La burbuja de la inteligencia artificial alcanza picos históricos impulsada por banca y energía
La fiebre por la inteligencia artificial se ha convertido en el gran relato financiero de la década. En apenas tres años, las grandes tecnológicas ligadas a la IA han añadido billones en capitalización bursátil y algunos bancos de inversión calculan que el mercado ha adelantado ya buena parte de los beneficios futuros: solo la revalorización asociada al “tema IA” se cifra en hasta 19 billones de dólares de valor bursátil por encima del impacto económico tangible hasta ahora. El símbolo de este boom es Nvidia, que llegó a superar los 5 billones de dólares de valoración, más que el PIB anual de muchas economías avanzadas, antes de iniciar una corrección reciente. Mientras tanto, la financiación de centros de datos ligados a IA se ha multiplicado por más de ocho en solo un año, hasta 125.000 millones de dólares en operaciones de project finance, según datos de la banca de inversión.
Banca y energía: el nuevo eje del riesgo
El relato de la IA ya no se explica solo con startups y grandes tecnológicas. La banca global ha convertido el boom de los centros de datos en una de sus nuevas fábricas de negocio. Bonos verdes, préstamos sindicados, titulizaciones de ingresos futuros: el catálogo es amplio y se apoya en una premisa optimista, casi incuestionada, de que la demanda de cómputo para IA seguirá creciendo a doble dígito durante años.
UBS calcula que las operaciones de financiación ligadas a centros de datos de IA han saltado de unos 15.000 millones de dólares en 2024 a 125.000 millones en 2025, con más operaciones en preparación que podrían tornar este segmento en uno de los focos centrales del mercado de deuda en 2026.
Al otro lado del tablero, las grandes utilities eléctricas y gasistas perciben en esta ola un cliente cautivo a largo plazo, dispuesto a firmar contratos de suministro de más de 10 o 15 años a precios que aseguren rentabilidades estables.
Lo más grave es que este matrimonio entre crédito barato y necesidades energéticas crecientes se produce en un contexto en el que muchos balances corporativos aún arrastran la resaca de la subida de tipos. La exposición cruzada de bancos, tecnológicas y eléctricas a un mismo relato —que la IA todo lo justifica— convierte cualquier frenazo en un problema sistémico potencial, no en una simple corrección sectorial.
Centros de datos: el motor que casi nadie ve
La narrativa pública habla de modelos de lenguaje, asistentes inteligentes y productividad. Pero la verdadera infraestructura de esta revolución son los centros de datos hiperescalares, espacios físicos que concentran decenas de miles de GPUs y que consumen tanta electricidad como una ciudad mediana.
La Agencia Internacional de la Energía (AIE) estima que los centros de datos consumieron en 2024 unos 415 TWh, el equivalente aproximado al consumo eléctrico de un país como Francia, y que en el escenario central esa cifra podría superar los 1.000 TWh en 2030, más que la demanda actual de Japón.
El diagnóstico es inequívoco: la IA es ya el principal motor del crecimiento del uso de energía en centros de datos.
Este hecho revela un ángulo que el mercado bursátil tiende a minimizar. Cada nuevo modelo más potente implica más servidores, más refrigeración, más infraestructuras de red y, sobre todo, más contratos energéticos de largo plazo. Buena parte de esos proyectos se financian con la expectativa de que las tarifas de alquiler de capacidad (los célebres “rack rates”) se mantendrán en niveles muy elevados durante una década.
Si esa hipótesis se rompe —por avances tecnológicos que abaraten el cómputo o por un cambio regulatorio brusco en materia energética—, muchos centros de datos podrían descubrir que sus ingresos no cubren el coste de capital comprometido. Y entonces la burbuja ya no estaría solo en las cotizaciones tecnológicas, sino en los propios ladrillos y cables que sostienen la infraestructura de la IA.
