La burbuja de la inteligencia artificial amenaza con estallar

Hay dos formas de interpretar los resultados financieros anunciados el miércoles 22 de julio por Alphabet, la empresa matriz de Google, correspondientes al segundo trimestre de 2026. Por un lado, podemos alegrarnos de que la facturación haya aumentado un 24% con respecto al año anterior y de que el beneficio trimestral se haya cuadruplicado, hasta alcanzar los 112.100 millones de dólares.

También podemos preocuparnos, pues 77.000 millones de esos beneficios, es decir, más de dos tercios, proceden de las valoraciones contables de las participaciones de Google en la empresa de IA generativa Anthropic, que no cotiza en bolsa, y en SpaceX, cuyas acciones se dispararon espectacularmente tras su salida a bolsa, el 12 de junio, para luego volver a caer de forma igualmente impresionante.

Pero, sobre todo, por primera vez desde su salida a bolsa, en agosto de 2004, la empresa ha gastado más dinero del que ha ganado: ha “quemando” 5.900 millones de dólares en un trimestre. En los dos trimestres anteriores todavía había generado un flujo de caja positivo de 20.000 y 10.000 millones, respectivamente.

Esta evolución, sin precedentes para una empresa conocida por su capacidad para generar efectivo, se debe a una única causa: sus inversiones masivas en las infraestructuras necesarias para el funcionamiento de la inteligencia artificial generativa, principalmente centros de datos y chips de última generación.

Y esto es solo el principio. Google también ha anunciado que, aunque tenía previsto gastar 190.000 millones de dólares en 2026 en IA generativa (frente a los 85.000 millones de 2025), el importe real de sus inversiones oscilará más bien entre 195.000 y 205.000 millones. Todo ello pese a que la empresa ya tiene una deuda que ronda los 100.000 millones y a que, en junio, vendió acciones por primera vez para recaudar 85.000 millones.

La reacción de los mercados ante estos anuncios ha sido inequívoca. La cotización de Alphabet cayó un 8,4% entre la mañana del miércoles y la noche del jueves. ¿Se trata del inicio de un cambio de tendencia en este mundo digital, impulsado durante meses por la impresionante dinámica generada por el sector de la IA?

En cualquier caso, es una señal del fin de la confianza ciega que el mundo económico había depositado en los hyperscalers, esos cinco gigantes estadounidenses —Alphabet, Amazon, Meta (matriz de Facebook, Instagram y WhatsApp), Microsoft y Oracle— que invierten sin freno en centros de datos y chips. Otro indicio: de estos cinco gigantes, solo Alphabet ha superado (y con holgura) la rentabilidad media del índice S&P 500 (que agrupa a las 500 empresas estadounidenses más grandes) durante el último año.

Todas las empresas tecnológicas que cotizan en bolsa acaban de atravesar también una semana difícil, tras la presentación del nuevo modelo de IA generativa de la empresa china Moonshot AI, cuyo rendimiento es muy similar al de los productos más avanzados de OpenAI y Anthropic, pero a un coste muy inferior.

La carrera hacia el gigantismo

Por fin parecen darse las condiciones para plantearse la existencia de una burbuja financiera en torno a la IA, que ha llevado las valoraciones del sector hasta niveles nunca vistos. Nvidia, líder en la fabricación de chips de última generación, es ahora la empresa con mayor capitalización bursátil del mundo, seguida de Apple, Alphabet, Microsoft y Amazon.

Los cinco hyperscalers representan hoy alrededor del 40% de la capitalización bursátil total del S&P 500. No cabe duda, por tanto, de que el estallido de la burbuja podría tener consecuencias catastróficas para una buena parte de la economía estadounidense y, por extensión, para la economía mundial.

“Si hubiera indicios, por un lado, de que [los hyperscalers] no pueden mantener el ritmo actual de sus inversiones y, por otro, de que están mermando sus beneficios sin obtener rendimiento de esas inversiones en IA, el precio de sus acciones podría desplomarse y arrastrar a todo el mercado bursátil en su caída”, resume en su blog el economista marxista británico Michael Roberts.

Para este veterano de la crítica al capitalismo, la economía estadounidense no es hoy en día más que “una gran apuesta por la IA”. Y a falta de encontrar un modelo económico coherente para esta nueva tecnología, la apuesta aún está lejos de ser ganada.

