Nunca antes se había gastado tanto dinero, tan rápido, en una tecnología aún sin demostrar su rentabilidad real. Y en el centro del huracán están dos nombres: Nvidia y OpenAI. Este es el entramado financiero que sostiene (¿o infla?) el boom de la IA. Imagen vía BBG [img:G90P0ulRj]

Hace dos semanas, Nvidia acordó invertir hasta $100.000 millones en OpenAI para financiar centros de datos. OpenAI, a cambio, se comprometió a llenarlos con millones de chips Nvidia. Un círculo perfecto. O peligroso. [img:zU0rRls5U]

Las críticas no tardaron: la operación parecía “circular”, una especie de autofinanciamiento encubierto que mantenía viva la demanda de chips y la narrativa del crecimiento exponencial de la IA. Pero OpenAI no se detuvo ahí. [img:CbURUj26S]

Esta semana firmó un acuerdo similar con AMD, el rival directo de Nvidia. El pacto implica decenas de miles de millones en chips y una participación accionaria que convertiría a OpenAI en uno de los principales accionistas de AMD. Otro giro más en la espiral del dinero IA. [img:lN3DMYhBN]

El fenómeno es más amplio: OpenAI ha cerrado acuerdos con Nvidia, AMD y Oracle que, en conjunto, podrían superar el billón de dólares. Sin embargo, la empresa no espera ser rentable hasta finales de la década. La fe en el futuro sustituye a los beneficios presentes. [img:33XOEAMKE]

Detrás de este frenesí están los centros de datos. En 2024 representaban una oportunidad de inversión de $215.000 millones. Hoy, solo un año después, el mercado supera los $500.000 millones. El corazón físico del boom (y deuda) de la IA... [img:PsEQ9LxOs]

Según Bank of America, el gasto global en data centers alcanzará $506.000 millones en 2025, creciendo un 25% interanual. Y proyecta un 23% de crecimiento anual compuesto hasta 2028. Nunca un sector “infraestructural” había crecido a este ritmo. [img:BzCclSspq]

Pero el verdadero motor no es el acero ni el cemento: son los chips. El coste medio de construir un data center se ha disparado a $52 millones por megavatio con las nuevas arquitecturas de IA, frente a $39 millones hace un año. [img:4ny8OyG-w]

Los nuevos racks de Nvidia —como el NVL72— concentran tal densidad energética que requieren refrigeración líquida directa y arquitecturas de corriente continua a 800 voltios. Cada rack puede consumir 600 kW. El límite físico se está acercando al límite eléctrico. [img:GyTrRBw04]

Solo el consumo eléctrico de los centros de datos crece ya al 40% anual. BofA proyecta que, antes de 2030, la energía dedicada a “inferencia” (ejecutar modelos entrenados) superará a la del entrenamiento. El impacto energético de la IA será un riesgo político global.

Y... La escala se financia con deuda. Morgan Stanley estima que el despliegue de infraestructura IA requerirá $2,9 billones hasta 2028. La mitad provendrá de crédito: deuda corporativa, securitizaciones y préstamos privados.

Eso equivale a una brecha de financiación de $1,5 billones. El dinero ya no viene solo de los beneficios de las “big tech”, sino de fondos de pensiones, aseguradoras y capital privado. La IA late al ritmo del crédito. [img:-hzMGf_bz]

Oracle es el ejemplo más extremo: firmó un acuerdo de $60.000 millones anuales con OpenAI para ofrecer servicios cloud… que aún no existen, con energía que aún no tiene y con deuda que deberá emitir. Su ratio deuda-capital ya es del 500%. [img:v1pdEqOwW]

JPMorgan advierte que el 14% del mercado de bonos Investment Grade de EE.UU. ya está ligado a empresas del ecosistema IA, con $1,2 billones de deuda. El mayor “sector” del índice ya no son los bancos, sino la inteligencia artificial. [img:fMEw0PSyf]

El riesgo es evidente: si la narrativa IA se enfría, el golpe no se limitará a las acciones tecnológicas. Será el crédito —la base de toda esta expansión— el que tambalee los cimientos financieros globales.

El paralelismo histórico es inevitable. Durante la burbuja dot-com, el dinero circulaba en círculos entre startups que se compraban tráfico entre sí. Hoy, las grandes de IA se compran capacidad computacional… entre sí.

Oracle, por ejemplo, compra chips a Nvidia para centros financiados por OpenAI con dinero que vuelve a Nvidia. Una coreografía de flujos que mantiene vivo el relato del crecimiento. Un circuito cerrado que se retroalimenta de expectativas. [img:j9TpqGcnp]

El riesgo es doble: un sector sobrefinanciado y una deuda que se apoya en proyecciones de productividad futuras. Si la adopción no acelera, el “AI buildout” puede convertirse en el mayor ajuste de capital de esta década.

La gran incógnita sigue siendo la sostenibilidad: ¿puede el sector financiar medio billón de dólares anuales en infraestructura sin un flujo de caja equivalente? Bain estima que harían falta $2 billones en ingresos nuevos cada año. El desfase es monumental. [img:BPeqtupLz]

El optimismo confía en chips más eficientes, nuevos ASICs, o incluso la computación cuántica, que reducirían los costes energéticos y de infraestructura. Mientras tanto, el sistema se sostiene por la promesa de que el futuro valorará más la IA de lo que cuesta construirla hoy.

Y aunque cueste asumirlo... Es el mismo argumento que infló las burbujas anteriores, desde los ferrocarriles del XIX hasta las .com. ¿Estamos ante una nueva revolución… o ante una burbuja? La respuesta dependerá de si los beneficios llegan antes de que se acabe el crédito.

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