El BIS alerta del frenesí inversor y de una peligrosa financiación circular que vincula a todo el sector
La IA de código abierto china amenaza la rentabilidad mientras los beneficios se inflan con valoraciones irreales
Sobreinversión, beneficios inflados y la rápida obsolescencia de los centros de datos amenazan la burbuja
Las señales preocupantes sobre la euforia de la inteligencia artificial se acumulan. Entre otros indicadores destacan los siguientes: advertencias del BIS (Banco de Pagos Internacionales), conocido como el banco central de los bancos centrales; el auge de la IA de código abierto, especialmente de entidades chinas; la distorsión de los beneficios de algunos hiperescaladores por la revalorización de sus posiciones en empresas de IA no cotizadas y la posible infraamortización de los centros de datos. El BIS, en su reciente informe anual, muestra su preocupación por los riesgos del actual frenesí inversor en la IA por parte de las principales empresas integrantes del ecosistema de la IA. Por un lado, destaca la intensa competencia entre los proveedores de inteligencia artificial, que les lleva a sobreinvertir, con una rentabilidad de momento incierta. Adicionalmente, expone el riesgo de los ya existentes cuellos de botella, tanto en el suministro de electricidad como en los semiconductores avanzados o incluso en los equipos de red eléctrica. Estos cuellos de botella llevan a estas empresas a realizar contratos a largo plazo para asegurarse capacidad futura, exponiéndose aún más a una posible decepción de la rentabilidad de las inversiones.
Otro punto preocupante, también destacado por el BIS, es la opacidad de la financiación del sector de la IA. Los hiperescaladores, los fabricantes de chips y los llamados laboratorios de IA están vinculados entre sí a través de una compleja red de acuerdos privados, cuyos detalles no son del todo conocidos. Se ha creado una financiación circular que puede ser muy peligrosa si alguna de las compañías involucradas entra en problemas. Los hiperescaladores y los fabricantes de chips adquieren participaciones de laboratorios de IA (como OpenAI), o en los proveedores de nube especializados exclusivamente en alquilar potencia de cálculo de GPU para IA (como CoreWeave), que a su vez se comprometen a realizar compras de potencia de cálculo o de chips durante unos cuantos años.
Adicionalmente, la construcción de los centros de datos no la realizan los hiperescaladores, sino que se subcontrata a terceros, quienes, a su vez, alquilan los centros de datos a los hiperescaladores con contratos a largo plazo, pero con cláusulas que les permiten a estos últimos acabar el alquiler de forma anticipada.
El riesgo reside en que estos acuerdos mencionados en los párrafos anteriores representan una parte considerable de la financiación y de los ingresos futuros de todo el sector de la IA.
Los cinco principales hiperescaladores planean invertir en capex relacionado con la IA más de un billón de dólares entre 2025 y 2026. Esta cantidad supera ya su
generación de caja y les obliga a emitir deuda. La financiación de la IA es ya una parte relevante del total del crédito privado no bancario.
Añadido a lo anterior, Z.ai, una compañía china respaldada por Alibaba y Tencent, acaba de liberar un modelo de IA que en algunos aspectos iguala al modelo Mythos de Anthropic. Lo más relevante es que es un modelo abierto que puede ser descargado y ejecutado por cualquiera, siendo libre su modificación sin la necesidad de supervisión de un tercero.
Esto pone de manifiesto que la distancia entre los modelos cerrados y los modelos abiertos continúa reduciéndose. Al ser los modelos abiertos mucho más económicos en su uso, este hecho pone en peligro el modelo de negocio y las expectativas de rentabilidad de las millonarias inversiones acometidas por los hiperescaladores.
Los extraordinarios beneficios publicados por algunos de los hiperescaladores deben ser matizados. En los beneficios del primer trimestre de Alphabet y Amazon, el 60% y el 50% del beneficio, respectivamente, provienen de la revalorización de sus posiciones en empresas no cotizadas, principalmente OpenAI y Anthropic. La normativa contable obliga a las cotizadas a reflejar en sus cuentas de resultados las variaciones trimestrales del valor razonable de sus participaciones en empresas no cotizadas. Obviamente estas revalorizaciones, que pueden repetirse en el segundo trimestre, no son extrapolables a futuro y añaden más riesgo ante una eventual caída de las cotizaciones de estas empresas una vez coticen.
Por último, teniendo en cuenta que dos tercios del coste de un centro de datos corresponde a los chips y los servidores que contiene, y dada la constante innovación tecnológica, sería razonable pensar que los centros de datos deberían amortizarse en tres años en lugar de en seis años. El año pasado Amazon recortó la vida útil de sus centros de datos de seis a cinco años. Si esta tendencia se generaliza y se acentúa, las amortizaciones serán mayores y las inversiones necesarias de reemplazo también. Hoy estas reinversiones no están contempladas.
De momento, la euforia sobre todo lo relacionado con la IA continúa, pendientes de las próximas salidas a bolsa de Anthropic y OpenAI. Aun así, los riesgos sobre un exceso en las expectativas son crecientes. Son múltiples las variables a monitorizar dado el fuerte peso de la IA tanto en la evolución de la bolsa, como del crédito privado. Como dijo Chuck Prince, presidente de Citigroup, en julio de 2007, un año antes de la quiebra de Lehman: «Cuando la música se detenga, en términos de liquidez, las cosas se complicarán. Pero mientras la música siga sonando, tienes que levantarte y bailar. Nosotros seguimos bailando».
Abrazos,
PD: Habilidades que YA NO te harán destacar:
・Hablar inglés (ya es el mínimo)
・Saber usar Excel (muy común)
・Tener un título universitario (ya no diferencia)
・Escribir rápido al teclado
・Responder correos
Habilidades que SÍ marcarán la diferencia
① Resolver problemas → Las empresas pagan por soluciones, no por tareas.
② Comunicar bien → Quien explica mejor sus ideas suele avanzar más rápido.
③ Saber utilizar IA → Multiplica tu productividad en casi cualquier trabajo.
④ Aprender rápido → La tecnología cambia demasiado deprisa para dejar de formarse.
⑤ Tomar decisiones → En un mundo lleno de información, decidir bien vale más que memorizar.
Y para mi la más importante es saber estar, saber comer con tus jefes y clientes. Tener conversación y no solo del trabajo
Ser honesto y no un trepa.
Y sobre todo, tener valores humanos. Ayudar a los demás, al equipo, dedicarles tiempo a que aprendan, preocuparte por sus familias y su vida…
