Reflexión · Economía · Tecnología
Cuando el futuro no devuelve el dinero a quienes lo financiaron
Una lectura sobre la IA, las burbujas y el viejo patrón de las tecnologías que transforman el mundo sin enriquecer a todos los que apostaron por ellas.
Este domingo, mientras revisaba mi newsletter de El Mundo, me detuve en un comentario de Francisco Pascual sobre las inversiones en inteligencia artificial y las dudas acerca de si todo ese dinero podrá recuperarse. El título ya inquietaba: «A la IA no le salen los números y el mercado ya no puede mirar hacia otro lado». Pascual recogía las advertencias del economista Ignacio de la Torre sobre el capital comprometido y presentaba las dificultades de CoreWeave (empresa que proporciona infraestructura de computación para la IA) como señal de que algo podría estar tensándose. Entre las cifras, las deudas y la posibilidad de una burbuja, fueron dos fechas las que me llevaron por otro camino: 2001 y 2008.
Domingo, 18 de octubre de 2026
En 2001 yo era adolescente y las Torres Gemelas ocupan un espacio mucho mayor en ese recuerdo que cualquier noticia sobre empresas de internet. Las puntocom pertenecían al mundo de los adultos, donde se hablaba de bolsas y de compañías que valían muchísimo dinero sin que uno entendiera qué vendían. En 2008 ya había pasado de los veinte, pero tampoco comprendía del todo por qué el mundo entraba en recesión ni cómo unas hipotecas en Estados Unidos podían preocupar a tanta gente en lugares tan distintos. La crisis llegaba en fragmentos, mientras la maquinaria que la producía seguía siendo ajena a mi vida cotidiana.
Por eso me llamó la atención que esas fechas reaparecieran juntas en una lectura sobre una tecnología que ahora sí forma parte de mi trabajo. La comparación que recogía Pascual sugería que una eventual crisis de la IA se parecería más al estallido de las puntocom que al desastre de 2008. La diferencia es considerable: en 2001 se desplomaron expectativas, valoraciones y empresas ligadas a internet; en 2008, las pérdidas hipotecarias comprometieron a entidades financieras y la desconfianza llegó a dificultar el funcionamiento del crédito. Ambas hicieron daño, pero el riesgo se acumuló en lugares distintos y se propagó de manera distinta.
Lo que más me hizo pensar fue descubrir hasta qué punto una tecnología puede ser valiosa y, a la vez, una mala inversión para quienes la financian. Yo uso la IA, conozco tareas que facilita y sé cuánto trabajo ahorra cuando se emplea con criterio. Pero esa experiencia no me dice si las empresas que sostienen el servicio recuperarán lo que gastan en equipos, instalaciones, electricidad y personal. Mi satisfacción como usuario y la rentabilidad de sus inversiones pertenecen a cuentas diferentes, aunque el entusiasmo nos lleve a tratarlas como una sola.
Qué es una burbuja, y por qué no es nueva
Conviene precisar qué es una burbuja, porque no basta con que una empresa pierda dinero o una tecnología tenga dificultades. Se forma cuando el precio de ciertos activos sube impulsado por expectativas cada vez más difíciles de justificar con los ingresos que generan o podrían generar. Se compra porque se espera que valga más, y también porque se cree que aparecerá alguien dispuesto a pagar todavía más. La innovación puede ser real; lo que se exagera es cuánto se ganará, con qué rapidez y cuántas empresas lo conseguirán a la vez. Cuando esas expectativas se debilitan, el financiamiento se encarece, algunos inversores venden y los precios pueden caer con la misma velocidad con que subieron.
