¿A la espera de la caída?

¿Qué es una burbuja? Es una creencia colectiva. ¿Qué es una caída? Es el colapso de esa creencia. La IA ha dado lugar a dos burbujas. Existe una burbuja bursátil: se espera que las dos empresas más destacadas, OpenAI y Anthropic, salgan a bolsa con unas capitalizaciones bursátiles astronómicas de alrededor de 1 billón de dólares cada una. Pero esto viene respaldado por una burbuja crediticia, lo cual es aún más preocupante. Las caídas bursátiles suelen ser más espectaculares que destructivas —provocan pérdidas en el valor de los activos—, mientras que las burbujas crediticias, cuando estallan, desencadenan una cascada de impagos en todo el sistema financiero.

Dos burbujas, generadas por una creencia colectiva lo suficientemente poderosa como para sostener una movilización de capital sin precedentes en la historia del capitalismo. Admitamos que los capitalistas estadounidenses saben un par de cosas sobre cómo tejer una historia —es decir, generar una creencia—. Esta vez no han escatimado esfuerzos, deleitándonos con las visiones más grandiosas. Pero estas han adoptado una forma inusual y paradójica: convencer a la humanidad de los terribles riesgos, casi existenciales, del producto que están vendiendo. El director de Anthropic, Dario Amodei, ha dominado este estilo retórico, que bajo la apariencia de contrición transmite un mensaje totalmente interesado:

1) La IA supone un peligro enorme, lo que significa que es una herramienta de un poder sin precedentes, que debería interesarle enormemente;

2) He creado un monstruo, pero lo admito, por lo que tengo la conciencia tranquila (así que cómpreme a mí para obtener una dosis de virtud junto con su arma letal);

3) El gobierno del Mundo Libre ya ha sido advertido de que esta arma no debe caer en manos de nadie más —¿de los chinos, por ejemplo? ¡Qué horror!—, mientras que mis propias manos, como ya he mencionado, están limpias;

4) Dada la importancia trascendental de todo esto, si las cosas se tuercen financieramente, bajo ninguna circunstancia se nos debería permitir fracasar como un simple Lehman Brothers.

Es la leyenda perfecta: el futuro de la humanidad en juego, villanos que no deben hacerse con el botín. Por supuesto, una leyenda no es un modelo de negocio. Hasta ahora, bastaba con lanzar un hechizo, y vaya hechizo que se lanzó: desde 2020, los «Cinco Grandes» —Microsoft, Google, Oracle, Meta y Amazon— han vertido 1,9 billones de dólares en el caldero. Ahora, sin embargo, debe generar un rendimiento —si no pronto, lo cual no parece probable, al menos con el tiempo— y a una escala acorde con la inversión. Quienes expresaban escepticismo al respecto fueron inicialmente tachados de quejicas, de aguafiestas incapaces de experimentar la emoción de lo milagroso, de imaginar el gran avance civilizatorio de nuestra época. ¿Cuánto tiempo podrá resistir la fe colectiva en la IA ante las pruebas que indican lo contrario? La respuesta: mucho tiempo, pero no para siempre —especialmente cuando las señales de alerta comienzan a multiplicarse, como ocurre ahora—. Es muy posible que estemos presenciando el inicio de la erosión de esa fe; una vez que se supere un umbral crítico, se producirá una corrección financiera tan brutal como maníaco fue el frenesí anterior.

¿Pueden las previsiones de ingresos justificar de algún modo el gasto de capital? El destino de todos depende de ello: el de los hiperescaladores —esos proveedores de servicios en la nube que construyen enormes centros de datos para recopilar, alojar y procesar datos: AWS, Google, Microsoft, Oracle, Meta— y el de los laboratorios de IA, que se han comprometido a consumir chips y potencia de cálculo a una escala similar. Anthropic se ha comprometido a destinar 330 000 millones de dólares a Google, AWS y Microsoft de aquí a 2029, mientras que OpenAI ha prometido 852 000 millones de dólares a AWS, CoreWeave, Cerebras, Oracle, Microsoft y otros para finales de 2030. Estas sumas astronómicas tienen por objeto acaparar los titulares, alimentando la creencia colectiva en el carácter trascendental de la IA. Sin embargo, la naturaleza jurídica y la contabilización de estos «compromisos» (en francés, engagements) son sumamente ambiguas: van desde contratos legalmente vinculantes hasta meras sugerencias, fantasías extravagantes y discursos sobre horizontes interestelares.

