La burbuja de la IA

[Benzino Napaloni]

Corren ríos de tinta sobre este tema, y no es para menos. Abro hilo para tratar de hacer una síntesis.


Podemos estar hablando de la mayor burbuja de la historia.

• ¿Estamos ante la mayor burbuja de la historia?

La IA está drenando la inversión en el resto de la economía...

• En los noventa nadie vio venir cómo Internet mataría de hambre a las fábricas. Treinta años después la IA está haciendo lo mismo

... mientras infla el gasto en chips, centros de datos, y todo aquello que demanda la IA para funcionar.

• Nvidia, AMD... y ahora Broadcom: OpenAI firma otro acuerdo millonario de 'chips'

La IA también drena la inversión en formación de los jóvenes.

• ¿invertir en 'juniors' o en tecnología? El nuevo dilema: aprendices sin oficio

[Benzino Napaloni]

En los noventa nadie vio venir cómo Internet mataría de hambre a las fábricas. Treinta años después la IA está haciendo lo mismo

La inversión en IA está drenando el capital de las fábricas estadounidenses como hizo Internet en los noventa. Esta vez ya sabemos cómo termina la historia.

Por un lado, el gobierno de Estados Unidos está intentando revertir tres décadas de desindustrialización con aranceles a China. Por el otro, la inversión en IA está recreando exactamente el fenómeno que destruyó parte de la industria estadounidense en los años noventa.

La historia se repite, pero esta vez sabiendo lo que va a pasar.

Por qué es importante. Derek Thompson, periodista económico de The Atlantic, ha identificado un patrón que reescribe lo que creíamos saber sobre el declive industrial estadounidense. China no solo robó empleos sino que el capital americano los abandonó antes.

En una entrevista con el inversor Paul Kedrosky para su podcast Plain English, Thompson expone su tesis:

• En los noventa, el despliegue masivo de Internet y telecomunicaciones absorbió cantidades brutales de dinero.
• Ese dinero tenía que salir de algún sitio. Salió de las fábricas. Los pequeños fabricantes vieron cómo conseguir financiación se volvía cada vez más caro. Justo en ese momento, China entraba en la Organización Mundial del Comercio y las barreras comerciales caían.

No fue mala suerte. Fue causa y efecto.

El contexto. Las empresas tecnológicas van a gastar unos 400.000 millones de dólares este año construyendo infraestructura para IA. Para ponerlo en perspectiva: el programa Apollo que llevó a Estados Unidos a la Luna costó unos 300.000 millones ajustando por inflación. Aquello fueron diez años. Esto es un año.

Los centros de datos han supuesto la mitad del crecimiento económico estadounidense en los primeros seis meses de 2025. La previsión es que la inversión supere los 500.000 millones anuales en 2026 y 2027.

Mientras tanto, los consumidores americanos están gastando 12.000 millones al año en servicios de IA. La diferencia entre lo que se invierte y lo que se gana es abismal.

La panorámica. El problema es estructural. Si gestionas un fondo de inversión con 500.000 millones, tienes dos opciones:

• Puedes repartir ese dinero entre cien pequeñas fábricas que necesitan cinco millones cada una.
• O puedes firmar diez cheques de 50.000 millones a proyectos de IA.

La primera opción significa gestionar cien empresas distintas. Sentarte en decenas de consejos. Hacer seguimiento constante. La segunda significa diez reuniones al año. La elección es obvia.

• Un fabricante que quiera aprovechar el momento para traer producción de vuelta a EEUU se encuentra con que pedir dinero prestado es carísimo.
• Los bancos comparan su proyecto con los retornos que promete la IA.

No hay color.

La ironía. Trump ha construido su política económica sobre aranceles que fuercen a las empresas a fabricar en EEUU. Pero la inversión en IA está encareciendo exactamente lo que los aranceles intentan abaratar: producir localmente.

• Los aranceles suben el precio de importar desde China.
• La IA sube el coste de financiar producción local.

El efecto neto puede ser nulo para la industria, pero con precios más altos para todo el mundo.

Las cifras. Construir un centro de datos moderno implica...