Esto ocurre desde mucho antes de que existieran las pantallas donde hoy seguimos las cotizaciones. En la Gran Bretaña de la década de 1840, la fiebre ferroviaria atrajo enormes capitales hacia compañías que prometían beneficiarse de la expansión del tren. El ferrocarril era útil y terminaría transformando el transporte, pero eso no significaba que cualquier ruta fuera necesaria ni que todas las compañías pudieran ser rentables. Las expectativas podían adelantarse a los pasajeros y mercancías que realmente circularían, y muchas inversiones se perdieron mientras la tecnología que las inspiró seguía extendiéndose. El 24 de junio de 1846, The Banner de Abbeville, Carolina del Sur, publicaba una advertencia sobre la especulación ferroviaria en Inglaterra: decenas, quizá cientos, de proyectos mal concebidos seguían adelante pese a los excesos evidentes, mientras el mercado monetario tambalea como un hombre ebrio y el Parlamento ya había autorizado proyectos que requerían casi setenta millones de capital. La imagen resulta familiar.
El siglo XX repitió el patrón. El automóvil vio surgir numerosos fabricantes que desaparecieron o fueron absorbidos, prueba de que el éxito de una tecnología puede convivir con la desaparición de muchas empresas que apostaron por ella.
- 12 Nov 1912, The Rock Island Argus Decisiones judiciales dentro del procedimiento de quiebra de United States Motor Company; se rechazó una petición de accionistas para retirar a su filial Columbia Motor Car Company de la administración judicial.
- 24 Sep 1913, The Omaha Daily Bee Omaha Motor Car Company, fabricante del automóvil Omaha, solicitó voluntariamente la quiebra con obligaciones pendientes ante sus acreedores.
- 24 Feb 1922, The Washington Herald Solicitud de quiebra de Calvert Motor Company y personas vinculadas al negocio.
- 9 Jun 1923, The Washington Times Washington-Virginia Motor Company y sus socios presentan su propia solicitud de quiebra.
Son noticias breves, separadas por años y referidas a empresas diferentes, que muestran el reverso de una industria cuyo éxito histórico puede hacernos olvidar la incertidumbre de quienes intentaron desarrollarla. El automóvil tenía posibilidades reales de crecimiento y terminaría transformando la vida cotidiana; aun así, reconocer esa oportunidad no bastaba para sostener una empresa, pagar sus deudas o resistir la competencia. Había que convertir la promesa general de la tecnología en ingresos suficientes para un negocio concreto, y esa distancia podía resultar mucho mayor de lo que sus participantes habían previsto. El futuro del automóvil podía ser prometedor sin que el futuro de cada compañía lo fuera.
El FOMO no es de ahora
En la radio tampoco fue diferente cuando irrumpió en la escena doméstica a principios de los años veinte. Un recorte de The Birmingham Age-Herald del 3 de septiembre de 1922 permite reconocer lo antigua que es esta preocupación: el periodista Jack Binns advertía sobre vendedores fraudulentos de acciones que aprovechaban el auge de la radio para atraer a personas con promesas de riquezas extraordinarias. Aquella tecnología abría posibilidades reales de comunicación y entretenimiento, pero alrededor de esa transformación también aparecían quienes utilizaban el entusiasmo por la innovación para dar credibilidad a negocios dudosos. La importancia de la radio no garantizaba el éxito de cualquier inversión vinculada a ella.
Décadas después, internet despertaría expectativas semejantes a una escala distinta. No hacía falta que hubiera fraude para que una apuesta terminara mal; bastaba con sobreestimar los ingresos, pagar demasiado por una compañía o suponer que el crecimiento permitiría sostener indefinidamente sus pérdidas. El estallido de las puntocom, iniciado en 2000, mostró cuánto podía separarse la expectativa de la capacidad real de producir ganancias. Entre aquel recorte sobre la radio y las noticias actuales sobre inteligencia artificial persiste una tentación reconocible: tratar la promesa de una tecnología como si también garantizara el éxito de quienes hacen negocios con ella.
