El Banco de Inglaterra y la OMC advierten: la guerra con Irán golpea la frágil economía del auge de la IA

La guerra en torno a Irán puede afectar no solo a los precios de la gasolina y el petróleo, sino a la propia economía del auge de la inteligencia artificial: el sector depende de forma crítica de la energía barata, construye su infraestructura con dinero prestado y aún no ha demostrado que pueda amortizar con rapidez sus gigantescas inversiones.

La lógica es directa. Si el conflicto se prolonga y las interrupciones en el estrecho de Ormuz siguen empujando al alza el precio del petróleo, no solo se encarecerá el combustible, sino también la electricidad, la logística y la fabricación de componentes. Para la IA esto es especialmente delicado, porque entrenar modelos, operar nubes y mantener centros de datos exige enormes cantidades de energía. Aunque EE. UU., como exportador de petróleo, soporte mejor este choque que muchos otros países, las tecnológicas estadounidenses no podrán aislarse por completo del aumento global de costes. Y es precisamente en EE. UU. donde hoy se concentra buena parte del fervor inversor en torno a la IA generativa.

Hay un riesgo adicional: el modelo financiero del sector parece frágil. El Banco de Inglaterra, en su última revisión de riesgos para el sistema financiero, indicó que ya antes de la escalada en torno a Irán los inversores habían empezado a preguntarse si se justificarían los ingresos esperados de inversiones muy grandes en IA. En ese contexto, cualquier nuevo coste puede aumentar la presión sobre las cotizaciones.

El regulador señaló aparte que la guerra puede elevar la inquietud por la intensidad energética de las cadenas de suministro de componentes clave y de la operación de los centros de datos. Dicho de otro modo, el mercado ya dudaba del ritmo de amortización de la IA, y una energía más cara refuerza esas dudas.

Las mismas preocupaciones se oyen en el comercio mundial. El economista jefe de la OMC, Robert Staiger, advirtió de que un periodo largo de precios altos de la energía podría frenar de forma notable la inversión en IA. Esto importa no solo para las tecnológicas, sino para toda la economía de EE.

UU.: según la OMC, el 70 % del crecimiento de la inversión estadounidense en los tres primeros trimestres del año pasado correspondió a bienes e infraestructura vinculados a la inteligencia artificial. Si ese flujo empieza a frenarse, el golpe irá más allá de un solo sector.

Ya no se trata solo de la demanda de chips y servidores, sino también de la construcción, el alquiler de capacidad, el crédito y las expectativas en bolsa.

Otro problema es la estructura de financiación. En una revisión reciente, el despacho Quinn Emanuel mostró lo desequilibrados que están los indicadores básicos del sector: los ingresos del año pasado fueron de unos 60.000 millones de dólares, mientras que los gastos de capital alcanzaron unos 400.

000 millones. La brecha se cubre con deuda y esquemas financieros complejos. Los grandes actores y proveedores de infraestructura como CoreWeave piden prestadas sumas colosales para construir centros de datos nuevos con rapidez.

Parte de las obligaciones sale de los balances hacia estructuras especiales que poseen las instalaciones, reciben el flujo futuro de alquileres y se endeudan con él como garantía. Después, esas deudas pueden agruparse, fraccionarse y revenderse a fondos de pensiones y gestoras. En los dos últimos años, según los mismos analistas, ya se han sacado de los balances unos 120.

000 millones de dólares de deuda de centros de datos.

Esta construcción hace al sector especialmente vulnerable a un choque externo. Si la energía se encarece durante mucho tiempo, suben los costes operativos, los inversores se vuelven más cautos con los nuevos préstamos, y la demanda de los consumidores y los tipos de interés se comportan peor de lo previsto. En un ecosistema de IA tan interconectado, los problemas de un nodo se propagan con facilidad: a través de los arrendatarios de capacidad, los proveedores de nube, los acreedores y los tenedores de deuda titulizada. Por eso, incluso un aumento moderado de los costes energéticos puede desencadenar una revalorización de todo el auge de la IA.

La conclusión principal es que el debate sobre la IA ya no depende solo de la calidad de los modelos o del ritmo de adopción, sino también de la vieja economía: petróleo, electricidad, coste del capital y transparencia de la deuda. Mientras los ingresos del sector vayan muy por detrás de la escala de las inversiones, cualquier choque energético prolongado puede convertir la historia de crecimiento tecnológico en una de vulnerabilidad financiera. Para el mercado es una señal: la IA sigue siendo no solo una gran apuesta por el futuro, sino también uno de los sectores más sensibles a la energía cara aquí y ahora.