La apuesta de un billón de dólares de la IA: qué debe cumplirse para que el boom de los centros de datos no acabe en desastre

El artículo, firmado por David Rotman en MIT Technology Review, arranca con un ejercicio contable de Jessica Wachter, profesora de finanzas en Wharton (Universidad de Pensilvania) y antigua economista jefe de la SEC. En lugar de intentar predecir cuán útil será la IA, Wachter parte de un hecho innegable: un puñado de 'hyperscalers' está invirtiendo sumas colosales en construir centros de datos para IA, con un gasto acumulado que, según sus estimaciones junto a un coautor, rozará los 1,1 billones de dólares hacia 2027. Su conclusión es contundente: para cubrir el coste de capital, lograr una rentabilidad del 15% y compensar la depreciación de los activos, esas empresas tendrían que multiplicar su productividad por 2,7 antes de 2030. No es imposible —equivaldría al crecimiento que generó el boom tecnológico estadounidense desde mediados de los años noventa—, pero comprimido en muy pocos años. Si no lo logran, advierte Wachter, empezarán a fallar en el pago de intereses, con riesgo de bancarrosa; y si el repunte de productividad 'no llega a materializarse', el actual boom de infraestructura podría convertirse en 'la mayor mala asignación de capital de la historia'.

La magnitud del gasto es difícil de exagerar. Este año los hyperscalers gastarán en torno a 750.000 millones de dólares en centros de datos, y algunas proyecciones sitúan la inversión conjunta de Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta y Oracle (socia de OpenAI) por encima de los 5 billones de dólares en los próximos cuatro años, una de las mayores inversiones de capital de cualquier industria en la historia. El problema, señala Gary Gensler —quien dirigió la SEC durante la administración Biden y ahora es profesor en la Sloan School del MIT—, es que los ingresos totales generados por la IA rondan apenas entre 150.000 y 200.000 millones de dólares este año. 'El gasto no tiene ingresos equivalentes todavía. Eso es un hecho', resume Gensler. La pregunta es si esa inversión se recuperará en el futuro. Lo que está en juego, según el artículo, es la salud financiera de las grandes tecnológicas y de la economía estadounidense en su conjunto, ya que este gasto podría acercarse al 3% del PIB.

A los riesgos habituales de cualquier boom de inversión se suma este año un ingrediente nuevo: el endeudamiento. El flujo de caja libre del grupo de hyperscalers (efectivo operativo menos gasto de capital) está a punto de volverse negativo. Incluso Alphabet, célebre por acumular efectivo, registró en su último trimestre ingresos de casi 120.000 millones de dólares que fueron devorados por la inversión en infraestructura de IA, dejando un déficit de caja libre de unos 5.900 millones de dólares, el primero desde que Google salió a bolsa en 2004. A esto se añade el problema de la depreciación de los chips: las GPU representan cerca del 60% del coste de un centro de datos y su rendimiento se duplica aproximadamente cada dos años, lo que obliga a reinvertir miles de millones en nuevas generaciones de chips para seguir siendo competitivos. Sin esa renovación constante, advierte Mihir Kshirsagar, del Centro de Política de Tecnología de la Información de Princeton, los centros de datos corren el riesgo de convertirse en 'cascarones' varados por todo el país.

Gensler resume la situación como 'una apuesta múltiple' (parlay bet) de los mercados de capital y la economía, que exige ganar simultáneamente tres apuestas relacionadas pero independientes: que los hyperscalers generen ingresos masivos, que la IA impulse un crecimiento económico amplio, y que los costosos modelos de frontera sigan siendo preferibles frente a alternativas más baratas que muchas empresas podrían considerar suficientes. Cada apuesta depende de las otras dos. Si el ritmo de gasto se mantiene hacia la próxima década, los ingresos necesarios se disparan a cifras astronómicas: Stijn Van Nieuwerburgh, profesor de finanzas en Columbia Business School, calcula que, para unos 183 gigavatios de capacidad de cómputo de IA previstos entre 2025 y 2032 (a un coste aproximado de 41.000 millones de dólares por gigavatio) y asumiendo una rentabilidad mínima del 10% aceptable para los inversores, los ingresos anuales 'requeridos' rondarían los 3,7 billones de dólares en 2032. Otros analistas llegan a cifras similares.

