Durante el auge de la inteligencia artificial, ha habido numerosas advertencias sobre una burbuja especulativa que podría rivalizar con el frenesí de las puntocom de finales de los años 1990, un período que terminó en un colapso catastrófico y una ola de quiebras.
La "burbuja punto-com" (también conocida como la "burbuja tecnológica") es un término utilizado para describir el período de crecimiento explosivo y colapso del mercado de valores, que ocurrió principalmente a fines de la década de 1990 (aproximadamente 1995-2000).
Actualmente, las empresas tecnológicas globales están gastando cientos de miles de millones de dólares en chips avanzados y centros de datos.
Esta medida no solo tiene como objetivo mantenerse al día con el aumento en el uso de chatbots como ChatGPT, Gemini y Claude, sino también garantizar que estén preparados para un cambio económico más disruptivo: de humanos a máquinas.
El costo final podría ascender a billones de dólares. Esta financiación proviene de capital de riesgo, deuda y, más recientemente, de una serie de acuerdos no convencionales que han llamado la atención en Wall Street.
Incluso algunos de los defensores más fervientes de la IA reconocen que el mercado está en auge, pero aún confían en el potencial a largo plazo de la tecnología. Argumentan que la IA transformará muchas industrias, curará enfermedades e impulsará el progreso humano.
Sin embargo, nunca antes se ha gastado tanto dinero tan rápidamente en una tecnología que, si bien es prometedora, aún no ha demostrado ser un modelo de negocio rentable.
Los ejecutivos que se muestran silenciosamente escépticos ante las evaluaciones más publicitadas de la IA (o al menos que luchan por monetizarlas) pueden sentir que no tienen otra opción que alcanzar las inversiones de sus rivales o correr el riesgo de quedarse atrás.
Un gasto desenfrenado de un billón de dólares.
Las cifras publicadas superaron con creces cualquier precedente. Cuando Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, anunció en enero el plan de infraestructura de IA Stargate de 500 000 millones de dólares, el precio generó escepticismo.
Desde entonces, los competidores han incrementado el gasto, incluido Mark Zuckerberg de Meta, quien se ha comprometido a invertir cientos de miles de millones de dólares en centros de datos.
Para no quedarse atrás, Altman afirmó que espera que OpenAI gaste "billones de dólares" en infraestructura.
La gran pregunta es: ¿de dónde viene el dinero?
Para financiar estos proyectos, las empresas se están aventurando en un nuevo ámbito. En septiembre, el fabricante de chips Nvidia anunció un acuerdo para invertir hasta 100 000 millones de dólares en la construcción de los centros de datos de OpenAI.
Este acuerdo ha llevado a algunos analistas a preguntarse si Nvidia está tratando de respaldar financieramente a su mayor cliente para que pueda seguir comprando los costosos productos de Nvidia.
El centro de datos de Open AI está en construcción (Foto: Escrito).
Estas preocupaciones han afectado a Nvidia durante su auge. El gigante de los chips de IA ha apoyado a decenas de empresas, incluyendo creadores de modelos de IA y proveedores de servicios en la nube.
Algunos de ellos utilizaron posteriormente ese capital para adquirir semiconductores de Nvidia. El acuerdo con OpenAI fue, simplemente, de una escala mucho mayor.
La propia OpenAI, que no cuenta con las operaciones comerciales rentables y de larga trayectoria de sus socios Microsoft u Oracle, también ha indicado que podría buscar financiación mediante deuda. Según The Information, OpenAI prevé invertir 115 000 millones de dólares en efectivo para 2029.
Otras grandes empresas tecnológicas también dependen cada vez más del endeudamiento. Meta ha recurrido a prestamistas para obtener 26 000 millones de dólares en financiación para un complejo de centros de datos en Luisiana.
De manera similar, JPMorgan Chase y Mitsubishi UFJ están liderando un préstamo de más de 22 mil millones de dólares para apoyar los planes de Vantage Data Centers de construir un campus de centros de datos masivo.
