¿Qué es la burbuja de la IA?

El pasado julio, un estudio del MIT ampliamente citado afirmó que el 95% de las organizaciones que invirtieron en IA generativa obtenían “reto o cero”. Las acciones tecnológicas se desplomaron brevemente. Aunque el estudio era más cauteloso que los titulares, para muchos supuso el primer dato sólido que confirmaba lo que los escépticos llevaban meses insinuando: el entusiasmo por la IA podría estar superando a la realidad. 

En agosto, el consejero delegado de OpenAI, Sam Altman, dijo en voz alta lo que todos susurraban en Silicon Valley. “¿Estamos en una fase en la que los inversores, en conjunto, están demasiado entusiasmados con la IA?”, comentó durante una cena con periodistas a la que asistí. “Mi opinión es que sí”, confirmó. 

Altman comparó el momento actual con la burbuja puntocom. "Cuando surgen burbujas, la gente inteligente se entusiasma demasiado con núcleos de verdad”, explicó. “La tecnología era realmente importante. Inte et fue un gran acontecimiento. La gente se dejó llevar”. 

Tras esas declaraciones, la reacción fue inmediata. La caída bursátil del día siguiente se atribuyó al sentimiento que compartió. La pregunta “¿Estamos en la burbuja de la IA?” se volvió ineludible. 

¿Quién cree que existe una burbuja?

Cuando pregunté al consejero delegado de Meta, Mark Zuckerberg, sobre la burbuja de la IA en septiembre, repasó las analogías históricas de burbujas anteriores (ferrocarriles, fibra óptica para inte et, el auge puntocom) y señaló que en cada caso “se construye la infraestructura, la gente asume demasiada deuda y luego llega algún tropiezo... y muchas empresas terminan quebrando”. 

Pero la receta de Zuckerberg no era que Meta pisara el freno. Era seguir gastando: “Obviamente, será muy desafortunado si terminamos despilfarrando un par de cientos de miles de millones de dólares. Pero diría que hay más riesgo en la alte ativa”. 

Bret Taylor, presidente de OpenAI y consejero delegado de la startup de IA Sierra, recurre a un modelo mental de finales de los noventa para orientarse en esta burbuja de IA. “Creo que el análogo más cercano a esta ola de IA es el auge o burbuja de las puntocom, según tu nivel de pesimismo”, me dijo recientemente. Explicó que en aquel momento todo el mundo sabía que el comercio electrónico iba a ser grande, pero había una diferencia abismal entre Buy.com y Amazon. Taylor y otros intentan posicionarse como el Amazon de hoy. 

Otros sostienen que el golpe será generalizado. El consejero delegado de Google, Sundar Pichai, declaró este mes a la BBC que hay “cierta irracionalidad” en el auge actual. Cuando le preguntaron si Google sería inmune al estallido de la burbuja, advirtió: “Creo que ninguna empresa va a ser inmune, incluida la nuestra”. 

¿Qué está inflando la burbuja?

Este gasto desorbitado no está del todo desconectado de la realidad. Los líderes de las principales compañías de IA insisten en que están limitados por el acceso a potencia de cálculo. Es algo que se escucha constantemente cuando hablas con ellos. Las startups no consiguen las asignaciones de GPU que necesitan. Los grandes proveedores de servicios en la nube racionan el cómputo, reservándolo para sus mejores clientes. 

Si el mercado actual de IA está tan brutalmente restringido por la oferta como afirman los líderes tecnológicos, quizá estas inversiones agresivas en infraestructura estén justificadas. Pero algunas cifras son difíciles de asimilar. Sam Altman ha dicho a sus empleados que el objetivo ambicioso de OpenAI es construir 250 gigavatios de capacidad de cómputo para 2033, lo que equivale aproximadamente a la demanda eléctrica total de India. Un plan que costaría más de 12 billones de dólares (más de 10 billones de euros) según los estándares actuales.  

