Existe un reconocimiento generalizado de que el auge de la inteligencia artificial (IA), que ha llevado a Wall Street a niveles récord, ha dado un giro significativo con implicaciones importantes para los mercados financieros y posiblemente para toda la economía.

Cuando comenzó el auge de la IA a finales de 2022 con el lanzamiento de ChatGPT por parte de OpenAI, este fue financiado principalmente mediante los flujos de caja masivos de las llamadas “hiperescaladoras” como Google, Microsoft, Meta y Amazon, junto con la fabricante de chips Nvidia.

Se involucró poca deuda al principio. Pero a medida que esta carrera entre grandes gigantes tecnológicos se convierte cada vez más en una guerra para posicionarse mejor, esto está cambiando y la deuda se vuelve cada vez más necesaria para financiar el desarrollo de la IA.

En un artículo reciente, el columnista económico del Sydney Morning Herald, Stephen Bartholomeusz, señaló la importancia de este cambio:

“Hasta ahora, las dudas sobre el auge de las inversiones en inteligencia artificial se habían limitado principalmente a si constituía una burbuja en el mercado bursátil. Cada vez más, la discusión pasará a centrarse en si dicho auge representa una amenaza para la estabilidad del sistema financiero”, escribió.

Hay cantidades masivas de dinero involucradas. Según la consultora global McKinsey, se necesitarán unos 5,2 billones de dólares para 2030 para construir los centros de datos necesarios para desarrollar la capacidad computacional de la IA. Esta cantidad equivale a tres veces el producto interno bruto anual de Australia.

Morgan Stanley estima que entre este año y 2028, la inversión en infraestructura de IA será de 2,9 billones de dólares, de los cuales 1,5 billones serán financiados externamente, incluidos 800.000 millones provenientes de fuentes de crédito privado.

Además del dinero, la magnitud de los centros de datos de IA se evidencia en su consumo energético. La Agencia Internacional de Energía estima que la demanda eléctrica de los centros de datos dedicados a la IA a nivel mundial se más que duplicará para 2030, alcanzando un nivel superior al consumo eléctrico de Japón, la cuarta economía más grande del mundo.

El mes pasado, OpenAI anunció planes para un gran centro de datos en Michigan que, según un informe del Financial Times, consumirá tanta electricidad como 44,2 millones de hogares. Otras operaciones se proyectan en la misma escala.

Otra expresión de su envergadura se revela en la estimación de que un aumento de apenas un centavo por kilovatio hora para una empresa que consume 50 megavatios anualmente implicaría un gasto adicional de alrededor de 4,4 millones de dólares.

Surgen cada vez más preocupaciones sobre los posibles desencadenantes de un colapso en el auge de la IA y sus consecuencias.

La más evidente es el enorme abismo entre el gasto en infraestructura y los ingresos generados. OpenAI ha firmado acuerdos por valor de 1,5 billones de dólares, pero se espera que sus ingresos este año sean de solo 20.000 millones. Si piensa siquiera acercarse al cumplimiento de sus compromisos para adquirir chips, esos ingresos tendrán que aumentar hasta alcanzar los cientos de miles de millones de dólares.

Resumiendo la situación general, un artículo reciente en el Wall Street Journal señaló que entre las “razones reales” para preocuparse por la sostenibilidad del auge, “la principal es que hay mucho más gasto en infraestructura computacional de IA que ingresos por IA, una brecha que se amplía día a día”.

La consultora Bain estima que se necesitarán 2 billones de dólares en ingresos para 2030 para sostener las inversiones realizadas, en comparación con los 253.000 millones proyectados para 2024.

Otro problema es el corto ciclo de vida de los chips, que puede ser de tan solo tres años. Esto significa que el valor de los activos respaldando los préstamos masivos para financiar los centros de datos se depreciará rápidamente al quedar obsoletos, requiriéndose nuevos gastos para seguir siendo competitivos.

En una entrada de blog publicada el mes pasado, el Banco de Inglaterra señaló que hay una variedad de desarrollos que podrían provocar una reevaluación de los ingresos futuros y los precios de los activos de IA.

Estos incluyen, aunque no están limitados a, “una velocidad decepcionante del progreso de las capacidades de IA en la adopción por los usuarios, o una capacidad inferior a lo esperado por parte de las empresas de IA para monetizar a los usuarios de sus aplicaciones”, con un progreso e impacto de la IA “altamente inciertos”.

Para las empresas que dependen de una capacidad computacional masiva para ejecutar sus modelos de IA, “un avance algorítmico u otro evento que desafíe ese paradigma podría provocar una reevaluación significativa de los precios de los activos”.

