Despu\u00e9s de la crisis de 2008, los bancos centrales inyectaron grandes cantidades de liquidez en el sistema para evitar la deflaci\u00f3n. Con los tipos de inter\u00e9s cercanos a cero, los inversores institucionales se encontraron con una gran masa de capital que necesitaba encontrar rendimientos m\u00e1s elevados. Como dice el economista Nick Srnicek en su obra\u00a0Capitalismo de plataformas: \u201cLa nueva econom\u00eda de plataformas no es tanto la vanguardia de un nuevo capitalismo como una salida para el capital sobrante\u201d.<\/p>\n
Seg\u00fan Srnicek, esta situaci\u00f3n favoreci\u00f3 \u201cun exceso de capital en busca desesperada de rendimientos en un mundo de intereses bajos\u201d. Buena parte de las inversiones se canalizaron hacia apuestas cada vez m\u00e1s arriesgadas, como las de capital riesgo en nuevas tecnolog\u00edas. As\u00ed es como aparecieron las empresas emergentes: Google y Meta controlan la publicidad, Amazon la venta en l\u00ednea, Netflix hace sombra a la industria audiovisual, Uber al sector del transporte, etc.<\/p>\n
Con estas enormes inyecciones de capital sobrante, las empresas emergentes aplicaron una \u201cnueva\u201d estrategia para asaltar mercados consolidados: permanecer durante d\u00e9cadas en r\u00e9gimen de p\u00e9rdidas hasta agotar a la competencia. Nueva al menos en cuanto a la escala en la que se ha llevado a cabo. Con notables excepciones, las plataformas tecnol\u00f3gicas no triunfaron porque ofrecieran un producto m\u00e1s avanzado tecnol\u00f3gicamente, sino porque con una app ocultaban pr\u00e1cticas monopol\u00edsticas de toda la vida: subvencionar precios para acaparar el mercado (dumping), contratar trabajadores en r\u00e9gimen de aut\u00f3nomos y as\u00ed ofrecer precios m\u00e1s competitivos\u2026<\/p>\n
La desregulaci\u00f3n de las protecciones antimonopolio permit\u00eda a las plataformas crecer hasta someter el mercado, y a partir de ah\u00ed entraban en una fase de hipercrecimiento a trav\u00e9s de la extracci\u00f3n de todo el valor a proveedores y clientes. Este ciclo est\u00e1 excelentemente descrito por Cory Doctorow en su concepto de \u201cmierdificaci\u00f3n\u201d (enshittification).<\/p>\n
El problema es que las grandes tecnol\u00f3gicas, tras un crecimiento explosivo, est\u00e1n estancadas. Ya hace a\u00f1os que Google y Meta monopolizan el mercado de la publicidad en l\u00ednea, y Amazon el de las ventas. Si siguieran su curso normal, se estabilizar\u00edan en un nuevo sector con pocos cambios y la tasa de ganancia ir\u00eda bajando.<\/p>\n
Pero no pueden permitirse perder el estatus de empresa en \u201chipercrecimiento\u201d. Eso supondr\u00eda una ca\u00edda en picado de su alt\u00edsima valoraci\u00f3n de mercado, y literalmente billones de d\u00f3lares desaparecer\u00edan de golpe. El valor de mercado de las empresas no se basa solo en sus beneficios actuales, sino en la percepci\u00f3n de crecimiento futuro. Empresas de sectores consolidados como la industria o el comercio tienen un valor en bolsa basado en sus ingresos, mientras que las empresas tecnol\u00f3gicas tienen un valor en bolsa m\u00e1s influido por la perspectiva de crecimiento. La m\u00e9trica financiera que nos indica esta relaci\u00f3n es la ratio precio-ventas, y si es muy alta, indica que los inversores valoran la empresa por encima de lo que realmente vende. El gigante de los supermercados Walmart tiene una ratio precio-ventas de 1,2, y Ford y General Motors de 0,3. En cambio, Apple est\u00e1 valorada en 9 veces lo que ingresa, y Microsoft en m\u00e1s de 13. El factor dominante es la perspectiva de crecimiento y beneficios futuros, no los ingresos actuales.<\/p>\n
