Desde el auge del internet a mediados de la década de 1990, San Francisco es una ciudad que está económicamente desconectada del resto de Estados Unidos. Como lo demuestra todo tipo de cosas, desde los alquileres de viviendas hasta las tasas de crecimiento per cápita, mucho más altas que el promedio nacional estadunidense, el área de la bahía existe en su propia órbita.
No pude evitar pensar en esto cuando volé a San Francisco hace unas semanas. La inteligencia artificial (IA), más que las páginas web para, impulsa la exuberancia hoy, pero el ambiente es el mismo que hace 30 años: hay una historia, y todos creen que es verdad.
Cada publicidad que vi desde el aeropuerto hasta la ciudad tenía algo que ver con la IA. Gigantescos bloques blancos de viviendas y oficinas nuevas se alinean a un lado de la autopista. En los escaparates vi hombres jóvenes (los empleados de Silicon Valley siguen siendo en su mayoría hombres, como entonces) escribiendo en computadoras mientras se presentaban deportes o videojuegos en sus enormes televisiones de pantalla plana.
Hasta ahora, todo en la década de 1990. Esto me lleva a preguntarme qué ha cambiado. Es un tema que se ha debatido mucho en los últimos meses, ya que quedó claro cuánto del crecimiento de EU depende de la inteligencia artificial.
Si bien algunas respuestas son sencillas —la mayoría está de acuerdo en que el impacto a largo plazo de la IA será mucho más amplio y profundo que el ascenso del internet de consumo, incluso si vemos una corrección en el corto plazo— yo señalaría tres comparaciones entre la década de 1990 y la actualidad que merecen una mayor reflexión.
En primer lugar, la inteligencia artificial requiere una inversión de capital muy alta. La burbuja de las puntocom no la requería. En ese entonces, cualquiera podía crear una página web prácticamente sin inversión. En la actualidad, la inversión en IA representa todo el crecimiento del gasto de capital de las empresas estadunidenses.
Los que opinan lo contrario pueden señalar que se instalaron más de 80 millones de millas (128 millones de kilómetros) de cable de fibra óptica desde mediados de la década de 1990 hasta el final del auge de las puntocom, y gran parte de esa inversión tardó años en amortizarse. Las empresas de telecomunicaciones estadunidenses gastaron 444 mil millones de dólares en capital entre 1996 y 2001.
Aun así, comparemos esta cifra con los 342 mil millones de dólares que invertirán tan solo este año en EU los principales inversionistas en centros de datos de IA e infraestructura informática, como Microsoft, Alphabet, Amazon y Meta. Al ritmo actual de consumo de electricidad necesario para impulsar el desarrollo de la inteligencia artificial, se estima que la inversión ascenderá a casi 7 billones de dólares para 2030.
Esto nos lleva a otro punto clave en el ámbito de la inversión de capital, la energía es una limitación muy importante para el desarrollo de la IA en la actualidad. Esto no era así en la década de 1990.
Si se mantiene la economía energética de la IA, el panorama de la inversión se vuelve aún más costoso y complejo, ya que depende de la trayectoria de las actualizaciones de la red eléctrica, de la mayor entrada de energía nuclear, de la rapidez con la que las energías renovables puedan sustituir a los combustibles fósiles y del aumento de los precios del petróleo.
Otra diferencia entre ambas eras es que hoy la inversión en IA se financia cada vez más con capital. A primera vista, esto parece muy positivo. El medio billón de dólares en inversión en telecomunicaciones durante la burbuja puntocom se financió principalmente con deuda, mientras que las grandes empresas de inteligencia artificial actuales son enormes y rentables.
Por esa razón, probablemente no veremos una repetición de quiebras como las de WorldCom o Global Crossing, ya que las Siete Magníficas (o tal vez cuatro, en lo que respecta a la IA) no están a punto de quebrar. Las firmas más ricas de la historia del capitalismo global tienen dinero de sobra.
Pero esto nos lleva a la comparación más importante entre la década de 1990 y la actualidad.
Muchos participantes del mercado argumentan que no debemos preocuparnos tanto por el hecho de que el entusiasmo por la IA parece que está frenando todo el mercado de valores estadunidense, dado que las ganancias de las grandes compañías de tecnología que impulsan el auge son enormes.
Pero si vemos debajo del cofre y analizamos la realidad, esa no es toda la historia. El economista jefe de Apollo, Torsten Slok, conocido por su capacidad para acertar con las métricas que importan, publicó una gráfica hace unos días donde se muestra que, desde el Día de la Liberación de los aranceles de Donald Trump en abril, las empresas del Russell 2000 con ganancias negativas están superando a las que tienen ganancias positivas.
Este índice de pequeña capitalización incluye muchas empresas en áreas con gran inversión en inteligencia artificial, como software, biotecnología y salud, así como a muchas otras en sectores como finanzas, energía, materiales y comunicaciones, que también apuestan por un futuro con IA. Es una extraña coincidencia histórica con el auge de las puntocom, cuando las empresas con ganancias negativas también superaron a las que tenían ganancias positivas durante un periodo prolongado.
¿Qué conclusión debemos sacar? En primer lugar, aunque “la IA será una revolución en muchos sentidos, hay un efecto eco de la década de 1990 al que debemos prestar mucha atención”, dice Slok.
Es más, el impacto económico, incluso de un colapso a corto plazo de la burbuja de la IA, puede ser mayor que en la era de las puntocom, dado que ahora más estadunidenses poseen más acciones.
Segundo, la dinámica subyacente a esta burbuja es más compleja que hace dos décadas. ¿Las ganancias de productividad compensarán las pérdidas de empleo relacionadas con la IA? ¿El sector energético seguirá siendo un cuello de botella? ¿Un innovador chino causará una disrupción en el mercado? ¿O el crecimiento de EU seguirá siendo más rápido que el mundial, como en la década de 1990?
Las perspectivas para algo más que Silicon Valley dependen de las respuestas.