• Que el 60% del presupuesto se va en chips de NVIDIA.
• El resto se reparte entre refrigeración, electricidad y construcción.
• El edificio físico es la parte más barata.

La geografía también cuenta. Virginia del Norte concentra buena parte de la inversión. Zonas que hace diez años eran rurales están ahora rodeadas de instalaciones industriales que funcionan las 24 horas.

Sí, pero. Hay una salida que no existía en los noventa: montar los centros de datos fuera de Estados Unidos. India y Oriente Medio están recibiendo inversiones enormes porque la electricidad es más barata y sus vecinos, ejem, se quejan menos.

Pero eso empeora el problema original. Si el dinero se va a centros de datos en otros países, todavía queda menos para fábricas americanas.

Entre líneas. Kedrosky usa un símil que resume todo: una estrella de la muerte que absorbe capital. En los noventa esa estrella fue Internet. Ahora es la IA. Las fábricas, en ambos casos, son el daño colateral.

La diferencia es que en los noventa nadie lo vio venir. Ahora sí.

[tomasjos]

Sobre el acuerdo con Broadcom

Nvidia, AMD... y ahora Broadcom: OpenAI firma otro acuerdo millonario de 'chips' https://share.google/p5T6jQ3xTTyVLt70N



SIGUE LLOVIENDO DINERO SOBRE LA IA
Nvidia, AMD... y ahora Broadcom: OpenAI firma otro acuerdo millonario de 'chips'
Este enorme pedido de chips significa que OpenAI podría invertir entre 350.000 y 500.000 millones de dólares adicionales, además del billón de dólares en contratos que ha firmado en los últimos meses

OpenAI y Broadcom han anunciado una alianza estratégica para desarrollar y desplegar 10 gigavatios de chips de IA diseñados por OpenAI, en una de las colaboraciones tecnológicas más ambiciosas de los últimos años. El acuerdo, de carácter plurianual, contempla el codiseño de sistemas de aceleración y redes que combinan los chips desarrollados por OpenAI con las soluciones Ethernet y de conectividad de Broadcom. Según ambas compañías, la instalación de los primeros racks de estos sistemas comenzará en la segunda mitad de 2026, con el objetivo de completar el despliegue antes de finales de 2029.
"Asociarnos con Broadcom es un paso crucial en el desarrollo de la infraestructura necesaria para liberar el potencial de la IA y ofrecer beneficios reales a las personas y las empresas", ha afirmado Sam Altman, cofundador y director ejecutivo de OpenAI. "El desarrollo de nuestros propios aceleradores se suma al amplio ecosistema de socios que desarrollan la capacidad necesaria para impulsar la IA y brindar beneficios a toda la humanidad". Con esta iniciativa, OpenAI busca integrar directamente en el hardware las lecciones aprendidas tras años de desarrollo de modelos avanzados de IA como ChatGPT, lo que promete "nuevos niveles de capacidad e inteligencia" en sus sistemas. Las infraestructuras resultantes se instalarán tanto en centros de datos propios como en los de socios estratégicos, con el fin de responder al creciente consumo mundial de computación para IA.

Hock Tan, presidente y CEO de Broadcom, ha calificado la colaboración como "un momento clave en el camino hacia la inteligencia artificial general (AGI)". Añadió que la alianza con OpenAI "marca el inicio de una nueva generación de aceleradores y sistemas de red que definirán el futuro de la IA". El enorme pedido de chips significa que OpenAI podría invertir entre 350.000 y 500.000 millones de dólares adicionales, además del billón de dólares en acuerdos de chips y centros de datos que ha firmado en los últimos meses, mientras se esfuerza por asegurar la potencia de procesamiento necesaria para ejecutar servicios como ChatGPT. En septiembre, OpenAI acordó comprar chips con un consumo energético total de 10 GW a Nvidia, y la semana pasada anunció la compra de 6 GW adicionales de chips a AMD, el fabricante rival. OpenAI también cerró recientemente un acuerdo de centro de datos con Oracle que costará 300.000 millones de dólares en cinco años

[tomasjos]

Sobre como invertir en IA se carga la cadena de transmisión de conocimiento en las empresas.

