El gran engaño de la IA: se prestan el dinero entre ellos | 800.000 millones que no existen
Nvidia, OpenAI, Microsoft y los grandes proveedores tecnológicos sostienen una red de inversiones, avales y compras cruzadas que recuerda a la financiación que precedió al estallido de las telecomunicaciones en 2001.
El gran riesgo financiero de la inteligencia artificial no estaría en la tecnología, sino en la forma en que se contabiliza el dinero que circula alrededor de ella. José Antonio Vizner alerta de que fabricantes, proveedores de computación y desarrolladores están financiándose entre sí para sostener compras de chips, centros de datos y contratos de capacidad.
El volumen de estos acuerdos superaría ya los 800.000 millones de dólares. La pregunta resulta incómoda: cuánto responde a demanda real y cuánto procede del mismo capital moviéndose entre compañías que, directa o indirectamente, son clientes, proveedores e inversores unas de otras.
El dinero vuelve al vendedor
El mecanismo puede resumirse con un ejemplo sencillo. Un fabricante presta dinero a un cliente para que compre sus propios productos. La empresa registra la venta, eleva sus ingresos y muestra al mercado una demanda creciente. Sin embargo, el riesgo permanece oculto en el balance en forma de préstamo o cuenta pendiente de cobro.
El ingreso se reconoce hoy, pero el riesgo se aplaza hasta mañana.
Según el análisis expuesto por Vizner, esta dinámica aparece en buena parte del ecosistema de la IA. Nvidia invierte, avala o participa en empresas que posteriormente utilizan ese capital para adquirir chips de la propia Nvidia. El dinero sale del proveedor y regresa convertido en facturación.
Un círculo de compras cruzadas
Uno de los ejemplos señalados es CoreWeave, empresa participada por Nvidia y dedicada al alquiler de capacidad informática. CoreWeave compra procesadores de Nvidia y después alquila esa infraestructura a compañías como Microsoft, que la emplean para ofrecer servicios relacionados con OpenAI.
La consecuencia es clara: un mismo activo tecnológico puede generar ingresos en varias cuentas de resultados. El fabricante vende el chip, el operador cobra por alquilarlo y la plataforma factura por ofrecer servicios de inteligencia artificial.
La operación puede ser económicamente legítima. Sin embargo, cuando las empresas implicadas también financian, avalan o garantizan la actividad de sus clientes, resulta más difícil determinar qué parte del crecimiento procede de usuarios finales y cuál depende de capital corporativo circulando dentro del propio sector.
Compromisos por más de un billón
El foco principal se sitúa sobre OpenAI. La compañía tendría comprometidos alrededor de 1,15 billones de dólares con siete proveedores para el periodo comprendido entre 2025 y 2035.
Entre las cantidades citadas aparecen compromisos de aproximadamente 300.000 millones con Oracle, 250.000 millones con Microsoft y cerca de 100.000 millones vinculados a Nvidia. El volumen resulta especialmente relevante porque OpenAI todavía pierde dinero y necesita que el crecimiento futuro de sus ingresos permita atender esas obligaciones.
El mercado, sin embargo, valora a numerosos proveedores como si buena parte de esos contratos fueran ingresos prácticamente asegurados. Los compromisos de gasto se convierten así en expectativas de beneficios antes de que exista una caja suficiente para sostenerlos.
La sombra de la burbuja tecnológica
El modelo tiene un precedente: la financiación a clientes utilizada por las empresas de telecomunicaciones antes del estallido de la burbuja tecnológica.
A finales de los años noventa, fabricantes como Lucent, Nortel y Cisco prestaban dinero a operadoras para que comprasen sus equipos. Nueve proveedores llegaron a acumular una exposición próxima a 25.600 millones de dólares al cierre de 2000.
Cuando se cerró el acceso al crédito, muchas operadoras dejaron de pagar. Las ventas reconocidas anteriormente se transformaron en impagos y provisiones. Nortel llegó incluso a financiar hasta el 130% del coste del equipo, poniendo más dinero del que valía el producto para mantener vivos los pedidos.
La comparación resulta demoledora: el volumen asociado actualmente a la IA sería más de 30 veces superior.
Las primeras señales de tensión
Vizner identifica tres síntomas. El primero es la aparición de litigios vinculados a emisiones de deuda y a compañías de infraestructura. El segundo está en el mercado crediticio, donde habría aumentado el coste de protegerse frente a posibles impagos.
El tercero procede de los propios líderes tecnológicos. Mark Zuckerberg ha admitido que invertir incorrectamente varios cientos de miles de millones sería «muy desafortunado». Sam Altman, por su parte, ha reconocido que algunos inversores podrían perder mucho dinero.
Las advertencias no proceden únicamente de analistas bajistas, sino también de ejecutivos situados en el centro del ciclo inversor.
Una demanda que aún debe demostrarse
Los defensores del modelo sostienen que la inteligencia artificial exige inversiones extraordinarias y que los chips más avanzados continúan siendo escasos. Bajo esta interpretación, financiar a clientes y asegurar contratos a largo plazo no constituye una manipulación, sino una forma de garantizar capacidad.
Ese argumento será válido si la demanda final crece lo suficiente para pagar centros de datos, energía, procesadores y deuda. Pero el diagnóstico cambia si los ingresos reales no avanzan al mismo ritmo que los compromisos.
La tecnología puede transformar la economía y, al mismo tiempo, atravesar una burbuja financiera. La cuestión no es si la IA tiene futuro, sino quién terminará pagando las inversiones presentes. Cuando el capital deje de circular entre las mismas empresas, el mercado descubrirá qué ventas eran reales y cuáles dependían de una fiesta sostenida a crédito.