¿Es proporcional la rentabilidad? La pregunta clave es: ¿generará todo este dinero una ganancia?
Según un informe de Bain&Co, para 2030, las empresas de IA necesitarán unos ingresos anuales totales de 2 billones de dólares solo para cubrir la potencia de procesamiento. Sin embargo, Bain predice que sus ingresos podrían ser 800 000 millones de dólares inferiores a esa cifra.
"Las cifras que se presentan son tan extremas que son realmente difíciles de entender. Estoy seguro de que esta cifra no es cero, pero es razonablemente posible que se destruya una enorme cantidad de capital en este ciclo", dijo David Einhorn, un destacado gestor de fondos de cobertura de Greenlight Capital.
Esta moda no se limita a los gigantes. Cada vez más empresas menos conocidas intentan aprovechar el auge de los centros de datos.
Nebius, proveedor de servicios en la nube derivado de la rusa Yandex, firmó recientemente un acuerdo de infraestructura con Microsoft por un valor de hasta 19.400 millones de dólares. Y Nscale, una empresa británica de centros de datos menos conocida, se ha asociado con Nvidia, OpenAI y Microsoft.
Cabe destacar que Nscale anteriormente se centró en otra área vibrante: la minería de criptomonedas.
Cuando la tecnología no está a la altura de las expectativas.
El frenesí inversor se vio eclipsado por el persistente escepticismo sobre los verdaderos beneficios de la tecnología. En agosto, los inversores comenzaron a preocuparse después de que investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) descubrieran que el 95 % de las organizaciones no obtenían un retorno de sus inversiones en iniciativas de IA.
Más recientemente, investigadores de las universidades de Harvard y Stanford han ofrecido una posible explicación. Descubrieron que los empleados utilizan la IA para crear "worklops" (un nuevo término para "contenido de trabajo generado por IA disfrazado de buen trabajo, pero sin el contenido necesario para avanzar significativamente en una tarea").
La promesa de la IA es aumentar la productividad. Sin embargo, los investigadores han descubierto que la prevalencia de "pérdidas de trabajo" podría costar a las grandes organizaciones millones de dólares anuales debido a la pérdida de productividad.
Se lanzan cada vez más chatbots de IA al mercado (Imagen: Blog n8n).
Los propios desarrolladores de IA se enfrentan al reto de la disminución de sus beneficios. Durante años, han apostado por la "ley de escalabilidad": la idea de que una mayor potencia de cálculo, datos y modelos conducirá inevitablemente a avances.
Sin embargo, durante el último año, estos costosos esfuerzos parecen haberse estancado. Tras meses promocionando GPT-5 como un gran avance, el lanzamiento del último modelo por parte de OpenAI en agosto ha generado reacciones encontradas.
En su discurso, Sam Altman reconoció que "todavía nos falta una cosa bastante importante" para lograr la inteligencia artificial general (AGI).
Estas preocupaciones se ven agravadas por la competencia de China, donde las empresas están inundando el mercado con modelos de IA de bajo costo. Si bien las empresas estadounidenses aún se consideran líderes, estas alternativas ponen en riesgo la competencia de precios, lo que dificulta la recuperación de las inversiones en infraestructura.
Además, existe el riesgo real de que la construcción de un enorme centro de datos se vea obstaculizada por la ya sobrecargada red eléctrica nacional.
Respuesta de Silicon Valley
A pesar de estas críticas, la industria de la IA se ha mantenido firme. El director ejecutivo de Open AI comentó en un evento en agosto: "¿Estamos en una fase en la que los inversores, en general, están demasiado entusiasmados con la IA? Creo que sí. ¿Es la IA lo más importante que ocurrirá en mucho tiempo? Mi opinión también es afirmativa".
Mientras tanto, Mark Zuckerberg también se hizo eco de este sentimiento, enfatizando que la mayor preocupación es no gastar lo suficiente.