Crédito, riesgo y expectativas: la línea finísima
La Bank of England ha advertido recientemente de que una caída abrupta en las valoraciones de activos ligados a la IA podría tener implicaciones relevantes para la estabilidad financiera, precisamente por la rapidez con la que bancos y fondos se han concentrado en ese segmento.
No se trata solo de equity: detrás del boom hay líneas de crédito revolvente, préstamos puente, bonos high yield y estructuras de project finance cada vez más complejas.
El contraste con otras épocas resulta demoledor. A diferencia de la burbuja puntocom, muchas compañías actuales presentan beneficios reales y flujos de caja sólidos. Sin embargo, el riesgo se ha desplazado hacia otro frente: la concentración temática y tecnológica. Cuando un puñado de valores vinculados a IA pesa más del 25% en algunos índices de referencia, cualquier revisión a la baja de expectativas se amplifica.
En este contexto, los bancos asumen que podrán rotar riesgo y securitizar activos antes de que llegue un eventual ajuste. Pero la historia demuestra que, cuando estalla una burbuja, la liquidez se evapora justo cuando más se necesita. La línea entre financiar innovación y alimentar una burbuja especulativa es cada vez más fina. Y el mercado comienza a intuirlo: los episodios recientes de corrección en grandes valores de IA acompañados de repuntes de volatilidad en crédito son los primeros avisos.
Las señales que inquietan a los reguladores
Los supervisores energéticos y financieros empiezan a trazar paralelismos incómodos. La AIE y la Comisión Europea han recordado que los centros de datos suponen ya alrededor del 1,5% del consumo eléctrico mundial y que el sector crece a un ritmo del 12% anual, cuatro veces más rápido que el consumo global de electricidad.
En Europa, los centros de datos concentran ya aproximadamente el 15% de ese consumo global, con picos en países como Irlanda u Holanda, donde la capacidad instalada se acerca al límite de la red.
El diagnóstico es claro: sin nuevas inversiones masivas en redes y generación, la expansión de la IA chocará contra un muro físico de capacidad. Y cuando el límite lo marca la física, los ajustes suelen ser abruptos: restricciones, subidas de tarifas, cierres de proyectos.
En paralelo, los reguladores financieros observan cómo la deuda ligada a la infraestructura de IA se convierte en un “nuevo inmobiliario”: activos de larga duración, muy intensivos en capital y con una tesis de uso “irrefutable” sobre el papel. La experiencia con las autopistas radiales, las renovables mal diseñadas o el ladrillo en la década de 2000 sugiere que estos activos, si se financian bajo supuestos excesivamente optimistas, pueden acabar en los balances públicos o en vehículos de resolución.
La pregunta que flota es incómoda: ¿se está repitiendo el patrón de socializar pérdidas futuras a cambio de privatizar beneficios presentes?
El espejo de otras burbujas tecnológicas
Los grandes bancos de inversión, como Goldman Sachs o Deutsche Bank, repiten que la situación actual es distinta a la de 1999. Hay beneficios, hay productividad, hay casos de uso claros. Y tienen razón… solo en parte.
Los análisis internos reconocen que una porción muy relevante de la revalorización de las bolsas —hasta 19 billones de dólares— se atribuye al “relato IA” aunque sus efectos en beneficios empresariales sean todavía embrionarios.
Lo más revelador es que la concentración de valor en pocos títulos supera ya la de otras burbujas históricas. Empresas de semiconductores y de nube capturan el grueso de las entradas de capital, mientras sectores enteros quedan rezagados. Cuando el mercado apuesta a una sola narrativa, cualquier matiz en esa historia se traduce en movimientos de precios desproporcionados.
La comparación con otras burbujas tecnológicas sugiere tres ingredientes repetidos: expectativas lineales de crecimiento, sobreinversión en capacidad y descuido del coste de financiación. En la IA, los tres están presentes. La diferencia es que ahora el vector energético añade una capa adicional de complejidad: no basta con que haya demanda; hace falta que la red pueda sostenerla sin disparar los costes o forzar apagones selectivos.
