La economía de la IA: por qué los líderes del mercado ni siquiera intentan ganar dinero

Si pensaba que Uber o WeWork en sus peores años eran maestros en quemar dinero, la industria de la inteligencia artificial le pide que sostenga su cartera sin fondo. Hoy los mayores actores del mercado, de OpenAI a Anthropic, ni siquiera fingen que buscan beneficios operativos en un futuro previsible. Asistimos a un momento único en la historia de la tecnología: empresas valoradas en cientos de miles de millones de dólares admiten abiertamente que sus gastos de entrenamiento siempre irán por delante de sus ingresos por suscripciones.

No son dificultades temporales, sino una característica fundamental de la actual carrera armamentista, en la que ganará no quien mejor venda, sino quien más tiempo pueda ignorar una cuenta bancaria que se vacía.

El contexto importa aquí más que cualquier cifra. Para entender la escala de lo que ocurre, hay que recordar cómo funcionó Silicon Valley durante la última década. Lo habitual es que una startup queme dinero para conquistar el mercado y luego empiece a monetizar a una audiencia fiel.

Con la IA, ese esquema se ha roto. El coste de entrenar cada nueva versión de GPT o Claude crece de forma exponencial. Si entrenar GPT-4 costó unos cien millones de dólares, las siguientes iteraciones requieren miles de millones.

La parte del león de ese dinero no va a los sueldos de los programadores, sino al bolsillo de Nvidia por los chips y al de las eléctricas por la electricidad. Estamos en una situación en la que el producto se encarece de producir más rápido de lo que el mercado se acostumbra a su precio actual.

¿Por qué los inversores siguen firmando cheques de miles de millones de dólares ante estas ruinas financieras? La respuesta está en la fe ciega en el concepto de AGI, la inteligencia artificial general. En los pasillos de OpenAI y Google DeepMind reina la convicción de que, en cuanto creen un sistema capaz de sustituir al ser humano en la mayoría de las tareas cognitivas, la cuestión del dinero se resolverá sola.

Ese sistema, supuestamente, descubrirá cómo ganar billones, optimizar la economía y saldar todas las deudas. Es una especie de mesianismo tecnológico: construimos un dios digital, y un dios no necesita informes trimestrales. El problema es que hay que llegar vivo a ese momento, y el precio de la entrada a este club de elegidos sube cada día.

Mientras tanto, los modelos de negocio que se nos ofrecen hoy parecen más un intento de tranquilizar la conciencia de los accionistas que un plan real. Las suscripciones de veinte dólares al mes no cubren ni la amortización de los servidores en los que corren estos modelos. Las implantaciones corporativas avanzan despacio por las dudas de seguridad y las alucinaciones de la IA.

El resultado es una paradoja: la tecnología que debía automatizar y abaratar todo es, en sí misma, el negocio más caro e ineficiente del mundo. Las empresas se ven obligadas a buscar financiación sin parar solo para mantener las luces encendidas en las salas de servidores, lo que crea una dependencia del capital riesgo que recuerda a una pirámide financiera construida sobre algoritmos muy inteligentes.

El vínculo con los anteriores booms tecnológicos es evidente, pero hay una diferencia sustancial. En la era de las puntocom, las empresas gastaban dinero en marketing y en captar atención. En la era de la IA, el dinero se gasta en infraestructura física y cómputo en bruto.

Eso haría que la caída, si llega, fuese mucho más dolorosa para toda la economía. Si mañana los inversores deciden que el camino hacia la AGI es demasiado largo, no nos quedarán solo webs en quiebra, sino montañas de hardware caro y gigantescos centros de datos que consumen la energía de ciudades enteras. La ironía es que los líderes del mercado ni intentan ocultar esta situación y declaran abiertamente que necesitan cientos de miles de millones de inversión para seguir adelante.

¿Qué significa esto para nosotros? Usamos herramientas increíblemente caras casi gratis mientras los fondos de capital riesgo y Microsoft pagan el banquete. Es una edad de oro para los usuarios, pero una señal de alarma para la industria.

La sostenibilidad a largo plazo de las empresas de IA depende hoy no de la calidad del código, sino de la geopolítica, del suministro de litio y de la paciencia de los mayores inversores del planeta. Mientras crean en el milagro, la fiesta continúa. Pero en cuanto alguien pregunte por primera vez «¿dónde está el dinero?»

, las reglas del juego cambiarán al instante, y a muchos les tocará recordar qué es la economía tradicional, con sus aburridas nociones de beneficios y pérdidas.

Lo esencial: la industria de la IA actual no es un negocio en el sentido clásico, sino un grandioso experimento científico con dinero ajeno. ¿Lograrán los modelos ser lo bastante inteligentes como para justificar su existencia antes de que a los inversores se les acabe la paciencia?