Nueva York, Estados Unidos.– La carrera mundial por desarrollar inteligencia artificial está impulsando una de las mayores expansiones de infraestructura tecnológica de la historia, pero también aumenta las preocupaciones sobre una posible burbuja financiera si las inversiones no generan los ingresos y las mejoras de productividad esperados.
Estimaciones citadas por The Wall Street Journal y McKinsey indican que la inversión mundial en centros de datos podría alcanzar aproximadamente US$7 billones hasta 2030, incluyendo instalaciones, servidores, chips, sistemas de refrigeración, redes y capacidad eléctrica. La cifra es global y no corresponde exclusivamente a Estados Unidos.
El debate no gira en torno a si la inteligencia artificial tiene aplicaciones reales, sino a si el volumen de capital comprometido puede recuperarse dentro de los plazos previstos.
Empresas aceleran gasto en infraestructura
Amazon, Microsoft, Alphabet, Meta, Oracle y otras empresas tecnológicas están destinando cientos de miles de millones de dólares a la construcción y alquiler de centros de datos, la adquisición de procesadores avanzados y el acceso a nuevas fuentes de energía.
Un documento del Banco de Pagos Internacionales estima que el gasto de los principales proveedores de computación podría superar los US$700,000 millones durante 2026. La entidad considera que la competencia por asegurar capacidad tecnológica puede llevar a las empresas a invertir más de lo económicamente óptimo para evitar quedar rezagadas frente a sus rivales.
La inversión ya representa cerca del 1 % del producto interno bruto en algunas de las economías más expuestas al desarrollo de la IA y ha contribuido al crecimiento, la demanda de equipos y la expansión del sector energético.
Del efectivo a la deuda
Durante las primeras etapas del auge, las grandes tecnológicas financiaron buena parte del gasto mediante sus propios flujos de efectivo.
Sin embargo, el tamaño de los proyectos está provocando un mayor uso de bonos, préstamos privados, contratos de arrendamiento y vehículos financieros creados fuera de los balances tradicionales.
Las emisiones de deuda vinculadas con infraestructura para inteligencia artificial se acercaron a US$270,000 millones durante la primera mitad de 2026, casi el doble del nivel registrado el año anterior, según cifras recopiladas por The Wall Street Journal.
Meta, por ejemplo, ha recurrido a bonos, empresas conjuntas y compromisos de arrendamiento a largo plazo para financiar centros de datos cuyo costo puede superar decenas de miles de millones de dólares.
El Banco de Pagos Internacionales advierte que el cambio desde el financiamiento con efectivo hacia la deuda aumenta la exposición de los mercados crediticios y del capital privado a una eventual reducción del gasto tecnológico.
¿Cuándo se convierte el auge en una burbuja?
Una expansión tecnológica puede considerarse una burbuja cuando las valoraciones y las inversiones crecen muy por encima de los ingresos que razonablemente pueden generar.
En el caso de la IA, las empresas están apostando a que la adopción masiva de asistentes, agentes automatizados, servicios en la nube y sistemas empresariales elevará la productividad y producirá suficientes ingresos para cubrir la infraestructura.
El problema surgiría si la demanda avanza más lentamente, los precios de los servicios disminuyen o nuevos modelos necesitan menos capacidad de procesamiento.
Los centros de datos seguirían generando gastos de electricidad, mantenimiento, intereses y depreciación, aunque sus ingresos resultaran inferiores a los proyectados.
Un análisis académico publicado en 2026 concluyó que la IA combina fundamentos económicos reales con dinámicas localizadas propias de una burbuja: crecimiento efectivo de los ingresos y la adopción, pero también inversiones que avanzan con mayor rapidez que la monetización en determinados segmentos.
El riesgo aumenta con el apalancamiento
La deuda puede acelerar una crisis porque las empresas deben continuar pagando intereses incluso cuando caen sus ingresos o el valor de sus activos.
Los procesadores utilizados para inteligencia artificial también pueden perder valor rápidamente ante la llegada de nuevas generaciones de equipos más eficientes.
Si los centros de datos no generan suficientes recursos, las pérdidas podrían trasladarse a bancos, fondos de crédito privado, aseguradoras, inversionistas en bonos, empresas eléctricas y propietarios de infraestructura.
El Banco de Pagos Internacionales considera que los riesgos macroeconómicos y financieros todavía son moderados, pero advierte que la sostenibilidad del auge depende de que las compañías alcancen expectativas de beneficios muy elevadas.
Volatilidad en acciones de chips
La corrección reciente de las empresas vinculadas con chips de memoria mostró la velocidad con la que puede cambiar el sentimiento del mercado.
Durante julio, acciones que habían subido con fuerza por las expectativas de demanda para centros de datos registraron caídas pronunciadas. El retroceso generó ventas forzadas entre inversionistas que habían utilizado deuda para ampliar sus posiciones.
El fondo de cobertura Situational Awareness, especializado en apuestas vinculadas con la IA, perdió alrededor de un 67 % durante julio después de enfrentar llamadas de margen y verse obligado a liquidar parte de sus inversiones.
Pese a la intensidad del episodio, las pérdidas no provocaron una desestabilización general del sistema financiero. El mercado estadounidense mostró mayor fortaleza en sectores no tecnológicos y el índice S&P 500 de ponderación equitativa alcanzó nuevos máximos mientras retrocedían varias acciones relacionadas con semiconductores.
No es todavía una repetición de 2008
La comparación con la crisis financiera de 2007-2009 requiere cautela.
La burbuja inmobiliaria estadounidense estaba estrechamente conectada con los bancos, los hogares, las hipotecas y productos financieros distribuidos por todo el sistema internacional.
En cambio, buena parte del actual gasto en IA está siendo ejecutado por empresas tecnológicas rentables y con grandes flujos de efectivo.
Además, la inteligencia artificial ya produce ingresos mediante servicios en la nube, publicidad, programación, suscripciones empresariales y automatización. Esta realidad diferencia el ciclo actual de otros episodios dominados por compañías sin modelos de negocio consolidados.
No obstante, el riesgo podría aumentar si continúa creciendo la proporción financiada con deuda o si los proyectos dependen de expectativas demasiado optimistas sobre el consumo futuro.
Productividad decidirá el resultado
El escenario favorable supone que la inteligencia artificial elevará la productividad, reducirá costos y creará nuevos servicios capaces de justificar las inversiones.
La alternativa es que las empresas construyan más capacidad de la necesaria, generando centros de datos subutilizados, exceso de chips, presión sobre los precios y dificultades para pagar las deudas.
Un estudio sobre el impacto macroeconómico de la IA en Estados Unidos señala que la inversión ya está impulsando la demanda agregada, pero advierte que los ciclos cortos de renovación tecnológica y la incertidumbre sobre el consumo futuro pueden generar riesgos a mediano plazo.
Por ahora, hablar de una nueva crisis financiera es una posibilidad y no un resultado inevitable.
La evolución dependerá de tres factores: cuánto valor económico genere la inteligencia artificial, qué proporción del gasto continúe financiándose mediante deuda y si la capacidad tecnológica construida encuentra suficiente demanda antes de quedar obsoleta.