En algún momento, todo esto tendrá que volver a los pies de tierra. Y sea cual sea la cruda realidad, habrá víctimas. Si los laboratorios de IA tienen que rascarse el bolsillo sin que la demanda siga el ritmo, ello supondrá su ruina; si los hiperescaladores se quedan en la estacada, tampoco acabará bien. Y es que ya han comprometido 2 billones de dólares en gastos de capital y tienen previsto comprometer mucho más en los próximos años (el objetivo es de 5,3 billones de dólares para el periodo 2025-2030, según Goldman Sachs). Nadie conoce la proporción exacta de compromisos firmes, ya que ni Anthropic ni OpenAI son aún empresas que cotizan en bolsa. Lo que sí sabemos son las cifras de sus recientes rondas de financiación: 95 000 millones de dólares para Anthropic este año y 122 000 millones de dólares para OpenAI, lo que sigue dejando un enorme déficit de financiación —y no cabe hablar de autofinanciación, ya que actualmente registran pérdidas masivas—. Por si fuera poco, Jensen Huang, director ejecutivo de Nvidia —y no olvidemos que es él quien suministra los chips que impulsan todo este sector—, señaló que, basándose en un coste de entre 80 000 y 100 000 millones de dólares por gigavatio de potencia, los centros de datos previstos acabarían costando no los 5,3 billones de dólares previstos por Goldman Sachs, sino una cifra comprendida entre los 9,5 y los 15 billones de dólares. Al fin y al cabo, él también tiene que recuperar su propio capital.

Así pues, nos enfrentamos a una ecuación con una variable y un parámetro. La variable: la demanda. El parámetro: la financiación, que nos dará tiempo hasta que la variable se digne a materializarse. Sin duda, la demanda comenzó a un ritmo vertiginoso, impulsada por una exuberancia irracional; uno simplemente no puede permitirse perderse una revolución —especialmente una capitalista—. En esa etapa, el bombo publicitario era lo único que impulsaba el impulso. Luego llegó la ola inicial de adopción, acompañada de un asombro extático ante el poder de la IA. Sin embargo, el problema era que ahora era posible una reflexión de carácter más prosaico, sobre todo entre los departamentos financieros, que tienen poca paciencia con las maravillas si las cuentas no cuadran. Tras haber enganchado a sus clientes con el acceso gratuito, los laboratorios de IA comenzaron a cobrar a las empresas mediante planes de tarifa plana. En ese momento, el gasto aún era predecible. Sin embargo, una vez que se instaló la siguiente fase de adicción, el modelo de precios cambió repentinamente para basarse en el uso, es decir, en los tokens —la unidad fundamental que se introduce en los grandes modelos de lenguaje (LLM)—. Este cambio sin previo aviso provocó que los costes de la IA se dispararan, pillando a los departamentos financieros completamente desprevenidos.

Uber, por ejemplo, descubrió que su presupuesto anual previsto para IA se había esfumado en un solo trimestre. Esto no fue precisamente una sorpresa: el bombo publicitario había logrado convencer a los empleados de que, para formar parte de la nueva y gloriosa era y potenciar al máximo su productividad personal, más les valía sumarse a la iniciativa. Para animarlos aún más, se acuñó un nuevo concepto —el «tokenmaxxing» (una muestra de verdadera fe)—, junto con clasificaciones y listas de honor para quienes lograran el «tokenmaxxing» de forma más eficaz. Como resultado, los empleados se lanzaron a ello con entusiasmo, hasta tal punto que las mismas empresas que los habían llevado al frenesí tuvieron que pisar el freno de emergencia. Entre ellas se encontraban gigantes como Amazon y Meta. Se decidió limitar el uso hasta que la situación se aclarara. Sin embargo, la situación sigue sin estar nada clara. El gasto solo puede evaluarse a posteriori, y las ganancias en productividad son inconsistentes y opacas. Las empresas están dispuestas a invertir en IA, pero exigen al menos cierta visibilidad en cuanto al rendimiento de su inversión —que, por el momento, es tan claro como un charco de fuelóleo.