Ratio precio-venta de las empresas de Fortune 500<\/p>\n \t\t\t\t <\/strong><\/p>\n Fuente:<\/strong> elaboraci\u00f3n propia con las estad\u00edsticas de las primeras 25 empresas del ranking Fortune 500 con su ratio precio-ventas, septiembre de 2025.<\/p>\n Una alta valoraci\u00f3n de mercado de la empresa tiene m\u00faltiples beneficios. Para las peque\u00f1as empresas emergentes significa un precio m\u00e1s alto si logran vender la empresa. Para las grandes plataformas significa libertad financiera. La generaci\u00f3n tradicional de capital a trav\u00e9s de plusval\u00eda tiene el inconveniente de depender de trabajadores, clientes e impuestos, lo cual siempre resulta molesto. El cr\u00e9dito conlleva costosos intereses. En cambio, una empresa como Microsoft puede emitir acciones y ganar 13 veces m\u00e1s por ellas que Walmart. O usarlas como prima en lugar de salario en forma de stock options, consiguiendo retener a trabajadores cualificados.<\/p>\n Todo esto hace que las empresas tecnol\u00f3gicas con alta valoraci\u00f3n sean m\u00e1s competitivas, y las primas a sus ejecutivos m\u00e1s atractivas. Por eso quieren mantener esa apariencia de hipercrecimiento cueste lo que cueste. Mark Zuckerberg apost\u00f3 el futuro de Facebook al \u201cmetaverso\u201d, un mundo de realidad virtual, hasta el punto de rebautizar su empresa como Meta. El proyecto, sin embargo, no ha fructificado y la unidad de realidad virtual de Meta ha despedido recientemente a m\u00e1s de 600 trabajadores. Elon Musk lleva m\u00e1s de una d\u00e9cada anunciando que la conducci\u00f3n aut\u00f3noma de los veh\u00edculos de Tesla llegar\u00e1 \u201cel a\u00f1o que viene\u201d. De manera similar, el CEO de Anthropic ha afirmado que gracias a la IA tenemos ante nosotros un futuro en el que \u201cel c\u00e1ncer ser\u00e1 curado, el presupuesto equilibrado y el 20% de la poblaci\u00f3n estar\u00e1 en el paro\u201d.<\/p>\n T\u00e9rminos prometidos p\u00fablicamente por Elon Musk sobre la conducci\u00f3n aut\u00f3noma de los veh\u00edculos Tesla<\/p>\n \t\t\t\t <\/strong><\/p>\n Fuente:<\/strong> elaboraci\u00f3n propia a partir de declaraciones p\u00fablicas de Elon Musk.<\/p>\n Muchas empresas exageran sobre sus productos, pero las que lo hacen m\u00e1s son las tecnol\u00f3gicas, y lo hacen por necesidad. Es en este contexto en el que deber\u00edan enmarcarse las promesas que hacen sobre el impacto de la IA. Y nada como prometer a sus clientes que podr\u00e1n echar a la calle a miles de trabajadores.<\/p>\n Predicciones de ejecutivos sobre el impacto de la IA en el mercado laboral<\/p>\n \t\t\t\t <\/strong><\/p>\n Fuente:<\/strong> elaboraci\u00f3n propia a partir de declaraciones p\u00fablicas de varias compa\u00f1\u00edas.<\/p>\n Los mismos que promet\u00edan que el futuro era el \u201cmetaverso\u201d, o que los coches se conducir\u00edan solos, ahora nos prometen que la IA nos sustituir\u00e1 a todos. Las estad\u00edsticas muestran cambios localizados, por ejemplo, en sectores como la atenci\u00f3n al cliente, pero no una sustituci\u00f3n masiva. El \u00e9xito de los proyectos en los que se han sustituido trabajadores por IA es discutible, y dar\u00eda para otro art\u00edculo. Lo que s\u00ed se ha observado es un efecto de histeria colectiva: los medios reproducen acr\u00edticamente las promesas de los ejecutivos, los trabajadores creen que est\u00e1n a punto de ser sustituidos por un robot, y los inversores presionan a otras empresas para \u201cno quedarse atr\u00e1s\u201d, aunque eso implique integrar la IA en productos donde no tiene sentido y de forma burda.<\/p>\n La contabilidad imposible de la IA<\/strong><\/p>\n La necesidad de estar permanentemente en una fase de hipercrecimiento explica en gran medida la gran apuesta que han hecho las grandes plataformas tecnol\u00f3gicas por la IA. Pero \u00bfqu\u00e9 tan buena es esta apuesta?<\/p>\n Actualmente, la industria de la IA tiene resultados desastrosos. Cada nuevo modelo tiene un coste de entrenamiento enorme. Entrenar ChatGPT 4 cost\u00f3 m\u00e1s de 100 millones de d\u00f3lares, y el coste de ChatGPT 5 podr\u00eda haber superado los 1.000 millones. Una vez en funcionamiento, el coste operativo tambi\u00e9n es prohibitivo, ya que los modelos son cada vez m\u00e1s grandes. Para atraer a los usuarios, las empresas de IA como OpenAI, Microsoft, Google y Anthropic subvencionan los precios, asumiendo enormes p\u00e9rdidas. El analista especializado en IA Ed Zitron calcula que solo en 2025 las grandes tecnol\u00f3gicas han invertido 354.000 millones de d\u00f3lares, mientras que la proyecci\u00f3n de ingresos es de poco m\u00e1s de 28.000 millones.