Las inversiones en IA son los bonos de guerra de la nueva Guerra Fría
La expansión de la IA no es una burbuja. Es un mercado de bonos de guerra. 660 000 millones de dólares al año. Cuatro directores ejecutivos que dicen que prefieren ir a la quiebra antes que perder. Los bonos de guerra solo se pagan si se obtiene la victoria.
«Prefiero ir a la quiebra antes que perder esta carrera».
Quien habla es Larry Page, cofundador de Google, según relató el inversor Gavin Baker en 2025. Sam Altman dijo a una audiencia de Stanford en mayo de 2024 que no le importa si OpenAI quema 500 millones, 5 000 millones o 50 000 millones de dólares al año —vale «totalmente la pena» para construir IAG—. Mark Zuckerberg afirmó en septiembre de 2025 que el mayor riesgo es «no ser lo bastante agresivo en vez de ser demasiado agresivo», y que incluso perder un par de cientos de miles de millones de dólares sería preferible a quedarse atrás en la carrera por la superinteligencia. Satya Nadella confesó en una reunión interna de Microsoft a mediados de 2025 que le «atormentaba» la historia de Digital Equipment Corporation —una empresa tecnológica dominante que quedó obsoleta por un error estratégico— y que a Microsoft podría ocurrirle lo mismo con la IA.
No son florituras retóricas. Este artículo sostiene que sin el marco existencial que esos líderes articulan, el comportamiento inversor del sector carece de sentido. Lo que dicen va en serio. Lo que sigue son sus implicaciones.
La factura de esa convicción asciende ya a 660 000 millones de dólares al año y sigue subiendo. Los cuatro mayores hiperescalares estadounidenses —Amazon, Microsoft, Google y Meta— van camino de gastar esa cantidad en 2026, según las previsiones de las compañías y las estimaciones de analistas recopiladas por Morgan Stanley. Goldman Sachs proyecta 1 018 000 millones de dólares en 2027. JPMorgan calcula que el total acumulado alcanzará los 5 billones de dólares hasta 2030. En 2020, esos mismos cuatro gigantes gastaron 80 000 millones.
Los inversores que financian este despliegue —accionistas, tenedores de deuda, compradores de titulizaciones respaldadas por GPU— están adquiriendo los bonos de guerra de una nueva Guerra Fría. Esta clase de activos posee las mismas características estructurales que los originales: se emite para financiar un conflicto que los emisores creen que no pueden permitirse perder, paga un rendimiento solo si el emisor sobrevive para honrarlo y su valor depende menos de los flujos de caja subyacentes que del desenlace de la guerra.
Las economías de guerra no se detienen en el punto de equilibrio
En un ciclo de inversión normal, la demanda antieconómica acaba desapareciendo. Las start-ups financiadas con capital riesgo fácil se quedan sin dinero. El ciclo cambia.
La expansión de la IA no sigue ese patrón. Quienes gastan no son start-ups frágiles. Son las empresas tecnológicas más rentables de la historia, que despliegan los beneficios operativos de sus negocios principales monopolísticos, más un pequeño número de laboratorios privados bien capitalizados respaldados por inversores que creen que el premio es existencial.
Esto modifica la condición de salida. Un ciclo inversor en tiempos de paz se detiene cuando el rendimiento marginal se vuelve negativo. Una economía de guerra se detiene cuando uno de los bandos se agota —cuando ya no puede financiar la guerra, no cuando la guerra deja de tener sentido financiero—.
El dilema del prisionero formaliza la dinámica. Para cualquier empresa individual, invertir de forma agresiva es la estrategia dominante, independientemente de lo que hagan los competidores. Si los competidores construyen, tú debes construir para tener alguna oportunidad. Si los competidores no construyen, construir te permite capturar todo el mercado. La estrategia individualmente racional es gastar todo lo que puedas. El resultado colectivamente racional —invertir menos, obtener rendimientos adecuados— no es un equilibrio de Nash. Basta con que un solo agente defeccione y gaste más para llevarse el juego.
