Durante los primeros años de la inteligencia artificial generativa, la competencia parecía relativamente fácil de explicar. OpenAI, Google, Anthropic y Meta buscaban desarrollar modelos cada vez más capaces, mientras Nvidia vendía los procesadores necesarios para entrenarlos.
Esa descripción empieza a quedar corta.
La IA continúa siendo una carrera tecnológica, pero también se está convirtiendo en una extraordinaria carrera financiera. Los modelos necesitan chips, los chips necesitan centros de datos y esos centros de datos necesitan electricidad, refrigeración, redes de alta velocidad y nuevas conexiones con los sistemas eléctricos.
Todo eso requiere capital.
Esta semana, SoftBank ofreció una buena medida de cuánto. El grupo japonés captó u$s 11.100 millones mediante bonos denominados en dólares y euros. Los fondos se utilizarán, entre otros destinos, para financiar el tercer tramo de su inversión en OpenAI, que supone un desembolso de u$s 10.000 millones. La emisión reemplaza además un préstamo puente que SoftBank había utilizado para financiar esa inversión.
No se trata simplemente de otra operación financiera de Masayoshi Son. Permite observar un cambio mucho más profundo.
De software a infraestructura
Una de las grandes virtudes económicas del software tradicional es que reproducirlo cuesta muy poco. Desarrollar un programa puede ser caro, pero vender una copia adicional prácticamente no lo es.
La inteligencia artificial modifica parcialmente esa ecuación.
Entrenar un modelo de frontera requiere enormes cantidades de capacidad de cómputo. Y una vez entrenado, utilizarlo también consume recursos. Cada consulta, imagen, video o tarea ejecutada por un agente utiliza procesadores y electricidad.
Cuanto más se usa la IA, más infraestructura necesita.
Por eso las compañías tecnológicas están invirtiendo simultáneamente en chips propios, redes, centros de datos y generación eléctrica. Lo que aparece detrás de un chatbot aparentemente inmaterial es una estructura industrial extraordinariamente física.
La IA empieza a parecerse, en ese sentido, menos al software tradicional y más a las telecomunicaciones o la energía.
El dinero también tiene un costo
Durante la primera etapa de esta expansión hubo una ventaja excepcional: buena parte de la infraestructura podía financiarse con el flujo de caja de algunas de las empresas más rentables del planeta.
Microsoft, Alphabet, Amazon y Meta podían invertir decenas de miles de millones de dólares sin recurrir excesivamente al endeudamiento.
Pero la escala continúa creciendo.
SoftBank muestra qué ocurre cuando el capital necesario empieza a buscarse también fuera de los balances de las grandes tecnológicas.
Eso introduce una diferencia importante. El capital accionario puede esperar años para obtener un retorno. La deuda tiene intereses y vencimientos.
¿Dónde está realmente la burbuja?
La discusión sobre una posible burbuja de inteligencia artificial suele formularse alrededor de una pregunta: si la tecnología está sobrevalorada. Quizá no sea la pregunta más interesante.
Una tecnología puede funcionar extraordinariamente bien y, al mismo tiempo, atraer demasiado capital demasiado rápido. Ocurrió con los ferrocarriles en el siglo XIX y con las telecomunicaciones e Internet un siglo después.
Con la IA puede ocurrir algo parecido. El interrogante no es solamente si los modelos serán útiles. La cuestión es si los ingresos que generen crecerán suficientemente rápido como para remunerar los cientos de miles de millones de dólares que se están invirtiendo.
Eso obliga a mirar variables que hasta hace poco parecían secundarias en la economía digital: el precio de la electricidad, la tasa de utilización de un centro de datos, la vida útil de un procesador, el costo del capital y la velocidad con la que una empresa convierte la IA en productividad o ingresos.
La inteligencia artificial no está dejando de ser software. Está agregando debajo del software una infraestructura cada vez más grande. Y con ella aparece una regla bastante anterior a cualquier algoritmo: una tecnología puede necesitar años para demostrar todo su potencial, pero los intereses de la deuda empiezan a correr desde el primer día.
