Michael Roberts

Según un estudio del Banco de Pagos Internacionales (BPI ), en alrededor del 1% del PIB de EE. UU., es similar en tamaño al auge del esquisto estadounidense de mediados de la década de 2010 y la mitad de grande que el aumento de la inversión en TI durante el auge de las puntocom de la década de 1990. Los auges de la inversión en propiedades comerciales y minería experimentados en Japón y Australia durante las décadas de 1980 y 2010, respectivamente, fueron más de cinco veces mayores en relación con el PIB.

Quizás no haya alcanzado el nivel de la manía ferroviaria del siglo ^XIX , pero se está acercando.

La inversión total relacionada con la tecnología de la información, incluida la inversión en otros equipos y programas informáticos, ha aumentado hasta el 5% del PIB, superando su pico anterior, durante el auge de las puntocom en 2000.

La inversión en IA adopta diversas formas. La más directa es el gasto en centros de datos, que albergan la infraestructura de TI específica necesaria para entrenar, implementar y entregar aplicaciones y servicios de IA. Estos gastos incluyen los costos de construcción de las instalaciones físicas, así como el gasto en TI y otros equipos eléctricos necesarios para su funcionamiento, incluyendo servidores y equipos de red.

Hasta ahora, a diferencia del auge de las puntocom, impulsado casi en su totalidad por el gasto de las empresas que utilizan productos de TI, el auge actual está impulsado por las empresas productoras de TI. Pero también está cambiando. Más allá de los centros de datos, la inversión en IA también puede abarcar instalaciones de fabricación de TI, que producen los chips y el hardware especializados que alimentan estos sistemas. Finalmente, los avances en IA también pueden impulsar una mayor inversión en productos de TI, por ejemplo, si la IA impulsa a las empresas a actualizar su hardware informático o a adquirir nuevo software.

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— Lucas Romero (@LucaRomero) February 3, 2026

Así pues, la inversión en IA se ha convertido en un importante motor del crecimiento económico estadounidense. De una contribución insignificante antes de 2022, el gasto en instalaciones de fabricación de semiconductores y centros de datos ha contribuido, en promedio, 0,4 puntos porcentuales (pp) al crecimiento del PIB durante los tres años posteriores.

Se proyecta que los centros de datos estadounidenses consumirán casi el 10% de toda la red eléctrica estadounidense para 2030. Esto es cuatro veces el porcentaje que se prevé que alcance China. Estados Unidos posee aproximadamente la mitad de los centros de datos del mundo, pero solo el 4% de la población mundial.

Si bien la actividad manufacturera estadounidense se mantiene moderada, la inversión en TI como porcentaje de la producción económica estadounidense ha alcanzado su nivel más alto desde 2001, lo que ha impulsado significativamente la inversión y la actividad empresarial en general. Si bien este auge de la TI se ha concentrado en Estados Unidos, también está generando repercusiones positivas a nivel mundial, especialmente en las exportaciones tecnológicas de Asia.

La inversión total en TI, que también incluye el gasto de las empresas en equipos y software para facilitar el uso de la IA, ha representado casi la mitad del crecimiento del PIB en los últimos trimestres, lo que ha ayudado a limitar los efectos negativos de los aranceles comerciales de Trump sobre el crecimiento. El gasto anual en centros de datos, por sí solo, podría aumentar entre 100.000 y 225.000 millones de dólares en los próximos cinco años. Esto supondría que el gasto en centros de datos, por sí solo, aumentaría entre el 0,8 % y el 1,3 % del PIB, frente al 0,5 % actual.

El entusiasmo de las instituciones financieras por el auge de las acciones de IA no ha disminuido. Nvidia, Microsoft y Amazon planean invertir 60 000 millones de dólares en OpenAI, el diseñador de ChatGPT. Amazon considera invertir 50 000 millones de dólares en la compañía por sí sola; mientras que el banco europeo SoftBank planea invertir 30 000 millones de dólares más. Mientras tanto, OpenAI busca 50 000 millones de dólares de inversores en Oriente Medio.

