El problema de la simetría
En la primera mitad de 2025, OpenAI gastó 5.020 millones de dólares ejecutando sus modelos en la infraestructura de nube Azure de Microsoft . Durante el mismo período, la compañía iba camino de generar aproximadamente 13.000 millones de dólares en ingresos anuales , una suma respetable según cualquier medida ordinaria, excepto que OpenAI acababa de comprometerse a pagar a Oracle 300.000 millones de dólares durante cinco años por potencia informática adicional [8,13], acordó entregar a CoreWeave 11.900 millones de dólares en el mismo plazo por centros de datos y servicios , y firmó acuerdos con fabricantes de chips para asegurar 900.000 obleas de semiconductores al mes . La aritmética produce cierto vértigo. Según algunos cálculos, OpenAI necesita 1,4 billones de dólares en capacidad de procesamiento para materializar su visión , una cifra más de cien veces superior a sus ingresos anuales actuales. La dirección de la compañía cree que la demanda de iteraciones cada vez mejores de sus productos acabará pagando esta asombrosa factura. Si tienen razón es la pregunta sobre la que ahora descansan billones de dólares.
No es una exageración. En los últimos dieciocho meses, el sector de la IA ha atraído inversiones que superan el capital comprometido en cualquier auge tecnológico reciente . Solo OpenAI ha acumulado un billón de dólares en acuerdos [8,9], una suma tan grande que requiere un momento de pausa para comprenderla. La compañía cerró una ronda de financiación a finales de 2024 con una valoración post-dinero de 852.000 millones de dólares , convirtiéndola en una de las empresas privadas más valiosas de la historia. Mientras tanto, Nvidia —cuyos procesadores gráficos se han convertido en la infraestructura esencial de la era de la IA— se convirtió en la primera empresa del mundo en alcanzar una capitalización bursátil de 5 billones de dólares [5,6,7], uniéndose a Microsoft y Apple en el territorio enrarecido por encima de los 4 billones [2,3,4]. Las cifras son mareantes y plantean una pregunta incómoda: ¿estamos presenciando el nacimiento de un nuevo orden económico o la inflación de una burbuja cuyo colapso remodelará la economía mundial?
Los acuerdos que se comieron el mundo
Para entender la escala, ayuda catalogar los contratos. El compromiso de OpenAI de 300.000 millones de dólares con Oracle es solo el mayor de una cascada de acuerdos que han redefinido el gasto corporativo [8,13]. Meta, la empresa matriz de Facebook, ha comprometido más de 10.000 millones de dólares a Google por servicios en la nube durante seis años , y contrató por separado con CoreWeave —un proveedor de nube de GPU que surgió de la industria de minería de criptomonedas— para proporcionar 14.200 millones de dólares en infraestructura de IA . Las acciones de CoreWeave subieron un 12 por ciento tras el anuncio , un voto de confianza notable en una empresa que apenas existía en su forma actual hace unos años. Broadcom, un fabricante de chips conocido anteriormente por semiconductores de redes, ha entrado en una empresa conjunta con OpenAI para construir y desplegar 10 gigavatios de aceleradores de IA personalizados , un acuerdo que hizo subir las acciones de Broadcom un 9 por ciento .
Estas transacciones comparten una estructura peculiar. En muchos casos, las mismas empresas aparecen en ambos lados del libro de contabilidad. Microsoft, por ejemplo, es el mayor inversor de OpenAI y también su proveedor principal de nube; OpenAI paga miles de millones a Microsoft por capacidad de procesamiento, que Microsoft contabiliza como ingresos, una parte de los cuales vuelve a Microsoft como respaldo de OpenAI . Google vende servicios en la nube a Meta mientras compite con Meta en el desarrollo de productos de IA . Oracle proporciona infraestructura a OpenAI incluso mientras se posiciona como rival en IA empresarial . El resultado es lo que algunos observadores han denominado un "flujo circular de capital" : un sistema en el que el dinero se mueve en círculos, inflando valoraciones sin producir necesariamente un crecimiento real correspondiente. Los gestores de carteras de los principales fondos de inversión han comenzado a expresar su preocupación , señalando que las métricas por las que se valoran las empresas de IA guardan poca relación con las medidas tradicionales de rentabilidad o flujo de caja.