Como ejemplo, se citó la introducción en enero de un nuevo modelo por parte de la compañía “startup” china DeepSeek, a menor costo y con un uso más eficiente de la capacidad computacional, que provocó una caída en el precio de las acciones de empresas de IA en Estados Unidos.

Una reevaluación de los precios de los activos implica una reevaluación de la estructura de deuda que se utilizó para financiarlos, con el potencial de causar problemas a los prestamistas, como señaló el blog del Banco de Inglaterra.

“Si se materializa la escala proyectada de inversiones en IA y en su infraestructura energética asociada financiadas con deuda durante esta década, probablemente aumenten los riesgos para la estabilidad financiera. Los bancos estarían expuestos directamente mediante sus créditos a empresas de IA, así como indirectamente mediante la concesión de préstamos y líneas de crédito a fondos privados y otras instituciones financieras expuestas a los precios de activos afectados por la IA”.

En su artículo de opinión anteriormente citado, Bartholomeusz dijo que por el momento, “las discusiones sobre una burbuja de IA se limitan principalmente al mercado de valores y a las pérdidas sobre el papel que se producirían si esta estalla”.

En tales discusiones, a menudo se establece una comparación con el estallido de la burbuja de las punto-com a principios de siglo que, si bien tuvo un gran impacto en las empresas involucradas, no desencadenó una crisis financiera más amplia ni una recesión profunda.

Sin embargo, esas tranquilidades están totalmente fuera de lugar debido a las transformaciones sustanciales en el sistema financiero y la economía de EE.UU. a lo largo del último cuarto de siglo, sobre todo la expansión de la deuda. En el año 2000, la deuda total de EE.UU., pública y privada, era de 28,64 billones de dólares. A finales del año pasado era de 102,21 billones de dólares.

El Banco de Inglaterra advirtió que una caída en los activos relacionados con la IA podría impactar negativamente en el crecimiento de EE.UU. en condiciones donde la inversión en IA “ha sido un impulsor desproporcionado del crecimiento del PIB estadounidense en la primera mitad de 2025”. Señaló que, si bien el colapso de la burbuja punto-com contribuyó a una recesión leve, “una caída en los precios de los activos relacionados con la IA ocurriría en un contexto macroeconómico significativamente diferente al de principios de los 2000”.

Según cálculos de la ex economista en jefe del Fondo Monetario Internacional, Gita Gopinath, un colapso del mercado de la IA equivalente al estallido de la burbuja punto-com provocaría pérdidas de 20 billones de dólares para los inversionistas estadounidenses, una cantidad equivalente al 70 por ciento del PIB de EE.UU., y una pérdida de 15 billones de dólares para el resto del mundo, equivalente al 20 por ciento de su PIB.

Dado el creciente involucramiento de los bancos y del capital financiero en general en el auge de la IA, y el papel cada vez mayor de la deuda para financiar niveles de gasto de capital históricamente sin precedentes a medida que cada gigante tecnológico busca dominar el sector, dicho desarrollo no significaría simplemente el estallido de una burbuja, sino potencialmente un colapso de todo el sistema financiero.

Esa perspectiva, cada vez más inminente y que iría mucho más allá de la devastación provocada por la crisis financiera de 2008, tiene profundas implicaciones políticas.

No hay duda de que el desarrollo racionalmente planificado, consciente y bajo control democrático de la IA proporcionaría un avance para la humanidad en la economía y muchas otras áreas de la vida social.

Sin embargo, la IA no está siendo desarrollada de esa manera sino dentro de las relaciones sociales del capitalismo, basadas en la propiedad privada de los medios de producción y la financiación sujeta a la anarquía del mercado y a la búsqueda de beneficios de los gigantes corporativos.

El proceso actualmente en desarrollo evoca la tesis central del fundador del socialismo científico, Karl Marx, cuando explicó que la posibilidad objetiva —de hecho, la necesidad— de la transformación socialista de la sociedad surge cuando “las fuerzas productivas materiales de la sociedad entran en contradicción con las relaciones de producción existentes”.

Esa contradicción ahora asume una forma aguda. La IA, que podría proporcionar enormes avances económicos para las masas trabajadoras, ya está siendo utilizada como ariete contra la clase obrera en forma de despidos masivos e intensificación de la explotación.

Al mismo tiempo, bajo el capitalismo, los mecanismos para su desarrollo están creando las condiciones para una crisis económica y financiera devastadora.

Solo hay una salida. Esta es la lucha política consciente de la clase obrera—los productores de toda la riqueza, incluida la IA—por el derrocamiento de la oligarquía capitalista y la transformación socialista de la sociedad, para que el enorme potencial contenido en la IA para el progreso social pueda ser realizado.

(Artículo publicado originalmente en inglés el 19 de noviembre de 2025)