Es poco probable que la claridad llegue pronto, sobre todo en lo que respecta a los precios, que han sido notablemente volátiles. En junio, el Wall Street Journal informó de que OpenAI tiene la intención de reducir drásticamente los precios de los tokens, una medida claramente destinada a arrebatar cuota de mercado a Anthropic. Sin embargo, al igual que su rival, OpenAI tiene una necesidad crítica de ingresos. En igualdad de condiciones, bajar los precios no ayuda en ese sentido: por muy elástica que sea, la demanda global viene determinada en última instancia por las empresas que consumen IA. Y dada la incertidumbre actual, la actitud predominante es de cautela o incluso de limitar los recortes.

Además, cabría preguntarse hasta qué punto es grave la guerra de precios entre OpenAI y Anthropic y, en caso de que se intensifique, cuáles podrían ser las consecuencias. Sin duda habría perjuicios, no para los hiperescaladores (a quienes les importa poco de dónde provenga la demanda, siempre que sea sólida), sino para los acreedores y accionistas que hayan respaldado al perdedor. Pero el enfrentamiento se asemeja más a una escaramuza de patio de colegio que a la batalla de Guadalcanal. Las verdaderas hostilidades se están librando en otro frente: la competencia china. A pesar de enfrentarse a un doble embargo (tanto interno como externo) y a un acceso limitado a los chips de Nvidia, los chinos, sacando el máximo partido a la «restricción creativa», han desarrollado modelos de lenguaje grande (LLM) que pueden ser menos sofisticados (aunque eso es discutible), pero que se adaptan mejor a las necesidades reales de los consumidores. Al fin y al cabo, no todo el mundo necesita una IA para escribir una tesis sobre Lacan o para demostrar la hipótesis de Riemann. Independientemente de si podemos ver con claridad el interior de la caja negra de la IA china, una cosa es segura: DeepSeek ha sido capaz de ofrecer una IA prácticamente a la altura, pero a precios que desafían a toda la competencia. La diferencia de precio se corresponde con la diferencia entre el gasto de capital chino y el estadounidense. La proporción es de 1 a 10: 57 000 millones de dólares para China en 2025, frente a 443 000 millones de dólares para EE. UU.; las estimaciones para 2027 se sitúan en 157 000 millones de dólares frente a 1 billón de dólares. Parece que en China, a falta de billones de dólares, se están dedicando a pensar de verdad.

La presentación de DeepSeek fue aclamada como un «trueno», pero el hecho de que hubiera caído un rayo quedó inmediatamente en el olvido. Todos volvieron a la creencia predominante: la supremacía de la IA fabricada en EE. UU. Este estado de negación no podía durar mucho; tras un repunte inicial seguido de una pausa (el periodo de negación), la demanda semanal de tokens chinos pronto se disparó de 5 a 20 billones en un solo mes, dejando muy atrás a los modelos estadounidenses, que se situaban en 5 billones. El precio de los tokens, que ha tocado fondo, debería sacudir a los fieles de su complacencia, pues lo que está en juego no es otra cosa que el posible colapso de un modelo de negocio de 5 billones de dólares. Goldman Sachs —actuando de forma muy similar a la Congregación Romana para la Doctrina de la Fe— bien podría avivar las llamas del entusiasmo al predecir un cambio de la IA meramente «de chat» a la IA «agente» y pronosticar una explosión de la demanda mensual de tokens hasta casi 120 cuatrillones para 2030. Sin embargo, curiosamente, han omitido la pregunta crucial que surge a continuación: ¿quién se hará con ese mercado?

