Ofertas de IA: ¿Burbuja financiera?
La cuestión de si el auge actual de la IA representa un punto de inflexión tecnológico o se está convirtiendo en una burbuja financiera se está debatiendo cada vez más. Las inversiones en centros de datos, GPUs y startups de IA están alcanzando dimensiones históricas, lo que muestra paralelismos con la era puntocom. Especialmente las llamadas "ofertas circulares de IA", en las que corporaciones tecnológicas y empresas de IA se financian mutuamente y se compran servicios, intensifican este debate.
Fuente: Representación propia
Visión general del mercado de IA
El actual auge de la IA es un proyecto de infraestructura gigantesco y, al mismo tiempo, una apuesta por la demanda futura. Esto lleva a discusiones sobre la formación de una burbuja de IA o sobre si las valoraciones están respaldadas por inversiones y beneficios reales. Quienes buscan "ofertas circulares de IA explicación posible burbuja financiera" se encuentran inmersos en este debate.
El mercado mundial de infraestructura de centros de datos, según IoT Analytics alcanzará más de 1 billón de dólares anuales hasta 2030. Solo en 2024 se gastaron alrededor de 290.000 millones de dólares, de los cuales Alphabet, Microsoft, Amazon y Meta aportaron casi 200.000 millones en CapEx. El Guardian-Analyse a la "fiebre de gasto en centros de datos de 3 billones de dólares" añade que bancos como Morgan Stanley esperan inversiones acumuladas en centros de datos de aproximadamente 3 billones de dólares hasta 2028, de las cuales unos 1,5 billones podrían financiarse con deuda.
Al mismo tiempo, las valoraciones son espectaculares. Según The Guardian, Nvidia se convirtió en la primera empresa con una capitalización de mercado de 5 billones de dólares, mientras que Microsoft y Apple rondan los 4 billones. OpenAI está valorada en unos 500.000 millones de dólares tras una reestructuración, incluyendo una participación de Microsoft de más de 100.000 millones.
Ofertas circulares de IA
Bloomberg describe una red de acuerdos entre OpenAI, Nvidia y AMD. Nvidia se ha comprometido a invertir hasta 100.000 millones de dólares en OpenAI para financiar una nueva generación de centros de datos. OpenAI, a su vez, se compromete a llenar estos centros de datos con millones de chips de Nvidia.
Poco después, siguió un acuerdo similar con AMD: OpenAI adquirirá hardware de IA de AMD por valor de varios miles de millones de dólares durante varios años, y al mismo tiempo OpenAI se convertirá en uno de los mayores accionistas de AMD. Esto se debate, entre otras cosas, en el Harvard Business Review y en VanEck se aborda.
Fuente: seekingalpha.com
Reuters informa paralelamente sobre la empresa de la nube CoreWeave, cuyos acuerdos ilustran la lógica de estas "ofertas circulares de IA". La asociación entre CoreWeave y OpenAI tiene ahora un volumen de hasta 22.400 millones de dólares, incluyendo un nuevo contrato de 6.500 millones y acuerdos anteriores por 11.900 y 4.000 millones de dólares.
Nvidia ha adquirido más del 5% de CoreWeave. CoreWeave, a su vez, compra hardware de Nvidia por miles de millones, y Nvidia se compromete contractualmente a comprar la capacidad de nube no utilizada de CoreWeave.
- Nvidia invierte capital propio en clientes como OpenAI o CoreWeave.
- Estos clientes utilizan el capital para realizar grandes pedidos de chips a Nvidia.
- Los pedidos aparecen como ingresos en Nvidia, lo que refuerza el valor bursátil y el balance.
- Al mismo tiempo, las valoraciones de los socios de IA aumentan, lo que hace que las participaciones de Nvidia ganen valor.
Bloomberg resume esta red como una "red de ofertas circulares" que impulsa un mercado de alrededor de 1 billón de dólares en infraestructura de IA y, al mismo tiempo, alimenta los temores de que una parte de este auge esté más impulsada por acuerdos mutuos que por la demanda real de los clientes finales.
Las "ofertas circulares de IA" son, por lo tanto, un patrón concreto en el que el dinero y los ingresos circulan dentro de un círculo relativamente pequeño de empresas, apoyando tanto las cifras operativas como las valoraciones. Esto plantea la cuestión de una posible burbuja financiera.