Hay además una presión que ayuda a comprender por qué estas apuestas crecen incluso cuando existen dudas sobre su rentabilidad. Una empresa puede temer que invertir demasiado comprometa sus recursos, pero también que invertir menos permita a sus competidores dejarla atrás. Si muchas responden al mismo temor, la carrera termina exigiendo cada vez más dinero sin que la suma de sus decisiones garantice ingresos suficientes para todos. La deuda añade una dificultad: permite adelantar la construcción de ese futuro, pero obliga a pagar por él dentro de unos plazos que el entusiasmo no puede modificar. Y la crisis de 2008 añade otra diferencia importante: cuando las apuestas se sostienen sobre grandes cantidades de deuda ligadas a bancos y otras entidades, las pérdidas se propagan mucho más allá de quienes compraron el activo.
Los números de hoy
- Morgan Stanley calcula que la emisión de deuda ligada a la IA rozará los 570.000 millones de dólares este año.
- Casi la mitad de los gestores de fondos encuestados por Bank of America señala el gasto de los grandes tecnológicos como la fuente más probable del próximo evento de crédito sistémico.
- Alphabet, Amazon, Meta y Oracle han emitido más de 228.000 millones en bonos en lo que va de año, más del doble que en todo 2025.
- El acuerdo entre Meta y Blue Owl por 27.000 millones mantiene la deuda fuera del balance de quien usa el centro de datos.
- El analista Tom Tunguz estima que levantar todos los centros de datos previstos exigirá unos 4 billones de dólares en deuda en cinco años, frente a ingresos anuales actuales de entre 100.000 y 200.000 millones.
Aquí fue donde las noticias de estas semanas me hicieron detenerme. Ignacio de la Torre sostiene que el apalancamiento empresarial es menor que en 2008 y que por eso el golpe se parecería más al de 2001, y puede que tenga razón. Pero la deuda ya es una pieza central de esta historia. Cuando lo leí, me acordé de su propia frase: los números no salen, pero alguien los está financiando igualmente.
CoreWeave es el ejemplo más claro. Pide prestado para comprar chips y construir centros de datos, confiando en contratos de clientes a largo plazo para pagar esa deuda. A finales de junio arrastraba unos 35.600 millones en obligaciones, S&P la califica B+ (ya en territorio de bono basura) y esta semana el rendimiento de uno de sus bonos llegó a tocar el 15% mientras la acción caía alrededor de un 16% en un día. Su director ejecutivo asegura que su cartera de contratos cubre de sobra lo que debe. Aun así, que el mercado de bonos le pida ese rendimiento dice algo que el precio de una acción no siempre dice.
Una forma de sacrificio
En ese punto pensé que casi parecía un sacrificio por el futuro. Algunos ponen el dinero, levantan la infraestructura, pagan los primeros errores y pierden, mientras otros llegan después y encuentran parte del camino recorrido. Una empresa puede quebrar y dejar instalaciones que otro comprará más baratas, junto con conocimientos, trabajadores con experiencia y problemas cuya solución ya no habrá que descubrir desde cero. El progreso continúa, pero sus beneficios no regresan necesariamente a quienes financiaron su comienzo. Conviene no romantizar esta imagen: la mayoría de los inversores esperaba ganar, y las consecuencias alcanzan también a trabajadores y proveedores que sufren las pérdidas sin haber participado en las decisiones que las causaron.
Donde más se debilita esta metáfora es en el hardware. Las vías del tren seguían sirviendo décadas después de que quebrara la compañía que las tendió; un chip de IA no sabemos si hará lo mismo. Las grandes tecnológicas y CoreWeave amortizan sus servidores y GPU en cinco o seis años, mientras críticos como Michael Burry recuerdan que los ciclos de producto de estos chips son de dos o tres, y que alargar la vida contable de los equipos mejora artificialmente los beneficios. Del otro lado, Bernstein defiende que seis años es razonable, porque alquilar una GPU antigua sigue siendo rentable, y CoreWeave asegura que sus A100 de 2020 siguen plenamente alquiladas. Goldman calculó que pasar de cinco a tres años de vida útil elevaría la depreciación implícita de 2026 a 2031 de unos 3 billones de dólares a casi 4. Y hasta los propios edificios pueden quedarse cortos: algunos centros de datos construidos hace menos de dos años quizá no soporten la energía y la refrigeración de la siguiente generación de chips.