A diferencia de su homóloga vaticana, sin embargo, la Congregación de Goldman Sachs no está formada por personas del mismo molde. Allí se tolera la diversidad de puntos de vista —aunque no nos engañemos: esto es menos una señal de integridad que de una variedad de fuentes de beneficio—. Cabe recordar que, durante el apogeo de las hipotecas subprime, la división de ventas del banco se deshacía de activos tóxicos entre los clientes particulares, mientras que su mesa de operaciones por cuenta propia apostaba audazmente a la baja en el mercado. No resulta contradictorio, pues, oír ahora cómo esgrime la perspectiva de cuatrillones en tokens, justo cuando uno de sus estrategas internos predice que una gran parte se dirigirá a China y Japón. Como para demostrar que tiene razón —y sin tener apenas en cuenta sus actuales alianzas en EE. UU.—, Microsoft anunció alegremente la sustitución de los productos de OpenAI y Anthropic por DeepSeek. El analista de Goldman insiste en que «los principales proveedores de capital están sobreexpuestos al riesgo» y sostiene que «la creación de valor para los accionistas se vería más favorecida si se destinara menos capital a la IA». El problema, sin embargo, es que «menos» no es una opción para el modelo económico de la IA estadounidense.

Debemos considerar la cuestión no solo desde el punto de vista de la demanda, sino también desde el de los proveedores de capital que apuestan por esta empresa de 5 billones de dólares. El sector financiero debería estar en condiciones de evaluar la validez de las afirmaciones de que una innovación es «revolucionaria», para determinar sus horizontes temporales y la sostenibilidad del respaldo financiero necesario. Sin embargo, ni el discernimiento ni la racionalidad moderada figuran entre los rasgos definitorios de la forma neoliberal de las finanzas. Ya lo vimos con la «Nueva Economía» (una etiqueta grotesca que ya hemos olvidado) de la burbuja puntocom. Y aquí vamos otra vez…

Estamos entrando en terreno peligroso. Y sabemos qué contribución podemos esperar de los principales actores: ninguna. OpenAI y Anthropic, que están perdiendo dinero a raudales, aún no han generado ni un solo kopek de beneficio. En cuanto a los hiperescaladores, tampoco se encuentran en muy buena forma. El Financial Times estima —«bajo las hipótesis más optimistas»— que, con la excepción de Amazon, todos los hiperescaladores registrarán rendimientos negativos de la inversión durante el periodo 2025-2030. La cifra de Oracle es de un asombroso -35 %. De hecho, para mantener el ritmo financiero, los hiperescaladores están recurriendo ahora a medidas inesperadas —como suspender la recompra de acciones, en la que antes invertían sumas colosales para apaciguar a los accionistas— y están empezando a acumular deuda.

La mayor parte del respaldo financiero para la IA procede de fuentes externas. Y ese apoyo está a punto de agotarse. Los bancos están empezando a tirar la toalla: a finales de 2025, ya habían comprometido 450 000 millones de dólares en el complejo de la IA según una estimación de la Reserva Federal de Chicago. Goldman Sachs Research señala que se espera que la financiación a través de los «mercados privados» cobre cada vez más importancia —un retorno al lenguaje velado y en clave de la Santa Sede—. Así es como se presenta el «plan de financiación» de la IA: teniendo que buscar recursos en las sombras. Sin duda, hay gente ansiosa por ofrecerse voluntaria; al fin y al cabo, la falta de regulación es la mejor aliada de un verdadero creyente.

Goldman Sachs se deshace en elogios hacia los diversos segmentos y clases de activos dispuestos a comprometerse bajo la audaz bandera de las «inversiones alternativas». Todo el mundo, sin excepción, está involucrado: crédito privado, capital riesgo, fondos de infraestructuras y de inmobiliario (el sector inmobiliario es clave, dada la enorme superficie que requieren los centros de datos). Los límites entre estas alternativas son cada vez más difusos, al igual que las líneas que las separan de los actores del sistema financiero regulado. Los bancos proporcionan apalancamiento a estas entidades; los fondos de pensiones y las aseguradoras invierten en ellas una parte de los ahorros para la jubilación, mientras que algunas aseguradoras incluso les conceden préstamos: es un «sálvese quien pueda». Así pues, todos los rincones del mundo financiero, ya sean turbios o transparentes, están implicados en la financiación de la IA, lo que allana el camino para el desastre.

