Los inversores cuestionan el retorno de la inversión (ROI) de la inteligencia artificial (artificial intelligence) a medida que crecen los temores de burbuja
La era del optimismo desenfrenado en torno a la inteligencia artificial está afrontando su prueba de estrés más significativa hasta la fecha. Tras años de crecimiento exponencial y subidas de valoración por billones, la narrativa en Wall Street está cambiando de "miedo a quedarse fuera" a "miedo a gastar de más". El 2 de febrero de 2026, las preocupaciones sobre la sostenibilidad del auge de la inteligencia artificial se cristalizaron cuando capitalistas de riesgo y analistas de la industria pronunciaron críticas severas sobre los enormes costes de infraestructura del sector en relación con su generación real de ingresos.
La "Fiebre del Oro de la IA", caracterizada por inyecciones de capital sin límites en GPUs y centros de datos, ahora se enfrenta a la fría realidad de la economía por unidad. Con líderes del sector como OpenAI bajo escrutinio por la sostenibilidad operativa y grandes firmas de capital riesgo advirtiendo de una economía "circular", el mercado exige pruebas concretas de que los cientos de miles de millones de dólares en gasto de capital (capital expenditure) (CapEx) rendirán los retornos prometidos.
La advertencia del "Gasto Circular"
Al frente del coro de precaución está Bradley Tusk, CEO de Tusk Ventures, quien apareció en CNBC para subrayar un riesgo estructural creciente en el ecosistema de la inteligencia artificial. Tusk señaló lo que describe como "gasto circular": un fenómeno en el que los ingresos reportados por las compañías de inteligencia artificial derivan en gran medida de la financiación de capital riesgo que fluye de vuelta al ecosistema en lugar de proceder de una utilidad empresarial o de consumo genuina.
"Estamos viendo un circuito cerrado donde las startups recaudan dinero para comprar créditos en la nube a los mismos gigantes tecnológicos que invierten en ellas", señaló Tusk. Esta dinámica crea la ilusión de una demanda de mercado que quizás no exista fuera del entorno subsidiado de Silicon Valley. Cuando el capital riesgo que subsidia estos costes de computación se ajuste, las cifras de ingresos de los grandes proveedores de nube podrían enfrentar una corrección repentina.
El comentario de Tusk subraya una ansiedad más amplia: que los modelos de negocio subyacentes de muchas empresas de la capa de aplicación de inteligencia artificial todavía no son viables sin un subsidio externo masivo. Si la "capa de aplicación" no materializa casos de uso rentables, la enorme infraestructura construida para soportarla podría convertirse en una carga costosa.
El enigma del CapEx: Infraestructura frente a Realidad
El núcleo de la inquietud de los inversores radica en la brecha cada vez mayor entre el gasto en infraestructura y los ingresos impulsados por la inteligencia artificial. Los gigantes tecnológicos, a menudo denominados hiperescaladores (hyperscalers), se han comprometido a gastos de capital que rivalizan con el PIB de pequeñas naciones. Aunque este gasto establece una base robusta para la tecnología futura, el horizonte temporal para el retorno de la inversión (retorno de la inversión) se está alargando más de lo que muchos accionistas toleran.
La siguiente tabla ilustra la disparidad que provoca alarma en Wall Street, comparando el gasto proyectado en infraestructura con los ingresos requeridos para justificarlo.
Table: The AI Infrastructure vs. Revenue Gap (2026 Estimates)
| Metric | Estimated Figure | Market Implication |
|---|---|---|
| Global AI Infrastructure CapEx | ~$500 Billion | Massive outlay on GPUs, data centers, and energy grid upgrades. Represents a historic high in tech sector spending. |
| Required Revenue for ROI | ~$2 Trillion | According to analysis by Sequoia and other firms, this is the revenue needed to justify the current hardware depreciation cycle. |
| Actual AI-Specific Revenue | ~$50-60 Billion | Current revenue from generative AI software and services remains a fraction of the required threshold. |
| Operational Energy Cost | >$50 Billion/Year | Recurring energy costs for training and inference are rising, impacting long-term margin projections. |
Este "hueco de ROI" sugiere que por cada dólar gastado en las Nvidia H100s o en los chips Blackwell, el mercado está generando actualmente solo céntimos en ingresos de software rentables. Mientras los optimistas argumentan que la infraestructura siempre precede a la capa de aplicaciones (comparándola con el despliegue de fibra óptica en los años 90), los pesimistas recuerdan que el auge de la fibra terminó en un desplome espectacular antes de que Internet madurara finalmente.