Para contrarrestar los informes académicos negativos, OpenAI y Anthropic han publicado sus propios estudios, mostrando que sus sistemas están teniendo un impacto significativo.
Un informe de Anthropic muestra que tres cuartas partes de las empresas utilizan Claude para automatizar tareas. OpenAI, por su parte, publicó su sistema de calificación GDPval, afirmando que «los modelos más avanzados disponibles actualmente se acercan a la calidad del trabajo de los profesionales del sector».
Silicon Valley, sede de muchas de las empresas tecnológicas más importantes del mundo, está siendo testigo de numerosas colaboraciones relacionadas con la IA y los centros de datos (Foto: SF).
Los desarrolladores esperan que, a medida que mejoren los modelos de IA, puedan convencer a las empresas y a las personas de gastar más en esta tecnología.
¿Se repetirá el año 1999?
Entonces, ¿se repetirá la historia? La burbuja puntocom se vio impulsada por la especulación en las empresas de internet, muchas de las cuales carecían de ingresos o modelos de negocio claros.
Una burbuja es un ciclo económico caracterizado por un rápido aumento del valor del mercado hasta un nivel no respaldado por factores fundamentales y que a menudo termina en un colapso.
Al igual que el auge actual de la IA, las empresas puntocom atrajeron enormes cantidades de inversión, a menudo basadas en métricas dudosas como el "tráfico web" en lugar de las ganancias. Cuando el mercado se desplomó en 2001, muchas empresas fueron liquidadas.
Las características de la era puntocom se pueden encontrar en el desarrollo masivo de infraestructura y las altísimas valoraciones de la IA.
Los inversores de riesgo están atrayendo a startups de IA con jets privados y generosas bonificaciones. Algunas empresas de IA están completando múltiples rondas de financiación masivas en tan solo un año.
"Creo que hay muchas similitudes con la burbuja de internet", afirmó Bret Taylor, presidente de OpenAI y director ejecutivo de Sierra, una startup de inteligencia artificial valorada en 10 000 millones de dólares. Reconoció que algunas empresas estaban casi seguras de quebrar.
Pero, según Taylor, también surgirán grandes empresas y prosperarán, tal como ocurrió con Amazon y Google.
"Es cierto que la IA transformará la economía y creo que, al igual que Internet, creará un enorme valor económico en el futuro. Creo que también estamos en una burbuja y mucha gente perderá mucho dinero", afirmó.
Sin embargo, los observadores del mercado también han señalado algunas diferencias importantes.
Un centro de datos de Google (Foto: ST).
En primer lugar, está la salud de las empresas líderes. La mayoría de las empresas tecnológicas estadounidenses del "Mag-7" son gigantes rentables y con una larga trayectoria que contribuyen significativamente al crecimiento del índice S&P 500 y poseen enormes reservas de efectivo.
En segundo lugar, la adopción de la IA se está produciendo a un ritmo vertiginoso. ChatGPT de OpenAI cuenta con alrededor de 700 millones de usuarios semanales, lo que lo convierte en uno de los productos de consumo de más rápido crecimiento de la historia.
Finalmente, a diferencia de muchas empresas puntocom, las empresas líderes de IA están generando ingresos reales, aunque aún no sean rentables. OpenAI prevé que sus ingresos se triplicarán con creces para 2025, alcanzando los 12.700 millones de dólares.
Aunque la empresa no espera ser rentable hasta finales de la década, un acuerdo reciente para ayudar a los empleados a vender acciones le ha dado a la empresa una valoración implícita de 500 mil millones de dólares, lo que la convierte en la empresa más valiosa del mundo que nunca ha sido rentable.
Fuente: https://dantri.com.vn/cong-nghe/con-sot-dau-tu-nghin-ty-do-la-vao-ai-va-noi-so-bong-bong-dot-com-20251020134738052.htm
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