La inteligencia artificial probablemente transformará la economía. Pero eso no garantiza que las inversiones que se están realizando hoy para anticipar esa transformación sean rentables. Nvidia está empezando a ocupar un papel insólito: proveedor, inversor, financiador y, en algunos casos facilitador de la misma infraestructura que necesita para vender sus chips. El precedente de la burbuja de internet debería poner nervioso al mercado.
Hay momentos en los mercados financieros en los que una pregunta aparentemente sencilla empieza a adquirir una importancia desproporcionada.
En el caso de la inteligencia artificial la pregunta es esta: ¿quién está pagando realmente por la demanda de computación que está enriqueciendo a Nvidia?
La respuesta inmediata parece obvia: las grandes tecnológicas. Amazon, Microsoft, Google, Meta, y los nuevos laboratorios de inteligencia artificial están gastando cientos de miles de millones de dólares en centros de datos, chips, redes, electricidad, y sistemas de refrigeración. Nvidia entretanto está recogiendo una parte extraordinaria de ese gasto.
Sus resultados recientes parecen demostrar que la demanda es real. Sus ingresos crecen a una velocidad extraordinaria, el negocio de centros de datos domina sus resultados y su rentabilidad continúa siendo excepcional. Es difícil observar esas cifras y hablar de una burbuja.
Y sin embargo precisamente ahí reside el peligro. Porque una burbuja no necesita que los ingresos sean ficticios. Necesita únicamente que el capital invertido para producir esos ingresos sea excesivo respecto al retorno económico que finalmente generará.
El debate por tanto no debería centrarse exclusivamente en si la inteligencia artificial transformará el mundo. Probablemente lo hará.
La cuestión más importante para los inversores es otra: ¿La cantidad de capital que se está comprometiendo hoy para construir la infraestructura de la IA generará un retorno suficiente mañana?
El vendedor que necesita que el comprador compre
Nvidia se ha convertido en mucho más que un fabricante de chips. Está ayudando a construir el ecosistema financiero que necesita para seguir vendiéndolos. La compañía participa en iniciativas destinadas a movilizar enormes cantidades de capital privado para financiar infraestructura de inteligencia artificial. También ha apoyado financieramente proyectos de centros de datos y compañías especializadas en computación.
Desde un punto de vista estratégico todo ello tiene sentido. Nvidia tiene un incentivo evidente para asegurarse de que exista suficiente infraestructura capaz de absorber su producción.
Pero esta estrategia también crea una relación económica extraordinariamente peculiar: el proveedor ayuda a financiar la infraestructura; la infraestructura compra sus productos; esos productos generan ingresos para el proveedor; y esos ingresos fortalecen al proveedor para seguir apoyando la expansión del mercado.
No es necesariamente una estafa. Ni siquiera tiene por qué ser imprudente. Pero sí plantea una pregunta que Wall Street debería observar con mucha más atención: ¿Dónde termina la demanda independiente y dónde empieza la demanda facilitada por el propio proveedor?
Ese es probablemente el punto más importante de todo el debate. La pregunta no debería ser simplemente si existe una burbuja de inteligencia artificial. La pregunta más interesante es: ¿Se está creando un mecanismo de demanda circular?
Cuando el proveedor también financia al cliente
La preocupación dejó de ser puramente teórica. Nvidia ha utilizado distintas estructuras para apoyar a compañías especializadas en computación en la nube e infraestructura de inteligencia artificial. Algunos acuerdos han combinado financiación, participación en ingresos, y apoyo a la construcción de capacidad.
El mecanismo es atractivo mientras el mercado crece;
- Un proveedor vende las máquinas.
- Ayuda a financiar al comprador.
- El comprador construye capacidad utilizando esas máquinas.
- La nueva capacidad necesita clientes.
- Y el ecosistema financiero ayuda a garantizar que exista suficiente demanda para utilizarla.
El círculo puede ser extraordinariamente rentable mientras la demanda continúa creciendo.
La pregunta es, ¿qué ocurre cuando deja de hacerlo?. Porque entonces la estructura financiera puede revelar una característica incómoda: una parte de la demanda que parecía independiente podría haber sido en realidad facilitada por el mismo ecosistema que se beneficia de ella.
Este tipo de mecanismos no es nuevo en los mercados financieros. La historia está llena de ciclos en los que el crédito permitió crear demanda para los activos que a su vez servían para justificar una nueva expansión del crédito. La IA no es una repetición exacta de esos episodios.Pero comparte una característica fundamental: la expansión financiera y la expansión física de la capacidad pueden reforzarse mutuamente.
Y esa es la razón por la que la estructura merece ser analizada con cuidado.
La lección que dejó el año 2000
Aquí aparece inevitablemente la comparación con internet. No con las empresas de internet sino con la infraestructura.
A finales de los años noventa los inversores estaban convencidos de que internet iba a transformar el mundo. Y tenían razón…
El problema fue que también concluyeron que prácticamente cualquier inversión destinada a anticipar esa transformación sería rentable.
Las compañías de telecomunicaciones construyeron enormes cantidades de fibra óptica. Se emitió deuda para financiar redes que se esperaba utilizar durante décadas. Los modelos financieros suponían que el tráfico de internet crecería con suficiente rapidez para justificar la capacidad instalada.
