Una primera zona de este espacio morocho es el consumo sideral de energía. Es tal vez, lo más evidente a primera vista. En efecto, el complejo de AI -sólo en los EE.UU.- demandará la construcción de por los menos seis usinas nucleares para 2026. De allí el aumento de la cotización de uranio (no debe sorprender entonces que la cotización del vehículo financiero que rastrea la extracción y comercialización de este mineral -el ETF URA- haya escalado casi 76% en los últimos 12 meses).
Además, debe adicionarse el fuerte incremento de las empresas de generación y distribución de electricidad que cotizan en Wall Street (las que integran el sector denominado Utilities). Las necesidades energéticas de los enormes complejos de datos de AI están elevando rápidamente las facturas de electricidad, sumándose al aumento de los precios de alimentos, vivienda y otros productos básicos que ya están pesando en los consumidores norteamericanos.
Esto está empezando a tener repercusiones económicas y políticas en todo el país, a medida que las empresas de servicios públicos y las autoridades locales debaten cómo distribuir los costos de los centros de datos. Según un análisis de Bloomberg News, la electricidad al por mayor ahora cuesta hasta un 267% más por un sólo mes que hace cinco años en áreas ubicadas cerca de una importante actividad de centros de datos.
En 2024, se estima que los centros de datos consumieron unos 415 teravatios hora (TWh), representando casi el 1,5 % del consumo eléctrico mundial. Se proyecta que esta cifra se duplique o más para 2030, alcanzando los 945 TWh, lo que equivaldría a más del doble del consumo actual y a una cifra mayor que la de Japón. La demanda energética de los centros de datos podría llegar a representar el 8% del total del consumo eléctrico a nivel global para ese año.
Pero hay otra zona en este dark side, tan o más compleja y enrevesada que lo atinente al consumo energético. Es de carácter netamente financiero y se muestra en dos caras de una misma moneda. Vamos con la primera. No pocos asumen que las empresas de AI crecen a través de financiación con capital propio, además de ingeniería financiera y algo de deuda, lo que significaría que una posible burbuja en formación estuviera en cierta medida aislada del grueso de la economía.
Sin embargo, Goldman Sachs estima que 141 mil millones de dólares de los 500 mil millones en gasto de capital (capex) en AI de este año provienen de deuda corporativa. Una cantidad de deuda mayor a la que gastó toda la industria en 2024, y significa que al menos el 30% del gasto está financiado con deuda. Pero esto es más delicado aún. Es que para financiar sus mega proyectos de AI, las empresas han empleado Vehículos de Propósito Especiales (SPV, por sus siglas en inglés) para sacar del balance miles de millones de deuda; restando transparencia así, sin alterar sus ratios, y además evitando reclamos masivos de deuda de los acreedores si llegaran a quebrar.
Los proyectos de AI avanzada (centros de datos, chips especializados, redes de entrenamiento, o modelos fundacionales) requieren inversiones de capital gigantescas -decenas de miles de millones- y las grandes tecnológicas no quieren reflejar toda esa deuda en sus balances.
La otra cara de la moneda, la describe muy bien Richard Bowman desde Ciudad del Cabo en Sudáfrica. Para él se está desatando “una oleada de acuerdos entre un puñado de empresas de AI”. Define a esta cuestión como “financiamiento circular”; vale decir, una red de acuerdos circulares. De esta manera, Nvidia invierte en empresas emergentes de AI (OpenAI, por ejemplo) que luego se comprometen a comprar chips de… Nvidia. Por su parte, AMD emite warrants a sus mayores clientes. Y los llamados “hiperescaladores” (Amazon, Google, Microsoft, etc.) construyen nubes repletas de estos chips. Otro caso es señalado por J.P.Morgan: “Oracle cuenta con 60 mil millones de dólares anuales de OpenAI, una cantidad que OpenAI aún no percibe, para proporcionar instalaciones de computación en la nube que Oracle aún no ha construido y que requerirán 4,5 GWh de energía (el equivalente a 2,25 represas Hoover, o cuatro centrales nucleares)”. Como se ve, un circuito que se retroalimenta así mismo.
Cómo se entrelazan todas estas empresas
Claramente, los proveedores financian a sus clientes, quienes luego compran sus productos. No es para nada ilegal. De hecho, puede ser una forma inteligente de impulsar un ecosistema. Acuerdos similares de “financiación de proveedores” se están convirtiendo en una característica del sector de la AI.
Pero no es para nada nuevo; ya se hizo algo muy pero muy parecido a fines del siglo pasado. Por lo tanto, teniendo esto presente, existen ya algunas señales de alerta que requieren una mayor atención. “Quienes vieron esta película en la era de las puntocom saben cómo terminó”, advierte Bowman.
Gita Gopinath -la que fuera hasta no hace mucho número dos del FMI y muy conocida además por estas Pampas-, se expresó en el mismo sentido semanas atrás en The Economist. El boom que motoriza la AI en los mercados bursátiles establece un paralelo con la exuberancia irracional de fines de los años noventa y que culminó con el estallido de la burbuja ni bien comenzó el nuevo siglo. Es cierto que es muy complicado poder ponderar la cotización razonable de la innovación tecnológica sin caer en verdaderos excesos (a partir de su innegable capacidad de transformar industrias y aumentar la productividad). “Los inversores tienen buenas razones para preocuparse de que el actual rally esté preparando el terreno para otra dolorosa corrección”, precisó la ahora catedrática de la Universidad de Harvard. La historia ¿podría? repetirse, y remató diciendo, “pero las consecuencias podrían ser mucho más graves y con mayor alcance global que hace 25 años”.
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