🤖 El billón de dólares que podría ser la mayor apuesta o el mayor error de la historia

¡Hola! Te escribe Lalo.

Hay un número que debería quitarte el sueño si tienes dinero en tecnología, o simplemente si te importa hacia dónde va la economía. Este año, las grandes compañías de IA van a gastar alrededor de 750 mil millones de dólares construyendo centros de datos. Sus ingresos totales por IA, en cambio, rondan entre 150 mil millones y 200 mil millones de dólares. La diferencia no es un detalle contable. Es un abismo.

Y no lo dice un crítico tecnófobo ni un bajista de Wall Street. Lo dice Gary Gensler, exdirector de la SEC y hoy profesor en MIT Sloan. Su frase es directa: "El gasto no tiene ingresos proporcionales todavía. Eso es un hecho." Lo que viene después, dice, es la pregunta que vale un billón de dólares: ¿se pagará sola esa inversión?

Esta semana analizo exactamente eso: los números detrás del mayor despliegue de capital en la historia reciente, qué tiene que pasar para que todo tenga sentido financiero y qué ocurre si no sucede. Quédate.

CRIPTO:
🟢 Bitcoin = $77,742.00 | +1.7% (24h)
🟢 Ethereum = $2,491.48 | +1.8% (24h)
🟢 Solana = $105.72 | +5.7% (24h)

ACCIONES:
🟢 AAPL = $337.00 | +1.4% (24h)
🟢 MSFT = $497.75 | +1.5% (24h)
🟢 NVDA = $219.34 | +2.5% (24h)

Jessica Wachter es profesora de finanzas en Wharton y ex economista jefe de la SEC. Cuando quiso medir el impacto de la IA en la economía, decidió no predecir qué tan útil será la tecnología. Hizo algo más concreto: calculó cuánto tienen que crecer los ingresos de estas compañías para justificar lo que ya están gastando.

Su estimación es que entre ahora y 2027, los hyperscalers gastarán cerca de 1.1 billones de dólares en infraestructura. Para que esa inversión tenga sentido financiero, considerando el costo de capital, una tasa de retorno del 15% y la depreciación de los activos, las compañías necesitan multiplicar su productividad por un factor de 2.7 antes de 2030.

Ese número no es imposible. Wachter lo compara con el boom tecnológico de los noventa en Estados Unidos, que produjo ese tipo de crecimiento. La diferencia: aquel ciclo se desarrolló en unos diez años a partir de mediados de la década. Aquí el plazo es mucho más corto, y ella lo describe como una cantidad enorme de crecimiento comprimida en muy pocos años.

Los llamados hyperscalers son Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta y Oracle, que trabaja en alianza con OpenAI. Según algunas proyecciones, entre estas cinco compañías podrían invertir más de cinco billones de dólares en los próximos cuatro años en infraestructura de IA.

Para ponerlo en contexto: esas inversiones podrían llegar a representar alrededor del 3% del PIB de Estados Unidos. No es una apuesta corporativa aislada. Es un evento macroeconómico.

Este año el gasto estimado es de 750 mil millones de dólares solo en construcción de centros de datos. Y no hay señales de que el ritmo vaya a bajar. Las compañías siguen anunciando expansiones, nuevos contratos de energía y acuerdos de largo plazo con proveedores de chips.

Wachter no suaviza la conclusión. Si el aumento de productividad no ocurre, escribe junto a su coautor, "el actual despliegue será la mayor asignación errónea de capital en la historia". No es retórica: es el resultado lógico de una ecuación que no cierra.

El mecanismo del problema es simple. Las compañías ya están pidiendo prestado dinero para financiar la construcción. Si los ingresos no crecen al ritmo necesario, los pagos de intereses empiezan a pesar. Según Wachter, a partir de ahí las empresas se quedan atrás en esos pagos, y eso pone la quiebra sobre la mesa.

Hay otros factores que complican el escenario. La tecnología podría volverse más eficiente y requerir menos poder computacional. La demanda de productos de IA podría desacelerarse. Los clientes podrían migrar a modelos más baratos. Cualquiera de esas variables haría que parte de la infraestructura construida dejara de tener uso rentable.

Hay una métrica que los analistas miran cuando quieren saber si una empresa está gastando más de lo que genera: el flujo de caja libre, que es el flujo operativo menos los gastos de capital. Para el grupo de hyperscalers, se espera que ese número caiga pronto a territorio negativo.

Incluso Alphabet, una compañía que históricamente ha generado y acumulado cantidades enormes de efectivo, reportó en su último trimestre que sus ingresos de casi 120 mil millones de dólares fueron absorbidos por el gasto en infraestructura de IA.

Eso importa porque Alphabet no es una startup que quema efectivo mientras busca su modelo de negocio. Es una de las empresas más rentables del planeta. Si el gasto en IA está comiendo su flujo de caja, imagina la escala del problema que enfrentan las que están en peor posición financiera.

La pregunta que queda abierta no es si la IA será útil. Probablemente lo será. La pregunta es si será suficientemente útil, suficientemente rápido, para justificar 5 billones de dólares en cuatro años. Nadie tiene esa respuesta hoy.

Eso es todo por hoy. Compártela con alguien. ¡Buen fin de semana!