La demanda llegó. Pero llegó más tarde de lo esperado. Y los precios de la capacidad cayeron mucho más deprisa.
El resultado fue una de las grandes paradojas de la historia económica reciente: la tecnología sobrevivió a la burbuja precisamente porque el exceso de inversión había hecho que la infraestructura fuese demasiado abundante y demasiado barata.
Miles de millones de dólares en fibra quedaron infrautilizados. Empresas que habían invertido enormes cantidades de capital desaparecieron o quebraron. Pero la fibra no desapareció.
Años después resultó fundamental para el crecimiento de internet. La revolución tecnológica tenía razón.
El modelo financiero que pretendía anticiparla estaba equivocado.
Esa distinción es esencial para entender lo que podría ocurrir con la inteligencia artificial. La IA puede ser una revolución auténtica y al mismo tiempo una parte importante del capital invertido para anticiparla puede generar retornos decepcionantes.
Ambas cosas pueden ser ciertas. El problema no es que la IA no tenga demanda
Una de las críticas más débiles al actual ciclo de inversión consiste en afirmar que la inteligencia artificial no tiene demanda. Y sí la tiene.
Los grandes proveedores tecnológicos están comprando procesadores y construyendo centros de datos a una escala extraordinaria. La verdadera pregunta es otra: ¿La demanda futura justificará el capital que se está comprometiendo hoy?
Construir infraestructura de inteligencia artificial es una apuesta intensiva en capital.
Hay que adquirir terrenos, asegurar electricidad, construir edificios, instalar sistemas de refrigeración, redes y transformadores, comprar procesadores, y financiar todo ello antes de que el activo produzca su primer dólar de ingresos.
Y entonces aparece un segundo problema. Los chips no permanecen económicamente estáticos. La próxima generación puede realizar más trabajo por cada dólar invertido.Los modelos pueden volverse más eficientes. Las técnicas de inferencia pueden necesitar menos computación. Los desarrolladores pueden descubrir que muchas aplicaciones no necesitan utilizar los modelos más grandes disponibles.
En otras palabras: la demanda de inteligencia artificial puede crecer mientras la demanda de unidades de computación crece mucho menos de lo esperado. Ese podría ser el equivalente moderno de la fibra oscura.
La demanda puede aumentar y sin embargo el precio de la capacidad puede caer porque la oferta ha crecido todavía más deprisa o porque la eficiencia tecnológica ha reducido el coste necesario para realizar cada unidad de trabajo.
La amenaza silenciosa: la depreciación
Hay una variable que merece mucha más atención: la depreciación económica de la infraestructura. El mercado habla constantemente de cuánto gastarán las grandes tecnológicas. Habla mucho menos de cuánto tiempo serán económicamente útiles los activos que están comprando.
Si un centro de datos cuesta 10.000 millones de dólares y genera los retornos esperados durante diez años el proyecto puede tener sentido.Pero si la evolución tecnológica obliga a sustituir una parte importante del hardware mucho antes la economía cambia radicalmente.
La inteligencia artificial tiene una característica particularmente incómoda para quienes financian su infraestructura: la innovación tecnológica es simultáneamente la razón por la que existe la demanda y la razón por la que los activos pueden quedar obsoletos.
Cuanto más rápido mejora la tecnología mayor puede ser la necesidad de nueva infraestructura.Pero también más rápido puede depreciarse la infraestructura existente.Y ese riesgo se vuelve especialmente importante cuando los activos están financiados con deuda a largo plazo.
La deuda no se vuelve obsoleta al mismo ritmo que los procesadores.
La deuda que no parece deuda
Existe otro riesgo menos visible. Una parte creciente de la expansión de la inteligencia artificial se está financiando mediante estructuras que no siempre aparecen inmediatamente como deuda corporativa tradicional.
Existen arrendamientos, garantías, vehículos de propósito especial, contratos de capacidad, compromisos de compra, financiación de centros de datos, y deuda de operadores especializados.
El resultado es una red financiera mucho más compleja que la que sugieren las simples cifras de inversión de capital publicadas por cada compañía. Eso no significa necesariamente que exista una montaña de deuda oculta esperando explotar.Sería una conclusión demasiado simple.
Significa algo más importante: la cantidad de capital que depende económicamente del éxito de la IA es probablemente mucho mayor que la cifra visible al observar únicamente el capex de las grandes tecnológicas.
Y cuanto más compleja se vuelve esa red más difícil resulta determinar quién soportará las pérdidas si los retornos de la infraestructura terminan siendo inferiores a los esperados.
Este problema es especialmente relevante para los operadores especializados que han construido modelos de negocio basados en adquirir enormes cantidades de GPU y alquilar capacidad de computación.
El modelo funciona extraordinariamente bien cuando los precios son elevados y la demanda supera a la oferta.Pero introduce una asimetría. El operador financia un activo cuya vida económica puede ser limitada. El cliente quiere flexibilidad y el fabricante de chips quiere vender el mayor número posible de procesadores.