La escala de la inversión tiene consecuencias materiales. Micron, uno de los mayores fabricantes de memoria del mundo, anunció recientemente la discontinuación de sus líneas de productos de consumo Crucial, citando una escasez de RAM impulsada en parte por el voraz apetito de los centros de datos de IA . El acuerdo de OpenAI con Hynix y Samsung por 900.000 obleas al mes representa aproximadamente el 40 por ciento de la producción mundial de DRAM, según algunas estimaciones , un nivel de demanda que ha disparado los precios de la memoria y restringido el suministro para otras industrias. Se espera que la escasez empeore , una señal de que el auge de la IA ya no es un fenómeno financiero abstracto sino una fuerza que está remodelando las cadenas de suministro y los mercados de hardware en todo el mundo.
La cuestión de los ingresos
En este contexto de compromisos de billones de dólares, los ingresos reales de OpenAI parecen casi modestos. La tasa anual de 13.000 millones de dólares de la compañía es impresionante según los estándares de una startup, pero palidece ante las obligaciones que ha asumido. La brecha invita al escepticismo. Si OpenAI gasta 5.000 millones de dólares cada seis meses solo en inferencia —el proceso de ejecutar modelos entrenados para responder consultas de usuarios— y compromete decenas de miles de millones más para asegurar capacidad futura, ¿cuándo se vuelve autosostenible el negocio? La respuesta de la compañía es que el gasto de hoy es una inversión en el dominio de mañana. Los modelos de OpenAI ya están integrados en productos utilizados por cientos de millones de personas, desde ChatGPT hasta la suite Copilot de Microsoft. Cada nueva generación de modelos amplía la gama de tareas que pueden realizar, abriendo nuevos flujos de ingresos. La teoría es que los efectos de red y los costes de cambio consolidarán la posición de OpenAI, permitiéndole capturar un valor acorde con la infraestructura que está construyendo.
Pero la teoría depende de un conjunto de supuestos que permanecen sin probar a gran escala. El principal es la creencia de que la demanda de servicios de IA crecerá exponencialmente, y que los clientes pagarán precios suficientes para cubrir el asombroso coste del procesamiento subyacente. Hasta ahora, gran parte de los ingresos del sector de IA han provenido de empresas que experimentan con la tecnología en lugar de integrarla en operaciones centrales. El salto de proyectos piloto a cargas de trabajo de producción no está garantizado. También está la cuestión de la competencia. OpenAI no es la única empresa que vierte capital en infraestructura de IA. Google ha descrito su modelo Gemini como "un tipo fundamentalmente nuevo de IA" y "el más poderoso de la compañía hasta la fecha" , una señal de que pretende competir agresivamente. Meta, Amazon y una serie de startups están construyendo sistemas rivales. Si el mercado se fragmenta, las economías de escala que justifican las inversiones actuales pueden no materializarse.
"OpenAI necesita 1,4 billones de dólares en capacidad de procesamiento, una cifra que empequeñece sus ingresos actuales, porque cree que la demanda y las iteraciones cada vez mejores de sus productos lo pagarán."
Lo que está en juego se extiende más allá de cualquier empresa individual. Si OpenAI no puede hacer que la economía funcione, los efectos dominó serán profundos. Los inversores han vertido capital en startups de IA bajo el supuesto de que surgirán unos pocos ganadores con suficiente poder de mercado para recuperar sus gastos. Si ese supuesto resulta falso, las consiguientes pérdidas podrían rivalizar con las del colapso de las puntocom. Los gestores de carteras han comenzado a hacer la comparación explícitamente , señalando que el frenesí actual comparte características con burbujas pasadas: valoraciones disparadas, flujos de capital especulativo y una desconexión entre el rendimiento presente y las expectativas futuras.