<\/p>\n Balance de ingresos e inversiones en IA (2025)<\/p>\n \t\t\t\t <\/strong><\/p>\n Fuente:<\/strong> Ed Zitron, \u201c*The Magnificent 7\u2019s AI Story Is Flawed, With $560 Billion of Capex between 2024 and 2025 Leading to $35 billion of Revenue, And No Profit*\u201d.<\/p>\n Esto significa un 92% de p\u00e9rdidas anuales. En el caso de Anthropic, la empresa rival de OpenAI, durante el pasado septiembre gast\u00f3 en infraestructura de Amazon Web Services para hacer funcionar sus servicios de IA m\u00e1s de lo que ingres\u00f3 en suscripciones por esos servicios, generando p\u00e9rdidas operativas. Para equilibrar los balances, estas empresas tendr\u00edan que incrementar los precios un 1200%, lo que supondr\u00eda el fin del negocio.<\/p>\n Esta situaci\u00f3n de p\u00e9rdidas es insostenible, incluso para las grandes plataformas tecnol\u00f3gicas y los fondos de inversi\u00f3n con enormes reservas de capital. OpenAI y Anthropic deben recibir peri\u00f3dicamente grandes inyecciones de capital para mantenerse en funcionamiento, lo que, como hemos visto, es una caracter\u00edstica habitual de las empresas emergentes. Pero \u00bfhasta cu\u00e1ndo puede una empresa seguir quemando inversiones a este ritmo? Los inversores siguen confiando en ellas, pero las muestras de impaciencia en Wall Street ya comienzan a notarse. Por eso se suceden los anuncios de grandes proyectos y enormes inversiones.<\/p>\n Bloomberg advert\u00eda que los anuncios de enormes inversiones, destinados a generar titulares sobre el crecimiento de las empresas, indican pr\u00e1cticas de inversiones circulares. Nvidia anuncia con gran fanfarria que invertir\u00e1 100.000 millones en OpenAI para construir enormes centros de computaci\u00f3n; OpenAI anuncia un acuerdo por valor de 300.000 millones para alquilar los servicios de procesamiento de datos a Oracle; a su vez, Oracle anuncia un contrato de compra de productos de Nvidia para poder proporcionar esos servicios de procesamiento. Es cierto que estos circuitos existen en las complejas econom\u00edas actuales, pero en un sector emergente pueden significar que no hay actividad econ\u00f3mica real.<\/p>\n \u00bfPero son cre\u00edbles esos n\u00fameros? Como detalla Ed Zitron, los 100.000 millones que Nvidia ha anunciado que invertir\u00e1 en OpenAI est\u00e1n fraccionados y condicionados. Por cada centro de datos de 1 GW de capacidad de c\u00e1lculo que OpenAI construya usando GPU de Nvidia, Nvidia liberar\u00e1 10.000 millones. OpenAI ha llegado a un acuerdo similar con AMD, que ofrece pagos en especie en forma de paquetes de acciones de AMD a precio preferente por cada 1 GW de capacidad de c\u00e1lculo que OpenAI construya con chips de AMD. Es decir, estas inversiones dependen totalmente de la capacidad de OpenAI para construir centros de procesamiento.<\/p>\n En total, OpenAI ha llegado a acuerdos con socios como Nvidia y AMD para construir centros de datos con una capacidad de c\u00e1lculo de 26 GW. Estas cifras equivalen aproximadamente a la energ\u00eda generada por 17 reactores nucleares, muy por encima de lo que puede soportar la red el\u00e9ctrica actual de Estados Unidos. Adem\u00e1s, este tipo de equipamiento no aparece de la noche a la ma\u00f1ana: una turbina de gas de alta calidad como las necesarias para alimentar estos centros puede tener un tiempo de espera de 7 a\u00f1os actualmente. Solo uno de estos centros ha comenzado a construirse, el Stargate Abilene, en Texas, y se presenta como un centro de datos de 1,2 GW de capacidad de c\u00e1lculo. A fecha de octubre solo ten\u00eda una capacidad de generaci\u00f3n de 0,2 GW, de los cuales un 70% se destinan realmente a capacidad de c\u00e1lculo. Lejos, pues, del objetivo de 26 GW.<\/p>\n Un problema a\u00f1adido es que estas inversiones se deprecian muy r\u00e1pidamente. El componente principal de c\u00e1lculo de estos centros son las GPU fabricadas por Nvidia. Las GPU de alta gama usadas en estos proyectos, como las H100, que consumen 700 W y cuestan entre 20.000 y 40.000 d\u00f3lares cada una, podr\u00edan tener una vida \u00fatil de entre 3 y 5 a\u00f1os debido a la alta intensidad de los c\u00e1lculos. Esto puede significar que la parte que acabe materializ\u00e1ndose de estos proyectos no valdr\u00e1 pr\u00e1cticamente nada antes de 2030.