Inteligencia artificial: ¿revolución tecnológica o burbuja financiera?

Sep 19, 2026 | Columnas, Inteligencia Artificial

Cuando la tecnología avanza más rápido que el capital que la financia. 

Por Roberto Carlos «Pipo» Martínez Chaves

Mendoza, sábado 19 septiembre (PR/26) — La inteligencia artificial (IA) es una realidad tecnológica. Sus capacidades avanzan, las empresas la utilizan y los gobiernos la consideran estratégica. Pero existe una pregunta que quizás sea tan importante como sus capacidades:?

¿Puede el modelo económico que estamos construyendo alrededor de la IA sostener el costo de desarrollarla?
Porque una cosa es que la tecnología funcione; otra, que sea rentable; y otra, mucho más diferente, que las valoraciones que Wall Street asigna a las empresas que la desarrollan estén justificadas por sus beneficios futuros.

Desarrollar IA de frontera requiere inversiones gigantescas: chips especializados, centros de datos, energía, redes, refrigeración, terrenos, construcción y personal altamente calificado. Las grandes empresas tecnológicas están comprometiendo cientos de miles de millones de dólares en esta infraestructura.
Y aquí aparece una primera pregunta:
¿Cuánto dinero tendrá que generar la IA para recuperar todo ese capital?
Pero existe una segunda pregunta, quizás todavía más preocupante:
¿Durante cuánto tiempo conservarán su valor económico los activos en los que se está invirtiendo?

El problema de los siete años

Una parte de la infraestructura tecnológica puede contabilizarse con períodos de depreciación del orden de siete años. El problema es que la tecnología de IA está evolucionando a una velocidad que podría ser mucho mayor.
Esto genera una paradoja.
Una empresa puede invertir hoy miles de millones de dólares en un centro de datos, servidores y aceleradores diseñados para una determinada generación tecnológica, suponiendo que esos activos producirán ingresos durante varios años.
Pero ¿qué ocurre si en dos o tres años aparece una generación de chips mucho más potente y eficiente?
El centro de datos seguirá existiendo físicamente.
Los servidores seguirán funcionando.
El activo continuará figurando en los libros.
Pero su valor económico puede haber caído mucho antes de que termine su período de amortización.
Ese es un riesgo particularmente importante porque la inversión se financia frecuentemente con deuda y contratos de largo plazo.
La deuda, en cambio, no se vuelve obsoleta.
Los intereses siguen existiendo aunque la tecnología que respaldaba la inversión haya perdido competitividad.
Aquí puede aparecer una de las características más delicadas de una posible burbuja:

• capital comprometido a largo plazo para financiar activos cuya vida económica podría ser mucho más corta que su vida contable.

El Fondo Monetario Internacional (FMI) ha señalado precisamente esta preocupación al analizar la infraestructura de IA: determinados activos pueden estar siendo depreciados durante períodos cercanos a siete años, mientras que el rápido progreso de los aceleradores y otros componentes puede generar obsolescencia económica antes de ese plazo.
Si esto ocurriera a gran escala, el problema no sería solamente tecnológico.
Sería financiero.

La paradoja de una tecnología demasiado exitosa

Existe incluso una paradoja adicional.
Cuanto más rápido avance la IA, más rápidamente podría quedar obsoleta parte de la infraestructura construida para desarrollarla.
Es decir:

• el éxito tecnológico podría acelerar la depreciación económica del capital anterior.

Una empresa que invierte US$10.000 millones hoy necesita recuperar ese capital y obtener una rentabilidad antes de que la siguiente generación tecnológica reduzca el valor de lo que acaba de comprar.
Si el ciclo tecnológico dura siete años, el problema es manejable.
Si dura tres años, la ecuación cambia radicalmente.
Y si dura todavía menos, la empresa puede verse obligada a reinvertir constantemente antes de haber recuperado la inversión anterior.

Entonces aparece un círculo:
más capacidad → más inversión → nueva tecnología → obsolescencia → nueva inversión → más deuda.

Para sostener ese círculo, los ingresos tienen que crecer continuamente.
Y ahí aparece la pregunta que finalmente hará Wall Street:

¿Cuánto beneficio genera cada dólar invertido?