“Creo que hay un riesgo real de ejecución”, me comentó recientemente Greg Brockman, presidente y cofundador de OpenAI, sobre los objetivos agresivos de infraestructura de la compañía. “Todo lo que decimos sobre el futuro lo vemos como una posibilidad. No es una certeza, pero no creo que la incertidumbre provenga de cuestiones científicas. Es mucho trabajo duro”. 

¿Quién está expuesto y quién tiene la culpa?

Demis Hassabis, consejero delegado de Google DeepMind, ofreció un diagnóstico similar cuando hablé con él en noviembre. “Parece evidente que hay una burbuja en el mercado privado”, dijo. “Ves rondas semilla con prácticamente nada valoradas en decenas de miles de millones de dólares. Eso parece un poco insostenible”. 

Dario Amodei, consejero delegado de Anthropic, también lanzó un dardo a su competencia durante la cumbre DealBook del New York Times a principios de diciembre. Dijo que siente confianza respecto a la tecnología en sí, pero le preocupa el comportamiento de otros en el plano empresarial: “En el lado económico, tengo mis dudas porque, incluso si la tecnología cumple todas sus promesas, creo que hay actores en el ecosistema que, si cometen un error de cálculo, aunque sea mínimo, pueden provocar consecuencias graves”. 

No llegó a mencionar a Sam Altman ni a OpenAI, pero la insinuación era evidente. “Hay algunos actores que están haciendo YOLOing”, dijo [YOLO son las siglas de You Only Live Once, que se traduce como solo se vive una vez, por lo que el significado en este caso sería algo como asumir riesgos sin miedo a las consecuencias]. “Digamos que eres una persona que, por naturaleza, quiere hacer YOLO o simplemente le atraen las grandes cifras. Entonces puedes pasarte de frenada”. 

Amodei también señaló la financiación circular, acuerdos cada vez más frecuentes en los que proveedores de chips como Nvidia invierten en empresas de IA que, a su vez, gastan esos fondos en comprar sus chips. Anthropic ha cerrado algunos de estos acuerdos, reconoció, aunque “no a la misma escala que otros actores”. (OpenAI está en el centro de varias operaciones de este tipo, al igual que Nvidia, CoreWeave y otros nombres del sector). 

El peligro, explicó, surge cuando las cifras se disparan: “Si empiezas a apilar estos acuerdos hasta llegar a cantidades enormes de dinero, y dices: «Para 2027 o 2028 necesito generar 200.000 millones de dólares [180.000 millones de euros] al año», entonces sí, puedes pasarte”. 

Zuckerberg transmitió un mensaje similar en una sesión inte a de preguntas y respuestas tras la última presentación de resultados de Meta. Señaló que startups no rentables como OpenAI y Anthropic corren el riesgo de quebrar si calculan mal el momento de sus inversiones, pero tranquilizó a su equipo asegurando que Meta cuenta con la ventaja de un flujo de caja sólido. 

¿Cómo podría estallar la burbuja?

Si las empresas que han asumido compromisos multimillonarios para construir centros de datos dejan de tener el crecimiento de ingresos que los respalde, los acuerdos que han sostenido la bolsa quedarán en entredicho. Amodei ilustró el problema durante su intervención en la DealBook Summit, donde explicó que los compromisos plurianuales para centros de datos se combinan con el ritmo de crecimiento imprevisible de la compañía, creando un “cono de incertidumbre” sobre cuánto gastar. 

Los dos actores privados más destacados en IA, OpenAI y Anthropic, aún no son rentables. Un gráfico reciente de Deutsche Bank puso la situación en contexto histórico: Amazon quemó 3.000 millones (más de 2.500 millones de euros) antes de ser rentable. Tesla, unos 4.000 millones (más de 3.300 millones de euros). Uber, 30.000 millones (más de 25.400 millones de euros). OpenAI podría quemar 140.000 millones (casi 119.000 millones de euros) para 2029, mientras que Anthropic se proyecta en 20.000 millones (casi 17.000 millones de euros) para 2027. 