Comparación con la burbuja puntocom
La comparación entre la burbuja puntocom y el actual frenesí de la IA se centra en la estructura: ¿quién financió a quién, qué tan sólidos son los modelos de negocio y cuánto dependen las valoraciones de las historias en lugar de los flujos de efectivo?
La burbuja puntocom de finales de los años 90 se caracterizó por startups de Internet con ingresos mínimos, valoradas a múltiplos de ingresos apenas justificables. El NASDAQ Composite subió masivamente hasta marzo de 2000 y luego perdió alrededor del 78% de su valor hasta 2002, como informan Investopedia y Goldman Sachs .
World Economic Forum señala que la fase actual de la IA difiere en que hoy fluyen enormes sumas hacia infraestructura física como centros de datos, redes eléctricas y fabricación de semiconductores, no solo hacia los precios de las acciones.
Al mismo tiempo, el sentimiento en algunas partes del mercado recuerda fuertemente a manías conocidas. El WEF hace referencia a paralelismos con la época puntocom e incluso con la burbuja de los tulipanes del siglo XVII, impulsado por la idea de que los precios pueden seguir subiendo mientras se encuentre un comprador que pague aún más.
Inversores destacados como Ray Dalio, fundador de Bridgewater, han comparado explícitamente la euforia de la IA con la fase puntocom. El CEO de Baidu, Robin Li, afirmó en 2024 que la situación actual le recuerda a la burbuja de Internet, como informan World Economic Forum y Financial Times .
Fuente: YouTube
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La diferencia clave con la época puntocom: Hoy dominan unas pocas corporaciones dominantes con beneficios y flujos de efectivo existentes – Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta y Nvidia – en lugar de cientos de recién llegados difícilmente rentables a la bolsa. Esto es destacado por VanEck y The Guardian .
Valoración del mercado de IA
La pregunta de si el mercado de IA está sobrevalorado no se puede responder fácilmente, ya que los datos son contradictorios.
Por un lado, hay enormes inversiones en infraestructura. IoT Analytics estima que el mercado mundial de infraestructura de centros de datos alcanzará más de 1 billón de dólares anuales hasta 2030. Solo en 2024 se gastaron alrededor de 290.000 millones de dólares, de los cuales Alphabet, Microsoft, Amazon y Meta aportaron casi 200.000 millones en CapEx.
Guardian-Analyse a la "fiebre de gasto en centros de datos de 3 billones de dólares" añade que bancos como Morgan Stanley esperan inversiones acumuladas en centros de datos de aproximadamente 3 billones de dólares hasta 2028, de las cuales unos 1,5 billones podrían financiarse con deuda.
Fuente: bain.com
Al mismo tiempo, vemos valoraciones que son espectaculares incluso en este contexto. Según Guardian , Nvidia se convirtió en la primera empresa con una capitalización de mercado de 5 billones de dólares, mientras que Microsoft y Apple rondan los 4 billones. OpenAI está valorada en unos 500.000 millones de dólares tras una reestructuración, incluyendo una participación de Microsoft de más de 100.000 millones.
Por otro lado, el mismo Guardian-Recherche señala que gran parte de esta infraestructura se basa en previsiones de ingresos muy optimistas para la IA generativa: Morgan Stanley espera un aumento de los ingresos de la IA generativa de 45.000 millones de dólares en el año anterior a 1 billón de dólares para 2028, un crecimiento que aún está por demostrar.
Particularmente aleccionador: Los autores de The Guardian señalan un estudio del MIT según el cual el 95% de las empresas no han obtenido hasta ahora ningún retorno financiero de sus proyectos piloto de IA generativa.
El Banco Mundial y otros análisis, por ejemplo en VanEck advierten sobre una concentración del riesgo: si un pequeño grupo de empresas con inversiones masivas en IA se debilita, otros inversores, como los fondos de pensiones, también podrían sufrir pérdidas sensibles, lo que a su vez podría frenar el consumo y el crecimiento. The Guardian Al mismo tiempo, los participantes del mercado como
argumentan que la expansión actual es fundamentalmente diferente de la especulación puntocom: las grandes corporaciones tecnológicas invierten predominantemente con su flujo de caja actual. Amazon planea un CapEx de unos 100 mil millones de dólares para 2025, Microsoft unos 80 mil millones, Alphabet unos 85 mil millones y Meta entre 66 y 72 mil millones, financiados en su mayoría con sus rentables negocios principales. Reuters-Interview La Reserva Federal de EE. UU. refleja esta ambivalencia: el vicepresidente de la Fed, Philip Jefferson, declaró en una
que el aumento de las acciones impulsado por la IA se parece menos a la burbuja puntocom porque muchos de los ganadores de la IA son empresas establecidas y rentables con balances sólidos. Al mismo tiempo, el último informe de estabilidad financiera señala que alrededor del 30% de los participantes del mercado encuestados ven el estallido del optimismo de la IA como un riesgo significativo.