Las empresas que actualmente impulsan el auge de la inversión en IA han operado históricamente con una deuda considerablemente menor que otras. En cambio, han dependido de sus operaciones altamente rentables para generar los flujos de caja necesarios para financiar las inversiones. Sin embargo, estas empresas han incrementado significativamente sus gastos de capital, con inversiones que crecen tanto en términos absolutos como como porcentaje de los ingresos. Por lo tanto, la magnitud de estas inversiones ahora supera el flujo de caja.

La financiación mediante deuda es cada vez más frecuente, lo que aumenta el apalancamiento. Y aquí radica el riesgo de que la burbuja estalle si los rendimientos no se materializan o si las condiciones financieras se endurecen. Además, la rentabilidad de la inversión en IA es muy sensible a la frecuente depreciación de los chips. Esto reduce los márgenes de beneficio y, por lo tanto, requiere financiación adicional mediante deuda.

Los préstamos de fondos de crédito privados (es decir, ajenos a la banca tradicional) a sectores relacionados con la IA han crecido rápidamente, superando ya los 200 000 millones de dólares, pasando de menos del 1 % del volumen total de préstamos pendientes a casi el 8 %. Estos préstamos, procedentes de fuentes no reguladas, podrían triplicarse para finales de la década. Además, muchas empresas clave relacionadas con la IA no cotizan actualmente en bolsa. Sus préstamos podrían tener consecuencias imprevistas durante la era de las puntocom.

OpenAI es supuestamente el líder en la carrera de la IA. Tras el lanzamiento de ChatGPT en 2022, la startup ha acumulado 800 millones de usuarios activos semanales, más del doble del tráfico de las IA rivales desarrolladas por Meta Platforms, propietaria de Facebook, y Alphabet, la empresa matriz de Google. Pero el  coste de mantenerse en la carrera está resultando enormemente caro . OpenAI planea aumentar su actual capacidad de cómputo de 1,9 GW a 36 GW en los próximos ocho años y ha cerrado una serie de acuerdos para construir centros de datos y comprar chips de última generación, que en conjunto le han cargado con 1,4 billones de dólares en pasivos. Rivales más grandes como Alphabet y Meta tienen negocios heredados que generan cientos de miles de millones de dólares al año de los que pueden echar mano. OpenAI, por el contrario, solo puede sobrevivir mientras sus patrocinadores estén dispuestos a mantenerla a flote.

OpenAI ha recaudado más de 60.000 millones de dólares desde 2015, incluyendo  41.000 millones de dólares el año pasado en una ronda liderada por SoftBank,  la mayor de la historia. Sin embargo, está previsto que agote lo que le queda de efectivo este año, y con la rentabilidad aún a años vista, la pregunta es si los inversores están dispuestos a financiar esta gigantesca empresa deficitaria. La compañía se enfrenta ahora a un agujero negro de 20.000 millones de dólares en sus cuentas este año, ya que una serie de acuerdos de compra inmediata y pago posterior, alcanzados con proveedores como Nvidia, Oracle y CoreWeave, están a punto de vencer, lo que somete a la startup a una gran presión para encontrar nuevos inversores adinerados que aseguren su futuro.

Este año podría ser decisivo para OpenAI. Con ingresos que apenas representan una fracción de sus crecientes costos, el déficit proyectado en sus finanzas aumentará a aproximadamente $130 mil millones en los próximos dos años. Open AI está considerando una salida a bolsa (IPO) de $100 mil millones. Esto sería tres veces mayor que la mayor IPO jamás vista:  la salida a bolsa de Saudi Aramco, valorada en $29,4 mil millones en 2019 , que generaba más de $1 billón en ingresos petroleros en ese momento.