Los participantes tienen bolsillos profundos. Solo el negocio de búsquedas de Google generó aproximadamente 200 000 millones de dólares de ingresos en 2024, con márgenes operativos superiores al 30 %. El imperio de redes sociales de Meta está igualmente fortificado. Los negocios de SaaS empresarial y nube de Microsoft generan decenas de miles de millones de flujo de caja libre al año. OpenAI y Anthropic han recaudado capital a valoraciones que implican que los inversores creen que el ganador valdrá billones.
El gasto no está limitado por la economía unitaria actual de la IA. Está limitado por la capacidad de los negocios principales y de los mercados de capitales para seguir financiándolo. Eso produce una guerra de desgaste: el gasto escala hasta que alguien no puede mantener el ritmo.
La demanda sobre la que descansa toda la estructura
La mayor parte de la inversión creciente descrita anteriormente se destina a construir centros de datos. Poner en marcha un centro de datos hoy es rentable, siempre que la capacidad de GPU que alberga pueda alquilarse a tarifas que cubran el coste del capital. Esas tarifas se mantienen solo si la demanda sigue superando a la oferta. Y la demanda no es orgánica.
El comprador marginal de cómputo en GPU no es la empresa que despliega un chatbot. No es el hospital que ejecuta modelos de diagnóstico. Es un pequeño grupo de grandes creadores de modelos —OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta AI, Microsoft Copilot, xAI— que constituyen el grueso de la demanda del cómputo que llena los nuevos centros de datos.
Todos ellos son negativos en flujo de caja en IA.
OpenAI gastó aproximadamente el 50 % de sus ingresos de 2024 solo en costes de inferencia —el cómputo necesario para ejecutar sus modelos para los clientes de pago—. Los costes de entrenamiento consumieron otro 75 %. El 125 % combinado sobre los ingresos significó que la empresa perdía dinero en cada consulta. Para 2025, con unos ingresos que alcanzaron una tasa anualizada de 20 000 millones de dólares, los costes de inferencia subieron a 8 400 millones y el margen bruto cayó al 33 %, frente al 40 % de 2024. Documentos internos proyectan unas pérdidas de 14 000 millones en 2026. No se espera que el flujo de caja libre sea positivo hasta 2029.
La trayectoria de Anthropic está mejorando, pero aún no es sostenible. El margen bruto pasó de un 94 % negativo en 2024 a cerca del 40 % en 2025. Los ingresos se dispararon de 4 600 millones de dólares a un ritmo superior a 30 000 millones a principios de 2026. La empresa registró un beneficio operativo en el segundo trimestre de 2026. Pero ha captado más de 18 000 millones en financiación acumulada y ha quemado un total de 15 000 millones desde 2021. Su plan interno no prevé un flujo de caja positivo hasta 2028.
Las divisiones de IA de los hiperescalares no se reportan por separado, pero las cifras agregadas cuentan la historia. Google y Meta generaron juntos más de 150 000 millones de dólares de ingresos operativos con sus negocios publicitarios principales en 2025. Ambos están dando previsiones de CapEx que absorben la totalidad de ese flujo de caja operativo. El flujo de caja libre de Amazon para 2026 se estima entre 17 000 millones y 28 000 millones de dólares negativos, según el consenso de los analistas del lado vendedor. Los negocios principales son rentables. La IA no lo es. La subvención fluye de uno a otro.
Esta es la estructura que importa. Las tarifas de alquiler de GPU que sustentan la financiación de los centros de datos, las hipótesis de utilización incorporadas en los calendarios de amortización, los 150 000 millones de dólares proyectados en titulizaciones respaldadas por GPU: todo descansa en la demanda de entidades que pierden dinero en cada unidad de cómputo que consumen. La demanda es real, en el sentido de que se están gastando cientos de miles de millones de dólares. No es autosostenible, en el sentido de que no la financian los clientes, sino los inversores.