Ganar la segunda apuesta —el crecimiento de la productividad en toda la economía— resulta crucial. Durante unos años los hyperscalers pudieron aumentar sus ingresos simplemente vendiendo suscripciones y tokens a empresas ansiosas por subirse a la ola de la IA, pero tarde o temprano esos clientes necesitarán justificar el gasto con beneficios tangibles. Daron Acemoglu, economista del MIT y premio Nobel 2024, advierte que si no llegan esas ganancias de productividad, la gente acabará hartándose de la IA, lo que frenaría la inversión y limitaría el crecimiento de ingresos; para que las inversiones sean sostenibles en los próximos cinco o diez años, sostiene, 'necesitamos ver ganancias de productividad'. Por ahora, la mayoría de los economistas coincide en que las estadísticas agregadas de la economía muestran poco o ningún avance de productividad atribuible a la IA. Hay, no obstante, señales de optimismo: una encuesta reciente a unos 6.000 altos ejecutivos de empresas en Estados Unidos, Reino Unido, Alemania y Australia reveló que, si bien alrededor del 90% no percibió ningún aumento de productividad en los últimos tres años, esperan un repunte del 1,45% en los próximos tres (los ejecutivos estadounidenses anticipan un 2,25%). En una encuesta de seguimiento, los mismos ejecutivos afirmaron planear más gasto en IA, lo que llevó a los autores del estudio a anticipar unos 280.000 millones de dólares en gasto privado en IA para finales de 2026.

Esa buena noticia para los hyperscalers viene con una mala noticia para el empleo: los ejecutivos encuestados esperan aumentar la productividad de sus empresas incrementando las ventas mientras recortan significativamente el número de trabajadores. Si la productividad de la IA se logra destruyendo empleos, el rechazo público a la tecnología —ya visible en torno a la construcción de centros de datos— probablemente se agravará. El artículo sugiere añadir una cuarta apuesta implícita a la lista de Gensler: que el público y las comunidades locales sientan que también se benefician de estas inversiones masivas. Y subraya lo interdependientes que son estas apuestas entre sí: si la productividad terminara viniendo de modelos más baratos como DeepSeek, los ingresos de los hyperscalers podrían desplomarse; y si la productividad se logra a costa de empleos, la reacción social podría bloquear muchas de las inversiones planeadas y frenar los ingresos previstos.

El reportaje pone especial énfasis en cómo ha cambiado la naturaleza del riesgo: mientras las empresas de IA gastaban efectivo acumulado, el riesgo se limitaba en gran medida a sus propios balances y accionistas; ahora que gran parte del dinero es prestado, el juego tiene consecuencias mucho más amplias. Según cálculos de Morgan Stanley, más de la mitad de los 2,9 billones de dólares que los hyperscalers gastarán entre 2025 y 2028 en construir centros de datos de IA se financiarán con 'capital externo'. Ese endeudamiento está generando entramados financieros cada vez más complejos que entrelazan estas inversiones con el resto de la economía. Van Nieuwerburgh advierte que muchas instituciones financieras están expuestas, directa o indirectamente, a estos centros de datos como prestamistas, garantes de parte de la deuda o respaldo de fondos de crédito privado que los financian: 'la gente ni siquiera sabe que tiene esto en su cartera. Está escondido en algún lugar dentro de su fondo de pensiones. En última instancia, respalda sus pólizas de seguro de vida. Y ese riesgo se está distribuyendo por todas partes, en lugares invisibles'.

Como ejemplo concreto de esta ingeniería financiera cada vez más bizantina, el artículo detalla el caso del centro de datos 'Hyperion' de Meta en Richland, Louisiana. Anunciado a finales de 2024 con una capacidad de dos gigavatios y un coste de unos 10.000 millones de dólares —entonces el mayor centro de datos planeado por Meta—, el proyecto fue recibido con entusiasmo por políticos estatales y locales, y la eléctrica Entergy Louisiana propuso construir tres grandes plantas de gas natural para abastecerlo. El otoño pasado, con el coste ya elevado a 30.000 millones de dólares, la financiación se volvió mucho más compleja: Meta transfirió una participación del 80% a la firma de crédito privado Blue Owl Capital, formando una empresa conjunta llamada Beignet. Meta firmó entonces una serie de arrendamientos a cuatro años con esa empresa conjunta, un arreglo que según la compañía le otorga 'flexibilidad estratégica a largo plazo', respaldado por una garantía de valor residual mediante la cual Meta pagaría en efectivo si el contrato no se renueva o se termina. La estructura se complica todavía más: Beignet creó la entidad Laidley LLC, propietaria y operadora del sitio como arrendadora, que a su vez alquila las instalaciones a la filial de Meta Pelican Leap LLC, arrendataria. No es casualidad, apunta Van Nieuwerburgh, que la duración de los arrendamientos (cuatro años) coincida con la vida útil esperada de las GPU del centro de datos; si Meta cancela anticipadamente, debe saldar el préstamo, pero los inversores se quedarían con un edificio vacío sin flujo de caja y la difícil tarea de encontrar un nuevo inquilino para una instalación de ese tamaño.

