La factura financiera pendiente de la Inteligencia Artificial

Según los cálculos del investigador S. Van Nieuwerburgh de la Columbia Business School, harían falta 3,5 billones de dólares en ingresos anuales para rentabilizar el despliegue estadounidense de centros de datos de casi nueve billones de dólares. La suma de los ingresos anuales de OpenAI y Anthropic actuales, suponen unos 100.000 millones, unas 35 veces menos de lo necesario. La expansión de la inteligencia artificial descansa sobre esta asimetría financiera que apenas aparece en el relato público de la industria: el capital invertido en su infraestructura física guarda una proporción desmesurada con los ingresos que esa es capaz de generar. Así, mientras el desarrollo de modelos se presenta como una carrera tecnológica entre compañías rivales, los balances y los contratos de financiación describen un ciclo de inversión en capital fijo cuyo retorno está todavía por demostrar. Esa discordancia permite leer de otro modo un episodio reciente: la coincidencia pública de los máximos responsables de Anthropic, OpenAI y xAI en la conveniencia de frenar el desarrollo de los modelos más avanzados.

Dario Amodei, consejero delegado de Anthropic, publicó el pasado 12 de septiembre un ensayo en el que reclamaba a la industria reducir el ritmo al que mejora las capacidades de sus modelos, apelando a los riesgos de alineamiento e interpretabilidad y proponiendo la supervisión de evaluadores externos. Sam Altman respaldó la propuesta pocas horas después y Elon Musk, al frente de xAI, se sumó con un escueto “Dario tiene razón”. La justificación ofrecida, la seguridad, es atendible. Existe, sin embargo, una segunda lectura, de naturaleza estrictamente económica, que explica mejor por qué un consenso semejante entre tres competidores directos se produjo precisamente ahora.

La aritmética del despliegue

El cálculo más detallado disponible procede de Stijn Van Nieuwerburgh, catedrático de Columbia Business School, cuyo trabajo Financing the AI Buildout, fechado el 11 de octubre de 2026, cuantifica por primera vez el conjunto del ciclo inversor. A partir de un coste de referencia de 41 millones de dólares por megavatio instalado (8.200 millones para un campus de entrenamiento de 200 MW, de los que dos tercios corresponden a equipamiento informático) y de una base de 3.377 proyectos activos en Estados Unidos, el autor estima que 188 gigavatios de nueva capacidad entrarán en operación entre 2025 y 2032, con una inversión asociada de 8,97 billones de dólares: el 3,22% del PIB estadounidense cada año.

La comparación histórica que el propio trabajo incorpora sitúa la magnitud del fenómeno: ningún ciclo inversor documentado en el país alcanzó esa proporción, ni los ferrocarriles entre 1870 y 1890 (2,24% del PIB), ni la electrificación (0,50%), ni la red de autopistas (1,13%), ni el auge de las telecomunicaciones y la fibra óptica entre 1996 y 2003 (1,10%). Van Nieuwerburgh advierte, además, de que la comparación favorece a la inteligencia artificial: canales, ferrocarriles y fibra prestaron servicio durante décadas, mientras que las unidades de procesamiento gráfico pueden quedar económicamente obsoletas en un plazo de tres a seis años.

El apartado decisivo es el que calcula el ingreso necesario para rentabilizar ese capital. Suponiendo una rentabilidad no apalancada del 10%, un margen de caja operativa del 50% y vidas económicas de seis años para el equipamiento informático y veinte para los edificios e instalaciones eléctricas, Van Nieuwerburgh concluye que la capacidad construida debería generar hacia 2032 unos 3,55 billones de dólares de ingresos anuales, el 8,8% del PIB previsto para ese ejercicio. Tomando como referencia los aproximadamente 100.000 millones que OpenAI y Anthropic ingresan conjuntamente en 2026, alcanzar ese umbral exigiría crecer un 81,3% anual durante seis ejercicios consecutivos. Si la vida útil efectiva de las GPU fuera de tres años y no de seis, el requisito ascendería a 5,7 billones, el 14,1% del PIB.

El riesgo desplazado fuera del balance

La segunda aportación del trabajo concierne a cómo se financia todo ello. La inversión conjunta de Oracle, Microsoft, Amazon, Meta y Alphabet pasó de 96.800 millones de dólares en 2020 a una previsión superior a los 800.000 millones en 2026, superando por primera vez el flujo de caja operativo agregado de las cinco compañías. El diferencial se cubre mediante arrendamientos, sociedades conjuntas, crédito privado y vehículos de propósito especial: instrumentos que amplían la capacidad de financiación al tiempo que trasladan el apalancamiento a sociedades que no consolidan en las matrices.

El caso que Van Nieuwerburgh examina en detalle es Hyperion, el campus de dos gigavatios que Meta desarrolla en Luisiana. La compañía vendió el 80% del proyecto, valorado en 30.000 millones, al fondo Blue Owl, y el vehículo resultante emitió 27.000 millones en deuda calificada A+, la mayor colocación corporativa individual con grado de inversión de la historia estadounidense. La deuda equivale al 90% del valor del activo y la cobertura del servicio se sitúa en 1,12 veces, magnitudes que no figuran en el balance de Meta.

Los mercados de crédito han empezado a descontar esa opacidad: entre noviembre de 2025 y julio de 2026 los seguros de impago a cinco años de las cinco compañías se ampliaron Los de Oracle, en concrto, pasaron de 118,8 a 205,5 puntos básicos.

El freno en el desarrollo de la IA como variable financiera

Leída junto a estos datos, la llamada a la desaceleración en el desarrollo de modelos de IA admite una interpretación complementaria a la que ofrecen sus promotores. Un freno coordinado prolonga el periodo de amortización de la capacidad ya construida, atenúa la presión de financiar la siguiente generación de centros de datos y congela las posiciones de mercado en un sector donde la competencia china obligó el pasado julio a OpenAI a recortar hasta un 80% el precio de su modelo más avanzado en el momento pocas semanas después de lanzarlo. Además, OpenAI aplazó su salida a Bolsa alegando motivos de seguridad y, dos días más tarde, negociaba una ronda de financiación privada que la tasaba en dos billones de dólares.