El artículo analiza el auge mundial que presenta la inversión en infraestructura para inteligencia artificial, específicamente en centros de datos, chips y energía. Este fenómeno ha alcanzado grandes magnitudes históricas: McKinsey aproxima el gasto global para los próximos cinco años (dato crucial 1), viniendo principalmente de empresas como OpenAI, Nvidia y Oracle.

Sin embargo el texto menciona que la demanda real, es decir, lo que realmente se consume, en este caso de inteligencia artificial generativa, aún no corresponde al entusiasmo de los inversiones que la rodean.

La consultora Mckinsey, dedicada a la asesoría estratégica empresarial, señala que los proyectos piloto de inteligencia artificial, diseñados para probar la viabilidad y rentabilidad de nuevas aplicaciones antes de implementarlas a gran escala, solo han tenido éxito en menos de 15% de los casos (dato crucial 2). Esto refleja la diferencia entre la inversión y la rentabilidad efectiva.

El incremento en la construcción de centros de datos (instalaciones destinadas a alojar infraestructura computacional) se caracteriza por su expansión hacia regiones como Texas, Dakota del Norte y Nuevo México, seleccionadas por su abundancia de energía solar y eólica.

Estas zonas ofrecen ventajas energéticas significativas. Sin embargo, también implican riesgos inmobiliarios y financieros, ya que muchos centros se subsidian a largo plazo; pero a pesar de ello pueden volverse obsoletos rápidamente debido a los constantes avances tecnológicos de empresas como Nvidia, que mejoran sus chips de manera continua y obligan a la competencia a actualizarse constantemente.

El artículo previene que la naturaleza del financiamiento también está cambiando: anteriormente los fondos de inversión inmobiliaria eran los principales inversionistas en el área de centros de datos, ahora están siendo remplazados por fondos estatales, bancos y firmas de crédito privado. Esta transición hace que el riesgo de los mercados de capital se traslade al sistema bancario, incrementando el riesgo de impago.

Además la entrada de nuevas empresas con menor solvencia, como laboratorios de inteligencia artificial y firmas neonube (compañías que operan completamente en la nube y ofrecen servicios digitales basados en inteligencia artificial y almacenamiento de datos sin infraestructura física propia), aumentan la inseguridad crediticia y la posibilidad de una crisis similar al “boom de las telecomunicaciones” de los años noventa.

El artículo alerta sobre el parecido entre el actual interés por construir infraestructura de inteligencia artificial y las burbujas tecnológicas pasadas. Andrew Odlyzko (matemático y experto en historia de las tecnologías de la información), señala que existe el riesgo de repetir un colapso similar al de las "puntocom" el cual se dio cuando muchas empresas de Internet recibieron grandes inversiones sin generar ganancias sostenibles, lo que provocó el desplome de los mercados bursátiles y pérdidas millonarias. Dada la magnitud de los compromisos financieros y la interdependencia entre empresas.

Algunos analistas reconocen que a diferencia de los noventa, hoy los centros de datos suelen construirse de contratos con clientes asegurados; sin embargo, los términos de esos acuerdos son decisivos para determinar si los rendimientos serán suficientes para cubrir los riesgos que se asumen.

Al final del texto, Sam Altman (director de OpenAI), junto con otros expertos, sostienen que los riesgos de construir infraestructura de inteligencia artificial en menores cantidades, son mayores que los de construir de más, debido al potencial económico a largo plazo de la inteligencia artificial.

A pesar de ello el artículo plantea que la gran incógnita sigue siendo el saber cuándo será que la demanda efectiva de aplicaciones y chatsbots alcance las expectativas de los inversionistas y si un desequilibrio podría definir si esta expansión tecnológica se consolida o solo culminara en una nueva burbuja financiera.