La inteligencia artificial se ha convertido la gran apuesta de las principales empresas del mundo. Con la expectativa de que esta tecnología transforme la economía y abra nuevos mercados, están apostando cientos de miles de millones de dólares. Sin embargo, el volumen de la inversión y las dudas sobre su rentabilidad han instalado una duda: ¿Está la industria ante una revolución que justifique sus costos o frente a una burbuja financiera que podría terminar por estallar?
La discusión dejó de ser una inquietud teórica durante los últimos días. El 15 de octubre, Reuters informó sobre las dificultades financieras de CoreWeave, compañía que arrienda capacidad computacional para desarrollar y operar sistemas de IA. La empresa acumula cerca de US$50 mil millones en deuda y enfrenta pérdidas anuales proyectadas de US$2.130 millones, pese a que sus ingresos se acercarían a los US$13 mil millones.
Para Sebastián Ferrada, académico del Departamento de Ciencias de la Computación y de la Iniciativa de Datos e Inteligencia Artificial de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile, el problema está en la brecha entre los recursos que compromete la industria y los ingresos que consigue generar.
“Las empresas, sobre todo las más grandes, Amazon, Google, Microsoft, Meta, Anthropic, OpenAI, van a gastar más de 660 mil millones de dólares solo este año construyendo datacenters y comprando chips, que es básicamente el doble que lo que gastaron el año pasado. Y para el próximo año algunos bancos proyectan que en total gasten casi un billón de dólares”, detalló en diálogo con Radio y Diario Universidad de Chile.
El académico contrasta esa expansión con los ingresos que generan los servicios de inteligencia artificial. “Están gastando casi cinco veces más de lo que ellos están ganando. Están como subsidiando a los usuarios de estas tecnologías para que en un inicio sea barato y de a poco, obviamente, se ha ido encareciendo todo. La burbuja es básicamente una apuesta que están haciendo estas empresas, que es que los ingresos van a llegar eventualmente”, explicó Ferrada.
Esa apuesta consiste en alcanzar una posición dominante en el mercado antes de que la rentabilidad esté plenamente demostrada. Las compañías invierten en modelos, centros de datos y capacidad de procesamiento con la expectativa de que la adopción masiva de la IA les permita recuperar los costos y, eventualmente, establecer precios que aseguren márgenes suficientes.
“Ser tan omnipresentes con la tecnología que no queda otra opción que comprar su servicio y pagar lo que sea que ellos te quieran cobrar”, resume Ferrada sobre la expectativa que sostiene parte de estas inversiones.
Una tecnología rentable para algunos, no para todos
En este contexto, la brecha entre inversión e ingresos no afecta de la misma manera a todos los actores del ecosistema, advierte Ferrada. El experto menciona a los fabricantes de chips, como Nvidia, y los proveedores de servicios de computación en la nube, como actores que pueden obtener beneficios directos del aumento de la demanda de infraestructura.
Por contraparte, las compañías que solamente incorporan herramientas de IA a sus procesos son quienes enfrentan dificultades para traducir su trabajo en resultados económicos medibles.
El problema, sostuvo, aparece al observar a las empresas que compran e implementan estas herramientas para mejorar sus negocios. “Las personas que están tratando de usar IA para los negocios no están obteniendo el retorno esperado, no están obteniendo la baja de costos que se potenciaba y la mayoría de los prototipos que se generan con IA no logran pasar todavía a producción. Que eso vaya a mejorar con el futuro es algo que todavía está por verse”, reflexionó el académico.
Como antecedente, el académico alude a un informe de MIT Project NANDA publicado en 2025, que examinó iniciativas empresariales de inteligencia artificial generativa y concluyó que una proporción muy alta no registraba efectos medibles en los resultados financieros. El hallazgo más difundido fue que el 95% de las organizaciones examinadas no obtenía retornos medibles de sus iniciativas, mientras una fracción reducida lograba integrar proyectos con resultados económicos significativos.
“También tenemos el tema de los centros de datos, que usualmente se iban pagando con las utilidades, que las empresas van invirtiendo cada vez más infraestructura, pero ahora es un poco al revés. Por ahora las empresas que desarrollan la IA se están, entre comillas, endeudando para tener esta infraestructura para acaparar todos los chips”, señaló Ferrada.
“En general, la inteligencia artificial, desde que se empezó a hacer un poco más común, siempre ha estado rodeada de este hype, de que nos va a cambiar la vida, de que en dos años va a mejorar, que va a poder hacer todo. Entonces siempre ha existido esta sobrevaloración y esto obviamente se nota más con los modelos generativos”, complementó el experto.
El académico identifica así tres factores que se refuerzan entre sí: precios elevados en los mercados, una expansión de la infraestructura que podría superar las necesidades reales y expectativas de rentabilidad difíciles de cumplir.
¿Existe demanda?
Uno de los interrogantes centrales es si el mercado de la IA crecerá lo suficiente como para absorber toda la infraestructura que se está construyendo. Las compañías necesitan nuevos clientes, más usos comerciales y una mayor disposición a pagar por sus servicios.
Ferrada advirtió que las proyecciones económicas exigen un crecimiento extraordinario de los ingresos. “Hay cálculos de que las empresas necesitan generar 4,2 billones de dólares de ingresos completamente nuevos, o sea, saliendo de este circuito del que hablábamos recién, en cinco años para que los números cierren. Y dice explícitamente que los mercados que hoy existen no están bastando, hay que inventarse mercados nuevos”, detalló.
El académico agrega que la magnitud de la apuesta implica multiplicar considerablemente la facturación actual. “A pesar de que estamos todavía en un período, entre comillas, subsidiado de la IA, y estos subsidios eventualmente van a dejar de estar una vez que las empresas y los consumidores empiecen a depender de una manera más fuerte de la IA, aún así aumentar 20 veces no es algo que sea fácil de hacer”, mencionó.
¿Cuándo podría corregirse el mercado?
El gasto en infraestructura puede continuar creciendo y, aun así, decepcionar a los inversionistas. En los mercados financieros, las expectativas sobre el ritmo de expansión importan tanto como las cifras absolutas: si una compañía aumenta sus inversiones o ingresos, pero no alcanza el crecimiento que anticipaba el mercado, el precio de sus acciones puede caer.
“Acá el tema de la desaceleración es un poco complicado porque no se espera que el gasto en sí baje, el gasto sigue creciendo y sigue batiendo récords, pero la tasa de crecimiento es la que se estima que se desacelere”, explicó Ferrada.
El académico apunta a una distinción fundamental: una reducción del ritmo de crecimiento no significa necesariamente que la industria deje de expandirse, pero sí puede alterar las expectativas sobre las ganancias futuras. Si los inversionistas han valorado las empresas bajo el supuesto de un crecimiento excepcionalmente rápido, una expansión más moderada podría provocar una corrección de sus precios.
Por ahora, las señales apuntan a un escenario desigual: existen compañías que obtienen ganancias reales y otras que todavía dependen de inversiones externas para financiar su expansión. La posibilidad de una burbuja financiera no descansa en la idea de que la IA vaya a desaparecer, sino en que el mercado haya anticipado beneficios que podrían tardar demasiado en llegar o que finalmente no alcancen la magnitud esperada.
La entrada “Las empresas gastan cinco veces más de lo que ganan”: las señales que alimentan el fantasma de una burbuja financiera de la IA se publicó primero en Diario y Radio Universidad Chile.
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