La “regla del 25%”: cuánto puede soportar la economía
El análisis histórico utilizado por Barron's parte de una idea sencilla: durante los grandes ciclos de transformación tecnológica, Estados Unidos ha sido capaz de absorber inversiones equivalentes a alrededor del 25% del PIB antes de que los excesos de capacidad y el deterioro de los retornos comiencen a convertirse en un problema sistémico.
La referencia no constituye una ley económica ni permite predecir exactamente cuándo terminará un ciclo. Es, más bien, una herramienta para dimensionar la escala de la inversión actual. Con una economía estadounidense cercana a los US$30 billones, ese 25% equivaldría a unos US$7,5 billones.
La comparación permite plantear una conclusión llamativa: incluso después de los enormes desembolsos realizados desde 2024, el gasto acumulado asociado a la IA todavía estaría por debajo de ese umbral histórico. Eso significa que, bajo esta metodología, el boom podría tener varios años más de recorrido antes de alcanzar una escala comparable con algunos de los grandes excesos de inversión del pasado.
Pero hay una advertencia importante: el cálculo compara ciclos históricos muy diferentes y no debe interpretarse como un mecanismo automático capaz de anticipar un crash.
Ferrocarriles, electricidad e internet: los ciclos que dejaron una infraestructura duradera
La historia estadounidense ofrece numerosos ejemplos de tecnologías que provocaron grandes oleadas de inversión.
En el siglo XIX, la expansión ferroviaria movilizó enormes cantidades de capital. Más tarde, la electrificación transformó la industria y las ciudades. A fines del siglo XX, internet produjo una nueva carrera para construir redes y capacidad tecnológica. El patrón se repitió: una tecnología transformadora generó expectativas de crecimiento, aumentaron las inversiones y las valoraciones de las empresas, apareció abundante financiación y finalmente llegó un período de sobrecapacidad.
Pero los ciclos no necesariamente terminan porque la inversión sea simplemente demasiado grande. Los análisis históricos citados por Barron's sostienen que normalmente hace falta un factor externo para desencadenar el descenso: una suba de tasas de interés, un shock económico o algún acontecimiento que modifique abruptamente las condiciones financieras.
En otras palabras, el problema no es solamente cuánto se invierte. También importa cuánto cuesta financiar esa inversión y cuánto tiempo tardan los proyectos en generar retornos suficientes.
El verdadero riesgo puede estar en las tasas de interés
Este punto resulta especialmente relevante en 2026. Los rendimientos de los bonos del Tesoro estadounidense de largo plazo se encuentran cerca de máximos que no se veían desde antes de la crisis financiera global. En agosto, el rendimiento del bono a 30 años llegó a superar el 5,3%, mientras que el Treasury a 10 años se ubicó alrededor del 4,7%.
El problema para la industria de la IA es evidente: los centros de datos requieren inversiones gigantescas antes de comenzar a producir ingresos. Mientras las primeras inversiones podían financiarse principalmente con el flujo de caja de las grandes tecnológicas, la escala actual obliga cada vez más a recurrir a los mercados de deuda, emisiones de acciones, capital privado y estructuras financieras específicas.
Esto crea una competencia por el capital.
El Tesoro estadounidense necesita financiar un enorme déficit público mientras las empresas tecnológicas necesitan financiar una expansión histórica de infraestructura. El resultado puede ser una presión adicional sobre las tasas de interés de largo plazo. Reuters señaló recientemente que los rendimientos de los bonos de largo plazo habían alcanzado sus niveles más altos desde 2007 y vinculó parte de la presión del mercado con el enorme volumen de endeudamiento asociado al desarrollo de infraestructura de IA.
Las grandes tecnológicas están cambiando su forma de financiar la IA
Durante los primeros años del boom, compañías como Alphabet, Amazon, Meta y Microsoft pudieron financiar una parte importante de sus inversiones con sus propios flujos de caja.
Eso está cambiando. La escala de las inversiones proyectadas obliga a utilizar una combinación mucho más amplia de fuentes de financiación.
Alphabet, por ejemplo, anunció en junio una operación de financiación de aproximadamente US$85.000 millones, destinada a respaldar su expansión de infraestructura y capacidad de cómputo para IA. La operación incluyó una inversión de US$10.000 millones de Berkshire Hathaway y distintas emisiones de acciones.
SpaceX, por su parte, combinó una oferta accionaria de aproximadamente US$86.000 millones con otros US$25.000 millones de deuda, según documentación y reportes financieros de 2026.
El cambio es significativo porque demuestra que la infraestructura de IA dejó de ser únicamente una cuestión de gasto corporativo. Ahora también es una cuestión de mercados de capitales.
La deuda empieza a mostrar señales de preocupación
El mercado de crédito ya está registrando esa transformación. Los diferenciales de los bonos corporativos de las grandes tecnológicas siguen siendo relativamente contenidos, pero los costos de los seguros contra incumplimiento —los llamados credit default swaps— aumentaron con fuerza en varios casos. Eso no significa que Alphabet, Amazon o Meta estén cerca de una crisis de solvencia. De hecho, sus balances continúan siendo mucho más sólidos que los de compañías altamente endeudadas.
El problema es diferente: los inversores comienzan a considerar que las grandes tecnológicas ya no son empresas que puedan financiar indefinidamente su expansión exclusivamente con caja propia.
La diferencia puede parecer menor, pero es importante en un ciclo de inversión que necesita cantidades extraordinarias de capital durante varios años.
Nvidia acaba de darle oxígeno al boom de la IA
En este contexto, uno de los indicadores más importantes es Nvidia.