Mientras los tres ganan el sistema funciona. Pero cuando el precio de la computación cae, el propietario de la infraestructura no puede reducir su deuda al mismo ritmo.
Ese es el tipo de desajuste que puede transformar una desaceleración tecnológica en un problema financiero.
Nvidia no es Cisco
Sería sin embargo un error convertir todo esto en una tesis bajista simplista sobre Nvidia. La comparación con Cisco durante la burbuja puntocom tiene límites evidentes.
Nvidia es hoy una empresa extraordinariamente rentable con una posición competitiva excepcional y algunos de los balances más poderosos del mundo entre sus principales clientes.
Por eso un escenario de colapso similar al de las telecomunicaciones del año 2000 no es necesariamente el escenario central. El riesgo es diferente.
El riesgo es que el mercado esté construyendo una cantidad excesiva de capacidad a precios que solo resultan racionales bajo supuestos extraordinariamente optimistas de crecimiento.
Y eso puede causar problemas incluso si Nvidia continúa creciendo.
Una revolución tecnológica puede producir enormes beneficios para la sociedad y al mismo tiempo retornos mediocres para quienes financiaron la infraestructura inicial.
La economía puede ganar mientras los inversores pierden dinero. Internet ya demostró que ambas cosas pueden ocurrir simultáneamente.
El verdadero test: el retorno sobre el capital
Al final toda esta discusión puede reducirse a una sola cuestión: ¿Cuál será el retorno sobre el capital invertido?
Supongamos que el ecosistema tecnológico invierte cientos de miles de millones de dólares en nueva infraestructura. La pregunta no es si esa inversión aumentará el PIB. Por supuesto que puede hacerlo.
La pregunta es si generará un retorno suficientemente alto para compensar el coste del capital y el riesgo tecnológico Si la respuesta es sí, el boom estará justificado.Si la respuesta es no, la economía puede beneficiarse enormemente mientras los inversores pierden dinero.
Por eso una de las métricas más importantes que debería vigilar Wall Street no es simplemente el crecimiento de las ventas de Nvidia. Es la relación entre el crecimiento del capex y los ingresos que la inteligencia artificial genera realmente para quienes están realizando la inversión.
Si una compañía necesita invertir 100 dólares adicionales en infraestructura para generar 150 dólares de nuevos ingresos, el ciclo parece saludable. Si necesita invertir 100 para generar 105, el retorno comienza a comprimirse.Y si necesita invertir 100 simplemente para defender los ingresos existentes, la narrativa cambia por completo.
En ese momento los inversores dejarán de financiar crecimiento y empezarán a preguntarse por la recuperación del capital invertido.
El escenario verdaderamente peligroso
Paradójicamente el peor escenario para los inversores en infraestructura de inteligencia artificial no sería que la tecnología fracasara. Podría ser que funcionara demasiado bien.
Imaginemos que los modelos se vuelven diez veces más eficientes. Que el coste de la inferencia cae drásticamente. Que aparecen procesadores especializados más baratos.Que los modelos pequeños son capaces de realizar una proporción creciente de las tareas que hoy requieren modelos gigantescos.
La demanda de inteligencia artificial podría multiplicarse. Pero la cantidad de dólares necesarios para producir cada unidad de inteligencia podría caer. Para los usuarios sería fantástico.Para los propietarios de infraestructura financiada con deuda a precios actuales no necesariamente.
El mercado podría pasar de una economía de escasez de computación a una economía de abundancia.Y en una economía de abundancia los márgenes tienden a caer.La demanda puede aumentar y sin embargo el retorno sobre la infraestructura puede disminuir.
La revolución será real. La rentabilidad no está garantizada.
Esta es quizá la conclusión más incómoda. La inteligencia artificial;
- Puede cambiar el mundo.
- Puede aumentar la productividad.
- Puede crear industrias enteras.
- Puede generar billones de dólares de valor económico.
- Y Nvidia puede seguir siendo una de las empresas más importantes de la historia de la computación.
Nada de eso implica que todos los centros de datos que se están construyendo hoy vayan a generar buenos retornos. Ni que todos los operadores de infraestructura sobrevivirán.Ni que toda la deuda asociada a la expansión sea prudente. Ni que las valoraciones actuales reflejen correctamente el riesgo.
La historia de internet ofrece precisamente esa lección. La tecnología tenía razón. El precio estaba equivocado. La fibra óptica sobrevivió al colapso de las telecomunicaciones.
Internet terminó siendo mucho más grande de lo que casi nadie imaginaba. Pero miles de millones de dólares de capital se perdieron por el camino.
La próxima gran pregunta de Wall Street no es por tanto si la inteligencia artificial es una burbuja.
Es una pregunta mucho más difícil: ¿Cuánto exceso de capital puede absorber una revolución tecnológica antes de que el propio exceso empiece a destruir el retorno de quienes la financian?
Si todavía existe mucho margen, el actual boom puede continuar durante años.Si el límite ya se ha alcanzado, la historia del año 2000 podría repetirse.No porque la inteligencia artificial vaya a desaparecer.
Sino porque una vez más el futuro puede ser extraordinario y la inversión realizada para comprarlo puede haber sido demasiado cara.