Los sueños de IA chocan con la dura realidad $7 trln

NUEVA YORK, 7 de abril (Reuters Breakingviews) - La inteligencia artificial está exprimiendo los recursos del planeta. Aún no se han respondido preguntas serias sobre si hay suficiente mano de obra, cobre, agua y otros elementos básicos para construir y operar todos los centros de datos que ahora se están considerando. Incluso si los titanes de la IA logran resolver estos problemas, hay otro asunto de suministro aún más grande y pegajoso por trabajar: el dinero.

El alboroto de los modelos de lenguaje dio paso al nuevo año, ​retomando donde lo dejó en 2025. De pie en un almacén de 800.000 pies cuadrados, el gobernador de Misisipi Tate Reeves, el 8 de enero, presentó, abre una nueva pestaña lo que llamó la inversión única más grande en la historia del estado, un proyecto de 20.000 millones de dólares de ‌Elon Musk’s xAI para un complejo extenso, abre una nueva pestaña con casi 2 gigavatios de potencia informática. En total, según un recuento en marcha que llevan analistas de Barclays, se han anunciado más de 50 GW de proyectos estadounidenses de este tipo, con una cifra similar que se promociona en toda Europa.

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Es una cantidad asombrosa de potencia informática, y que resulta especialmente difícil de comprender dada la misma envergadura de los compromisos financieros. El tamaño puro y duro refleja el entusiasmo por cómo modelos de IA como el ChatGPT de OpenAI y el Gemini de Google alterarán la productividad y la producción económica en todo el mundo. Un examen más cercano, sin embargo, sugiere que será extremadamente difícil, quizá imposible, financiar toda la expansión contemplada.

Los centros de datos se miden por la cantidad de electricidad pico que se necesita para operar y enfriar los servidores. Aproximadamente 110 GW de proyectos de este tipo ya están en etapas de planificación, ​al menos según recuentos de declaraciones públicas. Nvidia (NVDA.O), abre una nueva pestaña jefe Jensen Huang, cuyo empresa suministra la mayor parte de la potencia de procesamiento para entrenar y ejecutar IA, calcula que cuesta, abre una nueva pestaña entre 60.000 millones de dólares y 80.000 millones de dólares ⁠construir un complejo de 1 GW que alberga miles de racks de servidores. Sus cifras son más altas que las de la mayoría. Usar la cifra de 36.000 millones de dólares por GW de analistas de Bernstein se traduciría en unos 4 billones de dólares para pagar todos los centros de datos que actualmente están previstos. En la ​parte baja del rango de Huang, sin embargo, el desembolso implícito es de 6,6 billones de dólares.

La ambición supera uno de los proyectos de obra pública más grandes de la historia. Autorizado por el presidente Dwight Eisenhower en 1956, el Sistema de Carreteras Interestatales de EE. UU. costó, abre una nueva pestaña aproximadamente 500.000 millones de dólares en dólares de hoy. Se fue considerablemente ​por encima del presupuesto y tardó más de tres décadas en completarse. Los defensores de la IA planean gastar 13 veces más, aproximadamente, solo cinco años.

Sin contribuyentes que paguen el nuevo proyecto tecnológico, recaerá en inversores privados. Aunque el furor de la IA está desatado y hoy en día se lanzan sumas de 13 dígitos con total ligereza en referencia a todo, desde valoraciones corporativas hasta pagos de intereses del gobierno, es una suma inverosímil de recaudar en un periodo tan corto.

Las grandes empresas tecnológicas que apuestan su futuro por la IA están aprovechando grandes reservas de dinero. Alphabet (GOOGL.O), abre una nueva pestaña, Amazon.com (AMZN.O), abre una nueva pestaña, Meta Platforms (META.O), abre una nueva pestaña, Microsoft (MSFT.O), abre una nueva pestaña y Oracle (ORCL.N), abre una nueva pestaña ​ya han comprometido cantidades significativas y, teóricamente al menos, tienen aún más a su disposición. En conjunto, se espera que el grupo de cinco genere 5,5 billones de dólares de flujo de caja operativo al vender suscripciones de software, publicidad, almacenamiento en la nube y otros bienes y servicios durante ​los próximos cinco años, según estimaciones recopiladas por Visible Alpha.

