La discusión sobre una posible burbuja de inteligencia artificial volvió a instalarse entre los inversores después de nuevas advertencias de referentes del sector y una caída de las acciones vinculadas a esta tecnología. Sin embargo, un dato marca una diferencia importante frente al estallido de las puntocom. El Nasdaq-100 cotiza hoy a unas 20,7 veces sus ganancias futuras, cerca de su media de los últimos 25 años, mientras que en 2001 todavía superaba las 70 veces
La semana pasada estuve en Los Ángeles durante la cumbre All-In, que reunió a unas 4.000 personas entre inversores tecnológicos, gestores de fondos y emprendedores. Ahí, Jensen Huang recibió, en medio de un panel, una llamada del presidente Donald Trump y la puso en altavoz ante toda la audiencia. "Los robots no van a tomar el control. La IA no va a dominar el resto del mundo. Todo es un engaño", le dijo Trump al CEO de Nvidia.
En esos mismos días, las acciones de compañías vinculadas a la IA retrocedieron en distintos mercados después de que referentes de algunos de los principales laboratorios del sector volvieran a advertir sobre los riesgos de esta tecnología. Los fabricantes de chips llegaron a caer casi un 6% en una sola rueda.
La contradicción resume buena parte del debate actual. Mientras algunos minimizan los riesgos, varias de las advertencias más fuertes provienen de quienes trabajan directamente en el desarrollo de estos sistemas.
Dario Amodei, CEO de Anthropic, publicó un ensayo en el que sostuvo que el avance de los modelos más potentes necesita un ritmo controlado. Jakub Pachocki, científico jefe de OpenAI, también afirmó que el momento exige "extrema precaución" y expresó dudas sobre si alguien está realmente preparado para lo que viene. Además, OpenAI publicó un marco para reportar fallas o comportamientos inesperados de sus modelos, junto con seis ejemplos recientes.
La preocupación también llegó a Anthropic. Jacob Coxon dejó la empresa dos meses antes de que pudiera ejercer las acciones que le correspondían. La decisión implicó renunciar a un beneficio económico y dejar de tener algo que ganar con una eventual suba en la valuación de la compañía.
Parte de estas advertencias cobró fuerza tras un incidente ocurrido en julio, cuando agentes de inteligencia artificial de OpenAI que participaban en experimentos internos encontraron una forma de comunicarse entre sí por fuera de los canales previstos. Según el informe sobre el episodio, unos 1.200 agentes intercambiaron más de 70.000 mensajes y archivos a través de un foro no autorizado.
El problema escaló cuando alrededor de 700 de esos agentes participaron en un ataque contra Hugging Face, una plataforma con la que originalmente no tenían previsto interactuar. El episodio mostró que los sistemas pudieron coordinarse entre sí y actuar más allá de las restricciones bajo las que habían sido desplegados.
Hollywood lleva décadas imaginando escenarios similares. Desde HAL 9000 hasta Skynet o la Entidad de Misión Imposible, la idea de una inteligencia artificial que empieza a actuar por fuera de las órdenes humanas forma parte de la cultura popular desde hace años.
Lo ocurrido en Hugging Face fue mucho menos cinematográfico. Sin embargo, mostró en la práctica que cientos de agentes pudieron coordinarse por fuera de los canales y objetivos previstos.
La diferencia con la burbuja de las puntocom
Para buscar un antecedente, conviene volver a fines de los años 90, cuando el llamado efecto 2000 generó temor a una falla masiva de los sistemas informáticos. El problema era que muchos programas registraban los años con solo dos dígitos y existía el riesgo de que interpretaran el 2000 como 1900. Ante esa posibilidad, las empresas gastaron miles de millones de dólares en actualizar sus sistemas antes del cambio de milenio. Cuando llegó el 1 de enero de 2000, la catástrofe no ocurrió. Los aviones siguieron volando y la infraestructura continuó funcionando.
El mercado, sin embargo, había recorrido otro camino. El Nasdaq Composite subió un 86% en 1999, en plena preocupación por el efecto 2000, y avanzó otro 24% hasta alcanzar su máximo en marzo de 2000. Después comenzó el derrumbe y perdió un 72% en los siguientes 18 meses. La amenaza que dominaba las conversaciones de aquel momento nunca se materializó. Lo que terminó golpeando a los inversores fue el precio que habían pagado por las acciones.
Ahí aparece una diferencia central respecto de la actualidad. El Nasdaq-100 cotiza a aproximadamente 20,7 veces las ganancias esperadas, prácticamente en línea con la mediana de los últimos 25 años. En 2001, incluso un año después de que comenzara el desplome de las puntocom, el Nasdaq-100 todavía cotizaba por encima de 70 veces las ganancias esperadas. Por eso, no creo que estemos ante una repetición exacta del 2000. Las valuaciones actuales del índice están lejos de los niveles que caracterizaron aquella burbuja.