- Tesis de la burbuja: Las valoraciones y las inversiones en infraestructura van muy por delante de la demanda realizada; los proyectos piloto fracasan y una parte de los ingresos podría provenir de "ofertas circulares de IA" en lugar de relaciones estables con clientes finales. (Bloomberg, Reuters)
- Tesis de la transformación: El auge de la IA es una fase temprana de un cambio estructural a largo plazo, análogo a los ferrocarriles, la electrificación o Internet, con fluctuaciones bruscas pero ganancias de productividad reales. (World Economic Forum, VanEck)
Inversión sostenible en IA
Muchos inversores buscan "cómo identificar startups de IA sostenibles para invertir" para tener sustancia en la cartera. Aquí ayudan indicadores duros, especialmente ante el telón de fondo de las ofertas circulares. Una primera prueba es la combinación de ingresos. Una startup de IA cuyos ingresos principales provienen casi exclusivamente de uno o dos grandes proyectos con inversores estratégicos, se acerca más a la lógica "circular". Esto es especialmente cierto si la misma corporación participa como inversor, otorga grandes pedidos y adquiere infraestructura. Reuters ilustra esto con el ejemplo de CoreWeave: Nvidia es accionista, suministra hardware a la empresa y se compromete al mismo tiempo a recomprar la capacidad excedente.
Una startup que tiene ingresos recurrentes distribuidos entre muchos clientes, industrias y regiones, y cuyo crecimiento no depende de un solo socio, resulta más sostenible. Harvard Business Review advierte explícitamente contra estructuras en las que los ingresos y la valoración se refuerzan mutuamente sin que se cree un valor añadido claramente medible para los clientes finales.
Fuente: user-added
Una segunda prueba es la estructura de costes. Las empresas de IA serias indican de forma transparente cuánto capital se destina a GPUs, infraestructura de nube, personal y desarrollo de productos, y cómo esto se traduce en márgenes brutos y tiempos de amortización. Si una startup recauda dinero esencialmente solo para costes de GPU pero apenas invierte en producto, ventas o integración, sugiere más un caso de especulación de infraestructura que un modelo de negocio productivo. Análisis como el de IoT Analytics muestran lo caros que son los centros de datos con muchas GPUs y lo mucho que depende su rentabilidad de una alta utilización.
Tercera prueba: ganancias de productividad reales en lugar de "teatro de demostración". El Guardian-Recherche señala el problema de que muchos pilotos de IA generativa se compran pero no se escalan; según datos del MIT, el 95% de las organizaciones no obtienen actualmente ningún retorno medible de sus proyectos. Si una startup muestra demostraciones impresionantes pero poca evidencia de casos de ROI, clientes de referencia o renovaciones de contratos, se debe tener precaución.
Harvard Business Review enfatiza que las inversiones suistentables en IA se pueden reconocer por si los productos se integran a fondo en los procesos empresariales, reducen las tasas de error, acortan los tiempos de procesamiento o aumentan demostrablemente los ingresos, y si los clientes están dispuestos a firmar contratos a largo plazo por ello, en lugar de experimentar a corto plazo con presupuestos piloto.
Un cuarto punto es la financiación. El Guardian-Analyse muestra qué tan fuertemente las estructuras de crédito privado y otras formas de banca en la sombra están irrumpiendo en la infraestructura de IA, a menudo con suposiciones muy optimistas sobre el valor de los centros de datos. Una startup de IA que depende de préstamos de alto interés y rondas cada vez mayores sin que los flujos de caja le sigan el ritmo, tiene un riesgo diferente al de una que crece orgánicamente o tiene un apalancamiento moderado.
Quienes quieran ver este tema tratado de forma concisa, encontrarán en vídeos como "Let's Talk About the AI Bubble" una discusión ilustrativa sobre los niveles de valoración, los flujos de capital y la cuestión de qué modelos de negocio son sostenibles a largo plazo.
