La contradicción en el corazón de la burbuja de la IA (y el temor por los efectos económicos de un posible estallido)
En la actualidad, el valor de mercado está mucho más concentrado en unas pocas empresas que dominan el sector
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Sundar Pichai, el hermético CEO de Google, me invita a un recorrido por Googleplex, su sede en California. A lo largo del sendero que recorre todo el edificio vemos un esqueleto gigante de dinosaurio, una cancha de voleibol playa y decenas de empleados de Google disfrutando su almuerzo bajo el sol brumoso de noviembre.
Pero lo que más le entusiasma mostrarme es un laboratorio, escondido al fondo del campus tras unos árboles. Aquí es donde se desarrolla la invención que Google considera su arma secreta. La conocida como Unidad de Procesamiento Tensorial (o TPU) parece un pequeño y discreto chip pero, según Pichai, algún día impulsará todas las consultas de IA que se realicen a través de Google.
Esto la convierte potencialmente en uno de los dispositivos más importantes de la economía mundial a día de hoy. “La IA es la tecnología más profunda en la que la humanidad trabajó jamás. Cuenta con un potencial para generar beneficios extraordinarios; tendremos que superar las disrupciones sociales”, alega.
Pero la pregunta que persiste en torno al auge de la IA es si se trata de una burbuja a punto de explotar ya que, de ser así, podría ser un espectacular estallido similar al de la burbuja puntocom a principios de siglo, con amplias consecuencias para toda la sociedad.
El Banco de Inglaterra ya advirtió de una “corrección repentina” en los mercados financieros globales, afirmando que “las valoraciones de mercado parecen excesivas” para las empresas tecnológicas de IA.
Por su parte, el director de OpenAI, Sam Altman, especuló con que hay muchas áreas de la IA que, en su opinión, “están sobrevaloradas en este momento”. Al preguntarle si Google sería inmune a un posible estallido de la burbuja, Pichai afirmó que podría capear el temporal pero, pese a su entusiasmo por las posibilidades de la IA, advirtió: “Creo que ninguna empresa será inmune, ni siquiera nosotros”.
Entonces, ¿por qué Google invierte más de 90.000 millones de dólares al año en el desarrollo de la IA, el triple que hace cuatro años, justo cuando se están debatiendo estas ideas?
El gran auge de la IA y su mayor riesgo
El auge de la IA, del que Google es solo una parte, representa, en términos monetarios, el mayor boom de mercado que el mundo haya visto. Sus cifras son extraordinarias: Google y otros cuatro gigantes tecnológicos, cuyas sedes se encuentran a poca distancia unas de otras, acumulan un valor de mercado de US$15 billones.
Nvidia, fabricante de chips convertido en pionero de los sistemas de IA con sede en la localidad californiana de Santa Clara, ahora vale más de 5 billones de dólares.
A 10 minutos en coche al sur, en Cupertino, se encuentra la sede de Apple, valorada en unos US$4 billones; a 15 minutos al oeste está Meta (anteriormente Facebook), valorada en US$1,9 billones; Y en el centro de San Francisco, OpenAI fue valorada recientemente en US$500.000 millones.
Las consecuencias puramente financieras de esta tendencia son significativas. El valor de las acciones de estas empresas (y algunas otras fuera de Silicon Valley, como Microsoft en Seattle) ayudó a amortiguar el impacto de las guerras comerciales en la economía estadounidense y mantuvo a flote los planes de jubilación y las inversiones, no solo en Estados Unidos.
Sin embargo, esto conlleva un gran riesgo: la increíble dependencia del crecimiento del mercado bursátil estadounidense del rendimiento de unos pocos gigantes tecnológicos. Los Siete Magníficos -Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia y Tesla- representan en conjunto un tercio de la valoración total del índice S&P500 de Estados Unidos.
El valor de mercado está ahora mucho más concentrado en unas pocas empresas que durante la burbuja de las puntocom en 1999, según el FMI. Pichai señala que aproximadamente cada década se producen estos “puntos de inflexión”: la computadora personal, luego internet a finales de la década de 1990, seguidos por la tecnología móvil y la nube. “Ahora estamos claramente en la era de la inteligencia artificial”, asegura.
Pero llega la gran pregunta: ¿se trata de una burbuja? Pichai argumenta que hay dos maneras de verlo. Primero, existe un progreso “visiblemente emocionante” en los servicios que utilizan las personas y las empresas. Pero admite: “También es cierto que, al atravesar estos ciclos de inversión, hay momentos en que, como industria, nos excedemos colectivamente. Así que creo que, en un momento como este, hay tanto racionalidad como irracionalidad”.
Ahora bien, en los mercados se está formando una distinción entre las empresas que dependen de financiación -por lo general a crédito- y de acuerdos complejos para acceder a los chips que impulsan su IA, y las grandes tecnológicas como Google, Microsoft y Amazon, que pueden financiar su inversión en chips y datos con sus propios recursos. Esto nos lleva a los chips de silicio de Google, o sus preciadas TPU.