Así que un estallido de la burbuja de la IA sigue en la agenda en 2026. El colapso de los auges de inversión anteriores eliminó alrededor de 1 punto porcentual en promedio del crecimiento del PIB real de EE. UU. Como lo expresa el BPI: «Si una disminución en la inversión en IA viniera acompañada de una corrección significativa del mercado de valores, las repercusiones negativas podrían ser mayores de lo que sugieren los auges anteriores. Los inversores han favorecido las acciones estadounidenses para ganar exposición a las empresas de IA y el apalancamiento oculto puede conducir a repercusiones en el mercado crediticio. En general, si bien la IA puede brindar un impulso sostenido al crecimiento económico, queda por ver si este potencial se materializará».    Gita Gopinath, ex economista jefe del FMI, ha calculado  que un desplome del mercado de valores de IA, equivalente al que puso fin al auge de las puntocom, borraría unos 20 billones de dólares en la riqueza de los hogares estadounidenses y otros 15 billones de dólares en el extranjero, suficiente para estrangular el gasto de los consumidores e inducir una recesión global. Esta es también la opinión del FMI. El FMI teme que las empresas de IA podrían no generar ganancias acordes con sus elevadas valoraciones. Incluso una corrección moderada en las valoraciones de las acciones de IA reduciría el crecimiento global en un 0,4 %. «En combinación con aumentos de la productividad total de los factores menores de lo esperado y una corrección más significativa en los mercados bursátiles, las pérdidas de producción global podrían aumentar aún más, concentrándose en regiones con un fuerte componente tecnológico como Estados Unidos y Asia».

Pero incluso si se produce una burbuja que empuja a la economía estadounidense a una recesión, quizás sea de corta duración, ya que podría haber un cambio radical en los niveles de productividad de EE. UU. debido a la adopción generalizada de la IA en todos los sectores. Muchos economistas convencionales son optimistas respecto a que esto sucederá. El economista de la Universidad de Stanford,  Eric Brynjolfsson, predice que la IA seguirá una «curva en J»  en la que inicialmente hay un efecto lento, incluso negativo, en la productividad a medida que las empresas invierten fuertemente en la tecnología, antes de que finalmente cosechen los frutos. Y luego llega el auge. Dicha curva en J se observó en el crecimiento de la productividad manufacturera de EE. UU., que cayó a mediados de la década de 1980 y luego, tras la recesión de 1991, se aceleró bruscamente hasta mediados de la década de 2000.

Así pues, primero estalla la burbuja, luego una recesión, y después una recuperación basada en aplicaciones relacionadas con la IA, tal como ocurrió tras el estallido de la fiebre ferroviaria a mediados del siglo XIX ^. De hecho, esta parece ser la opinión de Kevin Warsh, el candidato de Trump para dirigir la Reserva Federal de EE. UU. en junio . Warsh cree que la IA salvará la situación al impulsar la productividad de tal manera que se convertirá en una  «fuerza deflacionaria significativa».

Esta es la teoría de la destrucción creativa, planteada por primera vez por el economista austriaco Joseph Schumpeter en el siglo XX ^. Su teoría ha sido recientemente retomada por los últimos ganadores del Premio Nobel de Economía (Riksbank),  Philippe Aghion y Peter Howitt . Argumentan que la velocidad del auge de nuevas empresas con nueva tecnología y la caída de las empresas tradicionales con tecnología obsoleta está correlacionada positivamente con el crecimiento de la productividad laboral. «Esto podría reflejar la contribución directa de la destrucción creativa».