También están pidiendo prestado con fuerza para competir en la feroz carrera de armas de centros de datos. Amazon, solo el mes pasado, levantó, abre una nueva pestaña un récord de 37.000 millones de dólares en mercados estadounidenses de bonos, seguido de un acuerdo de 17.000 millones de euros, abre una nueva pestaña. Alphabet vendió antes un tramo raro de 100 años ⁠como parte de ⁠su paquete de deuda de 32.000 millones de dólares en febrero. En total, las proyecciones de analistas de BofA sugieren que es posible emitir hasta 1 billón de dólares de valores aptos para inversión (grado de inversión) relacionados con estos hyperscalers a través de 2030.

Los fondos de pensiones y otros grandes inversores también se sumarán a la acción de la IA. Hay casi 700.000 millones de dólares de capital comprometido a fondos de préstamos directos y fondos de infraestructura gestionados por Brookfield Asset Management (BAM.N), abre una nueva pestaña, Blackstone (BX.N), abre una nueva pestaña y otros, según una investigación de la firma Preqin.

La capacidad adicional de préstamos acecha dentro de los mercados, también. Analistas de Morgan Stanley anticipan unos 50.000 millones de dólares anuales, en promedio, a partir de valores respaldados por activos y valores de deuda hipotecaria comercial respaldada que se relacionen con la construcción de instalaciones vinculadas a la IA durante los próximos años. Los bonos de alto rendimiento y los préstamos apalancados deberían aportar otros 150.000 millones de dólares hasta 2030, pronostican analistas de JPMorgan. Algunos de los centros de datos, incluso, podrían estar generando efectivo para entonces, aunque, suponiendo un rendimiento del 9% sobre el costo, los pagos de intereses de la deuda asociada se tragarán una cantidad sustancial.

Juntándolo todo y, ​en papel al menos, debería haber alrededor de 7,5 billones de dólares en financiación disponible, cómodamente por encima de la estimación de costo de 6,6 billones de dólares, usando el límite inferior de Huang. Otros factores merecen ser examinados con más atención primero.

Por un lado, el excedente asume que los hyperscalers como Microsoft dedicarán cada gota de su flujo de caja operativo a centros de datos durante los próximos cinco años. Sus accionistas podrían empezar a quejarse por los posibles recortes en recompras de acciones y dividendos, sin mencionar la falta de gasto de capital en cualquier otra cosa. Asignar cada dólar que esté dentro de los fondos de crédito privado y de infraestructura también crearía de forma similar una cantidad intolerable de ⁠riesgo de concentración y costo de oportunidad.

Además, los costos económicos totales podrían ser todavía más altos. Las evaluaciones por GW excluyen gastos potencialmente enormes relacionados con reforzar la fiabilidad de servicios públicos antiguos y sobrecargados para salvaguardar la transmisión de electricidad y garantizar que los clientes minoristas no sufran tampoco. Si el límite superior del rango de Huang resulta ser más preciso, por inflación u otras razones, incluso el monto completo del capital proyectado quedaría corto.

Cuando se suma a algunas de las limitaciones físicas probables para desplegar tanta capacidad de IA prometida, el problema del dinero se vuelve aún más marcado. Los plazos podrían extenderse fácilmente, igual que ocurrió con las carreteras de EE. UU. Los ingenieros, o incluso la IA, pueden descubrir formas de reducir significativamente el costo en el camino. Las ganancias de productividad y las oportunidades de ingresos que se anticipan con la tecnología también podrían exagerarse fácilmente, lo que frenaría en gran medida el entusiasmo de los inversores. El resultado más probable, sin embargo, es que una parte considerable de los planes anunciados de centros de datos se conviertan en pura vaporware. Incluso en el mundo de abundancia financiera de hoy, meter 7 billones de dólares en una sola industria tan rápido sería desperdiciar un recurso preciado.

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Edición de Liam Proud; Producción de Pranav Kiran

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Jeffrey Goldfarb

Thomson Reuters

Jeffrey es editor global de Finanzas Corporativas, con base en Nueva York, coordinando la cobertura relacionada con acuerdos. Anteriormente, supervisó la región de Asia-Pacífico para Reuters Breakingviews desde Melbourne y Hong Kong. Se incorporó por primera vez a Breakingviews en Londres cuando comenzaba la crisis financiera global y más tarde pasó siete años en Nueva York como editor de EE. UU. Antes de convertirse en columnista en 2007, Jeffrey cubrió banca, fusiones y adquisiciones, medios, tecnología, comercio internacional y atención médica para Reuters y BNA en Nueva York, Washington, Phoenix y en toda Europa. Tiene una maestría en periodismo de Columbia University y una licenciatura en finanzas de la George Washington University.

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