Si el edificio se derrumba, los efectos serán, sin duda, catastróficos. ¿Y cómo no iban a serlo? La ecuación del modelo de negocio es fundamentalmente insostenible: toda la inversión se basa en las hipótesis más descabelladas sobre la demanda. El mundo financiero está empezando a darse cuenta poco a poco de ello, como lo ilustran algunas abstenciones cautelosas por parte de los bancos y, por el contrario, la carrera desenfrenada hacia territorios turbios donde las finanzas neoliberales no escatiman en entusiasmo ni imaginación. El acuerdo propuesto a Anthropic por dos fondos de crédito privados, Apollo y Blackstone, para ocultar su deuda pasará a la historia como un clásico del género. «Big Sky», como se conoce el proyecto —estos señores tienen una vena poética—, ofrece a Anthropic acceso a los chips de Broadcom a través de un contrato de arrendamiento de 35 000 millones de dólares que mantiene la deuda fuera de su balance. Hemos llegado a un punto en el que debemos evitar dar la impresión de sobrecalentamiento, para no asustar al mercado. A continuación, se detallan los intrincados mecanismos:

1) Apollo y Blackstone crean desde cero una entidad ad hoc —un vehículo de propósito especial (SPV);

2) La entidad se financia con 35 000 millones de dólares: 800 millones de capital riesgo y 34 000 millones de crédito privado;

3) La deuda de 34 000 millones de dólares se desglosa a su vez en: dos denominados tramos senior (los más seguros), uno de 6 000 millones de dólares con calificación A1 (Moody’s) y otro de 24 000 millones de dólares con calificación A2, además de un tramo junior de 4 000 millones de dólares;

4) La operación da un giro verdaderamente insólito cuando se descubre que los dos tramos senior (que suman un total de 30 000 millones de dólares) están garantizados por… Broadcom, precisamente la empresa a la que se alquilarán los chips. Esto significa que, si Anthropic (que paga intereses a la SPV) incurriera en impago, Broadcom cubriría la pérdida;

5) Por si fuera poco, Morgan Stanley —que asesora a Broadcom en esta operación— también ofreció generosamente sus servicios concediendo préstamos a los inversores que desearan adquirir estos valores.

¿Qué podría salir mal? Adentrarse en este terreno es la señal más clara de que un «ciclo crediticio» se está descarrilando. El recurso a esquemas tan rebuscados como esos préstamos respaldados por chips —y Big Sky dista mucho de ser un caso aislado— indica que hay demasiado que ocultar. Morgan Stanley ha publicado estimaciones de las obligaciones fuera de balance de los hiperescaladores que son verdaderamente espeluznantes: si se combinan las obligaciones de rendimiento restantes —es decir, los compromisos futuros de proporcionar potencia de cálculo basados en capacidad aún por construir— con otras obligaciones, como las relativas a la adquisición de terrenos, edificios y chips, se obtiene un total de 1,8 billones de dólares (800 000 millones más 1 billón). Todo ello fuera de balance, por supuesto.

Cabría preguntarse: ¿adónde va realmente todo ese dinero? Una pregunta cada vez más retórica, al parecer. El complejo económico-financiero de la IA se ha convertido en una maraña enredada e impenetrable; comprender cada una de sus ramificaciones supone un desafío abrumador. Sin embargo, miremos donde miremos, vemos callejones sin salida y variables impredecibles que —sea cual sea su desenlace— tendrán consecuencias nefastas para algunos, si no para todos. Y en medio de todo ello, el sector financiero está metido hasta las cejas, tras haber traspasado con indiferencia todos los límites de la razón; ahora, profundamente inquieto en privado, sigue promoviendo esa creencia en público —una creencia que está empezando a tambalearse—. Están saliendo a la luz comportamientos extraños, impulsados por agendas que en ocasiones son retorcidas y en otras, ocultas. Amodei declara sin rodeos que, si Anthropic no logra alcanzar el billón de dólares en ingresos, no ve nada que pueda evitar la quiebra. Sam Altman, su homólogo en OpenAI, que había estado desesperado por una salida a bolsa inmediata para evitar quedarse rezagado en un mercado agotado por SpaceX y Anthropic, cree ahora que es hora de reconsiderarlo, de tomarse un poco de tiempo para aclarar la fijación de precios, la competencia y la demanda.