La singularidad de Nvidia
Ninguna empresa encarna las contradicciones de la economía de la IA más plenamente que Nvidia. A principios de 2025, su capitalización bursátil superó los 5 billones de dólares [5,6,7], un hito que refleja tanto la centralidad de sus productos como las expectativas ahora incorporadas en sus acciones. Las GPU de Nvidia —originalmente diseñadas para renderizar gráficos de videojuegos— se han convertido en el hardware predeterminado para entrenar y ejecutar grandes modelos de IA. La compañía ha aprovechado esta posición para lograr un cuasi-monopolio, capturando un estimado del 80 por ciento del mercado de aceleradores de IA. Sus ingresos han crecido al mismo ritmo que el auge de la IA, pero su valoración ha crecido aún más rápido, lo que implica que los inversores creen que el dominio de la compañía persistirá y se profundizará.
El riesgo es que la posición de Nvidia sea menos segura de lo que parece. El acuerdo de Broadcom con OpenAI para construir aceleradores personalizados es una señal de que los grandes desarrolladores de IA están buscando alternativas a las GPU estándar, que siguen siendo caras y con suministro restringido. Google lleva mucho tiempo usando sus propias unidades de procesamiento tensor para cargas de trabajo internas, y Amazon ha desarrollado chips personalizados para AWS. Si OpenAI, Meta y otros tienen éxito en construir hardware a medida, los márgenes de Nvidia podrían comprimirse. La valoración de 5 billones de dólares de la compañía asume no solo que el gasto en IA continuará creciendo, sino que Nvidia capturará una cuota estable de ese gasto. Ambos supuestos son discutibles.
Sin embargo, el ascenso de Nvidia también es un testimonio de la realidad de la transformación de la IA. El crecimiento de los ingresos de la compañía no es especulativo; está enviando silicio en cantidades que tensan la capacidad de fabricación mundial. Los acuerdos que OpenAI y otros han firmado no son hipotéticos; comprometen capital real en infraestructura real. La economía de la IA puede estar sobrecalentada, pero no es un espejismo. Se están construyendo centros de datos, se están fabricando chips y se están entrenando modelos a una escala que habría parecido fantástica hace una década. La pregunta no es si la IA es transformadora —claramente lo es— sino si la estructura financiera que se está erigiendo sobre esa transformación es sostenible.
El problema del capital circular
La frase "flujo circular de capital" captura un malestar que ha echado raíces entre inversores y analistas. En un mercado convencional, el capital fluye de los inversores a las empresas, que lo utilizan para construir productos y servicios que generan ingresos de los clientes. Los ingresos cubren costes, producen beneficios y regresan a los inversores como dividendos o ganancias de capital. El sistema es lineal y responsable. Pero la economía de la IA se asemeja cada vez más a un circuito cerrado. Las empresas invierten entre sí, compran servicios entre sí y registran las transacciones como ingresos, lo que justifica valoraciones más altas, que atraen más inversión, que financia más acuerdos. El bucle puede sostenerse durante un tiempo, pero es vulnerable a cualquier shock que rompa el circuito.
Esto no es sugerir fraude o mala conducta. Los acuerdos son reales, los servicios se entregan y las empresas involucradas están construyendo capacidades tecnológicas genuinas. Pero la estructura crea una especie de autorreferencia que oscurece el valor subyacente. Cuando OpenAI paga a Microsoft por procesamiento, y Microsoft cuenta ese pago como ingresos, y la valoración de Microsoft aumenta gracias a esos ingresos, y la mayor valoración de Microsoft justifica más inversión en OpenAI, el sistema comienza a parecerse a una máquina de movimiento perpetuo. Funciona hasta que no funciona.
La preocupación se amplifica por la magnitud de los compromisos. El billón de dólares en acuerdos de OpenAI [8,9] no está distribuido en una cartera diversificada de experimentos; está concentrado en un puñado de apuestas enormes en infraestructura que llevará años desplegar y aún más en rentabilizar. Si la demanda flaquea, o si la competencia erosiona los márgenes, o si los modelos se estancan en capacidad antes de alcanzar los umbrales necesarios para justificar el gasto, las pérdidas serán acordes con la escala de la inversión. El acuerdo de CoreWeave de 14.200 millones de dólares con Meta y 11.900 millones de dólares con OpenAI han convertido a un proveedor de nube de GPU antes oscuro en un pilar de la economía de la IA. Si cualquiera de los clientes reduce su actividad, el modelo de negocio de CoreWeave colapsa, y los inversores que impulsaron sus acciones un 12 por ciento enfrentarán pérdidas pronunciadas.