Implicaciones para CFOs y reguladores
Desde la perspectiva de los CFOs de grandes empresas, la IA ya no es una apuesta tecnológica abstracta, sino un programa de inversión de miles de millones con efectos muy concretos en el balance. Estudios como el de VanEck muestran que los hiperescaladores están dirigiendo casi todo su flujo de caja libre a centros de datos de IA.
Esto obliga a los directores financieros a examinar más rigurosamente qué proyectos de IA son verdaderamente estratégicos y cuáles están más impulsados por acuerdos con socios. Un proyecto que solo se concreta porque un gran proveedor de chips ofrece a cambio capital o apoyo de marketing, se ve diferente en la cuenta de pérdidas y ganancias que uno que se inicia a partir de una clara lógica de eficiencia o ingresos.
Los reguladores, por su parte, observan principalmente los riesgos sistémicos. Reuters informa que los bancos centrales y las autoridades supervisoras prestan cada vez más atención a cuánto de la infraestructura de IA se financia con deuda y crédito privado, y a qué velocidad los activos subyacentes, en particular las GPUs especializadas, quedan obsoletos económicamente. El Guardian-Analyse complementa estas preocupaciones.
Das World Economic Forum advierte que los proyectos de centros de datos endeudados en el peor de los casos podrían convertirse en una especie de "ruina de nuevos centros comerciales": infraestructuras caras y subutilizadas que ya nadie necesita, pero cuyas deudas pesan sobre la economía real.
Para los CFOs, esto significa:
- Las inversiones en IA deben vincularse claramente a indicadores operativos, como el coste por ticket procesado, los ingresos por usuario o el ahorro de tiempo por proceso.
- Los contratos con socios de IA deben estructurarse para que no solo aumenten los ingresos y las valoraciones a corto plazo, sino que también generen flujos de caja sostenibles de forma independiente.
- Debe gestionarse activamente la dependencia de proveedores de chips o nube individuales para no caer en una situación de negociación unilateral.
Una visión sobria y basada en cifras es también importante porque el debate público está fuertemente influenciado por narrativas y símbolos. Vídeos como "Why the A.I. Boom Isn't A Bubble" muestran cómo los inversores profesionales intentan separar la historia del núcleo sustancial, exactamente lo que debería ser cotidiano en la gestión.
El auge de la IA se mueve en un campo de tensión. Por un lado, hay inversiones reales y gigantescas: CapEx de centros de datos, que podrían aumentar a más de 1 billón de dólares al año hasta 2030, pedidos de GPUs por miles de millones y una infraestructura física que en su escala recuerda a los ferrocarriles, las redes eléctricas y la fase temprana de la línea troncal de Internet. IoT Analytics, VanEck)
Por otro lado, hay un número creciente de señales de advertencia: ofertas circulares de IA que impulsan los ingresos y las valoraciones en círculo; proyectos de centros de datos basados en estructuras de deuda agresivas; y estudios que muestran que muchas empresas aún no obtienen un ROI claro de sus pilotos de IA generativa. Bloomberg, Reuters, The Guardian)
La imagen se asemeja al episodio puntocom, pero con diferencias cruciales. En aquel entonces, colapsó un panorama amplio y a menudo no rentable de startups. Hoy, el riesgo se concentra en unas pocas grandes corporaciones, en su mayoría rentables, y en actores de infraestructura especializados. El World Economic Forum lo resume: lo decisivo no es tanto si hay una burbuja de IA, sino qué queda de ella: infraestructura, productividad y modelos de negocio reales y sostenibles.
Quienes quieran evitar desaparecer en la "niebla del hype" como inversores o responsables de empresas, deben, por lo tanto, pensar en dos vías: por un lado, tomarse en serio la importancia a largo plazo de la IA como tecnología base, y por otro, tratar cada inversión concreta en IA como cualquier otro gran proyecto: con un análisis de riesgo cuidadoso, expectativas de rendimiento claras y un sano escepticismo ante las construcciones que solo parecen buenas porque todos los implicados se compran y venden mutuamente.
El hype de la IA es real: la pregunta es cuánta sustancia hay en él y cuánta acrobacia de valoración. Precisamente esta pregunta decide si dentro de diez años hablaremos de una burbuja estallada o de una ola de inversiones que sentó las bases para el próximo impulso de productividad.