La inversión global en infraestructuras de IA se aproxima a los 400.000 millones de dólares en 2025 y para 2030, el gasto acumulado podría superar los 5–7 billones. Aproximadamente el 60% de esta inversión se destinará a semiconductores y hardware informático, un nivel de inversión sin precedentes en una nueva tecnología que acaba de empezar a usarse comercialmente.

No es del todo cierto que la inversión en tecnología informática sea el principal motor de la actividad económica estadounidense. Gran parte del equipo que va a los centros de datos se importa, lo que significa que hay contribuciones negativas compensatorias al PIB. Aun así, la ‘montaña de silicio’ sigue erupcionando hacia arriba.

La burbuja de la IA, y eso es lo que es, tiene sorprendentes similitudes con la llamada ‘manía ferroviaria’ en Gran Bretaña en la década de 1840 y más tarde en Estados Unidos en la de 1870. Entonces, los ferrocarriles también se consideraban una tecnología poderosa que podía transformar el transporte y los viajes, y así aumentar la productividad. Esto llevó a una enorme especulación en acciones ferroviarias, ya que empresa tras compañía lanzó una nueva línea ferroviaria a través de Gran Bretaña durante la década de 1840 —y más tarde, en los 70 del siglo XIX, por todo Estados Unidos, culminando en la conexión ferroviaria transcontinental.

En el Reino Unido, la manía alcanzó su punto álgido en 1846, cuando se aprobaron 263 leyes del Parlamento para la creación de nuevas compañías ferroviarias, con rutas propuestas que sumaban 9.500 millas (15.300 km). Aproximadamente un tercio de los ferrocarriles autorizados nunca se construyeron: las compañías o bien colapsaron por mala planificación financiera, fueron compradas por competidores mayores antes de poder construir su línea, o resultaron ser empresas fraudulentas para canalizar el dinero de los inversores hacia otros negocios.

Entre la década de 1860 y la de 1900, las vías ferroviarias transcontinentales transformaron América. Ayudaron a poblar el oeste y, como en Gran Bretaña, desarrollaron un nuevo tipo de empresa capitalista, la sociedad anónima, es decir, corporaciones públicas y financiadas. El ferrocarril ayudó a convertir a Estados Unidos en una superpotencia de costa a costa con doble océano y revolucionó las finanzas modernas. Como escribió el historiador Richard White en su historia de los transcontinentales, Railroaded, «crearon la modernidad tanto por su fracaso como por su éxito», dejando tras de sí «un legado de bancarrotas, dos depresiones, daños medioambientales, crisis financieras y convulsiones sociales.»

Hasta ahora, el auge de la inversión en IA aún no ha alcanzado el tamaño de esos 19^ésimo la inversión ferroviaria del siglo, que finalmente alcanzó el 6% del PIB de EE. UU. frente al 1,2% invertido en centros de datos de IA y el 4% del PIB en procesamiento total de información hasta ahora. Pero ya va llegando.

En la ‘Manía del Ferrocarril’, finalmente estalló la burbuja bursátil. En Estados Unidos, el detonante del pánico de 1873 fue la quiebra de Jay Cooke & Co., la principal casa bancaria de Estados Unidos. Cooke se había hecho un nombre como el principal financiador del ejército de la Unión. Aceptó financiar el proyecto del Northern Pacific Railway para conectar la costa de Oregón con la red ferroviaria existente del noreste. Pero la primera línea transcontinental ya estaba terminada y las preocupaciones por la sobrecapacidad, junto con la creciente desconfianza hacia los valores ferroviarios, hicieron que los precios de los bonos de Northern Pacific bajaran. La empresa de Cooke quebró en septiembre de 1873, lo que provocó un pánico en la bolsa y, finalmente, una depresión mundial que se prolongó hasta la década de 1890.

Marx comentó en su momento que la enorme concentración de inversión en el mercado bursátil en compañías ferroviarias estadounidenses «dio en una palabra un impulso nunca antes sospechado a la concentración de capital y también a la acelerada e inmensamente ampliada actividad cosmopolita de capital prestable, abarcando así al mundo entero en una red de estafas financieras y endeudamiento mutuo, la forma capitalista de la ‘hermandad internacional'». Cuando las acciones de las compañías ferroviarias cayeron, el resto del mercado cayó y se produjo una recesión económica.

En Gran Bretaña, la burbuja ferroviaria estalló alrededor de 1847. Marx solo analizó esa burbuja unos 20 años después en El Capital, Volumen 3. Allí lo llamó la ‘gran estafa ferroviaria’ para enfatizar que las reclamaciones de las compañías ferroviarias para obtener enormes beneficios estaban deliberadamente exageradas. Los inversores invirtieron ingenuamente capital en planes que resultaban significativamente menos rentables de lo que esperaban y de lo que los promotores y directores habían prometido. La fiebre ferroviaria de la década de 1840 tuvo lugar cuando la tasa media de beneficio sobre el capital británico estaba cayendo, y continuó así hasta la década de 1840. Marx señaló: «en la estafa ferroviaria del verano de 1844, los inversores ferroviarios aparentemente esperaban mucho más que la tasa media de beneficios.» Esas esperanzas se desvanecieron en 1847.

Ahora es el mismo problema. Si los rendimientos de las enormes inversiones en IA resultan ser inferiores a lo esperado y afirmado, eso provocará una corrección importante en el mercado bursátil. En otras palabras, el mecanismo por el cual una caída de la IA podría provocar una recesión no es por un crecimiento repentinamente menor, sino por la falta de obtención de los rendimientos esperados de las inversiones.