De hecho, Google y sus competidores se han lanzado a una loca carrera hacia el gigantismo, invirtiendo sin miramientos en el sector de la IA, absorbiendo toda su liquidez y más aún.

En marzo, el Banco de Pagos Internacionales (BPI), conocido como el “banco de los bancos centrales”, señalaba que, para estos cinco gigantes, los gastos de inversión ya representaban cerca del 14% de los activos en 2025, frente a una media de alrededor del 2% para el resto de empresas que cotizan en Estados Unidos.

Se prevé que, entre las cinco, destinen 800.000 millones de dólares a inversiones en 2026, y ya se han anunciado más de 1,2 billones para 2027. Como recuerdan otros especialistas, para entonces el presupuesto militar del Gobierno estadounidense apenas alcanzará los 961.000 millones.

Explosión de los costes

La posibilidad de compensar estos desembolsos colosales con los beneficios derivados de esta nueva tecnología sigue siendo muy incierta. Así sostiene el informe parlamentario francés sobre las “vulnerabilidades” del sector tecnológico, publicado el 15 de julio. Incluso una estimación “maximalista de los posibles ingresos de las empresas de inteligencia artificial”, como la de la consultora Bain & Company, reconoce que esos beneficios no bastarían para cubrir las necesidades de financiación. La diferencia asciende, como mínimo, a cientos de millones de dólares.

“La sostenibilidad económica de la trayectoria inversora de las empresas de inteligencia artificial se basa en un crecimiento potencialmente exponencial de los ingresos, y ello en un plazo acorde con las expectativas de los inversores”, recuerda el informe. “Pero existen importantes dudas al respecto, ya estén relacionadas con la oferta (plazos de construcción de centros de datos, de las conexiones eléctricas, disponibilidad de chips) o con la demanda (retrasos en la adopción de la tecnología por parte de las empresas)”.

Las start-ups de reciente creación que desarrollan modelos de IA no están, por supuesto, exentas de riesgo. Ed Zitron, bloguero y uno de los críticos más duros del sector, reveló en junio los datos financieros de OpenAI: una facturación que pasó de 3.700 millones en 2024 a 13.070 millones en 2025, pero también unas pérdidas netas que se dispararon de 5.090 a 38.530 millones…

Mientras tanto, los hyperscalers aumentan su deuda tan rápido como la burbuja que alimentan. En 2025, recaudaron 121.000 millones de dólares en bonos. El BPI analizó la cuestión para el primer trimestre de 2026: a fecha de 5 de marzo ya se habían emitido 35.000 millones adicionales en bonos.

Y esta deuda se vende con menos facilidad (y, por lo tanto, a un precio más elevado), ya que los inversores empiezan a comprender la realidad de estas empresas, que pierden poco a poco su reputación de inversiones seguras debido a su escasa necesidad de infraestructuras costosas. ¿Están a punto de convertirse Google y Meta en empresas industriales como cualquier otra?

Deuda oculta

La situación puede ser incluso más preocupante. El 21 de julio, el medio japonés Nikkei Asia llamó la atención al publicar una investigación en la que revelaba que Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft y Oracle habían acumulado hasta 1,65 billones de dólares en compromisos financieros que aún no figuraban en sus balances contables.

Alquileres de centros de datos aún no puestos en marcha, pedidos plurianuales de chips y servidores, compromisos de compra de energía o de capacidad informática, operaciones financiadas por empresas conjuntas o “vehículos ad hoc” (special purpose vehicles, SPV)… La revelación de la magnitud de esta deuda oculta, que el BPI calificaba en su informe de marzo de “deuda en la sombra”, ha sido un jarro de agua fría.

EY, la firma que audita las cuentas de Meta, expresó públicamente en marzo sus dudas sobre la forma en que la empresa de Mark Zuckerberg había contabilizado en su balance su inversión en Hyperion

Ese mismo día, una web especializada de Bloomberg iba un paso más allá y recurría a un nombre que despierta muy malos recuerdos de hace un cuarto de siglo: “El frenesí de los gigantes tecnológicos en materia de IA resucita los montajes contables que provocaron la caída de Enron”, advertía el artículo.

Enron, la compañía energética que acabó convirtiéndose en símbolo de los excesos del capitalismo financiero, “aprovechó las normas contables estadounidenses para ocultar a los inversores y a los prestamistas cientos de millones de deuda que había agrupado en entidades fuera de contabilidad”, recuerda Bloomberg. Su quiebra, en diciembre de 2001, arrastró también a la auditora Arthur Andersen y marcó un antes y un después en la historia empresarial.

