La burbuja de la IA acaba de petar

La burbuja de la IA no peta por la tecnología, sino por los números​

Hay una paradoja incómoda en el corazón del negocio de la inteligencia artificial: cuanto mejor funciona la tecnología, peor cuadran las cuentas de quienes la venden. El detonante más reciente tiene nombres concretos. Las acciones de Nvidia bajaron después de conocerse que la compañía estaba financiando un centro de datos de OpenAI. Traducido: el gran fabricante de chips presta dinero a uno de sus mayores clientes para que le siga comprando chips. Ese gesto, que parece un detalle contable, es justo el tipo de movimiento que suele preceder a un estallido.

El fantasma de Lucent y las puntocom​

La maniobra tiene nombre técnico: vendor financing. Durante la burbuja de las telecomunicaciones, Lucent llegó a acumular del orden de 8.000 millones de dólares en compromisos de financiación a sus propios clientes. Les prestaba el dinero para que comprasen sus equipos y se apuntaba el ingreso en el balance. Cuando los clientes dejaron de pagar, el castillo se vino abajo. La secuencia que ahora se repite no es idéntica, pero resulta reconocible: ingresos que solo existen mientras el proveedor siga poniendo el dinero. Hay quien sostiene que esto es la prueba definitiva de que la IA va camino de reventar. En contra pesa un argumento sólido: las inversiones en informática e internet continuaron al alza incluso después del pinchazo de las puntocom.

El miedo que no se dice: los pesos abiertos chinos​

Aquí el análisis se parte en dos. Una corriente defiende que el pánico real no es que la IA nos destruya, sino que los modelos chinos de pesos abiertos sigan saliendo gratis, más baratos y más eficientes. Si eso ocurre, el retorno que justifica tantos centros de datos se evapora. La otra pata del argumento es financiera: salir a bolsa obliga legalmente a publicar cuentas, y hay quien lee en la insistencia sobre los «riesgos de la IA» una forma de ganar tiempo antes de que los números salgan a la luz. El detalle completo de esta tesis, con el desglose de por qué el miedo a los modelos abiertos pesa más que el relato del alineamiento, da para un análisis aparte.

Récord de adopción, muro de cómputo​

Los defensores del negocio tienen un dato demoledor a su favor: ChatGPT suma alrededor de 900 millones de usuarios, aunque solo 50 de ellos sean de pago. Nunca una tecnología se había adoptado tan rápido. El problema, replican los escépticos, es que cada consulta consume energía y cómputo, algo que el simple cableado de internet no hacía. Cuando el valor se lo queda el usuario y no el productor, sostienen, es señal de que ese usuario debería estar pagando diez veces más de lo que paga. La publicidad que ya asoma en las conversaciones apunta en esa dirección.

¿Revolución o impresora 3D?​

En el extremo más duro está la comparación con el blockchain, los NFT o las impresoras 3D: tecnologías que iban a cambiarlo todo y acabaron en un nicho para frikis. Aducen que un agente de IA no sostiene una tarea veinte minutos sin liarla, que no entiende el contexto y que no sustituye a nadie. Otros recuerdan que eso da igual para la cotización: las compañías seguirán invirtiendo porque ninguna quiere quedarse atrás. Y mientras unos y otros discuten, China publica su hoja de ruta de código abierto y Nvidia sigue vendiendo gráficas tanto a los grandes centros de datos como a los particulares que se las compran para correr modelos libres.

La pregunta no es si la IA se queda —nadie serio lo discute—, sino cuánta de su gigantesca valoración sobrevive cuando las promesas dejen de ser promesas y toque cuadrar el balance.