Cuando la nube pesa demasiado: ¿es la IA una nueva burbuja financiera?

Este año, las cinco firmas tecnológicas más importantes gastarán en conjunto alrededor de US$ 800.000 millones en data centers e infraestructura para ejecutar modelos de inteligencia artificial. Se trata de un gasto cercano al 40 % de sus ingresos totales, superior al de la industria petrolera en el boom del shale y al de las telecomunicaciones durante la burbuja puntocom. Sin embargo, como indica un reciente artículo de The Economist, los analistas esperan que al menos tres de estas compañías registren flujos de caja libre negativos en algún trimestre del año.

Para financiar la expansión, el endeudamiento escala a un ritmo que empieza a llamar la atención. Desde comienzos de 2024, las cinco grandes tomaron USD 260.000 millones en los mercados de bonos, equivalente a una cuarta parte de toda la deuda emitida por empresas no financieras cotizantes en Estados Unidos. A eso se suman USD 820.000 millones en compromisos de leasing por centros de datos todavía no construidos.

El problema es que los argumentos que durante años justificaron la magnitud de esta apuesta comienzan a perder fuerza. Primero cayó el de la generación de caja, luego el de las recompras de acciones como señal de solidez y, finalmente, el de las valuaciones razonables. Si las ganancias contables no capturan el gasto real, la métrica de precio-ganancia pierde su utilidad.

Los inversores lo entienden, y hoy evalúan a estas compañías sobre la base de contratos de ingresos futuros, Es decir, acuerdos de largo plazo para vender capacidad de cómputo a desarrolladores como OpenAI y Anthropic—. Esos contratos crecieron de USD 730.000 millones a USD 2 billones en apenas un año. El problema es que también son una cadena de confianza y se sostienen mientras los desarrolladores sigan recaudando capital suficiente para construir sus modelos. Si esto no sucede, el modelo corre el riesgo de derrumbarse.

Frente a este escenario planteado por el medio inglés, surge una pregunta pertinente: ¿cómo se leerá este panorama a la hora de reevaluar la asignación de capitales? Es claro que a nivel operativo la IA es una realidad indiscutible, pero su desempeño financiero no es tan evidente. Al menos en el corto plazo y en las magnitudes que están planteadas actualmente.

La respuesta requiere cierta perspectiva histórica. Ante el surgimiento de indicios de volatilidad, cada gran fase de inversión concentrada en un sector tiende a redistribuir el capital hacia donde el mercado percibe mayor solidez relativa. Después de 2008, esa solidez se encontró en la liquidez. Tras la crisis de 2020, en la deuda soberana. Hoy, con una Reserva Federal que enfrenta limitaciones para utilizar recortes agresivos de tasas como herramienta de estímulo y con los tenedores extranjeros de bonos del Tesoro mostrando señales de desconfianza creciente, ninguno de esos dos refugios clásicos ofrece la misma certeza de antes.

Hoy, una lectura correcta del ciclo debe prestar atención al denominado flight to real assets. La rotación hacia activos con valor intrínseco, como inmuebles, infraestructura, materias primas o self-storage –catalogado por The Wall Street Journal como una industria a prueba de recesiones-, es una tendencia que responde a la necesidad de refugio. Incluso, la firma Cohen and Steers anticipó la configuración de una oportunidad multidecadal para los activos reales debido a factores como la inflación y el recorte de tasas.

Es en contextos como este que cobran relevancia estrategias como el Modelo de Dotaciones de Yale, elaborado por David Swensen, quien fue director de inversiones de la universidad durante 36 años. Esta regla establece que un inversor debe tener un mínimo del 20% de su cartera en alternativas como el inmobiliario comercial, en lugar de depender estrictamente de acciones y bonos tradicionales

Esta línea estratégica se posiciona sobre todo entre los inversores medianos, sin espalda para afrontar movimientos bruscos de mercado. Los activos físicos no requieren que ninguna cadena de confianza tecnológica se sostenga para conservar su valor, no se deprecian de un trimestre al otro si un modelo de lenguaje pierde relevancia y tampoco dependen de que una startup logre su próxima ronda de financiamiento.

Así, la mayor apuesta de la historia en infraestructura digital está, paradójicamente, recordándole al mercado el valor de lo concreto