El fantasma de 2008

Esto no significa que estemos ante una nueva crisis hipotecaria.
Pero existen mecanismos que recuerdan a la lógica de 2008.
Antes de aquella crisis no solamente se habían sobrevalorado las viviendas. Se había construido alrededor de ellas una enorme estructura financiera basada en deuda, apalancamiento y expectativas de crecimiento.
Mientras los precios subían, el sistema parecía funcionar.
Cuando las expectativas cambiaron, el problema se transmitió por todo el sistema financiero.

Con la IA podría ocurrir algo diferente, pero la pregunta es parecida:

¿qué sucede si la estructura financiera crece mucho más rápido que los beneficios reales que puede producir la tecnología?

El Banco de Pagos Internacionales (BIS, Bank for International Settlements) ha advertido sobre el crecimiento del endeudamiento destinado a financiar la infraestructura de IA, incluyendo estructuras de financiación que pueden no reflejar completamente su riesgo en los balances tradicionales.
El FMI también ha señalado la creciente interconexión entre las empresas de IA, proveedores de infraestructura, inversores y mercados de capitales.
No significa que exista actualmente una crisis.
Significa que el sistema merece ser observado antes de que una eventual corrección lo obligue a hacerlo.
La circulación del mismo dinero
Existe además un fenómeno que merece especial atención.
Una empresa de IA necesita centros de datos.
Los centros de datos necesitan chips.
Los fabricantes de chips venden esos componentes.
Los proveedores de infraestructura necesitan financiación.
Los inversores financian esa infraestructura porque existen contratos de largo plazo.
Las empresas de IA obtienen capital porque el mercado espera que sus ingresos futuros sean enormes.
Y las grandes compañías tecnológicas continúan invirtiendo porque esperan que la demanda siga creciendo.

Se forma así un círculo:

capital → infraestructura → IA → crecimiento esperado → valoración → nueva financiación → más infraestructura.

Mientras exista suficiente demanda final, el círculo puede ser extraordinariamente productivo.
Pero si el crecimiento de los ingresos no acompaña al crecimiento de las inversiones, puede convertirse en una dinámica peligrosa.
No hace falta fraude.
No hace falta que la tecnología sea falsa.
Basta con que las expectativas financieras hayan crecido más rápido que los beneficios.

¿Y quién paga si la fiesta termina?

Esta es quizás la pregunta que menos se hace durante una expansión.
Si una empresa fracasa, normalmente pierden sus accionistas.

Pero si una infraestructura se vuelve sistémica —porque sostiene parte de las finanzas, energía, comunicaciones, defensa o economía mundial— aparece el conocido problema de las instituciones “demasiado importantes para caer”.

En 2008, los Estados intervinieron para evitar que el colapso de determinadas instituciones financieras arrastrara al conjunto de la economía.

El Programa de Alivio para Activos en Problemas (TARP, Troubled Asset Relief Program) de Estados Unidos llegó a desembolsar cientos de miles de millones de dólares, aunque una parte importante fue recuperada posteriormente.
Eso demuestra que un rescate no necesariamente significa que el contribuyente pierda todo el dinero.

Pero la crisis también demuestra algo más importante:

• cuando un sistema es suficientemente grande y está suficientemente interconectado, las pérdidas privadas pueden terminar teniendo consecuencias públicas.

El costo puede aparecer en impuestos, deuda pública, menor crecimiento, desempleo, inflación o pérdida de oportunidades.
Alguien termina pagando.

El verdadero dilema

Por eso quizás estamos haciendo la pregunta equivocada.

No deberíamos preguntarnos solamente:

¿Puede la inteligencia artificial superar al ser humano?

Deberíamos preguntar también:

¿Puede nuestra economía financiar el camino hasta esa inteligencia sin construir una burbuja alrededor de ella?

Porque puede ocurrir algo paradójico:

La IA puede ser una de las mayores revoluciones tecnológicas de la historia y, al mismo tiempo, algunas de las empresas y activos construidos alrededor de ella pueden estar sobrevalorados.
La tecnología puede sobrevivir a la burbuja.