“Acceso restringido”: en el laboratorio de chips de silicio
El laboratorio, donde se prueban este tipo de semiconductores, tiene el tamaño de un campo de fútbol sala, con una red de cables multicolor y luces azules parpadeantes. Hay carteles por todas partes con la frase: “Acceso restringido”.
Llama la atención el ensordecedor ruido de los sistemas de refrigeración necesarios para controlar la temperatura de los chips, que pueden calentarse mucho al procesar billones de cálculos.
Las TPU están diseñadas para potenciar las máquinas de IA y su funcionamiento difiere del de otros tipos de chips.
La CPU (unidad central de procesamiento) es el componente principal de una computadora, esencialmente su cerebro, que realiza la mayoría de las funciones de procesamiento y control, mientras que las GPU (unidades de procesamiento gráfico) realizan un procesamiento más especializado, ejecutando muchas tareas en paralelo simultáneamente, incluyendo la IA.
Sin embargo, los ASIC (circuitos integrados de aplicación específica) son chips diseñados a medida para un propósito específico, por ejemplo, un algoritmo de IA concreto. La TPU es un tipo de ASIC especializado diseñado por Google.
Un aspecto fundamental del auge de la IA es la frenética carrera por acumular grandes cantidades de chips de alto rendimiento e instalarlos en centros de datos (las instalaciones físicas que almacenan, procesan y ejecutan grandes cantidades de datos y software).
Jensen Huang, director de Nvidia, acuñó el término “fábricas de IA” para describir los enormes centros de datos repletos de módulos y estanterías de superchips, conectados a enormes sistemas de energía y refrigeración.
Líderes tecnológicos como Mark Zuckerberg dijeron que algunos tienen el tamaño de Manhattan. El laboratorio TPU de Google es algo más modesto y se dedica a probar la tecnología para implementarla en otros lugares. Abundan las historias de emprendedores tecnológicos suplicando a los fabricantes de chips cientos de miles de estas piezas de silicio de alta ingeniería.
Un ejemplo es la reciente cena en Nobu, en Palo Alto, donde Elon Musk y Larry Ellison, fundador y director de Oracle, intentaron convencer a Jensen Huang, de Nvidia, para que les vendiera más. Ellison dijo: “Yo describiría la cena como si Elon y yo le rogáramos a Jensen que nos diera GPU. ¡Por favor, acepta nuestro dinero! ¡No, no, acepta más! ¡No estás aceptando suficiente! ¡Necesitamos que aceptes más, por favor!”.
Es precisamente la carrera por acceder a la potencia de la mayor cantidad posible de estos chips de alto rendimiento y escalarlos a enormes centros de datos lo que está impulsando el auge de la IA, y existe la percepción de que la única forma de ganar es seguir invirtiendo.
La carrera por los chips y la tormenta de OpenAI
La terraza del hotel Rosewood Sand Hill, una extensa finca de 6,5 hectáreas cerca de las montañas de Santa Cruz que ofrece panecillos de cangrejo y martinis de vodka de autor a 35 dólares, es donde se cierran los grandes acuerdos de Silicon Valley. Está cerca de la Universidad de Stanford y la sede de Meta, así como de las oficinas centrales de importantes firmas de capital riesgo.
Hay rumores sobre quién será el próximo en anunciar chips de IA personalizados (ASIC) para competir con Google y Nvidia. Justo antes de mi visita, se estaba gestando una especie de tormenta en torno a los planes de inversión de OpenAI, cofundada por Elon Musk.
La empresa, que comenzó como una organización sin ánimo de lucro pero desde entonces estableció una estructura comercial, fue el centro de una red de inversiones cruzadas que involucran la compra de chips y otro hardware informático necesario para el procesamiento de IA.
Pocos en la industria dudan del fenomenal crecimiento de usuarios de OpenAI, en particular de la popularidad de su chatbot, ChatGPT.
OpenAI aspira a diseñar sus propios chips de IA personalizados, pero algunos especularon sobre si necesitará apoyo gubernamental para lograrlo.
En un episodio de podcast emitido el mes pasado, un inversor de OpenAI cuestionó la concordancia entre los compromisos de gasto de la empresa y sus ingresos. El cofundador Sam Altman respondió con firmeza, poniendo en duda las cifras de ingresos citadas y añadiendo: “Si quieres vender tus acciones, te encontraré un comprador. Basta”.
Posteriormente, publicó un extenso artículo en X explicando, entre otras cosas, que OpenAI está considerando compromisos de inversión por valor de aproximadamente 1,4 billones de dólares en los próximos ocho años y argumentando por qué cree que ahora es el momento de invertir en el desarrollo de su tecnología. “No creo que el gobierno deba asegurar a las compañías de IA”, afirmó.
Pero también añadió: “Lo que sí creemos que podría tener sentido es que los gobiernos construyan (y sean propietarios de) su propia infraestructura de IA”.
