses. En cambio, una
empresa como Microsoft puede emitir acciones y ganar 13 veces más
por ellas que Walmart. O usarlas como prima en lugar de salario en
forma de stock
options,
consiguiendo retener a trabajadores cualificados.
Todo
esto hace que las empresas tecnológicas con alta valoración sean
más competitivas, y las primas a sus ejecutivos más atractivas. Por
eso quieren mantener esa apariencia de hipercrecimiento cueste lo que
cueste. Mark Zuckerberg apostó el futuro de Facebook al “metaverso”,
un mundo de realidad virtual, hasta el punto de rebautizar su empresa
como Meta. El proyecto, sin embargo, no ha fructificado y la unidad
de realidad virtual de Meta ha despedido recientemente a más de 600
trabajadores. Elon Musk lleva más de una década anunciando que la
conducción autónoma de los vehículos de Tesla llegará “el año
que viene”. De manera similar, el CEO de Anthropic ha afirmado que
gracias a la IA tenemos ante nosotros un futuro en el que “el
cáncer será curado, el presupuesto equilibrado y el 20% de la
población estará en el paro”.
Términos
prometidos públicamente por Elon Musk sobre la conducción autónoma
de los vehículos Tesla
Elaboración propia del autor a partir de declaraciones públicas de Elon Musk.
Muchas
empresas exageran sobre sus productos, pero las que lo hacen más son
las tecnológicas, y lo hacen por necesidad. Es en este contexto en
el que deberían enmarcarse las promesas que hacen sobre el impacto
de la IA. Y nada como prometer a sus clientes que podrán echar a la
calle a miles de trabajadores.
Predicciones
de ejecutivos sobre el impacto de la IA en el mercado laboral
Elaboración propia del autor a partir de declaraciones públicas de varias compañías.
Los
mismos que prometían que el futuro era el “metaverso”, o que los
coches se conducirían solos, ahora nos prometen que la IA nos
sustituirá a todos. Las estadísticas muestran cambios localizados,
por ejemplo, en sectores como la atención al cliente, pero no una
sustitución masiva. El éxito de los proyectos en los que se han
sustituido trabajadores por IA es discutible, y daría para otro
artículo. Lo que sí se ha observado es un efecto de histeria
colectiva: los medios reproducen acríticamente las promesas de los
ejecutivos, los trabajadores creen que están a punto de ser
sustituidos por un robot, y los inversores presionan a otras empresas
para “no quedarse atrás”, aunque eso implique integrar la IA en
productos donde no tiene sentido y de forma burda.
La
contabilidad imposible de la IA
La
necesidad de estar permanentemente en una fase de hipercrecimiento
explica en gran medida la gran apuesta que han hecho las grandes
plataformas tecnológicas por la IA. Pero ¿qué tan buena es esta
apuesta?
Actualmente,
la industria de la IA tiene resultados desastrosos. Cada nuevo modelo
tiene un coste de entrenamiento enorme. Entrenar ChatGPT 4 costó más
de 100 millones de dólares, y el coste de ChatGPT 5 podría haber
superado los 1.000 millones. Una vez en funcionamiento, el coste
operativo también es prohibitivo, ya que los modelos son cada vez
más grandes. Para atraer a los usuarios, las empresas de IA como
OpenAI, Microsoft, Google y Anthropic subvencionan los precios,
asumiendo enormes pérdidas. El analista especializado en IA Ed
Zitron calcula que solo en 2025 las grandes tecnológicas han
invertido 354.000 millones de dólares, mientras que la proyección
de ingresos es de poco más de 28.000 millones.
Balance
de ingresos e inversiones en IA (2025)
Fuente: Ed Zitron.
Esto
significa un 92% de pérdidas anuales. En el caso de Anthropic, la
empresa rival de OpenAI, durante el pasado septiembre gastó en
infraestructura de Amazon Web Services para hacer funcionar sus
servicios de IA más de lo que ingresó en suscripciones por esos
servicios, generando pérdidas operativas. Para equilibrar los
balances, estas empresas tendrían que incrementar los precios un
1200%, lo que supondría el fin del negocio.
Esta
situación de pérdidas es insostenible, incluso para las grandes
plataformas tecnológicas y los fondos de inversión con enormes
reservas de capital. OpenAI y Anthropic deben recibir periódicamente
grandes inyecciones de capital para mantenerse en funcionamiento, lo
que, como hemos visto, es una característica habitual de las
empresas emergentes. Pero ¿hasta cuándo puede una empresa seguir
quemando inversiones a este ritmo? Los inversores siguen confiando en
ellas, pero las muestras de impaciencia en Wall Street ya comienzan a
notarse. Por eso se suceden los anuncios de grandes proyectos y
enormes inversiones.
Bloomberg
advertía que los anuncios de enormes inversiones, destinados a
generar titulares sobre el crecimiento de las empresas, indican
prácticas de inversiones circulares. Nvidia anuncia con gran
fanfarria que invertirá 100.000 millones en OpenAI para construir
enormes centros de computación; OpenAI anuncia un acuerdo por valor
de 300.000 millones para alquilar los servicios de procesamiento de
datos a Oracle; a su vez, Oracle anuncia un contrato de compra de
productos de Nvidia para poder proporcionar esos servicios de
procesamiento. Es cierto que estos circuitos existen en las complejas
economías actuales, pero en un sector emergente pueden significar
que no hay actividad económica real.