Consultores de Bain calculan que la ola de gasto en infraestructura de IA exigirá 2 billones de dólares (unos 1,7 billones de euros) en ingresos anuales para 2030 solo para justificar la inversión. Eso es más que la suma de los ingresos de Amazon, Apple, Alphabet, Microsoft, Meta y Nvidia en 2024. Cuando hablo con líderes de estas grandes tecnológicas, todos coinciden en que sus negocios diversificados pueden absorber un error costoso en el reto o de la infraestructura de IA. Les preocupa, en cambio, el resto de compañías altamente endeudadas o directamente no rentables, incluidas OpenAI y Anthropic. 

Aun así, dado el nivel de gasto en IA, el sector necesita un modelo de negocio viable más allá de las suscripciones, que no podrán generar beneficios a partir de miles de millones de usuarios como lo hicieron los negocios basados en publicidad durante los últimos 20 años de inte et. Incluso las mayores tecnológicas saben que deben lanzar ya los agentes que van a cambiar el mundo que tanto llevan promocionando: IAs que puedan realmente funcionar como compañeros de trabajo y completar tareas en el mundo real. 

Por ahora, los inversores compran la promesa de los potentes sistemas de IA que supuestamente desbloquearán estos centros de datos en el futuro. En algún momento, los grandes gastadores, como OpenAI, tendrán que demostrar que el dinero invertido en infraestructura valió la pena. 

También persiste una gran incertidumbre sobre la dirección técnica que tomará la IA. Se espera que los grandes modelos de lenguaje sigan siendo críticos para sistemas más avanzados, pero los líderes del sector no se ponen de acuerdo sobre qué avances adicionales son necesarios para alcanzar la inteligencia artificial general. Algunos apuestan por nuevas IA que comprendan el mundo físico, mientras otros se centran en entrenar sistemas que aprendan de forma general, como un humano. En otras palabras, ¿y si todo este gasto sin precedentes acaba apostando al caballo equivocado? 

La pregunta ahora

Taylor lo resumió como dos verdades coexistiendo. “Creo que es cierto que la IA transformará la economía”, me dijo, “y también creo que estamos en una burbuja, y mucha gente perderá mucho dinero. Creo que ambas cosas son absolutamente ciertas al mismo tiempo”. 

Lo comparó con inte et. Webvan fracasó, pero años después Instacart triunfó con la misma idea. Si fuiste accionista de Amazon desde su salida a bolsa hasta hoy, estás en buena posición. Si lo fuiste de Webvan, probablemente no pienses lo mismo. 

“Cuando el polvo se asienta y ves quiénes son los ganadores, la sociedad se beneficia de esas invenciones”, dijo Jeff Bezos en octubre. “Esto es real. El beneficio para la sociedad de la IA va a ser gigantesco”. 

Goldman Sachs afirma que el auge de la IA se parece ahora al de las tecnológicas en 1997, varios años antes de que estallara la burbuja puntocom. El banco señala cinco señales de alerta vistas a finales de los noventa que los inversores deberían vigilar hoy: gasto máximo en inversión, caída de beneficios corporativos, aumento de deuda empresarial, recortes de tipos por la Fed y ampliación de diferenciales de crédito. Probablemente no estamos en niveles de 1999 todavía. Pero los desequilibrios crecen rápido. Michael Burry, famoso por anticipar el colapso de la burbuja inmobiliaria en 2008 (como muestra la película La Gran Apuesta), comparó recientemente el auge de la IA con la burbuja puntocom de los noventa. 

Quizá la IA nos salve de nuestro propio entusiasmo irracional. Pero, por ahora, vivimos en un momento intermedio en el que todos saben lo que viene y, aun así, siguen inflando el globo. Como dijo Altman aquella noche en la cena: “Alguien va a perder una cantidad enorme de dinero. No sabemos quién”. 

Alex Heath es autor de Sources, un boletín sobre la carrera de la IA, y copresentador de ACCESS, un pódcast sobre las conversaciones inte as de la industria tecnológica. Antes fue subdirector en The Verge.