Lejos de frenar, Meta ha redoblado la apuesta: en julio anunció la ampliación del centro a cinco gigavatios, con un coste total que ya asciende a 50.000 millones de dólares (no ha aclarado si Blue Owl participará en la financiación de la ampliación). Entergy, por su parte, planea ahora construir siete plantas de gas adicionales, hasta alcanzar unos 7,5 gigavatios de capacidad total —unas seis veces el consumo eléctrico de Nueva Orleans—. La complejidad de esta financiación resulta desconcertante incluso para inversores y expertos financieros, y más aún para los residentes afectados. La principal preocupación es cómo el gasto de Entergy en plantas de gas afectará a los precios de la electricidad y quién asumirá el coste si Meta se retira. Entergy sostiene que cuenta con una garantía de 20 años de Meta para comprar electricidad y cubrir así los costes de las plantas e infraestructura asociada, pero hay escépticos: Paul Arbaje, analista sénior de la Union of Concerned Scientists —organización que ha presionado, en gran medida sin éxito, a la Comisión de Servicio Público de Luisiana para exigir más transparencia sobre la financiación del proyecto— se pregunta si Mark Zuckerberg seguirá interesado en el proyecto dentro de cuatro años o 'tirará la toalla'. Logan Burke, directora ejecutiva de la Alliance for Affordable Energy, teme que si Meta acaba necesitando menos electricidad de la prevista (las proyecciones no son públicas), los consumidores residenciales terminen pagando el excedente producido por las plantas, y duda de que el cambiante entramado de entidades financieras vaya a cumplir los acuerdos a veinte años vista. La conclusión de Arbaje es tajante: 'Están haciendo apuestas enormes sobre que estos centros de datos valdrán la pena. Apuesten con su propio dinero, no con el de los usuarios de la red eléctrica'.

El artículo cierra reflexionando sobre el momento en que estalle la burbuja, calificando de 'tarea de necios' predecir cuándo ocurrirá, aunque da por hecho que llegará un ajuste (retrenchment). Gensler recuerda que 'la historia nos dice que en algún momento se produce una contracción; solo es cuestión de cuándo y con qué severidad', y plantea que el ritmo actual de gasto (750.000 millones de dólares) podría estancarse o reducirse el año próximo, o bien la contracción podría llegar hacia 2028-2029 cuando las empresas consideren que ya tienen suficiente capacidad instalada. El destino de la burbuja financiera, sin embargo, podría no coincidir con el de la propia revolución tecnológica subyacente: algunos inversores de Silicon Valley, como el veterano capitalista de riesgo Vijay Pande, incluso desean que llegue una corrección, argumentando en una entrada de blog citada en el artículo que 'la próxima crisis sería lo mejor que le podría pasar a esta tecnología', ya que podría racionalizar las inversiones y reenfocar a los inversores hacia usos que generen valor sostenible. El texto advierte, no obstante, que conviene ser cautos con ese deseo: tras el estallido de la burbuja puntocom a comienzos de los 2000 cientos de miles de personas perdieron su empleo, numerosas empresas grandes y pequeñas quebraron, la economía de Silicon Valley y San Francisco quedó devastada durante un tiempo, y Estados Unidos entró en una recesión leve en 2001. Peor aún fue la Gran Recesión iniciada a finales de 2007, y el artículo señala, de forma inquietante, que los llamados vehículos de propósito especial (SPV), protagonistas de la ingeniería financiera previa a esa crisis, 'están de vuelta' en el actual boom de centros de datos. Si Van Nieuwerburgh está en lo cierto sobre los peligros de dejar que estas inversiones se entrelacen con el resto de la economía, las consecuencias de un ajuste podrían ser severas. El texto apunta, como contrapeso, que las tecnologías sobrevivieron e incluso prosperaron tras ambas crisis —no es casualidad, señala, que cada uno de los actuales hyperscalers surgiera de las cenizas de la burbuja puntocom o poco después de ella, y que parte de la infraestructura de fibra óptica construida durante la paralela burbuja de las telecomunicaciones siga en uso hoy—, aunque el fragmento del artículo disponible se interrumpe en este punto antes de desarrollar por completo esa comparación final.