Los sueños de la IA chocan con la cruda realidad de 7 billones de dólares | Opinión

La inteligencia artificial está agotando los recursos del planeta. Aún quedan preguntas importantes por responder sobre si hay suficiente mano de obra, cobre, agua y otros recursos básicos para construir y operar todos los centros de datos que se están considerando. Incluso si los gigantes de la IA logran resolver estos problemas, hay un problema de suministro aún mayor y más complejo que solucionar: el dinero.

El nuevo año comenzó con un gran despliegue publicitario, retomando la actividad donde se dejó en 2025. Desde un almacén de 74.322 metros cuadrados, el gobernador de Mississippi, Tate Reeves, presentó el 8 de enero lo que denominó la mayor inversión individual en la historia del estado: un proyecto de 20.000 millones de dólares de xAI, la empresa de Elon Musk, para un extenso complejo con casi 2 gigavatios de potencia informática. En total, se han anunciado más de 50 GW de proyectos similares en Estados Unidos, según un recuento actualizado de analistas de Barclays, y se habla de una cifra similar en toda Europa.

Se trata de una cantidad descomunal de potencia informática, especialmente difícil de comprender dadas las igualmente imponentes inversiones financieras. Su magnitud refleja el entusiasmo por cómo los modelos de IA, como ChatGPT de Open­AI y Gemini de Google, revolucionarán la productividad y la producción económica a nivel mundial. Sin embargo, un análisis más detallado sugiere que será extremadamente difícil, quizás imposible, financiar toda la expansión prevista.

Los centros de datos se miden por la cantidad de electricidad máxima que consumen para operar y refrigerar los servidores. Aproximadamente 110 GW de estos proyectos ya se encuentran en fase de planificación, al menos según los recuentos de declaraciones públicas. Jensen Huang, director ejecutivo de Nvidia, cuya empresa suministra la mayor parte de la potencia de procesamiento para el entrenamiento y la ejecución de la IA, calcula que construir un complejo de 1 GW que albergue miles de racks de servidores cuesta entre 60.000 y 80.000 millones de dólares. Sus cifras son superiores a las de la mayoría. Utilizando la cifra de 36.000 millones de dólares por GW de los analistas de Bernstein, se necesitarían unos 4 billones de dólares para financiar todos los centros de datos actualmente previstos. Sin embargo, en el extremo inferior del rango de Huang, el desembolso implícito asciende a 6,6 billones de dólares.

Esta ambición eclipsa uno de los mayores proyectos de obras públicas de la historia. Autorizado por el presidente Dwight Eisenhower en 1956, el Sistema de Carreteras Interestatales de EE UU costó, según se indica hoy, unos 500.000 millones de dólares. Superó considerablemente el presupuesto inicial y tardó más de tres décadas en completarse. Los defensores de la IA pretenden gastar 13 veces más en, aproximadamente, tan solo cinco años.

Sin los contribuyentes que financien la nueva tecnología, el coste recaerá en los inversores privados. Si bien la euforia en torno a la IA es desenfrenada y hoy en día se manejan cifras astronómicas en referencia a todo, desde valoraciones corporativas hasta pagos de intereses gubernamentales, es una suma improbable de recaudar en tan poco tiempo.

Reservas de capital

Las grandes empresas tecnológicas que apuestan su futuro a la IA están recurriendo a enormes reservas de capital. Alphabet, Amazon.com, Meta Platforms, Microsoft y Oracle ya han comprometido cantidades significativas y, al menos en teoría, disponen de aún más. En conjunto, se espera que estas cinco empresas generen 5,5 billones de dólares en flujo de caja operativo mediante la venta de suscripciones de soft­ware, publicidad, almacenamiento en la nube y otros bienes y servicios durante los próximos cinco años, según estimaciones de Visible Alpha.

También están recurriendo a un endeudamiento masivo para competir en la feroz carrera armamentística de los centros de datos. Solo Amazon recaudó la cifra récord de 37.000 millones de dólares en los mercados de bonos estadounidenses el mes pasado, seguida de una operación de 17.000 millones de dólares en euros. Alphabet, por su parte, vendió en febrero un tramo excepcional a 100 años como parte de su paquete de deuda de 32.000 millones de dólares. En total, las proyecciones de los analistas de Bank of America sugieren que es posible que se emitan bonos de grado de inversión relacionados con hiperescaladores por un valor de 1 billón de dólares hasta 2030. Los fondos de pensiones y otros grandes inversores también participarán en el sector de la IA. Según la firma de investigación Preqin, hay cerca de 700.000 millones de dólares de capital comprometidos con fondos de préstamos directos e infraestructura gestionados por Brookfield, Blackstone y otras empresas.

También existe capacidad de préstamo adicional en los mercados. Los analistas de Morgan Stanley prevén un promedio de 50.000 millones de dólares anuales provenientes de valores respaldados por activos y por hipotecas comerciales relacionados con la construcción de instalaciones de IA durante los próximos años. Los bonos de alto rendimiento y los préstamos apalancados deberían aportar otros 150.000 millones de dólares hasta 2030, según las previsiones de los analistas de JP Morgan. Algunos de los centros de datos incluso podrían generar efectivo para entonces, aunque, suponiendo un rendimiento del 9% sobre el coste, los pagos de intereses de la deuda asociada absorberán una cantidad considerable.

En resumen, al menos en teoría, debería haber unos 7,5 billones de dólares de financiación disponibles, una cifra muy superior a la estimación de costes de 6,6 billones de dólares, según el límite inferior de Huang.

Otros factores merecen un análisis más detallado. Para empezar, el superávit presupone que empresas como Microsoft destinarán hasta el último céntimo de su flujo de caja operativo a centros de datos durante los próximos cinco años. Sus accionistas podrían empezar a quejarse por la falta de recompra de acciones y dividendos, por no hablar de la falta de inversión en otros ámbitos.

Si a esto le sumamos las probables limitaciones físicas que implica el despliegue de tanta capacidad de IA prometida, el problema del dinero se vuelve aún más acuciante. Los plazos podrían extenderse fácilmente, como ocurrió con las autopistas estadounidenses. Los ingenieros, o la propia IA, podrían descubrir formas de reducir significativamente el coste durante el proceso. Las ganancias de productividad y las oportunidades de ingresos previstas para esta tecnología también podrían exagerarse fácilmente, lo que frenaría en gran medida el entusiasmo de los inversores. Sin embargo, lo más probable es que una parte considerable de los planes anunciados para centros de datos se quede en meras promesas vacías. Incluso en el mundo actual de abundancia financiera, invertir 7 billones de dólares en una sola industria tan rápidamente sería malgastar un recurso valioso.