La escalada aún no ha tocado techo
El consenso entre los analistas es que el CapEx en IA alcanzará su punto máximo en 2028. Barclays modela el punto de inflexión basándose en la automejora recursiva: el momento en que los sistemas de IA sean lo bastante capaces como para reducir el coste de desarrollar sistemas de IA aún mejores. El gasto operativo en entrenamiento toca techo en 2029, por lo que el gasto de capital lo hace aproximadamente un año antes. Entre ahora y ese pico, el gasto sigue acelerándose: Goldman Sachs estima 1 018 000 millones de dólares para los hiperescalares estadounidenses en 2027, antes de cualquier estabilización.
Esta trayectoria importa por la secuencia que implica. Si el CapEx toca techo en 2028, el dólar marginal desplegado en 2027 y 2028 es el dólar más caro con la ventana de ingresos más corta: los activos desplegados en último lugar tienen el menor tiempo para generar ingresos antes de que el ciclo inversor dé la vuelta. El último dinero que entra es el peor dinero. En tiempos de paz, un inversor racional frena el gasto antes del pico para evitar desplegar capital que no recuperará su coste. En tiempos de guerra, gastas hasta el último dólar porque perder es peor que desperdiciarlo.
El riesgo de calendario es agudo. Si la automejora recursiva llega según lo previsto, los últimos dólares compran la capacidad que, retroactivamente, hace que todo el gasto anterior sea más eficiente. Si no llega —si la tecnología se estanca en lugar de multiplicarse—, la industria habrá gastado con la máxima intensidad justo en el momento anterior a que los rendimientos disminuyan. El agotamiento llega en el pico de gasto.
Ni siquiera los constructores se ponen de acuerdo sobre la vida útil de los activos
Un parámetro determina la rapidez con que debe crecer la caja de guerra para mantener la misma capacidad: la tasa de obsolescencia del hardware de IA.
La B200 de NVIDIA ofrece aproximadamente el cuádruple del rendimiento en coma flotante de la H100 a la que reemplaza. La B300, prevista para el próximo ciclo, ofrece de 11 a 15 veces más rendimiento por GPU en inferencia de grandes modelos de lenguaje. La cadencia arquitectónica de NVIDIA es de aproximadamente 18 a 24 meses. Un clúster de GPU que hoy es puntero se vuelve económicamente de segunda fila en dos generaciones.
La eficiencia algorítmica agrava el efecto. El coste de inferencia para un listón de calidad fijo se ha reducido aproximadamente 400 veces en tres años. El mismo dólar de cómputo produce mucha más inteligencia que cuando comenzó el actual ciclo de CapEx.
Y, sin embargo, los cuatro actores que gastan 660 000 millones de dólares no se ponen de acuerdo sobre cuánto dura el hardware. Amazon redujo la vida útil de sus equipos de servidores y redes de seis a cinco años a principios de 2025, citando «el ritmo acelerado del desarrollo tecnológico, en particular en inteligencia artificial y aprendizaje automático». Meta la amplió a 5,5 años, reduciendo la amortización de 2025 en 2 900 millones de dólares. Microsoft pasó de cuatro a seis años. Google se sitúa en torno a los seis.
Dos apuestan a que la obsolescencia se acelera. Dos apuestan a que se desacelera. No pueden tener razón todos. La respuesta determina la velocidad a la que debe crecer la subvención. Si Amazon está en lo cierto, cada dólar de CapEx compra una capacidad menos duradera, y la caja de guerra se agota más rápido para mantener la misma posición en la frontera.
Quién posee los bonos
La estructura de bonos de guerra produce resultados distintos para los distintos tenedores.
