Cómo el gasto de 1 billón de dólares en IA de las grandes tecnológicas enmascara la fragilidad económica global
El gasto en IA de las grandes tecnológicas impulsa el crecimiento global, pero enmascara una fragilidad económica subyacente. Análisis de su impacto en la economía, los mercados y Europa.
El gasto en IA representa aproximadamente entre el 25 y el 33 por ciento del reciente crecimiento del PIB de EE. UU., mientras que el gasto total de capital de las empresas estadounidenses supera este año el billón de dólares. El FMI espera un crecimiento global del 3 por ciento en 2026, frente al 3,5 por ciento del año pasado, antes de acelerarse al 3,4 por ciento en 2027. La mejora de las perspectivas en comparación con su pronóstico de abril está impulsada directamente por la inversión tecnológica liderada por EE. UU.
Eso convierte el auge de la IA en algo más que una historia tecnológica. Se ha convertido en un mecanismo macroeconómico.
El ciclo de inversión está haciendo el trabajo de un estímulo
Durante gran parte de la era posterior a la crisis financiera, el crecimiento global estuvo fuertemente influenciado por la política monetaria y la disponibilidad de crédito barato. El ciclo actual se ve diferente. Las empresas privadas ahora están desplegando capital a una escala capaz de afectar materialmente las tasas de crecimiento nacionales y el comercio internacional.
Los hiperescaladores están construyendo efectivamente una economía industrial en torno a la computación.
Amazon planea un gasto de 200.000 a 220.000 millones de dólares, incluidos centros de datos y chips de IA propietarios. Alphabet está asignando entre 195.000 y 205.000 millones de dólares a clústeres de computación y entrenamiento de modelos. Microsoft está presupuestando entre 175.000 y 190.000 millones de dólares, incluida infraestructura de GPU y acuerdos de energía a largo plazo. Meta se prepara para gastar entre 130.000 y 145.000 millones de dólares.
La importancia de esas cifras se extiende mucho más allá de Silicon Valley. Cada nuevo centro de datos requiere servidores, semiconductores avanzados, memoria de alto ancho de banda, equipos eléctricos, sistemas de refrigeración, cobre, fibra óptica y enormes cantidades de electricidad. El capital se mueve a través de una larga cadena de proveedores antes de convertirse en un servicio digital.
El efecto es visible en los datos comerciales asiáticos. Las exportaciones de Corea del Sur aumentaron un 63 por ciento interanual en julio, impulsadas por la demanda de memoria de alto ancho de banda, mientras que el FMI elevó su pronóstico de crecimiento para el país en 2026 al 2,6 por ciento, 0,7 puntos porcentuales por encima de su proyección de abril. Las exportaciones de Taiwán aumentaron aproximadamente un tercio. Las exportaciones de China en julio aumentaron un 25 por ciento y las de Japón un 22 por ciento. Tailandia y Malasia también están superando las proyecciones de referencia del FMI al participar en la integración y ensamblaje de hardware.
Por eso la resiliencia actual puede ser engañosa.
El mundo no está experimentando necesariamente una aceleración de base amplia. Una parte significativa de su crecimiento está siendo generada por un ciclo de inversión excepcionalmente concentrado.
Cinco balances, consecuencias globales
El financiamiento de ese ciclo hace que la dependencia sea más consecuente.
Los hiperescaladores están utilizando cada vez más los mercados de bonos corporativos junto con el capital y el capital privado. Se espera que la emisión de bonos de las cinco principales empresas alcance unos 250.000 millones de dólares este año, aproximadamente el doble del nivel anterior, con otra casi duplicación proyectada para 2027.
Eso introduce una nueva dimensión financiera a lo que inicialmente era una carrera de infraestructura.
Las cifras de gasto principales tampoco capturan todas las obligaciones futuras. Los acuerdos de compra de energía a largo plazo, los arrendamientos de centros de datos no iniciados y los compromisos de compra de chips pueden quedar fuera de las medidas convencionales de gasto de capital. Los analistas citados en el informe estiman que dicha exposición podría alcanzar hasta 3 billones de dólares.
El problema no es que estas empresas sean necesariamente incapaces de financiar sus planes. Tienen enormes ingresos, activos valiosos y acceso a mercados de capital profundos. El problema es qué sucede si el retorno económico de la inversión llega más lentamente que el gasto en infraestructura.
El análisis de Goldman Sachs de las llamadas de ganancias del S&P 500 proporciona una indicación incómoda de la brecha. Aunque los ejecutivos corporativos discuten aplicaciones de IA con frecuencia, solo el 11 por ciento de las empresas ha cuantificado casos de uso específicos de IA, el 2 por ciento ha cuantificado un impacto directo en las ganancias y el 7 por ciento ha revelado gastos operativos identificables relacionados con la IA.
La tecnología aún puede resultar transformadora. Pero se le pide a la macroeconomía que absorba una inversión enorme antes de que el caso de ingresos se haya demostrado de manera consistente en el mundo corporativo estadounidense.
Esa es la asimetría en el centro del auge.
Europa obtiene la maquinaria, y el riesgo
Europa ocupa una posición incómoda en esta nueva arquitectura económica.
Tiene importantes proveedores upstream. Empresas como ASML, Siemens y Schneider Electric se benefician de la construcción de centros de datos y la infraestructura eléctrica necesaria para operarlos. El sector TIC de Europa representa directamente aproximadamente el 5,5-6 por ciento del PIB de la UE, que se eleva al 10-12 por ciento cuando se incluyen sectores digitalizados adyacentes, telecomunicaciones y fintech.
