Los grandes magnates de la inteligencia artificial empiezan a enfrentar un dilema: continuar acelerando las inversiones necesarias para competir en el desarrollo de esta tecnología o moderar el ritmo ante las dudas sobre la rentabilidad de esos desembolsos.
Para algunos expertos ese dilema explica, en parte, que el líder de OpenAI, Sam Altman, y el director de xAI, Elon Musk, coincidieran con el CEO de Anthropic, Darío Amodei, en que es necesario pisar el freno en el desarrollo de la IA.
Lo cierto es que el mercado de IA atraviesa un fuerte desequilibrio financiero, según expertos. Las grandes compañías tecnológicas están aumentando el gasto en centros de datos, chips e infraestructura, mientras crecen sus obligaciones y las preguntas sobre el retorno económico de esas inversiones.
Entre las compañías involucradas están Nvidia, Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta y Oracle, que ya han destinado grandes cantidades de recursos a proyectos relacionados con inteligencia artificial, incluyendo hasta US$4,2 billones en deuda y obligaciones contractuales.
Un análisis de Bloomberg plantea que la discusión no debería limitarse a si estas inversiones finalmente serán rentables. También es necesario determinar si las compañías pueden asumir esos niveles de gasto y continuar respondiendo a las crecientes necesidades de capital de la IA.
Billones comprometidos
Los gigantes de la IA tienen una posición financiera que les permite mantener un amplio margen de maniobra. En conjunto, generarían alrededor de US$1 billón en ganancias operativas durante este año.
Sin embargo, sus obligaciones también han crecido. En junio reportaron pasivos colectivos por US$1,6 billones, casi el doble de los registrados dos años atrás, según Bloomberg.
A esto se suman unos US$2,6 billones en posibles pasivos fuera de balance, que incluyen arrendamientos, acuerdos operativos y garantías. Estas obligaciones elevan de manera considerable el compromiso financiero total de las compañías.
El análisis advierte que una parte importante de los compromisos asociados con la inteligencia artificial no aparece directamente en los estados financieros, sino en notas a pie de página con información técnica.
Esta situación dificulta dimensionar el gasto real y hace necesario realizar un seguimiento más detallado, incluso tratándose de las compañías tecnológicas más poderosas.
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El escenario plantea una situación compleja para las grandes tecnológicas. Quedarse por fuera de la carrera de la IA podría significar perder terreno frente a sus competidores, pero tampoco todas las compañías pueden terminar ganando.
El medio internacional considera que que Meta y Oracle podrían haber llegado a su límite de endeudamiento bajo determinados supuestos.
Con una relación entre pasivos y beneficios operativos de 10 veces, similar a la de Meta y Oracle, Microsoft y Alphabet todavía podrían asumir otros US$2 billones de gasto cada una. Amazon tendría capacidad para cerca de US$1 billón adicional, mientras Nvidia podría reunir otros US$3 billones para gastos.
Pero una mayor capacidad de gasto no significa necesariamente que las inversiones vayan a ser rentables.
Las compañías que tengan peores resultados podrían enfrentar problemas financieros más serios si la IA termina desplazando parte de sus negocios principales y sus beneficios crecen a un ritmo inferior al de sus deudas.
En ese escenario, algunas podrían verse obligadas a vender activos relacionados con inteligencia artificial a sus competidores y hacerlo con descuentos importantes.
¿Cuánto debería generar la IA para justificar las inversiones?
Un análisis de la gestora de inversiones Schroders citado por Europa Press plantea una exigencia concreta para determinar si el despliegue de infraestructura previsto será económicamente justificable.
La inteligencia artificial tendría que generar alrededor de US$5,4 billones de valor anual para sus clientes a mediados de la próxima década. Esta cifra permitiría justificar la infraestructura que se proyecta construir hasta 2030.
Schroders calcula que la inversión acumulada en centros de datos de inteligencia artificial entre 2026 y 2030 podría acercarse a US$9 billones.
Solo en 2026, el gasto anual en centros de datos vinculados con IA rondaría US$1 billón. Esta cifra incluye chips, redes, terrenos, edificios e infraestructura eléctrica.
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Si la inversión mantiene un crecimiento anual de 30%, podría alcanzar aproximadamente US$2,9 billones en 2030. Ese nivel estaría cerca del extremo inferior de las previsiones de Nvidia, que apuntan a un desembolso anual de entre US$3 billones y US$4 billones para ese año.
¿Qué debe ocurrir para que la inversión en IA sea rentable?
Jonathan McMullan, especialista global en tecnología de Schroders, señaló que la discusión sobre la rentabilidad de estas inversiones no se resolverá mediante comparaciones con procesos históricos como la electrificación, los ferrocarriles o la burbuja de las telecomunicaciones de comienzos de siglo.
Para el experto, el punto central será determinar si la inteligencia artificial consigue generar suficientes ingresos y mejoras de productividad para sus clientes.
La gestora plantea una relación de referencia: por cada US$1 billón invertido anualmente en centros de datos, se necesitarían alrededor de US$1,2 billones de valor anual para los clientes.
Además, tomando una vida útil promedio de 10 años para los activos, cada dólar invertido en capital debería terminar generando cerca de US$6 de valor para los clientes.
Uno de los principales problemas es el desfase entre el momento en que se realiza la inversión y aquel en que empieza a generar resultados económicos.
La construcción de un centro de datos puede tardar entre 18 y 24 meses. Después, las aplicaciones empresariales más profundas pueden requerir uno o dos años adicionales de implementación y modificaciones dentro de las organizaciones antes de reflejar su impacto en las cuentas.
Por esta razón, una inversión de US$1 en infraestructura de inteligencia artificial realizada en 2025 podría no convertirse en valor para el cliente hasta 2028 o incluso después.
Schroders advierte que este desfase puede hacer que el actual ciclo de inversión parezca injustificado durante varios años, incluso si finalmente genera los retornos suficientes.
Para que el nivel actual de gasto pueda considerarse racional, la firma identifica tres condiciones: que el crecimiento del gasto de capital se modere en algún momento, que las nuevas infraestructuras puedan construirse y comenzar a operar según lo previsto, y que el valor para los clientes aparezca antes de que sea necesario refinanciar los activos.
Este último punto también estará condicionado por factores como la disponibilidad de energía, los semiconductores y la capacidad de construcción.
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Bloque de preguntas y repuestas
- ¿Cuánto están invirtiendo las grandes tecnológicas en inteligencia artificial?
- Las grandes empresas tecnológicas acumulan hasta US$4,2 billones en deuda y obligaciones contractuales vinculadas con proyectos de inteligencia artificial, según el análisis de Bloomberg.
- ¿Cuánto han aumentado los pasivos de los gigantes de la inteligencia artificial?
- Los gigantes de la IA reportaron pasivos colectivos por US$1,6 billones en junio, una cifra que prácticamente duplica la registrada dos años atrás.
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