Internet sobrevivió a la burbuja de las empresas puntocom.
Lo que no sobrevivió fueron muchas de las valoraciones que se habían construido sobre expectativas que nunca llegaron a cumplirse.
Con la IA podría suceder algo similar.
La tecnología continuaría avanzando, pero una eventual corrección financiera podría eliminar empresas, destruir capital y obligar a replantear el ritmo de inversión.
Y ahí aparecería nuevamente el Estado.
¿Debería rescatar empresas?
¿O solamente infraestructura crítica?
¿Deberían asumir las pérdidas los accionistas y acreedores?
¿Quién debería garantizar las inversiones estratégicas?
¿Y cómo evitar que los beneficios sean privados durante la expansión y las pérdidas terminen siendo sociales durante la corrección?
Quizás la verdadera burbuja no esté en la IA
Tal vez la inteligencia artificial no sea la burbuja.
Tal vez la burbuja esté en la expectativa financiera de cuánto dinero puede producir la IA y a qué velocidad.
La tecnología puede ser real.
El mercado puede estar creciendo.
Los beneficios pueden llegar.
Pero si para producir un dólar adicional de beneficio necesitamos invertir varios dólares adicionales en infraestructura, energía, chips y capacidad de cómputo, llegará un momento en que Wall Street hará una cuenta muy sencilla:

• retorno sobre la inversión.

Y esa cuenta no puede responderse con demostraciones tecnológicas ni con promesas sobre el futuro.
Necesita ingresos.
Necesita márgenes.
Necesita flujo de caja.
Necesita amortizar el capital invertido.
Y necesita hacerlo antes de que la próxima generación tecnológica vuelva obsoleta parte de la inversión anterior.
Ese puede ser el verdadero examen.

No para la inteligencia artificial.

Para el modelo financiero que hemos construido alrededor de ella.

Y quizás por eso el debate debería comenzar ahora, antes de que sea necesario rescatarlo.
Porque cuando la fiesta termina, la pregunta ya no es cuánto valía la empresa.

La pregunta es quién paga la cuenta.

Por Roberto Carlos «Pipo» Martínez Chaves

Primicias Rurales

Traducción al inglés: 

Artificial Intelligence: technological revolution or financial bubble? (English Version)