OpenAI y la cuestión de la sostenibilidad
En el centro de la narrativa de la burbuja están las preocupaciones en torno a OpenAI, referente de la industria. A pesar de su dominio en reconocimiento de marca y base de usuarios, han surgido informes que cuestionan el camino de la empresa hacia la rentabilidad. El coste de entrenar modelos de vanguardia, combinado con el inmenso cómputo requerido para atender a millones de usuarios, ha creado una tasa de consumo de capital que algunos analistas describen como "insostenible".
La preocupación por la "sostenibilidad" es doble:
- Financiera: El coste de adquirir y atender a un cliente suele superar los ingresos por suscripción, especialmente para usuarios del nivel gratuito o consultas complejas.
- De recursos: El consumo de energía y agua necesario para alimentar estos modelos está atrayendo el escrutinio regulatorio y elevando los costes operativos.
Si el líder del mercado tiene dificultades para que la economía por unidad funcione, ello proyecta una sombra sobre las miles de startups más pequeñas que intentan competir con una fracción de los recursos. Los inversores ahora examinan si las "leyes de escala"—la idea de que más cómputo siempre equivale a mejor rendimiento y más ingresos—tienen rendimientos decrecientes.
Reacción del mercado: un vuelo hacia la calidad
La reacción en los mercados de renta variable ha sido rápida. Los inversores están empezando a rotar capital fuera de las acciones de bombo de IA puro y hacia empresas que pueden demostrar utilidad inmediata y preservación de márgenes. Este cambio fue evidente en recientes informes de resultados, donde compañías que superaron expectativas de ingresos pero anunciaron aumentos masivos en CapEx de IA fueron castigadas por los accionistas.
El mercado está, en efecto, diciendo: "Dejen de contarnos lo que van a construir y muéstrennos cómo genera dinero hoy".
- Posicionamiento defensivo: Los inversionistas institucionales están cubriendo sus apuestas, mudándose a sectores como las empresas de servicios públicos (que alimentan los centros de datos) en lugar de a las compañías de software que alquilan el espacio.
- Demanda de dividendos: Hay una presión creciente sobre las grandes tecnológicas para devolver efectivo a los accionistas mediante recompras y dividendos en lugar de invertir cada dólar libre en clusters de GPU.
El camino a seguir: utilidad sobre bombo
Desde la perspectiva de Creati.ai, esta corrección de sentimiento es una fase de maduración saludable, aunque dolorosa, para la industria. La tecnología en sí sigue siendo transformadora; la capacidad de generar código, imágenes y texto a escala es un cambio fundamental en la informática. Sin embargo, el modelo económico que la rodea debe evolucionar.
Las compañías que sobrevivirán esta "prueba de la burbuja" serán aquellas que se centren en:
- Integración vertical: Poseer datos propietarios que los modelos generales no puedan replicar.
- Eficiencia: Alejarse de modelos enormes por fuerza bruta hacia modelos más pequeños y específicos por tarea (SLMs) que son más baratos de operar.
- ROI tangible: Entregar herramientas que reduzcan costos o aumenten ingresos para clientes empresariales de forma directa, en lugar de "copilotos" experimentales con propuestas de valor vagas.
A medida que avance 2026, la discusión sobre la "burbuja de la inteligencia artificial" probablemente servirá de filtro, separando a los pesos pesados de la infraestructura y las aplicaciones útiles del vaporware. Los inversores que cuestionan el retorno de un gasto masivo no están señalando el fin de la inteligencia artificial, sino el fin de la era del "dinero fácil".