Un polvorín a rebosar: solo hace falta una cerilla. Y ahora ha aparecido una caja de cerillas. En primer lugar, la subida de los tipos de interés. Tomemos como ejemplo los bonos del Tesoro de EE. UU., cuyos precios se ven impulsados al alza por una política monetaria destinada a contrarrestar la inflación prevista a raíz del conflicto en el Golfo. Junto con el tipo de interés de los fondos de la Reserva Federal, en torno al cual giran, los rendimientos de estos bonos actúan como referencia para los costes de financiación en todo el sistema. Cuando se trata de subidas de los tipos de interés, a veces basta muy poco para hacer tambalear un edificio construido sobre el diferencial entre la rentabilidad de las inversiones y el coste de los fondos prestados; no se puede permitir que ese diferencial se reduzca, y mucho menos que pase a ser negativo. Una subida de tipos de más, y estas apuestas pasan de repente a números rojos, lo que lleva a los especuladores a precipitarse hacia la salida.

Luego está lo que se está desarrollando en los mercados de valores. Existe una creciente preocupación por la deuda utilizada para financiar la compra de acciones, que los corredores de bolsa —a través de los cuales los inversores realizan sus operaciones— conceden con facilidad. La denominada «deuda de margen» no es en absoluto marginal: ha alcanzado ya un máximo histórico de 1,4 billones de dólares. ¿Qué sucederá si los mercados de valores cambian de rumbo? Los inversores se enfrentarán a las infames demandas de cobertura: la solicitud de un corredor de que un cliente aporte garantías adicionales para asegurar un préstamo cuando los activos que respaldan dicho préstamo están perdiendo valor. Deberíamos revisar aquí nuestra premisa inicial: las burbujas bursátiles no son especialmente peligrosas siempre que permanezcan desconectadas del sistema crediticio. Se vuelven peligrosas cuando crean el riesgo de impagos y de una búsqueda frenética de liquidez. Para satisfacer las necesidades de financiación en un segmento del mercado, los inversores venden activos en otro. Ese mercado, a su vez, se ve sometido a tensiones de liquidez, lo que desencadena nuevas ventas en otros lugares, y así sucesivamente. Si el sistema financiero ya se encuentra al borde de un punto crítico de inestabilidad estructural, esta reacción en cadena puede empujarlo hacia el colapso.

Por último, existe la posibilidad de que se produzca un incidente de gran envergadura. Una salida a bolsa fallida de un laboratorio de inteligencia artificial. Un colapso bursátil de gran relevancia simbólica —SpaceX, por ejemplo, cuyo debut tan publicitado no logró evitar que el precio de sus acciones, tras un repunte inicial, comenzara su descenso a tierra. Y luego está Oracle, ocupada forjándose un legado de quiebra, uno que podría desencadenar una reacción en cadena: un rendimiento de la inversión del -35 %, una deuda cinco veces superior a su capital social y planes para despedir a 10 000 empleados por lotes, aparentemente en nombre de un salto masivo de productividad impulsado por la IA, pero que, en realidad, es una medida desesperada para restablecer el flujo de caja y evitar el impago. El colapso de Oracle sería el tipo de acontecimiento que se observa en todas las grandes crisis financieras: el momento en el que el hechizo se rompe de repente y una creencia —socavada desde dentro y ahora demasiado frágil— se derrumba. Y entonces la debacle es generalizada.

Fuente: Sidecar (New Left Review), 9 de julio de 2026 (https://newleftreview.org/sidecar/posts/awaiting-the-crash)