When technology advances faster than the capital financing it

By Roberto Carlos «Pipo» Martínez Chaves

Mendoza. Argentina.  Artificial intelligence (AI) is a technological reality. Its capabilities are advancing, companies are using it, and governments consider it strategic. But there is a question that may be just as important as its capabilities: Can the economic model we are building around AI sustain the cost of developing it?
Because it is one thing for technology to work; another for it to be profitable; and something very different for the valuations that Wall Street assigns to the companies developing it to be justified by their future profits.
Developing frontier AI requires gigantic investments: specialized chips, data centers, energy, networks, cooling, land, construction, and highly qualified personnel. Big tech companies are committing hundreds of billions of dollars to this infrastructure.
And here a first question arises: How much money will AI have to generate to recover all that capital?
But there is a second question, perhaps even more troubling: For how long will the assets in which investment is being made retain their economic value?
The seven-year problem
A portion of technology infrastructure can be accounted for with depreciation periods on the order of seven years. The problem is that AI technology is evolving at a speed that could be much faster.
This creates a paradox.
A company might invest billions of dollars today in a data center, servers, and accelerators designed for a specific technological generation, assuming those assets will produce revenue for several years.
But what happens if a much more powerful and efficient generation of chips appears in two or three years? The data center will still physically exist. The servers will keep running. The asset will continue to appear on the books. Yet its economic value may have plummeted long before its amortization period ends.
This is a particularly significant risk because investment is frequently financed with debt and long-term contracts. Debt, on the other hand, does not become obsolete. Interest payments continue to exist even though the technology backing the investment has lost competitiveness.
Here appears one of the most delicate characteristics of a potential bubble:
capital committed long-term to finance assets whose economic life could be much shorter than their accounting life.
The International Monetary Fund (IMF) has pointed out precisely this concern when analyzing AI infrastructure: certain assets may be depreciated over periods close to seven years, while the rapid progress of accelerators and other components can generate economic obsolescence before that deadline.
If this were to happen on a large scale, the problem would not merely be technological. It would be financial.
The paradox of a too-successful technology
There is even an additional paradox. The faster AI advances, the more rapidly some of the infrastructure built to develop it could become obsolete.
That is to say: technological success could accelerate the economic depreciation of prior capital.
A company investing 10 billion dollars today needs to recover that capital and earn a return before the next technological generation reduces the value of what it just bought.
If the technology cycle lasts seven years, the problem is manageable. If it lasts three years, the equation changes radically. And if it lasts even less, the company may find itself forced to constantly reinvest before having recovered the previous investment.
Then a circle appears: more capacity → more investment → new technology → obsolescence → new investment → more debt.
To sustain that circle, revenues have to grow continuously. And that is when the question Wall Street will ultimately ask appears:
How much profit does every dollar invested generate?
The ghost of 2008
This does not mean we are facing a new mortgage crisis. But mechanisms exist that recall the logic of 2008.
Before that crisis, not only had housing been overvalued; a huge financial structure based on debt, leverage, and growth expectations had been built around it.
While prices were rising, the system seemed to work. When expectations shifted, the problem transmitted throughout the entire financial system.
Something different could happen with AI, but the question is similar: what happens if the financial structure grows much faster than the real profits the technology can produce?
The Bank for International Settlements (BIS) has warned about the growth of debt intended to finance AI infrastructure, including financing structures that may not fully reflect their risk on traditional balance sheets.
The IMF has also pointed out the growing interconnection among AI companies, infrastructure providers, investors, and capital markets.
This does not mean a crisis currently exists. It means the system deserves to be watched before an eventual correction forces it to be.
The circulation of the same money
There is also a phenomenon that deserves special attention. An AI company needs data centers. Data centers need chips. Chip manufacturers sell those components. Infrastructure providers need financing. Investors finance that infrastructure because long-term contracts exist. AI companies obtain capital because the market expects their future revenues to be enormous. And big tech companies continue investing because they expect demand to keep growing.
Thus a circle forms:
capital → infrastructure → AI → expected growth → valuation → new financing → more infrastructure.
As long as sufficient final demand exists, the circle can be extraordinarily productive. But if revenue growth does not match investment growth, it can turn into a dangerous dynamic.
Fraud is not necessary. The technology does not need to be fake. It is enough for financial expectations to have grown faster than profits.
And who pays if the party ends?
This is perhaps the question least asked during an expansion. If a company fails, its shareholders typically lose. But if an infrastructure becomes systemic — because it supports part of the world’s finance, energy, communications, defense, or economy — the well-known problem of «too big to fail» institutions appears.
In 2008, governments intervened to prevent the collapse of certain financial institutions from dragging down the entire economy. The United States Troubled Asset Relief Program (TARP) disbursed hundreds of billions of dollars, although a significant portion was later recovered.
This demonstrates that a bailout does not necessarily mean taxpayers lose all their money. But the crisis also demonstrates something more important: when a system is large enough and sufficiently interconnected, private losses can end up having public consequences.
The cost can appear in taxes, public debt, lower growth, unemployment, inflation, or loss of opportunities. Someone ends up paying.
The real dilemma
That is perhaps why we are asking the wrong question. We should not merely ask: Can artificial intelligence surpass human beings?
We should also ask:
Can our economy finance the path to that intelligence without building a bubble around it?
Because something paradoxical can happen: AI can be one of the greatest technological revolutions in history while, at the same time, some of the companies and assets built around it may be overvalued.
Technology can survive the bubble. The Internet survived the dot-com bubble. What did not survive were many of the valuations built on expectations that never materialized.
Something similar could happen with AI. Technology would continue to advance, but an eventual financial correction could eliminate companies, destroy capital, and force a rethinking of the investment pace.
And then the State would appear again. Should it bail out companies? Or only critical infrastructure? Should shareholders and creditors bear the losses? Who should guarantee strategic investments? And how can we prevent profits from being private during the expansion and losses from ending up social during the correction?
Perhaps the real bubble is not in AI
Perhaps artificial intelligence is not the bubble. Perhaps the bubble lies in the financial expectation of how much money AI can produce and at what speed.
The technology may be real. The market may be growing. Profits may arrive. But if to produce an additional dollar of profit we need to invest several additional dollars in infrastructure, energy, chips, and computing capacity, a time will come when Wall Street runs a very simple calculation: return on investment.
And that calculation cannot be answered with technological demonstrations or promises about the future. It needs revenue. It needs margins. It needs cash flow. It needs to amortize invested capital. And it needs to do so before the next technological generation renders part of the previous investment obsolete.
That may be the real test. Not for artificial intelligence. For the financial model we have built around it.
And perhaps that is why the debate should begin now, before it becomes necessary to bail it out. Because when the party ends, the question is no longer how much the company was worth.
The question is who pays the bill.

Primicias Rurales

Traducción: María Marta Cafiero