¿Pero
son creíbles esos números? Como detalla Ed Zitron, los 100.000
millones que Nvidia ha anunciado que invertirá en OpenAI están
fraccionados y condicionados. Por cada centro de datos de 1 GW de
capacidad de cálculo que OpenAI construya usando GPU de Nvidia,
Nvidia liberará 10.000 millones. OpenAI ha llegado a un acuerdo
similar con AMD, que ofrece pagos en especie en forma de paquetes de
acciones de AMD a precio preferente por cada 1 GW de capacidad de
cálculo que OpenAI construya con chips de AMD. Es decir, estas
inversiones dependen totalmente de la capacidad de OpenAI para
construir centros de procesamiento.
En
total, OpenAI ha llegado a acuerdos con socios como Nvidia y AMD para
construir centros de datos con una capacidad de cálculo de 26 GW.
Estas cifras equivalen aproximadamente a la energía generada por 17
reactores nucleares, muy por encima de lo que puede soportar la red
eléctrica actual de Estados Unidos. Además, este tipo de
equipamiento no aparece de la noche a la mañana: una turbina de gas
de alta calidad como las necesarias para alimentar estos centros
puede tener un tiempo de espera de 7 años actualmente. Solo uno de
estos centros ha comenzado a construirse, el Stargate Abilene, en
Texas, y se presenta como un centro de datos de 1,2 GW de capacidad
de cálculo. A fecha de octubre solo tenía una capacidad de
generación de 0,2 GW, de los cuales un 70% se destinan realmente a
capacidad de cálculo. Lejos, pues, del objetivo de 26 GW.
Un
problema añadido es que estas inversiones se deprecian muy
rápidamente. El componente principal de cálculo de estos centros
son las GPU fabricadas por Nvidia. Las GPU de alta gama usadas en
estos proyectos, como las H100, que consumen 700 W y cuestan entre
20.000 y 40.000 dólares cada una, podrían tener una vida útil de
entre 3 y 5 años debido a la alta intensidad de los cálculos. Esto
puede significar que la parte que acabe materializándose de estos
proyectos no valdrá prácticamente nada antes de 2030.
En
resumen: el modelo de negocio actual de las IA no es viable
económicamente, las inversiones anunciadas no se están realizando,
son difícilmente realizables, y de producirse se depreciarían
rápidamente.
¿Una
burbuja?
OpenAI
y Anthropic, las empresas emergentes que generan modelos de IA,
necesitan que el relato se mantenga para su propia supervivencia, ya
que ambas necesitan inyecciones periódicas de miles de millones para
mantenerse en funcionamiento. Las grandes plataformas como NVIDIA,
Microsoft, Alphabet (Google), Apple, Meta, Tesla y Amazon necesitan
que la IA funcione, porque su valoración como empresas en
hipercrecimiento depende de ello, y ya han apostado demasiado como
para echarse atrás. Juntas, estas grandes plataformas tecnológicas
suponen un 35% de la bolsa de Estados Unidos.
Pensemos
en esto: un tercio del valor de la bolsa estadounidense lo está
apostando todo a que la IA funcione. Al mismo tiempo, la IA no está
resultando viable económicamente.
Cada
vez más voces alertan de los signos clásicos de una burbuja
financiera que puede arrastrar la economía de Estados Unidos hacia
una crisis. Uno de esos signos es la creciente fragilidad del
mercado. Las altas valoraciones en bolsa de las plataformas
tecnológicas se basan en la promesa de crecimiento, y no en
resultados tangibles actuales.
La
alta interdependencia de las plataformas agrava aún más esta
fragilidad. Como señala Ed Zitron, el 42% de los ingresos de Nvidia
provienen de 5 empresas: Microsoft, Amazon, Meta, Alphabet (Google) y
Tesla. Y Nvidia encarna, por ahora, la IA. La dependencia va en
sentido contrario también: Meta gasta un 25% de sus inversiones en
GPU de Nvidia, y Microsoft un 47%. Es decir, las inversiones de las
grandes plataformas son muy altas y están concentradas en un solo
producto, que es muy frágil.
La
presión del resto de la economía por subirse al carro de la IA
añade más dependencia de un producto concentrado en muy pocas
manos. ¿Qué pasará con las empresas que han hecho un esfuerzo por
integrar la IA en sus productos y procesos, si de repente los
proveedores de modelos de IA desaparecen o multiplican sus precios
por 10?
Esta
fragilidad se enmarca en una fragilidad mayor. Estados Unidos está
inmerso en una guerra comercial con el resto del mundo, especialmente
con la UE, Rusia y China. Choques económicos como los aranceles
pueden provocar, y están provocando, una contracción de la demanda.
Esto puede llevar a los inversores a posiciones conservadoras,
poniendo fin a la era de apuestas de capital riesgo y altas
valoraciones en bolsa que alimentan a las empresas de IA.
Estas
reflexiones no sustituyen el debate sobre la utilidad práctica de la
IA, sino que lo complementan. Como dice Cory Doctorow: “Lo más
importante de la inteligencia artificial no son sus capacidades
técnicas ni sus limitaciones. Lo más importante es el relato de los
inversores y la histeria consecuente que ha preparado una catástrofe
económica que perjudicará a cientos de millones o incluso miles de
millones de personas. La IA no se despertará, no se volverá
superinteligente ni te convertirá en clips de papel. Pero los ricos
con psicosis inversora por la IA casi con toda seguridad te harán
mucho, mucho más pobre”.
Fuente:
Ctxt
Por
Kei Pritsker 
