La maratón de la IA sigue lejos de la meta: la inversión aún compensa sus costes
- El ciclo de inversión en IA sigue vivo porque la rentabilidad aún supera el coste de financiación.
- El gran riesgo para la infraestructura de IA no es solo financiero: también lo es energético.
- Redes eléctricas, gas natural, solar y eólica aparecen como beneficiarios indirectos del auge.
El debate sobre una posible burbuja en inteligencia artificial sigue abierto, pero por ahora los datos no apuntan a un agotamiento claro del ciclo. Según Jules Rimmer, apoyándose en el análisis de Will Denyer, de Gavekal Research, la inversión en infraestructura de IA continúa respaldada por una condición esencial: la rentabilidad del capital invertido sigue estando por encima del coste medio ponderado del capital.
Ese diferencial, conocido como diferencial wickselliano, es una referencia importante para medir si las empresas tienen incentivos económicos para seguir invirtiendo. Mientras el retorno esperado supere el coste de financiación, el gasto de capital conserva una lógica financiera razonable. Y, según Denyer, ese diferencial aún se mantiene claramente por encima de su mediana de los últimos veinte años.
La IA sigue justificando el gasto de capital
La conclusión principal es que todavía no hay señales suficientes para hablar de un estallido de la burbuja de la IA. El ciclo de inversión en centros de datos, chips, memoria, servidores y capacidad de computación continúa avanzando con fuerza.
La comparación con la burbuja puntocom es inevitable. El gasto estadounidense en ordenadores, periféricos y componentes asociados a centros de datos ha alcanzado niveles no vistos desde finales de los años noventa. Sin embargo, hay una diferencia importante: esta vez buena parte del equipamiento necesario procede del exterior.
Las unidades de procesamiento gráfico, los chips de memoria, los sistemas de alimentación y otros componentes críticos son en gran medida importados. Esto explica el fuerte protagonismo bursátil de compañías tecnológicas asiáticas como SoftBank, Taiwan Semiconductor Manufacturing, SK Hynix o Samsung Electronics.
El auge de la IA no se está repartiendo de forma homogénea: buena parte del gasto estadounidense termina beneficiando a proveedores internacionales de semiconductores, memoria y equipamiento tecnológico.
Un impacto directo menor sobre el PIB estadounidense
Denyer matiza un punto relevante: aunque el gasto en IA es enorme, su impacto directo sobre el PIB estadounidense puede ser menor de lo que muchos inversores imaginan. Si una parte sustancial del equipamiento se importa, el impulso no se refleja plenamente en la producción interna.
Donde sí puede existir un efecto más significativo es en los canales indirectos. Entre ellos destacan el efecto riqueza derivado de la subida bursátil, las ganancias de productividad, las mejoras de eficiencia y el impacto sobre el sector energético estadounidense.
Es decir, la IA no solo mueve a las tecnológicas. También puede transformar la demanda de electricidad, acelerar inversiones en redes y reforzar la necesidad de nuevas fuentes de generación energética.
Los grandes riesgos: inflación, petróleo y electricidad
El principal riesgo financiero para el ciclo sería una reducción del diferencial entre rentabilidad y coste de capital. Esto podría ocurrir si la inflación repunta y obliga a mantener tipos de interés más altos durante más tiempo.
En este punto, la crisis de Ormuz y un posible petróleo persistentemente caro aparecen como amenazas relevantes. Un encarecimiento prolongado de la energía podría elevar las presiones inflacionistas y endurecer las condiciones financieras, dañando la lógica económica de las inversiones más agresivas en IA.
Pero el riesgo no es solo financiero. La otra gran limitación está en la capacidad eléctrica. Los centros de datos necesitan enormes cantidades de energía, y las previsiones apuntan a que la oferta eléctrica estadounidense podría tener dificultades para cubrir la demanda durante un periodo prolongado.
La carrera de la IA puede acabar chocando menos con Wall Street que con la red eléctrica: sin generación suficiente, redes reforzadas y suministro energético fiable, el crecimiento de la infraestructura tendrá límites físicos.
Energía e infraestructura, los beneficiarios indirectos
Por eso, Denyer considera razonable mirar más allá de las grandes tecnológicas y buscar oportunidades en áreas vinculadas a la infraestructura energética. Las compañías de redes eléctricas, el gas natural, la energía solar y la eólica pueden beneficiarse de la presión creciente que la IA ejercerá sobre el sistema energético.
El argumento es sencillo: si la demanda de computación sigue creciendo, la necesidad de electricidad, almacenamiento, transmisión y generación también lo hará. En ese escenario, la infraestructura energética se convierte en una segunda derivada de la inversión en inteligencia artificial.
Las valoraciones de muchas compañías ligadas a la IA ya no son especialmente atractivas, pero tampoco han alcanzado, según Denyer, los extremos vistos durante la burbuja puntocom. Además, el impulso operativo continúa siendo favorable.
Todavía queda capital disponible
El análisis también apunta a que Estados Unidos dispone todavía de varias fuentes potenciales de financiación para prolongar el ciclo. Tan Kai Xian, también de Gavekal, recuerda que existen billones de dólares en fondos monetarios que podrían redirigirse hacia activos vinculados a la IA si cambian las condiciones de mercado.
A ello se suma la posible expansión del crédito bancario por la desregulación financiera y el apoyo del propio Gobierno estadounidense, dado el consenso político existente sobre la necesidad de mantener ventaja frente a China en la carrera tecnológica.
En conjunto, la tesis es clara: el ciclo de IA no parece agotado. La rentabilidad todavía justifica el gasto, el capital sigue disponible y la demanda de infraestructura continúa creciendo. El riesgo real está en que el coste de financiación suba demasiado, que la energía se encarezca de forma persistente o que la red eléctrica no sea capaz de acompañar el ritmo de expansión.