El nuevo dilema: aprendices sin oficio https://share.google/BSYfK83fatTR9cdsf

[Benzino Napaloni]

¿Estamos ante la mayor burbuja de la historia?

Carlos Lopez · 2025.10.14

¿Estamos ante una revolución tecnológica imparable o simplemente inflando una burbuja histórica que está a punto de estallar? La inteligencia artificial (IA) domina el discurso económico y financiero global, pero no todos comparten el entusiasmo. Uno de los análisis más pesimistas hasta la fecha proviene de MacroStrategy Partnership, una firma de investigación independiente que asesora a más de 200 clientes institucionales. En una análisis lanza una advertencia rotunda: la burbuja de la IA sería 17 veces mayor que la burbuja puntocom y cuatro veces más grande que la burbuja inmobiliaria de 2008.

Una teoría económica del siglo XIX para entender el presente

Para sostener esta afirmación, Garran se apoya en un concepto poco habitual la brecha wickselliana. Inspirado por el economista sueco Knut Wicksell, este indicador mide cuándo el capital está siendo mal asignado, lo cual ocurre, según su teoría, cuando el coste de la deuda para las empresas se sitúa más de dos puntos por debajo del crecimiento nominal del PIB.

Durante más de una década, las políticas de tipos bajos y la expansión cuantitativa de la Reserva Federal distorsionaron este equilibrio, generando una especie de “dinero barato” que ha financiado inversiones de dudosa rentabilidad. Garran calcula que esta brecha no sólo incluye las inversiones en IA, sino también en sectores como la vivienda, oficinas, NFTs y capital riesgo. Todo ello conforma, en su opinión, una asignación ineficiente del PIB impulsada por tipos artificialmente bajos.

Dudas sobre la verdadera eficacia de los modelos de lenguaje

Pero más allá del aspecto financiero, Garran también lanza una crítica técnica directa a los modelos de lenguaje como ChatGPT, eje central de la actual ola de IA. Cita estudios que cuestionan su eficacia real: en una empresa de software, las tareas realizadas con IA sólo se completaban entre un 1,5% y un 34% de las veces, y ni siquiera ese 34% era consistente.

También apunta a señales preocupantes: la tasa de adopción de la IA entre grandes empresas estaría cayendo, según datos del Departamento de Comercio de EE. UU. Además, relata ejemplos reales donde los modelos fallan estrepitosamente, como pedirle a un generador de imágenes que dibuje un tablero de ajedrez a una jugada de la victoria: resultados incorrectos y confusos.

¿Hemos tocado techo en la IA?

Una de las ideas más provocadoras del informe es que la IA generativa podría haber alcanzado ya su límite de escalabilidad. Garran argumenta que no sabemos con certeza si los modelos de lenguaje pueden mejorar mucho más, ya que no disponemos de una medida clara de la complejidad estadística del lenguaje humano.

Lo que sí sabemos, dice, es que cada nueva versión cuesta exponencialmente más y mejora cada vez menos:

   ▪  ChatGPT-3 costó unos 50 millones de dólares.
   ▪  ChatGPT-4 subió a 500 millones.
   ▪  ChatGPT-5, con un coste estimado de 5.000 millones, fue retrasado y no mostró mejoras significativas respecto a su predecesor.

Además, la ventaja competitiva de estas herramientas es muy débil: cualquiera puede replicarlas, no hay una “moat” o foso defensivo claro, y los modelos son caros de mantener. Muchos usuarios aprovechan servicios de bajo coste, pero el gasto en computación para los desarrolladores es mucho mayor que los ingresos por suscripciones.

¿Y si esta burbuja estalla?

Las implicaciones de este análisis van más allá del mundo tecnológico. Garran advierte que la economía estadounidense ya se encuentra en punto muerto, y una reversión del “efecto riqueza” generado por la IA y los centros de datos podría desencadenar una recesión con tintes deflacionarios, similar a la crisis de 2001 tras el estallido de la burbuja puntocom.

Pero el escenario podría ser aún más complejo. Según MacroStrategy, ni la Reserva Federal ni una posible administración Trump tendrían margen de maniobra para estimular la economía, lo que podría forzar medidas extraordinarias como la devaluación del dólar para intentar recuperar empleo industrial.