Lo que une todo esto con la deuda es, para mí, lo más importante. Un préstamo se paga en los plazos que fijan los contratos, pero el activo que lo respalda envejece al ritmo que marca el fabricante del chip. Si la GPU pierde valor antes de lo previsto, la deuda no se ajusta sola: sigue ahí. Por eso la pregunta de cuánto dura un chip deja de ser un detalle contable y se convierte en una pregunta sobre quién termina pagando.
Las preguntas que despierta hoy la IA son las que llevan siglos acompañándonos: cuánto de lo prometido se cumplirá, cuánto se habrá pagado de más y quién podrá sostener la espera. Volví a la lectura de Pascual con una inquietud distinta a la del titular. CoreWeave y las advertencias de los economistas merecen atención, pero también invitan a pensar en cómo nos relacionamos con las promesas del progreso. Yo mismo puedo beneficiarme hoy de una herramienta mientras, del otro lado, alguien intenta averiguar si las cuentas permitirán seguir ofreciéndola.
Quienes reconocen primero el potencial de una tecnología, quienes pagan por hacerla posible y quienes recogen sus frutos pueden ser personas completamente distintas. Eso no es nuevo. Pero conviene recordarlo cada vez que celebramos un avance sin preguntarnos qué cuentas están pendientes detrás.
Fuentes consultadas
Binns, J. (1922, 3 de septiembre). Stock selling fakers busy on radio devices. The Birmingham Age-Herald, p. 28.
Calvert Motor Company enters bankruptcy plea. (1922, 24 de febrero). The Washington Herald, p. 5. loc.gov →
Commercial. (1846, 24 de junio). The Banner.
Cuofano, G. (2026, 8 de septiembre). NVIDIA's Jensen Huang restates the GPU durability thesis. FourWeekMBA. fourweekmba.com →
Forbes Argentina. (2026, 15 de octubre). CoreWeave enciende las alertas. forbesargentina.com →
Hammond, G., McMorrow, R., Smith, K., y Xiao, E. (2026, 18 de octubre). America's $10tn AI infrastructure boom is starting to fray. Financial Times. ft.com →
Motor company files bankruptcy petition. (1923, 9 de junio). The Washington Times, p. 13. loc.gov →
Negocios TV. (2025, 9 de noviembre). ¿La muerte de las Big Tech? [Vídeo]. YouTube. youtube.com →
Nota breve sobre quiebra de United States Motor Company. (1912, 12 de noviembre). The Rock Island Argus, p. 4. loc.gov →
Omaha Motor Company files bankruptcy petition. (1913, 24 de septiembre). The Omaha Daily Bee, p. 7. loc.gov →
Pascual, F. (2026, 18 de octubre). A la IA no le salen los números. El Mundo. elmundo.es →
Reuters. (2025, 5 de noviembre). Five debt hotspots in the AI data centre boom. itiger.com. itiger.com →
Sheridan, E. (2026, 14 de octubre). CoreWeave bonds trade like distressed debt. investingLive. investinglive.com →
Startup Fortune. (2026, 22 de julio). AI data center debt has climbed to the top of Wall Street's credit risk watchlist. startupfortune.com →
TIKR. (2026, 15 de octubre). Crecientes temores sobre la deuda de IA hunden las acciones de CoreWeave un 15%. tikr.com →
Tunguz, T. (2026, 4 de septiembre). The $4 trillion dollar AI data center debt wave. tomtunguz.com →
Whelan, R. (2026, 16 de octubre). CoreWeave stock slump deepens. The Wall Street Journal. wsj.com →