- Gestores y autoridades advierten de un sobrecalentamiento ligado a la IA, con encuestas que elevan el riesgo de estallido.
- Se disparan las inversiones circulares y la deuda en centros de datos y chips, con estructuras financieras complejas.
- Europa y España vigilan el impacto: cautelas regulatorias, presión energética y ola de ajustes laborales.
- El mercado depende de pocos actores (chips, nube y modelos), aumentando la vulnerabilidad a una corrección en cadena.
Un murmullo constante recorre los mercados: la idea de que la fiebre por la inteligencia artificial podría estar inflando una burbuja de proporciones inéditas. En las últimas sesiones, las bolsas europeas han mostrado debilidad pese a anuncios de calado —nuevos modelos avanzados y megadesembolsos en centros de datos—, una reacción que refuerza la duda sobre si los precios descuentan demasiado, demasiado pronto.
La percepción de riesgo gana terreno entre gestores globales. Distintas encuestas de referencia sitúan la “burbuja de la IA” como el gran riesgo de mercado, con mayorías que ya consideran las valoraciones exigentes y difícilmente sostenibles sin un salto claro de beneficios. Incluso voces de primer nivel en el sector tecnológico piden moderación en un contexto de inversión acelerada.
Señales financieras de sobrecalentamiento
En Europa, el sentimiento se ha deteriorado con rapidez y los índices referenciales han cedido posiciones, mientras el Ibex amagó con perder niveles clave en medio de la volatilidad. Al otro lado del canal, el Banco de Inglaterra ha alertado de un “riesgo creciente de corrección repentina” vinculado a cuellos de botella en energía, datos y materias primas para la IA, y a la brecha entre el desarrollo de modelos y la capacidad para desplegarlos.
La concentración del riesgo en pocos nombres añade nervios. Antes de la publicación de resultados, los inversores tenían contratadas opciones sobre alrededor del 7% de la capitalización de Nvidia, movimientos que podrían movilizar del orden de centenas de miles de millones en cuestión de horas si los datos defraudan, con potencial efecto arrastre sobre el conjunto de la renta variable.
En paralelo, crecen los indicios de que el mercado descuenta un ciclo de capex en IA extremadamente exigente. Si la inversión se moderase —por ingresos inferiores a lo previsto o por una pausa en la demanda de cómputo—, la reacción podría ser rápida y sincronizada en índices altamente concentrados.
Voces de la industria: prudencia en medio del entusiasmo
El consejero delegado de Google, Sundar Pichai, ha reconocido que el ciclo actual exhibe “elementos de irracionalidad” y ha señalado que, si el mercado se da la vuelta, ninguna empresa será inmune. Sus declaraciones recuerdan a advertencias de otras épocas de exuberancia, aun cuando el sector siga desplegando proyectos de gran calado, como nuevos modelos fundacionales y planes multimillonarios de centros de datos.
La analogía con las puntocom aparece una y otra vez en análisis de bancos y gestoras. Entonces hubo exceso de inversión que luego se depuró; ahora, el debate es si el nivel de gasto en chips, nube y energía está corriendo por delante de los retornos tangibles que soporten las valoraciones.
Financiación circular y deuda: el lado menos visible del boom
Diversos informes apuntan a un ecosistema cada vez más interconectado en lo financiero: fabricantes de chips y proveedores de nube invierten en clientes y socios que, a su vez, les compran capacidad y equipamiento. Entre los ejemplos citados figuran aportaciones a startups de computación y nube con acuerdos de suministro asegurado, o participaciones cruzadas que alimentan la demanda de aceleradores de última generación.
Esta dinámica puede derivar en “endogamia” de ingresos y métricas, según varios analistas, a la vez que crece el uso de estructuras de deuda fuera de balance (SPV, crédito privado) para financiar centros de datos. Firmas como LFDE advierten de que el foco del riesgo podría residir menos en la bolsa y más en los mercados de deuda y capital privado, donde se concentran proyectos de gran escala.
La ingeniería financiera gana peso: se han documentado operaciones para trasladar deuda a vehículos específicos vinculados a infraestructuras de IA, con cláusulas de valor mínimo garantizado y compromisos a largo plazo. Grandes bancos estiman que cientos de miles de millones en crédito privado se dirigirán a activos como data centers en los próximos años.
Europa, Reino Unido y España: regulación, empleo y energía
En el plano regulatorio, científicos europeos han pedido a la Comisión Europea que mantenga las cautelas frente al marketing exagerado sobre capacidades de la IA, en plena negociación de normas que afectarán al despliegue en la UE. El objetivo declarado es acotar riesgos y evitar prácticas que empujen a una burbuja por expectativas desmedidas.
Reino Unido pisa el acelerador en investigación y chips, a la vez que crece la preocupación por el consumo eléctrico asociado a la IA. La Agencia Internacional de la Energía estima que los centros de datos ya suponen en torno al 1,5% de la electricidad mundial, y el sector reclama nueva generación y redes más robustas para sostener el auge.
En el frente laboral, la carrera por la eficiencia y el ajuste de costes convive con anuncios de reducciones de plantilla en grandes tecnológicas y proveedores. En España, se han comunicado recortes relevantes en distintos grupos y un ERE de referencia en el sector telecom, mientras empresas y administraciones discuten planes de recualificación profesional para amortiguar el impacto y capturar nuevas oportunidades.
Paralelismos y diferencias con las puntocom
La comparación histórica se repite, pero con matices. Algunos análisis sostienen que la escala actual es superior: indicadores como el CAPE de Shiller se han acercado a niveles excepcionalmente altos, al tiempo que una parte significativa de las ganancias de los índices proviene de un grupo reducido de compañías ligadas a la IA.
En España, la memoria de los excesos de principios de los 2000 —con casos como Terra— planea sobre el debate, aunque la diferencia clave hoy es que existen productos con uso masivo y vías de monetización directa. Aun así, el riesgo es que la interdependencia entre actores —chips, nube, modelos y capital— convierta una corrección en movimiento sistémico.
Qué miran ahora los gestores
La última fotografía de sentimiento sitúa a la “burbuja de la IA” como principal riesgo de cola para los próximos trimestres. Aumenta la percepción de que las bolsas están caras y de que las empresas sobreinvierten en capex de IA, a la vez que los niveles de liquidez en cartera caen a umbrales asociados a señales de venta táctica.
Entre los detonantes que más se vigilan figuran una ralentización del gasto en computación y modelos, un frenazo en los ingresos de inferencia y entrenamiento, o tensiones en el financiamiento vía crédito privado. Si alguno de estos pilares flojea, la corrección podría extenderse a otros sectores por la vía de la confianza y la caída del capex.
Con el mercado más exigente con las pruebas de rentabilidad, los expertos recomiendan un enfoque selectivo y prudente, atento a la calidad de balance, la visibilidad de ingresos y la dependencia energética. Y, en Europa y España, seguir de cerca el encaje regulatorio y de infraestructuras para evitar que el despliegue de la IA se haga a costa de desequilibrios financieros o energéticos.
El debate ya no es si la IA transformará la economía, sino cómo y a qué ritmo justificarán los números la narrativa. Entre la innovación real y las estructuras de financiación más opacas, el termómetro de riesgo sube: bastaría un tropiezo en beneficios o en capex para que el entusiasmo diera paso a una fase más fría, donde la selección y la transparencia marquen la diferencia.
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