Por ahora, el optimismo sigue siendo positivo en el sector tecnológico. Mark Zuckerberg predijo recientemente que la mitad del código de Meta sería escrito por IA en un plazo de un año. Pero hasta ahora, la mayoría de las empresas apenas ven ningún beneficio de sus inversiones iniciales. Un estudio ampliamente citado del MIT encontró que, hasta ahora, el 95 por ciento de los proyectos de IA generativa no generan retorno en crecimiento de la productividad ni en beneficios. Para justificar la inversión requerida, los ingresos anuales de los centros de datos tendrían que aumentar de los 20.000 millones de dólares actuales a unos 2 billones. Los ingresos actuales se quedarán por debajo en 800.000 millones de dólares, según Bain & Company. Incluso con las ganancias esperadas en la eficiencia, esa brecha ilustra hasta qué punto dependen las valoraciones actuales de fuentes de ingresos no probadas. Esa carencia tendrá que cubrirse mediante el endeudamiento y la recaudación de deuda y capital.

Cada vez más, la inversión en activos de IA se financia mediante préstamos y préstamos de las empresas de IA, mientras que los inversores en acciones también piden más préstamos para aprovechar sus apuestas financieras en la IA. Los socios de centros de datos de OpenAI están en camino de acumular casi 100.000 millones de dólares en préstamos para invertir en OpenAI. Hasta ahora, SoftBank, Oracle y CoreWeave han pedido al menos 30.000 millones de dólares para invertir y un grupo de bancos está en conversaciones para prestar otros 38.000 millones a Oracle y al constructor de centros de datos Vantage para financiar más sitios para OpenAI. El grupo de inversión Blue Owl Capital y empresas de infraestructura informática como Crusoe también dependen de acuerdos con OpenAI para atender unos 28.000 millones de dólares en préstamos. Los prestamistas y los tenedores de bonos empiezan a preocuparse y a contratar un seguro de impago aumentado con Oracle si no debería poder hacer frente a su deuda.

Gita Gopinath, ex economista jefe del FMI, ha calculado que un desplome bursátil de IA equivalente al que puso fin al boom de las puntocom borraría unos 20.000 millones de dólares de la riqueza de los hogares estadounidenses y otros 15.000 millones en el extranjero, suficiente para estrangular el gasto de los consumidores e inducir una recesión global. Pero el argumento es que, incluso si hay una crisis financiera y una recesión consecuente, las mejores empresas sobrevivirán y las enormes ganancias de productividad derivadas de la aplicación de la IA en todos los sectores de la economía acabarán suponiendo un cambio radical en el crecimiento de la productividad laboral. La producción aumentará porque la IA reemplazará al trabajo humano, reduciendo costes para las empresas y aumentando la rentabilidad. Al fin y al cabo, aunque el pánico de 1873 provocó un colapso del mercado en las acciones ferroviarias y una profunda recesión, al final, Estados Unidos tenía un legado de una red ferroviaria a lo largo del continente. De manera similar en Gran Bretaña, tras la recesión de finales de la década de 1840, el prolongado auge posterior de los años 50 se basó en parte en la red ferroviaria de 6.000 millas que entonces formaba la columna vertebral del sistema de transporte del país y ayudó a Gran Bretaña a mantener su hegemonía global.

¿Hará la IA lo mismo por el capitalismo estadounidense, que actualmente enfrenta una creciente rivalidad con su hegemonía global? Posiblemente no, después de todo, los Siete Magníficos pueden estar en lo más alto en los mercados bursátiles, pero su ventaja tecnológica está seriamente amenazada. El año pasado, China entregó DeepSeek, un Modelo de Lenguaje Grande (LLM) mucho más barato pero casi igual de bueno que ChatGPT de OpenAi. Y este año, se han lanzado nuevos LLM chinos que rinden igual de bien y cuestan una fracción de la inversión realizada por las empresas estadounidenses.

Los economistas convencionales siguen divididos sobre si la IA cumplirá de la misma manera que lo hicieron los ferrocarriles en los 2019^ésimo o internet lo hicieron a finales de los años 20^ésimo siglo. El economista de la Universidad de Stanford, Eric Brynjolfsson, predice que la IA seguirá una ‘curva J’, en la que inicialmente hay un efecto lento, incluso negativo, sobre la productividad, ya que las empresas invierten mucho en la tecnología, antes de que finalmente se beneficien. Y entonces llega el boom. La curva J puede verse en el crecimiento de la productividad manufacturera estadounidense, que cayó a mediados de los años 80 y luego, tras la recesión de 1991, se aceleró bruscamente hasta mediados de los 2000.

Pero Daron Acemoglu, economista del MIT y ganador del Premio Nobel en 2024, sostiene que las ganancias de productividad de la IA generativa serán mucho menores y tardarán mucho más de lo que creen los optimistas de la IA. Además, las empresas de IA están demasiado centradas en ChatGPT y otros productos de IA que tienen poca relevancia para la mayoría de los sectores empresariales. Otros señalan que, a pesar de los smartphones, las redes sociales y aplicaciones como Slack y Uber, las tecnologías digitales del pasado han hecho poco por hacer crecer la economía. El año que viene debería revelar quién tiene razón.

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Michael Roberts es un economista británico, seguidor de la visión marxista de la sociedad durante más de 40 años. Ha trabajado como analista económico en la City de Londres durante más de 30 años. Es editor del blog The next Recession.