La nueva columna vertebral global: por qué la infraestructura de Inteligencia Artificial (Artificial Intelligence, AI) es el moderno «Demasiado grande para quebrar (Too Big to Fail)»
La expresión «Demasiado grande para quebrar» (Too Big to Fail, TBTF) ha perseguido a la economía global desde la crisis financiera de 2008, una etiqueta fijada permanentemente a los gigantes bancarios cuyo colapso amenazaba con deshilachar el tejido financiero mundial. Sin embargo, en 2026, el centro de gravedad del riesgo sistémico se ha desplazado. Se ha trasladado desde las salas de negociación de Wall Street hasta los extensos y sedientos de energía centros de datos de Silicon Valley.
Con las grandes tecnológicas (Big Tech) vertiendo una suma sin precedentes de $400 billion en la construcción de centros de datos solo en 2025 —una cifra que superó el crecimiento del gasto de los consumidores en la primera mitad del año—, economistas y reguladores están lanzando la alarma. La escala de este gasto de capital sugiere que la Inteligencia Artificial (Artificial Intelligence, AI) ya no es solo un sector; se está convirtiendo en la infraestructura crítica sobre la que reposa toda la economía moderna.
La apuesta de $400 billion: un cambio tectónico financiero
Las cifras de inversión de 2025 dibujan un panorama de una industria que pivota con contundencia hacia un único futuro. Las grandes empresas tecnológicas, coloquialmente conocidas como hiperescaladores (Hyperscalers), han convertido efectivamente sus balances en motores para el desarrollo de infraestructura física.
Según datos recientes del mercado, esta masiva inyección de capital fue el principal impulsor del rendimiento del mercado de valores en 2025. Nvidia, el referente del hardware de IA, vio cómo su acción se disparaba casi un 40%, mientras que Alphabet subió aproximadamente un 65%. Estas ganancias no fueron meramente especulativas; se sustentaron en activos tangibles y concretos: servidores, sistemas de refrigeración y redes eléctricas.
James van Geelen, fundador y CEO de Citrini Research, enfatiza que esta consolidación proporciona una red de seguridad para la tecnología en sí, si no para los precios de las acciones. "Incluso si el mercado de valores bajara, la IA seguiría adelante como tecnología", señaló van Geelen en una entrevista reciente. Su valoración destaca una divergencia crucial: mientras que las valoraciones pueden fluctuar, la realidad física de la infraestructura de IA ahora está demasiado arraigada como para desvanecerse simplemente.
Análisis comparativo: bancos de 2008 vs. gigantes tecnológicos de 2026
Para entender el riesgo sistémico, es esencial comparar el actual auge de la IA con el referente histórico del riesgo sistémico financiero. La tabla siguiente describe los cambios estructurales en la dinámica de "Demasiado grande para quebrar".
Table 1: Evolución del riesgo sistémico (2008 vs. 2026)
| Feature | 2008 Financial Crisis (Banking) | 2026 AI Expansion (Tech Infrastructure) |
|---|---|---|
| Core Asset | Valores respaldados por hipotecas (Mortgage-Backed Securities) — activos en papel (Paper Assets) | H100/Blackwell GPUs y centros de datos (H100/Blackwell GPUs & Data Centers) — activos físicos (Physical Assets) |
| Risk Source | Apalancamiento y impagos de préstamos subprime | Exceso de capacidad y latencia del retorno de la inversión (ROI) en gasto de capital (CapEx) |
| Economic Impact | Congelamiento del crédito, crisis de liquidez | Tensión en la red energética, desplazamiento laboral, choques de productividad |
| Bailout Nature | Inyección de capital gubernamental (TARP) | Potenciales subsidios energéticos o fosos regulatorios |
| Dependency | Flujo de capital (crédito) | Flujo de inteligencia (capacidad de cómputo) |
El efecto sociológico en cadena
Mientras que el riesgo financiero se centra en el retorno de la inversión (retorno sobre la inversión, ROI): específicamente, si los ingresos por software de IA pueden eventualmente justificar los desembolsos por hardware de billones de dólares, el riesgo sociológico es quizás más inmediato.
La narrativa de "Demasiado grande para quebrar" en la banca giraba en torno a prevenir un colapso que destruyera empleos. Paradójicamente, el "éxito" del sector de la IA puede resultar directamente en lo contrario. Van Geelen advierte que 2026 podría marcar un punto de inflexión para el mercado laboral. "2026 probablemente sea el año en que empezaremos a ver a personas perder sus empleos y a esos empleos dejar de existir", afirmó.
Esto crea una tensión sistémica única. Si la apuesta por la IA fracasa, los mercados financieros —fuertemente ponderados hacia la tecnología— podrían enfrentarse a una corrección que rivalice con la explosión puntocom. Si la apuesta por la IA tiene éxito, la economía afronta un shock estructural en el empleo. A diferencia de los bancos, cuya salud era sinónimo de estabilidad económica, la "salud" de las grandes tecnológicas (eficiencia y automatización) puede lograrse a costa de la estabilidad laboral tradicional.
El nexo entre energía y capital
El gasto de $400 billion no solo compra silicio; está remodelando las redes energéticas nacionales. La expansión de los centros de datos de IA está creando una relación simbiótica, pero tensa, con los proveedores de servicios públicos.
Key areas of infrastructure strain include:
- Consumo de energía: Los nuevos centros de datos requieren disponibilidad de energía a escala de gigavatios, obligando a las compañías eléctricas a mantener centrales de combustibles fósiles en línea más tiempo del previsto.
- Asignación de capital: Los fondos de pensiones e inversores institucionales están cada vez más sobreexpuestos a la cadena de suministro de la IA, tratándola como un refugio casi utilitario.
- Sensibilidad geopolítica: Con la cadena de suministro de chips avanzados concentrada en regiones específicas, el riesgo de "Demasiado grande para quebrar" también abarca dimensiones de seguridad nacional.
Perspectivas para 2026 y más allá
A medida que avanzamos en 2026, se espera que el gasto en infraestructura de IA aumente aún más. La mentalidad de "carrera armamentística" asegura que ningún actor importante pueda permitirse retirarse, independientemente de las preocupaciones sobre la rentabilidad a corto plazo. Esto crea un ciclo autorreforzante donde la única salida es seguir adelante: construir modelos más grandes y centros más eficientes para capturar el valor prometido.
Para inversores y responsables políticos, la lección es clara: el sector de la IA ha pasado de ser una vertical de crecimiento especulativo a convertirse en un pilar sistémico de la economía global. Si esta estructura es concreto sólido o una casa de naipes sigue siendo la cuestión económica definitoria del año.
Como observó de forma escalofriante van Geelen, la perspectiva de que la tecnología funcione demasiado bien es "más aterradora... desde una perspectiva sociológica, que temer que no vaya a funcionar". En la era de la IA, "Demasiado grande para quebrar" podría significar, en última instancia, "Demasiado poderoso para detener".