<\/p>\n En resumen: el modelo de negocio actual de las IA no es viable econ\u00f3micamente, las inversiones anunciadas no se est\u00e1n realizando, son dif\u00edcilmente realizables, y de producirse se depreciar\u00edan r\u00e1pidamente.<\/p>\n \u00bfUna burbuja?<\/strong><\/p>\n OpenAI y Anthropic, las empresas emergentes que generan modelos de IA, necesitan que el relato se mantenga para su propia supervivencia, ya que ambas necesitan inyecciones peri\u00f3dicas de miles de millones para mantenerse en funcionamiento. Las grandes plataformas como NVIDIA, Microsoft, Alphabet (Google), Apple, Meta, Tesla y Amazon necesitan que la IA funcione, porque su valoraci\u00f3n como empresas en hipercrecimiento depende de ello, y ya han apostado demasiado como para echarse atr\u00e1s. Juntas, estas grandes plataformas tecnol\u00f3gicas suponen un 35% de la bolsa de Estados Unidos.<\/p>\n Pensemos en esto: un tercio del valor de la bolsa estadounidense lo est\u00e1 apostando todo a que la IA funcione. Al mismo tiempo, la IA no est\u00e1 resultando viable econ\u00f3micamente.<\/p>\n Cada vez m\u00e1s voces alertan de los signos cl\u00e1sicos de una burbuja financiera que puede arrastrar la econom\u00eda de Estados Unidos hacia una crisis. Uno de esos signos es la creciente fragilidad del mercado. Las altas valoraciones en bolsa de las plataformas tecnol\u00f3gicas se basan en la promesa de crecimiento, y no en resultados tangibles actuales.<\/p>\n La alta interdependencia de las plataformas agrava a\u00fan m\u00e1s esta fragilidad. Como se\u00f1ala Ed Zitron, el 42% de los ingresos de Nvidia provienen de 5 empresas: Microsoft, Amazon, Meta, Alphabet (Google) y Tesla. Y Nvidia encarna, por ahora, la IA. La dependencia va en sentido contrario tambi\u00e9n: Meta gasta un 25% de sus inversiones en GPU de Nvidia, y Microsoft un 47%. Es decir, las inversiones de las grandes plataformas son muy altas y est\u00e1n concentradas en un solo producto, que es muy fr\u00e1gil.<\/p>\n La presi\u00f3n del resto de la econom\u00eda por subirse al carro de la IA a\u00f1ade m\u00e1s dependencia de un producto concentrado en muy pocas manos. \u00bfQu\u00e9 pasar\u00e1 con las empresas que han hecho un esfuerzo por integrar la IA en sus productos y procesos, si de repente los proveedores de modelos de IA desaparecen o multiplican sus precios por 10?<\/p>\n Esta fragilidad se enmarca en una fragilidad mayor. Estados Unidos est\u00e1 inmerso en una guerra comercial con el resto del mundo, especialmente con la UE, Rusia y China. Choques econ\u00f3micos como los aranceles pueden provocar, y est\u00e1n provocando, una contracci\u00f3n de la demanda. Esto puede llevar a los inversores a posiciones conservadoras, poniendo fin a la era de apuestas de capital riesgo y altas valoraciones en bolsa que alimentan a las empresas de IA.<\/p>\n Estas reflexiones no sustituyen el debate sobre la utilidad pr\u00e1ctica de la IA, sino que lo complementan. Como dice Cory Doctorow: \u201cLo m\u00e1s importante de la inteligencia artificial no son sus capacidades t\u00e9cnicas ni sus limitaciones. Lo m\u00e1s importante es el relato de los inversores y la histeria consecuente que ha preparado una cat\u00e1strofe econ\u00f3mica que perjudicar\u00e1 a cientos de millones o incluso miles de millones de personas. La IA no se despertar\u00e1, no se volver\u00e1 superinteligente ni te convertir\u00e1 en clips de papel. Pero los ricos con psicosis inversora por la IA casi con toda seguridad te har\u00e1n mucho, mucho m\u00e1s pobre\u201d.<\/p>\n ———————–<\/p>\n Oriol Arcas<\/strong>\u00a0es doctor en arquitectura de computadores por la Universitat Polit\u00e8cnica de Catalunya (UPC) y miembro del colectivo Protecci\u00f3 de la Frontera Electr\u00f2nica (www.pfe.cat<\/a>).<\/p>\n ———————–<\/p>\n
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