Pero Europa carece de hiperescaladores comparables orientados al consumidor.
Su posición es, por lo tanto, estructuralmente diferente de la de EE. UU. La industria europea puede beneficiarse del suministro de la maquinaria física de la economía de la IA, mientras que los hogares, aseguradoras y fondos de pensiones europeos permanecen expuestos al desempeño financiero de las empresas tecnológicas estadounidenses.
Eso ayuda a explicar por qué el Banco Central Europeo ha estado advirtiendo sobre la posibilidad de una corrección eventual en las valoraciones de las megacapitalizaciones de IA. Una caída de las acciones tecnológicas estadounidenses no permanecería confinada a los inversores estadounidenses si las instituciones financieras europeas tienen una exposición significativa directa e indirecta a ellas.
Noruega ofrece una ilustración aún más clara del problema de concentración. Nicolai Tangen, director de Norges Bank Investment Management, que gestiona un fondo soberano de 2,3 billones de dólares, ha advertido sobre el riesgo de cartera, ya que 10 empresas tecnológicas representan aproximadamente una quinta parte del valor total del fondo.
La preocupación no es simplemente que las acciones tecnológicas puedan caer. Es que las mismas empresas se han vuelto simultáneamente importantes para la inversión corporativa, el comercio global, los mercados financieros y las carteras soberanas.
Una corrección podría viajar a través de varios canales a la vez.
La computación se ha convertido en un problema energético
Los límites físicos de la economía de la IA se están volviendo tan importantes como los financieros.
Un centro de datos no es software sin peso. Consume electricidad, requiere transformadores y equipos eléctricos, ocupa suelo industrial y depende de enormes cantidades de hardware especializado. La competencia resultante por la capacidad de la red ya está afectando los precios mayoristas de la electricidad.
Eso crea un problema inusual de política monetaria.
Los bancos centrales pueden responder a la débil demanda de los consumidores bajando las tasas de interés. No pueden fabricar fácilmente transformadores adicionales, cobre, memoria avanzada o electricidad cambiando la tasa de política. Si la infraestructura de IA sigue pujando por esos recursos, la inflación industrial puede mantenerse elevada incluso mientras otras partes de la economía están débiles.
La demanda de chips, memoria de alto ancho de banda, cobre, fibra óptica y sistemas de refrigeración líquida está transmitiendo el auge de la IA a la economía real. Los hogares y las empresas tradicionales pueden terminar pagando más por la electricidad mientras las empresas no relacionadas con la IA compiten por equipos, trabajadores especializados y financiamiento.
El resultado es una posible inversión de la narrativa tecnológica habitual. Se suponía que la digitalización haría que la actividad económica fuera más eficiente y menos intensiva en recursos. La IA de frontera está haciendo que la computación dependa cada vez más de la infraestructura física a escala industrial.
Eso puede poner a los bancos centrales en una posición difícil: el crecimiento está respaldado por el gasto de capital, pero parte de esa misma inversión está sosteniendo las presiones inflacionarias que impiden una flexibilización monetaria rápida.
El peligro no es que la IA falle
La comparación histórica es reveladora. Los auges de infraestructura anteriores, incluido el despliegue de fibra de telecomunicaciones de finales de los 90 y las manías ferroviarias anteriores, crearon activos que finalmente resultaron económicamente útiles mientras aún producían períodos de grave sobreinversión y corrección financiera.
La IA podría seguir el mismo patrón.
La pregunta crucial no es si la inteligencia artificial tendrá valor económico. Casi con certeza lo tendrá. La pregunta más difícil es si el valor llega lo suficientemente rápido, y a una escala suficiente, para justificar el capital que se está comprometiendo ahora.
Si los hiperescaladores reducen su gasto porque los rendimientos decepcionan, las consecuencias se extenderían mucho más allá de sus accionistas. Los exportadores asiáticos de semiconductores enfrentarían una demanda más débil. Los proveedores europeos de equipos perderían parte del impulso de inversión que respalda sus carteras de pedidos. Los mercados de bonos corporativos perderían una fuente importante de emisión. Los proyectos de energía e infraestructura construidos en torno a la demanda anticipada de centros de datos podrían enfrentar una ecuación económica diferente.
Lo más importante es que la contribución de la inversión en IA al crecimiento de EE. UU. disminuiría precisamente porque gran parte del crecimiento actual está vinculado a esa inversión.
Ese es el problema del punto único de falla.
La economía global ha encontrado un amortiguador extraordinariamente poderoso en un momento en que las barreras comerciales, el conflicto geopolítico y el dinero caro pesan sobre las fuentes convencionales de crecimiento. Pero el amortiguador está siendo operado por un número muy pequeño de empresas, cada vez más a través de gastos de capital financiados con deuda, mientras los mercados y los gobiernos de todo el mundo se vuelven dependientes de la continuación de sus planes.
La transformación más profunda no es simplemente que la IA se esté convirtiendo en una industria enorme. Es que los balances privados de las empresas tecnológicas han adquirido una importancia macroeconómica que antes se asociaba más fácilmente con los gobiernos y los bancos centrales.
Y la restricción puede llegar desde un lugar inesperadamente anticuado: no un fallo del software, sino el precio de la electricidad, la disponibilidad de cobre, la capacidad de una red eléctrica o la disposición de los inversores a seguir financiando otra generación de máquinas.