Pero la «destrucción creativa» tiene dos partes. La productividad aumenta, pero solo después de la destrucción del antiguo capital. Cualquier «cambio radical» en la productividad solo será posible mediante la eliminación de mano de obra. El FMI calcula que el 60% de los empleos en las economías avanzadas se verán afectados. Los economistas de Morgan Stanley calculan que los bancos europeos podrían reducir su plantilla en aproximadamente un 10% para 2030. La estimación se basa en una revisión de 35 importantes entidades crediticias que, en conjunto, emplean a alrededor de 2,12 millones de personas. Un recorte de ese tamaño se traduciría en la  desaparición de aproximadamente 212.000 puestos de trabajo  en los próximos cinco años. Ya hay pruebas de que la adopción de la IA está afectando a las perspectivas laborales de los trabajadores estadounidenses, según un estudio realizado por tres investigadores de la Universidad de Stanford . Este estudio encontró «evidencia temprana a gran escala consistente con la hipótesis de que la revolución de la IA está empezando a tener un impacto significativo y desproporcionado en los trabajadores de nivel inicial en el mercado laboral estadounidense». Los trabajadores de entre 22 y 25 años en empleos más expuestos a la IA (como atención al cliente, contabilidad y desarrollo de software) ya han experimentado una disminución del 13 % en el empleo desde 2022.

Está surgiendo una economía impulsada por agentes de IA. Los agentes de IA para el consumidor ya están empezando a reservar viajes y completar pequeñas compras de forma autónoma para los compradores. Pronto gestionarán una mayor parte del proceso de compra integral en compras complejas: negociar precios y condiciones, coordinar entregas y devoluciones, y realizar transacciones con otros agentes a la velocidad de una máquina. Se proyecta que el mercado global de agentes de IA, valorado en  5.400 millones de dólares en 2024 ,  alcance los 236.000 millones de dólares en 2034 .

Para las empresas, esto significa que una proporción cada vez mayor de clientes no serán humanos. Serán agentes que actúan en nombre de particulares, interactuando con otros agentes que representan a vendedores, proveedores de logística y procesadores de pagos. La mayor parte de la cadena de suministro comercial podría, con el tiempo, ser de agente a agente.

Pero históricamente, el impacto de la tecnología tiene la otra cara. El cambio tecnológico ha sido el principal impulsor del crecimiento del empleo a lo largo de la historia. Alrededor del 60 % de los trabajadores estadounidenses actuales trabajan en ocupaciones que no existían en 1940. En la década de 1840, Friedrich Engels argumentó que la mecanización supuso la pérdida de empleos, pero también la creación de nuevos puestos de trabajo en nuevos sectores . En la década de 1850, Marx aclaró estas dos caras de la destrucción creativa:  «Los hechos reales, que se ven disimulados por el optimismo de los economistas, son estos: los trabajadores, al ser expulsados ​​del taller por la maquinaria, son arrojados al mercado laboral. Su presencia en el mercado laboral aumenta la cantidad de mano de obra disponible para la explotación capitalista… el efecto de la maquinaria, que se ha presentado como una compensación para la clase obrera, es, por el contrario, una plaga terrible… Tan pronto como la maquinaria libera a una parte de los trabajadores empleados en una rama industrial determinada, los trabajadores de reserva también son desviados hacia nuevos canales de empleo y absorbidos por otras ramas; mientras tanto, las víctimas originales, durante el período de transición, en su mayoría mueren de hambre y perecen». ( Grundrisse).

La implicación aquí es que la automatización significa un aumento de empleos precarios y una creciente desigualdad durante largos períodos. Daren Acemoglu, ganador del premio Nobel y experto en tecnología, llegó a conclusiones similares a las de Engels y Marx.   «Creo que una de las cosas que tienes que hacer como economista es mantener dos ideas contradictorias en tu mente al mismo tiempo»,  dice. » Ese es el hecho de que la tecnología puede crear crecimiento sin enriquecer a las masas (al menos no por mucho tiempo).  El progreso tecnológico es el motor más importante del florecimiento humano, pero lo que tendemos a olvidar es que el proceso no es automático (sic) »   . Bajo el modo de producción capitalista para obtener ganancias y no para satisfacer las necesidades sociales, existe una contradicción, por lo que  «modelar matemáticamente y comprender cuantitativamente la lucha entre el capital, que es el que más se beneficia del avance tecnológico, y el trabajo no es una tarea fácil».   De hecho.

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