En otros ámbitos, recientemente se produjeron caídas notables en los precios de las acciones de empresas de infraestructura de IA. Coreweave, una startup proveedora de OpenAI, vio cómo sus acciones perdían un 26% de su valor a principios de este mes.
Además, se observaron reacciones en los mercados ante el riesgo crediticio percibido de otras empresas. Y, si bien la mayoría de estas acciones tecnológicas experimentaron un alza generalizada a lo largo de 2025, en los últimos días se produjo un ligero descenso.
ChatGPT frente a Gemini 3.0
Nada de esto disminuyó el entusiasmo por el potencial de la IA en el sector. El modelo de IA para consumidores de Google, Gemini 3.0, se lanzó con gran pompa a principios de esta semana, lo que supone una batalla directa para Google con OpenAI y su aún dominante ChatGPT por la cuota de mercado.
Lo que aún desconocemos es si esto marcará el fin de la era de los chatbots descontrolados que recomiendan pegamento como ingrediente para pizza. “¿Es el resultado final de toda esta fantástica inversión que la información sea menos fiable?”, pregunté a Pichai.
“Creo que si solo se construyen sistemas independientes y se depende únicamente de ellos, sería cierto. Por eso creo que debemos enriquecer el ecosistema de la información, en lugar de que la tecnología de IA sea el único producto”, contestó.
Tampoco la otra gran pregunta que enfrenta la tecnología hoy en día está frenando el entusiasmo por el avance del potencial de la IA: ¿cómo alimentarla? Para 2030 los centros de datos de todo el mundo consumirán casi tanta electricidad como la que consumió India en 2023, según el FMI (Fondo Monetario Internacional).
Sin embargo, también vivimos en una época donde el suministro de energía está bajo la lupa debido a los compromisos gubernamentales con los objetivos de cambio climático. Planteé esto a Pichai, preguntándole si es coherente tener la ambición de generar el 95% de la electricidad a partir de fuentes bajas en carbono para 2030, como el gobierno de Reino Unido, y al mismo tiempo ser una superpotencia en IA.
“Creo que es posible. Pero creo que para todos los gobiernos, incluido el del Reino Unido, es importante encontrar la manera de ampliar la infraestructura, incluida la energética”, afirmó. “No conviene limitar una economía basándose en la energía. Creo que eso tendrá consecuencias”, añadió.
Lecciones del estallido de la burbuja del año 2000
Hace años, cuando era un joven reportero, me inicié en el periodismo durante la burbuja puntocom del 2000. Esta siguió a un famoso discurso del gobernador de la Reserva Federal, Alan Greenspan, sobre la “exuberancia irracional”. En aquella época entrevisté a Steve Jobs dos veces; unos años más tarde entrevisté al predecesor de Pichai, Larry Page, y comenté en directo el colapso de WorldOfFruit.com.
A través de todo ello, una lección quedó clara: que incluso en los peores escenarios y en las crisis más duras, la catástrofe no está garantizada para todos.
Tomemos como ejemplo a Amazon: el precio de sus acciones se desplomó hasta los 6 dólares y su capitalización bursátil cayó hasta los US$4000 millones de dólares durante el desplome, pero unos 25 años después, Jeff Bezos y su empresa siguen en plena forma. Hoy Amazon tiene un valor de US$2,4 billones.
Lo mismo ocurriría, inevitablemente, con las empresas afectadas por el estallido de una posible burbuja de la IA.
Además, existe otro factor inminente que bien podría explicar por qué tantos en Silicon Valley -y más allá- ignoran, o quizás prefieren ignorar, este riesgo y siguen adelante sin importarles nada más. Hablamos de la aspiración al brillante premio final: alcanzar la inteligencia artificial general (IAG).
Este es el punto en el que las máquinas igualan la inteligencia humana, algo que muchos creen que está a nuestro alcance; o incluso más allá, alcanzar la superinteligencia artificial (SIA), el punto en el que las máquinas superan nuestra inteligencia. Pero también escuché algo más que me hizo reflexionar, de una figura de Silicon Valley: que no importa si realmente existe una burbuja o si esta estalla.
En perspectiva, lo que está sucediendo en el panorama general es una batalla global por la supremacía de la IA, con Estados Unidos y China como protagonistas. Y, mientras Pekín financia centralmente estos desarrollos, en Estados Unidos el libre mercado es caótico pero productivo, lo que implica un proceso de ensayo y error a gran escala.
Por ahora Estados Unidos tiene ventaja sobre China en la producción de semiconductores: empresas como Nvidia, con sus GPU, y Google, con sus TPU, pueden permitirse el lujo de acelerar su desarrollo en medio de la vorágine. Otras, sin duda, fracasarán estrepitosamente, afectando a los mercados, la confianza del consumidor y la economía mundial.
Sin embargo, la huella física que dejarán, con su enorme capacidad de cómputo para el despliegue masivo de tecnologías de IA, inevitablemente moldeará nuestra economía y bien podría influir en cómo trabajamos y aprendemos, y en quién dominará el mundo durante el resto del siglo XXI.
Por Faisal Islam
Por BBC Mundo
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