*Por Marcos Victorica, economista y CEO de BAS Storage<\/p>\n
Desde hace algunos a\u00f1os, la inteligencia artificial es el nuevo caballo de batalla del mercado financiero. Si bien existen grandes expectativas de ganancias futuras, esa foto todav\u00eda no es pel\u00edcula y comienzan a surgir los primeros interrogantes. Espec\u00edficamente, distintas se\u00f1ales motivan a algunos analistas a advertir por la posible configuraci\u00f3n de una burbuja financiera.
\nEste a\u00f1o, las cinco firmas tecnol\u00f3gicas m\u00e1s importantes gastar\u00e1n en conjunto alrededor de US$ 800.000 millones en data centers e infraestructura para ejecutar modelos de inteligencia artificial. Se trata de un gasto cercano al 40 % de sus ingresos totales, superior al de la industria petrolera en el boom del shale y al de las telecomunicaciones durante la burbuja puntocom. Sin embargo, como indica un reciente art\u00edculo de The Economist, los analistas esperan que al menos tres de estas compa\u00f1\u00edas registren flujos de caja libre negativos en alg\u00fan trimestre del a\u00f1o.
\nPara financiar la expansi\u00f3n, el endeudamiento escala a un ritmo que empieza a llamar la atenci\u00f3n. Desde comienzos de 2024, las cinco grandes tomaron USD 260.000 millones en los mercados de bonos, equivalente a una cuarta parte de toda la deuda emitida por empresas no financieras cotizantes en Estados Unidos. A eso se suman USD 820.000 millones en compromisos de leasing por centros de datos todav\u00eda no construidos.
\nEl problema es que los argumentos que durante a\u00f1os justificaron la magnitud de esta apuesta comienzan a perder fuerza. Primero cay\u00f3 el de la generaci\u00f3n de caja, luego el de las recompras de acciones como se\u00f1al de solidez y, finalmente, el de las valuaciones razonables. Si las ganancias contables no capturan el gasto real, la m\u00e9trica de precio-ganancia pierde su utilidad.
\nLos inversores lo entienden, y hoy eval\u00faan a estas compa\u00f1\u00edas sobre la base de contratos de ingresos futuros, Es decir, acuerdos de largo plazo para vender capacidad de c\u00f3mputo a desarrolladores como OpenAI y Anthropic\u2014. Esos contratos crecieron de USD 730.000 millones a USD 2 billones en apenas un a\u00f1o. El problema es que tambi\u00e9n son una cadena de confianza y se sostienen mientras los desarrolladores sigan recaudando capital suficiente para construir sus modelos. Si esto no sucede, el modelo corre el riesgo de derrumbarse.
\nFrente a este escenario planteado por el medio ingl\u00e9s, surge una pregunta pertinente: \u00bfc\u00f3mo se leer\u00e1 este panorama a la hora de reevaluar la asignaci\u00f3n de capitales? Es claro que a nivel operativo la IA es una realidad indiscutible, pero su desempe\u00f1o financiero no es tan evidente. Al menos en el corto plazo y en las magnitudes que est\u00e1n planteadas actualmente.
\nLa respuesta requiere cierta perspectiva hist\u00f3rica. Ante el surgimiento de indicios de volatilidad, cada gran fase de inversi\u00f3n concentrada en un sector tiende a redistribuir el capital hacia donde el mercado percibe mayor solidez relativa. Despu\u00e9s de 2008, esa solidez se encontr\u00f3 en la liquidez. Tras la crisis de 2020, en la deuda soberana. Hoy, con una Reserva Federal que enfrenta limitaciones para utilizar recortes agresivos de tasas como herramienta de est\u00edmulo y con los tenedores extranjeros de bonos del Tesoro mostrando se\u00f1ales de desconfianza creciente, ninguno de esos dos refugios cl\u00e1sicos ofrece la misma certeza de antes.
\nHoy, una lectura correcta del ciclo debe prestar atenci\u00f3n al denominado flight to real assets. La rotaci\u00f3n hacia activos con valor intr\u00ednseco, como inmuebles, infraestructura, materias primas o self-storage, entre otras.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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