Bank of America advirtió el viernes a sus clientes que el auge de las inversiones en inteligencia artificial empieza a mostrar similitudes con otros ciclos de inversión que terminaron mal. Las proyecciones consensuadas sobre el gasto de capital de las grandes empresas tecnológicas en los próximos 12 meses alcanzaron US$ 1 billón, frente a los US$ 330.000 millones previstos a principios de 2025.
Esa cifra representaría cerca del 3% del PBI de Estados Unidos, una proporción superior a la registrada durante el auge ferroviario de la década de 1870 y la expansión tecnológica de los años 90.
Sebastian Raedler, estratega de Bank of America, advirtió que los grandes ciclos de inversión suelen terminar en decepción, incluso cuando la tecnología que los impulsa resulta exitosa. Los elevados márgenes iniciales atraen un exceso de capital, lo que intensifica la competencia, presiona los precios a la baja y provoca que la capacidad de producción crezca más rápido que la demanda.
Como resultado, la rentabilidad de las inversiones termina por debajo de las expectativas, aunque la sociedad se beneficie de una tecnología transformadora. Su preocupación no pasa por cuestionar el potencial de la IA.
Lo que inquieta a Raedler es que los inversores pueden perder dinero, incluso si financian una tecnología que finalmente resulta exitosa.
Los datos más recientes respaldan parte de esa preocupación. Según el banco, el precio promedio de los tokens cayó alrededor de un 50% desde mediados de año. Se trata de las unidades que utilizan los modelos de inteligencia artificial (IA) para procesar información y por las que las empresas pagan al utilizar estos servicios.
Ramp, una plataforma que monitorea los gastos corporativos, detectó que el gasto en tokens apenas aumentó durante agosto y septiembre, pese a que su consumo continuó en alza. Si los precios caen más rápido de lo que aumenta el uso, las empresas que comercializan servicios de procesamiento para IA obtienen menos ingresos, incluso cuando la demanda sigue en aumento.
Ese es el escenario más pesimista. Sin embargo, deja de lado un aspecto importante sobre la evolución de las tecnologías que transforman industrias enteras. De hecho, es esperable que los precios de las nuevas tecnologías disminuyan con el tiempo.
La caída de los precios no es un problema en la historia de la tecnología. De hecho, muchas veces es el mecanismo que permite transformar una herramienta costosa en otra de uso masivo.
Los semiconductores son el ejemplo más claro. El costo de producción de un transistor cayó drásticamente durante décadas, a medida que los fabricantes aprendieron a incorporar más circuitos en cada chip de silicio, un fenómeno conocido como la Ley de Moore. Entre 1974 y 1995, el costo de los chips de memoria y los microprocesadores se redujo alrededor de un 30% anual, mientras su velocidad y potencia aumentaban. A medida que los precios bajaron, los chips se volvieron cada vez más indispensables.
Sin embargo, ese desplome de los precios no destruyó la industria de los semiconductores, sino que impulsó su expansión. Los chips más baratos permitieron que la informática saliera de los laboratorios y llegara a los autos, celulares, electrodomésticos, fábricas, hospitales y centros de datos.
Las empresas que dominaban la fabricación de última generación, el empaquetado avanzado y el diseño especializado de chips obtuvieron enormes ganancias, incluso mientras el costo por transistor continuaba en baja. Lejos de reducir el mercado, la caída de los precios impulsó su expansión.
La IA podría seguir un camino similar. Una caída del 50% en el precio de los tokens podría ejercer presión sobre las empresas que venden acceso directo a modelos de IA. Sin embargo, también podría abaratar esta tecnología lo suficiente como para incorporarla a programas de uso cotidiano, servicios de atención al cliente, desarrollo de medicamentos, procesos industriales, logística e investigación científica.
La pregunta es si la caída de los precios impulsará una demanda lo suficientemente grande como para compensar la reducción de los ingresos por unidad. En el caso de los semiconductores, eso fue precisamente lo que ocurrió.
La advertencia de Bank of America resulta relevante porque identifica un riesgo concreto. Las inversiones en infraestructura de IA alcanzan cifras enormes, la competencia se intensifica y algunos mercados vinculados a esta tecnología ya comenzaron a mostrar señales de inestabilidad.
El índice Kospi de Corea del Sur cayó más del 20% en siete sesiones durante este mes, mientras que el índice de semiconductores de Filadelfia acumuló el viernes su octava caída consecutiva, la racha de pérdidas más prolongada desde 2008. Son señales de alerta que los inversores no deberían pasar por alto.
Sin embargo, tampoco deberían confundir una inteligencia artificial más barata con una tecnología menos valiosa. La pregunta no es si los precios de los tokens de IA van a bajar, porque todo indica que seguirán ese camino.
La verdadera cuestión es qué empresas conservarán los activos estratégicos, las relaciones con sus clientes y la capacidad de fijar precios que les permitan resistir y sacar provecho de esa caída. Por eso, conviene priorizar aquellas compañías capaces de transformar una mayor adopción de la IA en ganancias sostenibles y actuar con cautela frente a las que dependen de la venta de tokens estandarizados.
Este artículo fue publicado originalmente por Forbes.com
