Bloomberg: el auge de la IA ha disparado los desequilibrios comerciales mundiales a su nivel más alto desde 2008

Los desequilibrios comerciales de la economía mundial han alcanzado niveles que no se veían desde la crisis financiera de 2008. En un nuevo análisis, Bloomberg Originals señala como causa principal el auge de la inteligencia artificial, que ha concentrado una enorme riqueza en pocas manos y ha desplazado los flujos globales de bienes y capital. El anuncio es breve y no revela cifras concretas, así que a continuación explicamos el mecanismo que sustenta la tesis y los indicadores que permiten comprobarla.

Cómo la IA distorsiona el comercio

La infraestructura de IA es material. Cada nuevo clúster implica aceleradores, memoria, bastidores de servidores, equipos de red, transformadores y refrigeración. Buena parte de todo eso se fabrica en un número limitado de lugares: chips y encapsulado en Taiwán, memoria en Corea del Sur, ensamblaje de servidores en Taiwán, China, México y Vietnam. Los clientes, en cambio, están sobre todo en Estados Unidos, donde los mayores proveedores de nube gastan cientos de miles de millones de dólares al año en centros de datos.

Como resultado, aumentan las importaciones de equipos del país comprador y los exportadores amplían su superávit. Es el mecanismo clásico de un desequilibrio comercial. La diferencia es que antes lo alimentaban los automóviles y la electrónica de consumo, y ahora lo hacen los bastidores con GPU.

Dónde se queda el dinero

La segunda parte de la historia tiene que ver con el capital. Los beneficios de la IA se reparten de forma desigual: se los llevan los fabricantes de aceleradores, las plataformas en la nube y un puñado de laboratorios que entrenan modelos de frontera. La capitalización de Nvidia superó por primera vez los $5 trlн en octubre de 2025, y esa cifra corresponde a una sola empresa, no a todo el mercado. Las inversiones se financian también con capital externo, de modo que la entrada de dinero en activos estadounidenses alimenta la misma asimetría desde el otro lado de la balanza de pagos.

Se forma así un circuito cerrado. El capital va a activos de IA en EE. UU., EE. UU. compra equipos en Asia, los exportadores asiáticos acumulan ingresos en divisas y reinvierten parte de ellos en valores en dólares. Mientras las expectativas de beneficios se cumplan, el circuito se sostiene. Si no, el desequilibrio dejará de ser solo comercial y también será financiero.

Qué mirar en los datos

• Umbral: según la estimación de Bloomberg Originals, los desequilibrios están en su máximo desde 2008, es decir, de los últimos 18 años.
• Capex de los hiperescaladores: los informes trimestrales de Microsoft, Alphabet, Amazon y Meta muestran cuánto dinero se destina a equipamiento.
• Exportaciones de electrónica: estadísticas de Taiwán, Corea del Sur y Vietnam sobre servidores, chips y memoria.
• Concentración: el peso de unas pocas empresas en la capitalización de los índices, sobre todo del S&P 500.
• Fuentes de financiación: emisiones de deuda para centros de datos y crédito privado.

Conclusiones prácticas

Para las empresas que construyen productos con IA, el principal riesgo está en la cadena de suministro. El precio y la disponibilidad de los aceleradores dependen de unas pocas fábricas y de la política comercial. Conviene fijar a largo plazo los contratos de capacidad en la nube y tener un plan para el caso de una revisión de los precios de la computación.

A los inversores les resulta útil separar los ingresos procedentes de una demanda real de servicios de IA de los que se sostienen sobre un capex cíclico. Los primeros indican la solidez del sector; los segundos dependen del ánimo del mercado de capitales.

Por último, desequilibrios comerciales de esta magnitud suelen acabar provocando, tarde o temprano, una reacción política: aranceles, restricciones a la exportación, subsidios a la producción local. Para el sector de la IA, esto ya no es una hipótesis, sino un escenario de planificación. Conviene consultar el análisis completo de Bloomberg con sus cifras en el original para contrastar nuestras salvedades con los datos del propio material.