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El presidente de la Reserva Federal de Estados Unidos, Kevin Warsh, anunció recientemente un nuevo grupo de trabajo que «analizará el ritmo, el alcance y el impacto económico de las nuevas tecnologías de propósito general, incluida la IA, y explorará las implicaciones para la Reserva Federal» en el cumplimiento de sus «mandatos de empleo e inflación». Cabe destacar que en la declaración de Warsh no se mencionó el impacto de la IA en la estabilidad financiera, el tercer mandato de facto de la Reserva Federal.
La Reserva Federal ha demostrado cierta conciencia de los riesgos que la IA plantea para la estabilidad financiera. En abril, el predecesor de Warsh, Jerome Powell, junto con el secretario del Tesoro estadounidense, Scott Bessent, convocó una reunión para evaluar cómo los modelos avanzados de IA podrían afectar la ciberseguridad en el sistema bancario. Pero incluso este enfoque resultó demasiado limitado.
En Estados Unidos, tanto el sistema financiero como los mercados de activos se han convertido en una apuesta segura por la IA. Si las tendencias actuales persisten, la deuda pendiente de los centros de datos de IA superará la deuda hipotecaria a finales de esta década. La Reserva Federal debería preguntarse ahora si los ingresos de estos centros de datos generarán suficiente liquidez para pagar a los acreedores a tiempo.
Esta pregunta suele confundirse con otras dos: si la IA es una burbuja y si es una tecnología transformadora. Podríamos vernos tentados a plantearlo como una dicotomía —la IA es una burbuja o una tecnología transformadora—, pero esto sería un error. El auge ferroviario estadounidense del siglo XIX culminó en el Pánico de 1873, y el auge de las telecomunicaciones y las empresas puntocom de la década de 1990 desembocó en una caída de la bolsa. En ambos casos, la tecnología era realmente transformadora, pero los acreedores y accionistas sufrieron grandes pérdidas, ya que la inversión superó cualquier rentabilidad plausible a corto plazo.
Asimismo, en lo que respecta a la IA, el éxito tecnológico no garantiza el éxito financiero. Los ingresos que generará la IA siguen siendo inciertos, pero los plazos de amortización de los préstamos son fijos. Las herramientas de IA pueden adoptarse ampliamente y un centro de datos puede utilizarse intensivamente sin generar suficiente efectivo para cubrir las deudas de sus propietarios. La preocupación por la estabilidad financiera surge del desajuste entre los ingresos futuros especulativos y las obligaciones contractuales presentes.
Las cifras son abrumadoras. David Cahn, de la firma de capital riesgo Sequoia, estima que la inversión de este año de aproximadamente 750,000 millones de dólares en IA por parte de las grandes empresas tecnológicas deberá generar unos 1.5 billones de dólares en ingresos de clientes finales durante la vida útil del equipo para amortizar su coste. Según sus cálculos, el desarrollo completo de la IA desde el lanzamiento de ChatGPT en 2022 conlleva un retorno de la inversión mínimo acumulado de unos 3 billones de dólares. Se rumorea que Anthropic tiene unos ingresos anuales de alrededor de 60,000 millones de dólares.
La consultora Bain & Company calcula que financiar la capacidad de procesamiento necesaria para satisfacer la demanda prevista de IA para 2030 requerirá unos 2 billones de dólares en nuevos ingresos anuales provenientes de la IA. Dado que una burbuja se produce cuando el precio de un activo supera con creces los flujos de efectivo que genera, estas proyecciones parecen respaldar las advertencias de que la IA es, en efecto, una burbuja.
La financiación para el desarrollo de la IA ya se ha desplazado decisivamente de los flujos de caja de los gigantes tecnológicos a los mercados de capitales. Abundan los mecanismos de financiación circular: los fabricantes de chips invierten en laboratorios de IA, que utilizan el dinero para comprar chips, y los proveedores de servicios en la nube financian a las startups que alquilan sus servidores. El resultado es un círculo virtuoso entre el aumento de las valoraciones y la inversión de capital.
El gigante de los semiconductores Nvidia se ha convertido en un apoyo fundamental para las «neoclouds», permitiendo a los proveedores de servicios en la nube con escaso capital obtener financiación privada en condiciones favorables. Los gigantes tecnológicos acumulan enormes pasivos fuera de balance mediante empresas conjuntas y estructuras de arrendamiento. Además, una parte cada vez mayor del capital proviene de fondos de crédito privados , que suelen prestar a proyectos vinculados a sus propios patrocinadores.
A diferencia de los ferrocarriles o los cables de fibra óptica generados por anteriores fiebres tecnológicas, esta inversión no deja activos duraderos. Los chips representan aproximadamente la mitad del costo de un centro de datos de IA y, en la práctica, quedan inservibles después de 3 a 5 años. La garantía podría perder valor más rápido de lo que se amortiza la deuda.
Además, las amplias mejoras en la productividad y los efectos en el mercado laboral que se espera que genere la IA aún no se reflejan en los datos. Un informe reciente del personal de la Reserva Federal concluye que esto se debe a que la IA todavía se encuentra en su fase de desarrollo. Sin embargo, un aumento significativo de la productividad también requerirá que las empresas realicen enormes inversiones internas para rediseñar sus procesos. No obstante, los mercados ya están descontando un sólido crecimiento de las ganancias, impulsado en parte por las mejoras de productividad derivadas de la IA, lo que genera preocupación por una posible burbuja de ganancias.
La mayoría de los debates sobre los riesgos a la baja del auge actual de la IA se han centrado en el mercado bursátil. Sin embargo, el mayor riesgo reside en los mercados de crédito. Actualmente, contamos con un sistema financiero basado en el mercado, donde el crédito se intermedia menos a través de los bancos que mediante los mercados de bonos, los vehículos de titulización y las entidades de crédito no bancarias. El peligro no reside en una fuga masiva de depósitos bancarios al estilo de la década de 1930, sino en una fuga masiva de depósitos al estilo de 2007 en el sistema bancario en la sombra: las dudas sobre la calidad crediticia provocan una contracción de la financiación a corto plazo, y los prestatarios se ven obligados a vender en un mercado a la baja, lo que conlleva nuevas caídas de precios.
Ante el colapso de los mercados de financiación a corto plazo, la Reserva Federal se vería sometida a una enorme presión para respaldar a los prestamistas no bancarios y la deuda de los centros de datos, tal como lo hizo con los fondos del mercado monetario en 2020, al inicio de la pandemia de covid-19. Sin embargo, la IA es incluso menos popular hoy que en Wall Street en 2007. Un rescate de ambos sectores probablemente destruiría lo que queda de la independencia de la Reserva Federal.
Existe la posibilidad de que la enorme inversión en IA se vea justificada, generando los ingresos necesarios para pagar billones de dólares en deuda. Sin embargo, en ese caso, la consiguiente disrupción del mercado laboral no tendría precedentes históricos. Sería como lanzar una moneda al aire en una situación de pesadilla: cara significa inestabilidad financiera, y cruz, una crisis laboral de proporciones bíblicas.
En cualquier caso, la estabilidad financiera debe ser fundamental para la agenda de la Reserva Federal en materia de IA. Aunque esta vez resulte ser diferente desde el punto de vista tecnológico, es posible que no lo sea desde el punto de vista financiero.
El autor es director de investigación del Programa sobre Finanzas y Democracia de la Universidad de California, Berkeley.
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