A eso se suma otra diferencia. Más allá de los titulares alarmistas, la gente sigue utilizando estas herramientas. El uso casi diario de IA entre los estadounidenses se duplicó con creces en seis meses, al pasar del 8% al 19%. Otra encuesta de Just Capital encontró que el 57% de los estadounidenses considera que la IA los ayuda en el trabajo, frente al 9% que cree que la perjudica.
También hay señales de que buena parte de la infraestructura se utiliza para atender una demanda real. Según UBS, aproximadamente dos tercios de la necesidad de capacidad informática provienen de la inferencia, es decir, del funcionamiento cotidiano de los servicios de IA para usuarios y empresas, y no del entrenamiento de nuevos modelos.
UBS mantuvo su previsión de inversión de capital para 2027 en US$ 1,2 billones, un crecimiento del 33%. Al mismo tiempo, el volumen de tokens procesados aumentó alrededor del 176% desde fines de junio.
El riesgo puede estar en los balances
Si existe un riesgo financiero importante en torno a la inteligencia artificial, podría estar menos en las predicciones apocalípticas y más en cuánto dinero están destinando las grandes tecnológicas a sostener esta expansión.
En 2018, Microsoft, Alphabet, Amazon y Meta invertían en conjunto unos US$ 0,42 de cada dólar de ingresos operativos en proyectos de capital. Durante el último año, esa cifra llegó a US$ 0,77. Según datos de Bloomberg, su flujo de caja libre combinado quedó prácticamente en cero.
Durante años, esas empresas financiaron sus inversiones con efectivo y devolvieron buena parte del excedente a los accionistas. Entre 2018 y 2024 recompraron acciones por alrededor de US$ 635.000 millones, mientras reducían su deuda. Ahora el movimiento empezó a invertirse. En los últimos 12 meses tomaron US$ 194.000 millones de nueva deuda neta y las recompras de acciones se redujeron a la mitad.
Alphabet, por ejemplo, recaudó en junio casi US$ 50.000 millones mediante la emisión de acciones y bonos preferentes convertibles. Parte de esos fondos se destinará a ampliar su infraestructura de inteligencia artificial. Los bonos ofrecen un rendimiento del 6,25%, por encima del de los títulos del Tesoro estadounidense a 10 años. Además, después de la decisión de la Reserva Federal de esta semana, financiar nuevas inversiones con deuda se volvió más caro.
Eso no convierte a estas compañías en las firmas de telecomunicaciones altamente endeudadas que protagonizaron parte del exceso de 1999. Siguen siendo empresas extremadamente rentables. Alphabet, por ejemplo, posee más de US$ 240.000 millones en efectivo y valores.
El cambio, sin embargo, merece atención. Las grandes tecnológicas están pasando de devolver enormes cantidades de dinero a sus accionistas a buscar capital adicional para financiar su expansión.
La computación tampoco debería analizarse únicamente como el resultado final de toda esa inversión. Funciona como un multiplicador. El desafío para la industria es demostrar con mayor claridad dónde termina ese gasto y cómo se traslada a la economía, desde las empresas y los salarios hasta las escuelas y las comunidades.
Algunos efectos ya aparecen en los números. La construcción de centros de datos privados en Estados Unidos alcanza un ritmo anual de US$ 75.200 millones, frente a los US$ 13.900 millones registrados cuando ChatGPT se lanzó a fines de 2022. Google Cloud, por su parte, aumentó sus ingresos en un 82% durante el último trimestre, hasta los US$ 24.800 millones, mientras que su resultado operativo se multiplicó por más de tres. El secretario del Tesoro de Estados Unidos, Scott Bessent, también afirmó que la participación del país en la capacidad global de computación podría pasar de aproximadamente el 60% al 80% para 2028.
Los flujos de capital siguen apuntando en la misma dirección. La infraestructura vinculada con la inteligencia artificial continúa expandiéndose y la demanda de capacidad informática sigue creciendo. Lo que cambió es la manera en que una parte de esas inversiones empieza a financiarse.
Los titulares pueden alimentar comparaciones con la burbuja de las puntocom, pero no siempre constituyen una base sólida para construir una tesis de inversión. El debate sobre la seguridad de la IA merece atención. Sin embargo, para los inversores, observar cuánto gastan las grandes tecnológicas, cómo lo financian y qué retorno obtienen puede resultar todavía más importante.
*Esta nota fue publicada originalmente en Forbes.com.