Por Canuto  

La infraestructura estadounidense para inteligencia artificial podría absorber una proporción del PIB sin precedentes, mientras la deuda, la opacidad financiera y unas expectativas de ingresos todavía inciertas elevan el riesgo de una corrección severa.
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  • Un análisis de Stijn van Nieuwerburgh calcula que la infraestructura de IA podría movilizar USD $10,3 billones entre 2025 y 2032.
  • La inversión equivaldría a cerca del 3,6% del PIB anual, por encima de antiguos ciclos como el auge ferroviario.
  • La industria necesitaría alcanzar ingresos anuales de USD $3,7 billones en 2032 para justificar el retorno esperado.

Estados Unidos se encamina a realizar una de las mayores apuestas económicas de su historia en infraestructura de inteligencia artificial, de acuerdo con un análisis de Stijn van Nieuwerburgh sobre el financiamiento de la expansión de la IA. El cálculo contempla centros de datos y otros componentes vinculados con la IA, pero también advierte que su escala, sus mecanismos de financiación y la incertidumbre sobre los ingresos podrían convertir el auge en una fuente de vulnerabilidad para el sistema financiero.

El documento, elaborado por Stijn van Nieuwerburgh, profesor de finanzas y bienes raíces de Columbia Business School, estima que el gasto total alcanzará USD $10,3 billones entre 2025 y 2032. La investigación sobre el auge de la infraestructura física de IA fue difundida por Columbia Business School y también ha sido descrita como un estudio de Brookings en reportes sobre el tema. Distribuida durante ese período, la inversión representaría aproximadamente 3,6% del producto interno bruto estadounidense cada año, una proporción superior a la de grandes despliegues tecnológicos anteriores.

Una apuesta superior a otros ciclos de infraestructura

La comparación histórica permite dimensionar el tamaño del compromiso. Según el estudio, el auge ferroviario de finales del siglo XIX absorbió cerca de 2,2% del PIB anual y mantenía hasta ahora el récord entre las grandes expansiones de infraestructura de Estados Unidos.

La construcción de la red interestatal de autopistas, iniciada en la década de 1950, y la expansión de las telecomunicaciones desde mediados de la década de 1990 utilizaron una proporción del PIB más de tres veces menor que la proyectada para la IA. El contraste no implica que aquellas transformaciones fueran pequeñas, sino que muestra cuánto capital exige actualmente la carrera por capacidad de cómputo, almacenamiento y conectividad.

La magnitud ya comienza a reflejarse en los indicadores de construcción. El gasto estadounidense en centros de datos superó por primera vez USD $50.000 millones en abril, según cifras de la Oficina del Censo, mientras nuevos complejos se multiplican alrededor de los principales corredores tecnológicos y energéticos.

El impulso también se concentra en los mayores proveedores de nube y tecnología. Datos de FactSet citados por The Wall Street Journal indican que Alphabet, Amazon, Meta Platforms, Microsoft y Oracle encaminan un gasto de capital combinado de USD $4,2 billones durante los cuatro años que terminan en 2029.

La financiación se aleja del efectivo corporativo

El desafío no reside únicamente en construir los edificios y adquirir los equipos, sino en financiar una expansión que ya supera la capacidad de pago generada por las propias compañías. Una proporción creciente del gasto se cubre con deuda y, en numerosos casos, mediante entidades fuera de balance cuya información pública puede resultar limitada para inversores y acreedores. Un análisis del Banco de Pagos Internacionales también describe el uso de estructuras dentro y fuera de balance para financiar la expansión de infraestructura.

Van Nieuwerburgh describió la estructura financiera como especialmente compleja porque conecta a empresas de IA, grandes tecnológicas, bancos, prestamistas de crédito privado y compañías inmobiliarias. Durante su presentación, resumió esa dificultad con una expresión contundente: «Esto es malditamente complicado».

El profesor comparó la opacidad de algunos vehículos de propósito especial con las estructuras que agravaron la crisis de las hipotecas de alto riesgo entre 2007 y 2009. La analogía no significa que el estudio pronostique una repetición inmediata de aquella crisis, pero sí señala que los riesgos pueden quedar dispersos entre varias instituciones hasta que una caída de la demanda revele quién soporta las pérdidas.

Las proyecciones de rentabilidad dependen, además, de un crecimiento extraordinario de los ingresos. Para alcanzar el objetivo esperado en 2032, la industria tendría que generar aproximadamente USD $3,7 billones anuales, frente a una base combinada estimada de unos USD $100.000 millones en OpenAI y Anthropic, lo que exige un crecimiento cercano a 80% por año.

Empleo, inflación y presión sobre las tasas

La construcción de centros de datos produce efectos visibles en la economía aunque sus instalaciones requieran pocos trabajadores permanentes una vez terminadas. El patrón observado combina picos de empleo temporal durante las obras con una plantilla operativa relativamente reducida después de la inauguración.

Datos de LinkedIn citados por el diario estadounidense atribuyen a la inteligencia artificial la creación de más de 750.000 empleos en Estados Unidos entre 2023 y 2026. La cifra aporta una señal favorable para la actividad, aunque no resuelve el debate más amplio sobre cómo la automatización y los nuevos modelos modificarán la demanda laboral en otros sectores.

La carrera por servidores, semiconductores y equipos especializados también está presionando los precios. Los datos de precios de importación mostraron que las computadoras, los periféricos y los semiconductores costaron 20% más en agosto que durante el mismo mes del año anterior, según la información citada en el reporte.

Austan Goolsbee, de la Reserva Federal de Chicago, advirtió que la inversión en centros de datos está elevando los salarios en sectores relacionados. Kevin Warsh, presidente de la Reserva Federal, señaló que el endeudamiento de los grandes operadores de infraestructura tecnológica contribuye a elevar las tasas de largo plazo, con efectos que pueden trasladarse a los costos hipotecarios de los compradores de vivienda.

El escenario favorable y los riesgos pendientes

El análisis no presenta la expansión como una crisis inevitable ni descarta que las expectativas actuales terminen cumpliéndose. Van Nieuwerburgh sostuvo que un crecimiento sólido de las aplicaciones de IA, una alta utilización de la capacidad instalada y mejoras constantes en los modelos podrían respaldar la infraestructura proyectada y producir flujos de caja estables.

Ese escenario favorable requeriría que las empresas conviertan rápidamente la capacidad de cómputo en servicios con demanda suficiente para pagar la inversión. También dependería de que los avances tecnológicos no vuelvan obsoletos los equipos antes de que los propietarios recuperen el capital destinado a construirlos y financiarlos.

El escenario adverso combina varios factores: demanda inferior a la prevista, cambios tecnológicos acelerados, cuellos de botella durante la ejecución de los proyectos y un apalancamiento elevado. Si las expectativas se revisan a la baja, esos elementos podrían presionar los flujos de caja, reducir el valor de los activos y complicar el pago de obligaciones distribuidas entre bancos, fondos privados y vehículos inmobiliarios.

La principal incógnita será si los ingresos de la IA crecen con suficiente rapidez para justificar una inversión superior a la de los grandes proyectos estadounidenses del pasado. Por ahora, el auge está generando actividad, empleos temporales y demanda tecnológica, pero también deja una pregunta central para los mercados: quién asumirá el costo si la promesa de la inteligencia artificial no alcanza el tamaño que descuentan las finanzas.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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