Los generales emisores —los directores ejecutivos— se enfrentan directamente al dilema. Invertir agresivamente es la única estrategia que preserva la opción de ganar. Perder la guerra de plataformas conservando el capital es una derrota de la que no hay recuperación posible. Invertir en exceso junto con todos los competidores es un escenario supervivible: todo el sector deprecia los activos en bloque, y ningún consejo puede señalar a un CEO por hacer la misma apuesta que todos los demás.
El inversor de capital riesgo en un laboratorio de IA posee los bonos de un único beligerante. Si su laboratorio consigue el dominio de los modelos y captura una cuota significativa de un mercado de un billón de dólares, el rendimiento justifica la subvención. Si los modelos se convierten en un producto básico o gana otro laboratorio, la inversión vale cero. La posición es una apuesta binaria, dimensionada racionalmente para una cartera que contiene muchas apuestas de ese tipo. La guerra es la premisa, no el problema.
El inversor en fondos indexados posee los bonos de todos los beligerantes. No importa la distribución de quién gana. Lo que importa es el agregado: ¿supera el valor total creado para las empresas cotizadas el CapEx acumulado? Si la IA se convierte en un mercado de un billón de dólares de ingresos anuales en 2030 y las empresas cotizadas capturan el 70 % de ese mercado, el período de recuperación de todo el CapEx es de unos cuatro años en estado estacionario. Si la IA es un mercado de 300 000 millones, la recuperación se alarga a más de 15 años. El fondo indexado absorbe el resultado colectivo. Gana si la guerra produce un vencedor lo bastante valioso como para justificar el coste total de combatirla. Pierde si los costes superan el botín.
El tenedor de deuda tiene la exposición más aguda y el menor potencial alcista. Las titulizaciones respaldadas por GPU, proyectadas en 150 000 millones de dólares, valoran el colateral subyacente como si el riesgo de obsolescencia fuera insignificante. CoreWeave, la mayor neo-nube, arrastra 14 200 millones de deuda garantizada por activos de GPU. Sus ingresos dependen en gran medida de contratos con los mismos hiperescalares que están construyendo infraestructura competidora. Microsoft representó el 67 % de los ingresos de CoreWeave en 2025. Cada centro de datos que Microsoft construye reduce su necesidad de la capacidad de CoreWeave. Los contratos son multianuales. La probabilidad de renovación cae a medida que crece la capacidad propia. La deuda está valorada contando con la renovación. La guerra hace que la renovación sea incierta.
El usuario corporativo de IA se beneficia en cualquier caso. Un cómputo más barato, modelos más capaces y una oferta redundante son consecuencias del exceso de CapEx. Las empresas que pagan a OpenAI y Anthropic por acceder a sus API están, en efecto, parcialmente financiadas por el capital riesgo que mantiene a esos laboratorios operando por debajo del coste. La guerra es un regalo para los espectadores.
Cómo termina la guerra
El final de la guerra depende de dos preguntas que el gasto actual no puede responder. La primera es la naturaleza de la tecnología: ¿cuál es el límite del valor que la inteligencia adicional puede crear y cuál es el límite del coste marginal de proveerla? La segunda es la estructura del mercado: ¿sigue la demanda de inteligencia una dinámica de «el ganador se lo lleva todo» o admite el mercado un oligopolio estable?
Estas preguntas determinan el tamaño del premio y quién lo captura. Se abordan en un artículo complementario, «Los límites de la inteligencia». Para el tenedor de bonos de guerra, lo relevante es que las respuestas no se pueden conocer de antemano —y los 660 000 millones se están desplegando como si el resultado más favorable no fuera meramente posible, sino el escenario base—.
Este es el primero de una serie sobre la economía de la inversión en infraestructura de IA. Los artículos complementarios abordan el criterio de Kelly en tiempos de paz («Cómo sería la inversión en IA en tiempos de paz»), el problema de agregación del inversor minorista («Por qué el inversor minorista no puede resolver el dilema del prisionero») y la estructura del premio («Los límites de la inteligencia»).