Quizá escarmentada por precedentes como ese, EY, la firma que audita las cuentas de Meta, expresó públicamente en marzo sus dudas sobre la forma en que la empresa de Mark Zuckerberg había contabilizado en su balance su inversión en Hyperion, un enorme proyecto de centro de datos de 27.000 millones de dólares en Luisiana.

Una peligrosa economía circular

Los métodos empleados, tanto entonces como ahora, crean poderosos vínculos financieros entre las empresas, los fondos de deuda privada y los bancos, lo que refuerza los riesgos sistémicos en caso de que los resultados financieros resulten inferiores a los previstos. Y es precisamente esa maraña de intereses lo que provoca sudores fríos en el mundo económico.

El ecosistema de la IA ha llevado a un nivel sin precedentes la circularidad de las inversiones —y, por ende, de los riesgos—. Las empresas que construyen centros de datos y fabrican los chips adquieren participaciones en compañías de inteligencia artificial a cambio de compromisos de compra de procesadores o de capacidad de cálculo. El resultado es una demanda artificialmente inflada tanto de chips como de centros de datos.

“Los desarrolladores de IA, los fabricantes de chips y las grandes empresas tecnológicas desempeñan simultáneamente el papel de clientes, inversores y financiadores”, señalaba el Fondo Monetario Internacional (FMI) en su informe de abril sobre la estabilidad financiera mundial, criticando los “estrechos vínculos” que conllevan “riesgos de opacidad”.

Uno de los economistas del BPI, Phurichai Rungcharoenkitkul, intentó a mediados de julio representar en un esquema este laberinto. El resultado merece la pena:

Una situación que ha llegado a preocupar incluso a Savita Subramanian, responsable de estrategia de renta variable en Bank of America. Según The New York Times, la experta reconoció a principios de julio que las enormes necesidades de financiación de Google y sus competidores le resultaban “un poco angustiosas”.

Y es que la rentabilidad esperada de esas inversiones no depende únicamente de los propios hyperscalers. Para que un centro de datos genere los beneficios previstos, empresas como OpenAI o Anthropic deben mantener una posición financiera lo suficientemente sólida como para contratar esa capacidad de cálculo. Si no lo consiguen, también tendrán dificultades para devolver los miles de millones que les han adelantado bancos y fondos de inversión.

Llegado ese punto, habría que preguntarse si la valoración bursátil de los hyperscalers sigue estando justificada, apuntó Subramanian. El riesgo es evidente: que el castillo de naipes termine derrumbándose.

Correcciones brutales

Pese a todo, los vínculos cruzados continúan multiplicándose. El 21 de julio, la empresa francesa Mistral AI, que desarrolla su propio modelo de lenguaje, anunció un acuerdo de varios miles de millones de dólares con Microsoft para acceder a capacidad de cálculo en Europa e integrar algunas de sus herramientas en el software de la compañía estadounidense

Al día siguiente le llegó el turno del fabricante de chips AMD, gran competidor de Nvidia, que anunció a bombo y platillo su inversión de 5.000 millones en el capital de Anthropic, a cambio de un pedido masivo de procesadores. En octubre, la misma empresa había llegado a un acuerdo con OpenAI para un pedido tres veces mayor.

Para Phurichai Rungcharoenkitkul, economista del BPI, la situación actual es de una “sobreinversión”, en el marco de una “competencia en la que las empresas, que luchan por ocupar escasas posiciones dominantes, movilizan recursos de forma excesiva”.

La inteligencia artificial necesita al Estado, aunque pocos quieran reconocerlo

Ver más

Al describir burbujas anteriores provocadas por inversiones masivas en infraestructuras —la construcción de canales fluviales en Estados Unidos allá por 1830, del ferrocarril en Gran Bretaña una década más tarde o el auge de Internet de finales de la década de 1990—, recuerda que “todos estos episodios terminaron en correcciones brutales, acompañadas de repercusiones económicas más amplias”.

“El desarrollo actual [de la IA] está a punto de superar todos los episodios anteriores”, advierte el economista, quien también señala que “los períodos de auge más marcados desembocan en recesiones aún más devastadoras”.

Traducción de Miguel López