El eco histórico
Las comparaciones con la burbuja de las puntocom son inevitables, y no del todo justas. Jerome Powell, presidente de la Reserva Federal de Estados Unidos, ha argumentado que la IA es fundamentalmente diferente del frenesí de internet de finales de los noventa, describiéndola como "una fuente importante de crecimiento económico" en lugar de exceso especulativo . El punto de Powell es acertado: la IA ya está produciendo ganancias medibles en productividad, desde el descubrimiento de fármacos hasta la optimización logística. La tecnología no es humo. Pero la burbuja de las puntocom tampoco se construyó sobre nada. Internet sí transformó la economía mundial, solo que no lo suficientemente rápido ni rentablemente como para justificar las valoraciones de 1999. Muchas de las empresas que encarnaron la primera ola de internet colapsaron; la infraestructura que construyeron fue finalmente utilizada por una segunda generación de empresas que emergió de los escombros.
El paralelismo sugiere que incluso si la IA cumple su potencial transformador, la estructura financiera actual puede no sobrevivir a la transición. Las burbujas no requieren que la tecnología subyacente falle; solo requieren que las expectativas superen la realidad por un margen suficiente. Los 1,4 billones de dólares en procesamiento que OpenAI cree que necesita pueden eventualmente resultar justificados, pero si los ingresos necesarios para soportar esa infraestructura tardan una década en materializarse en lugar de cinco años, la brecha quebrará empresas y vaporizará fortunas. La pregunta no es si la IA es real sino si el calendario implícito en las valoraciones actuales es plausible.
Algunos analistas han comenzado a argumentar que la burbuja estallará inminentemente, con predicciones de que 2025 será el año del ajuste de cuentas . La lógica es directa: la brecha entre inversión e ingresos se está ampliando, no estrechando, y en algún momento los inversores exigirán pruebas de que el gasto está produciendo rendimientos. Cuando llegue ese momento, el flujo circular de capital se revertirá. Las empresas que dependían de valoraciones en constante aumento para financiar operaciones se encontrarán incapaces de conseguir capital fresco. Los acuerdos se renegociarán o cancelarán. Los precios de las acciones se corregirán, y la corrección será severa.
El camino a seguir
Sin embargo, también es posible que los escépticos estén equivocados. La escala y velocidad de la economía de la IA no tienen precedentes, pero tampoco la capacidad de la tecnología. Los modelos de OpenAI ahora pueden realizar tareas —escribir código, realizar investigación legal, generar medios sintéticos— que eran dominio exclusivo de profesionales altamente capacitados hace solo unos años. Cada nueva generación de modelos expande esa frontera. Si la trayectoria continúa, el mercado direccionable para servicios de IA no es de millones o miles de millones sino billones de dólares, abarcando sectores enteros de la economía mundial. En ese escenario, el gasto actual no es exuberancia irracional sino preparación racional.
La dificultad es que ambas narrativas son plausibles, y el resultado no estará claro durante años. Mientras tanto, la economía de la IA continuará evolucionando de maneras que desafían la fácil categorización. Las escaseces de memoria empeorarán , obligando a las industrias a competir por recursos escasos. Se anunciarán nuevos acuerdos, cada uno más grande que el anterior, empujando los límites de lo que parece financieramente posible. La valoración de Nvidia fluctuará, un barómetro en tiempo real del sentimiento inversor [5,6,7]. Y OpenAI, la empresa en el centro del maelstrom, continuará gastando sumas que empequeñecen sus ingresos [8,16], apostando a que el futuro validará el presente.
Lo que es seguro es que la economía de la IA ha alcanzado una escala en la que su dinámica interna importa a todos. El capital que se está desplegando no está confinado a un rincón especulativo del mercado; está remodelando las cadenas de suministro de semiconductores, las redes eléctricas y los mercados laborales. Si el gasto da sus frutos, las ganancias serán transformadoras. Si no lo hace, las pérdidas serán catastróficas, no solo para los inversores sino para las industrias y trabajadores atrapados en la corriente descendente. La apuesta del billón ya no es una apuesta secundaria. Es el evento principal, y el resultado definirá la próxima década de vida económica mundial.