Se acerca el momento Lehman Brothers de la burbuja de la IA
- El crítico tecnológico Ed Zitron advierte de que una eventual caída de OpenAI podría convertirse en el “momento Lehman” de la inteligencia artificial.
- Su tesis se basa en las fuertes necesidades de financiación, el elevado coste computacional y la dificultad para rentabilizar las suscripciones.
- Otros inversores, como Howard Marks, consideran que la autonomía y capacidad de adaptación de la IA justifican una visión más favorable.
Las dudas sobre la sostenibilidad de la inversión en inteligencia artificial vuelven a ganar peso en el mercado, pese a que los grandes fabricantes de semiconductores continúan presentando resultados sólidos.
Ed Zitron, uno de los críticos más conocidos del actual ciclo de inversión en IA, sostiene que una eventual caída de OpenAI podría convertirse en el “momento Lehman Brothers” de la burbuja tecnológica, con efectos que se extenderían desde las empresas de software hasta los centros de datos, el crédito corporativo y el conjunto de la renta variable.
Una estructura que necesita financiación constante
La principal crítica de Zitron se dirige al modelo económico de las grandes compañías de inteligencia artificial generativa. A su juicio, los ingresos obtenidos mediante suscripciones y publicidad no compensan todavía el coste de entrenar y operar los modelos.
El analista estima que OpenAI podría consumir más de 852.000 millones de dólares hasta finales de 2030, además de destinar más de 50.000 millones al gasto computacional durante el presente ejercicio.
El problema no estaría únicamente en el tamaño de las pérdidas, sino en la necesidad de obtener nuevas rondas de financiación para mantener la expansión de la infraestructura y cubrir el coste de inferencia de sus productos.
Oracle, entre las compañías más expuestas
Zitron señala especialmente a Oracle, cuya estrategia de crecimiento se ha apoyado en una fuerte expansión de infraestructuras destinadas a clientes de inteligencia artificial.
Una caída abrupta de la demanda podría dejar a la compañía con una combinación difícil de absorber de deuda, arrendamientos y activos de centros de datos infrautilizados.
El riesgo se extendería también a otros proveedores de infraestructura, fabricantes de servidores, empresas energéticas, operadores de centros de datos y fondos de crédito que han financiado proyectos vinculados al despliegue de IA.
Un posible contagio al mercado
Según esta visión, el deterioro no se limitaría a OpenAI. La desaparición de uno de los principales compradores de capacidad computacional reduciría las expectativas de demanda para todo el ecosistema.
Eso podría provocar una caída de la inversión en centros de datos, dificultades para refinanciar deuda, menor financiación para nuevas empresas y una revisión brusca de las valoraciones de los principales beneficiarios del ciclo.
El impacto sería especialmente relevante porque la inteligencia artificial concentra ya una parte creciente de la inversión empresarial, del crédito corporativo y de las ganancias bursátiles.
Una corrección en este segmento podría generar ventas forzadas y afectar a índices completos, dada la elevada ponderación de las grandes tecnológicas.
Anthropic tampoco estaría al margen
Zitron considera que Anthropic presenta riesgos similares. La compañía también consume grandes cantidades de capital en el entrenamiento de modelos y mantiene una estrategia de lanzamientos continuos que exige inversiones cada vez mayores.
El temor es que la competencia fuerce a las empresas a incrementar permanentemente el gasto sin conseguir una diferenciación suficiente para elevar precios o mejorar márgenes.
En ese escenario, el sector podría entrar en una dinámica en la que cada nuevo modelo aumenta los costes, pero no genera un crecimiento proporcional de los ingresos.
Howard Marks ofrece la visión contraria
No todos los grandes inversores comparten esta lectura. Howard Marks, cofundador de Oaktree Capital Management, ha explicado recientemente que ha mejorado su opinión sobre el potencial de la inteligencia artificial.
Marks destaca la capacidad de estos sistemas para adaptar las respuestas al usuario, utilizar el contexto, reconocer sus propias limitaciones y desarrollar un cierto grado de autonomía.
En su opinión, estas características diferencian a la IA de innovaciones anteriores como el ferrocarril o internet y podrían terminar justificando una transformación económica de gran alcance.
El debate se desplaza hacia la rentabilidad
La discusión ya no se centra tanto en si la inteligencia artificial tiene utilidad, sino en qué compañías serán capaces de convertirla en beneficios sostenibles.
Hasta ahora, los mayores ganadores han sido los fabricantes de chips, equipos de fabricación, servidores y componentes de red. En cambio, la rentabilidad de las aplicaciones finales continúa siendo más incierta.
Mientras la inversión siga creciendo, el ecosistema puede mantener su impulso. Pero si los usuarios no aceptan pagar precios suficientes o las mejoras de productividad tardan en materializarse, el mercado podría revisar con rapidez las expectativas incorporadas en las valoraciones actuales.
La tesis más prudente no exige asumir el colapso de OpenAI. Basta con que el crecimiento de los ingresos quede por debajo del previsto para que se reduzca el gasto en infraestructura y se compriman los múltiplos de muchas de las compañías vinculadas al ciclo de inteligencia artificial.