El MIT advierte sobre una burbuja de IA y un riesgo de miles de millones
La economista de Wharton Jessica Wachter calcula que Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta y Oracle deben aumentar con fuerza su productividad en IA para recuperar sus inversiones en centros de datos.
Puntos clave
- MIT Technology Review advierte que el gasto en IA de los hyperscalers puede descontrolarse si los ingresos se quedan atrás.
- La economista de Wharton Jessica Wachter estima casi 1,1 billones de dólares en gasto en centros de datos hasta 2027.
- La financiación se desplaza cada vez más hacia la deuda y el private credit, lo que también puede afectar a mercados más amplios y a las criptomonedas.
MIT Technology Review advierte que el gran gasto en IA de los hyperscalers puede acabar en una factura enorme si los ingresos se quedan atrás. Según un análisis de la economista de Wharton Jessica Wachter, las grandes tecnológicas deben casi triplicar su productividad de aquí a 2030 para recuperar su inversión en centros de datos. Eso hace que el debate sobre el gasto en IA sea relevante no solo para Big Tech, sino también para mercados más amplios en los que se mueve mucho apalancamiento y capital de pensiones.
El cálculo detrás del gasto en IA
Wachter y un coautor trabajaron con los gastos confirmados de Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta y Oracle. Su estimación asciende a casi $1,1 billones (€1 billón) en gasto en centros de datos hasta 2027. En ese cálculo se incluyen el coste del capital, una rentabilidad del 15% y la depreciación de los activos.
El resultado es contundente. Wachter concluye que la construcción actual de infraestructura de IA no puede sostenerse sin un crecimiento suficiente de la productividad. Incluso calificó el despliegue actual como el mayor despilfarro de capital de la historia si no se materializan los rendimientos esperados.
La deuda traslada el riesgo
La financiación de esta ola de IA depende cada vez menos solo de los flujos de caja. Morgan Stanley estima que los hyperscalers pagarán mediante financiación externa más de la mitad de sus previstos $2,9 billones (€2,5 billones) en gasto en centros de datos hasta 2028. En la práctica, eso significa cada vez más deuda, private credit y estructuras que quedan fuera del balance de las grandes tecnológicas.
Un ejemplo es Meta, que en Luisiana transfirió una participación del 80% en su centro de datos Hyperion a la firma de private credit Blue Owl Capital. Según el profesor de Columbia Business School Stijn Van Nieuwerburgh, ese tipo de deuda se dispersa aún más a través de fondos de pensiones y vehículos de private credit, lo que amplía mucho la exposición más allá de los grandes nombres tecnológicos.
La propia infraestructura también está bajo presión. El rápido crecimiento de los centros de datos de IA carga las redes eléctricas de Estados Unidos y empuja a las empresas de servicios públicos a realizar inversiones adicionales, mientras que los costes energéticos para los consumidores pueden aumentar. Además, el sector de los chips señala el llamado giga cycle, en el que el gasto en IA podría impulsar el mercado mundial de semiconductores por encima de $1 billón (€0,9 billones) en 2028 o 2029.
Por qué esto también afecta a las criptomonedas
Para los lectores de criptomonedas, esto es relevante porque la misma disposición al riesgo y los mismos flujos de capital también pueden afectar al mercado cripto. Si la financiación de los proyectos de IA se endurece o la calidad crediticia empeora, eso puede repercutir de forma más amplia en los instrumentos de inversión de riesgo. El estratega cripto Arthur Hayes vinculó antes un escenario así con bitcoin, aunque la fuente sigue considerando incierta la fecha de una posible corrección. También el crecimiento del mercado de bonos de IA muestra hasta qué punto esta ola de inversión ya se financia a través de los mercados de capitales.