La compañía presentó esta semana resultados que volvieron a superar las expectativas del mercado. Sus ingresos trimestrales alcanzaron US$96.200 millones, un aumento del 106% interanual, mientras que el negocio de centros de datos llegó a aproximadamente US$89.000 millones.
Pero el dato que más llamó la atención fue su previsión para el ejercicio fiscal 2028: Nvidia espera aproximadamente 70% de crecimiento de ingresos. La compañía también advirtió que la oferta de determinados componentes de memoria continuará limitando su capacidad de responder a toda la demanda.
La lectura para el mercado es clara: al menos por ahora, la demanda de infraestructura para IA continúa creciendo a un ritmo extraordinario. Eso debilita la tesis de quienes esperan un derrumbe inmediato del gasto.
Anthropic también muestra que la demanda está creciendo
Otro indicador es Anthropic. La empresa detrás de Claude alcanzó a fines de julio un run rate de ingresos superior a US$65.000 millones, frente a unos US$47.000 millones en mayo y aproximadamente US$9.000 millones a fines de 2025. Es importante aclarar qué significa esa cifra: no representa necesariamente ingresos efectivamente cobrados durante un año completo, sino una proyección anualizada basada en el ritmo reciente de ventas.
Aun con esa salvedad, el crecimiento muestra que la demanda por servicios de IA está aumentando rápidamente. Anthropic también fue valuada en aproximadamente US$965.000 millones después de una ronda de financiación de US$65.000 millones en mayo.
La combinación de ingresos crecientes y enormes necesidades de capacidad de cómputo es uno de los argumentos utilizados por quienes creen que el ciclo de inversión todavía tiene espacio para expandirse.
La pregunta clave: ¿la IA puede generar suficiente rentabilidad?
El problema fundamental no es construir centros de datos. Es conseguir que esos centros de datos generen suficiente dinero para justificar su costo. Un auge de inversión puede ser sostenible si el crecimiento de la rentabilidad termina superando el crecimiento del gasto de capital.
Si ocurre lo contrario, la industria puede terminar con demasiada capacidad, activos subutilizados y empresas obligadas a reducir drásticamente sus inversiones. Ese es precisamente el punto en el que las comparaciones históricas adquieren relevancia.
Los ferrocarriles, la electrificación e internet dejaron infraestructura que terminó siendo fundamental para la economía incluso después del colapso de las valoraciones bursátiles. La eventual caída de una burbuja de IA podría seguir un camino similar.
El hecho de que una inversión sea excesiva para los mercados financieros no significa necesariamente que la infraestructura construida carezca de valor económico.
El próximo capítulo podría ser el de las “fábricas de IA”
La primera etapa de la revolución de la IA estuvo dominada por los chips. La siguiente puede estar dominada por la infraestructura que permite convertir esos chips en capacidad informática útil. Eso incluye:
- redes;
- memoria;
- sistemas de refrigeración;
- distribución eléctrica;
- almacenamiento;
- construcción de centros de datos;
- software para optimizar el uso de los recursos informáticos.
Esta transición es relevante porque diversifica los beneficiarios del boom.
La demanda de IA no solamente beneficia a los fabricantes de procesadores. También crea oportunidades para empresas que suministran los componentes necesarios para construir y operar los centros de datos.
Entre las compañías mencionadas por analistas del sector aparecen Amphenol, TE Connectivity, Eaton y Vertiv, vinculadas a conectividad, energía, refrigeración y equipamiento de infraestructura. La demanda de Amphenol y Vertiv, por ejemplo, viene mostrando un fuerte crecimiento asociado a centros de datos y aplicaciones de IA.
Entonces, ¿cuándo puede explotar la burbuja de IA?
La respuesta más honesta es: nadie lo sabe. La historia no permite establecer una fecha. Lo que sí permite observar es que las grandes burbujas tecnológicas suelen durar más de lo que anticipan quienes las identifican tempranamente. La referencia del 25% del PIB utilizada por Barron's sugiere que el gasto actual todavía estaría lejos de los niveles alcanzados en algunos de los grandes ciclos históricos. Pero hay una variable que podría acelerar el final: el costo del dinero.
Si las tasas de interés permanecen elevadas, el financiamiento de los centros de datos será más caro. Si además cae el crecimiento de los ingresos generados por IA, la combinación podría obligar a las empresas a reducir sus planes de inversión. Ese sería un escenario mucho más peligroso que una simple corrección bursátil.
La música todavía suena
El escenario actual tiene una paradoja. Por un lado, el gasto en IA es extraordinario, el endeudamiento está aumentando y los mercados de bonos empiezan a mostrar señales de preocupación. Por otro, los ingresos de algunas compañías están creciendo a una velocidad que hace difícil sostener que todo el fenómeno sea simplemente especulativo.
Nvidia acaba de proyectar un crecimiento de 70% para su ejercicio fiscal 2028. Anthropic multiplicó varias veces su ritmo de ingresos en menos de un año. Alphabet continúa aumentando su inversión en infraestructura y los grandes proveedores de centros de datos siguen recibiendo una demanda excepcional. La historia sugiere que el ciclo terminará en algún momento. Pero también sugiere que el momento de abandonar la pista rara vez coincide con el momento en que todos empiezan a preguntarse si la fiesta está por terminar.
La verdadera señal de alarma no será necesariamente un titular que anuncie que la burbuja está a punto de explotar. Será una combinación de menor crecimiento de los ingresos, exceso de capacidad, mayores costos de financiación y caída de la rentabilidad de las inversiones.
Hasta que esas señales aparezcan juntas, la revolución de la inteligencia artificial todavía puede tener varios capítulos por delante.
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