El mercado actual = CAPEX de 1999 + Crédito de 2008

El despliegue de la IA se asemeja mucho a un déjà vu de la burbuja de las telecomunicaciones de 1999. Hoy, también se empieza a sentir que la burbuja de 1999 se está magnificando hasta convertirse en algo más parecido a lo que condujo a la crisis financiera de 2008.

¿Cuál es la diferencia entre ambos?

La burbuja de 1999 tuvo dos dinámicas paralelas e interrelacionadas: la sobrevaloración de ciertos segmentos del mercado (empresas puntocom, beneficiarias de la nueva economía y muchas otras acciones) y la sobreinversión de las compañías de telecomunicaciones en infraestructura de internet. Cuando la burbuja estalló, desinfló las acciones sobrevaloradas y revitalizó las acciones de valor. También reveló el exceso de capacidad en la infraestructura de telecomunicaciones, llevando a muchas de esas empresas a la quiebra. Y provocó una leve recesión.

La crisis de 2008 comenzó con una burbuja inmobiliaria, pero no fue el sector inmobiliario lo que casi provocó el colapso de la economía. Fue el derrumbe de los instrumentos financieros vinculados a la vivienda lo que infectó al sistema bancario y financiero. Eso es lo que quedó registrado en los libros de historia como la Gran Recesión.

La burbuja de la IA actual tiene elementos de ambos. Permítanme analizarlos uno por uno.

La IA trae consigo una promesa transformadora y, con ella, un optimismo increíble, que ha impulsado la construcción de centros de datos que alcanzan el billón de dólares anuales. A la vanguardia se encuentran OpenAI (creador de ChatGPT) y Anthropic (creador de Claude). El crecimiento y la magnitud que observamos aquí no tienen precedentes: los ingresos de Anthropic se han multiplicado casi por diez en un año, durante tres años consecutivos. Sin embargo, sus pérdidas se aceleran a la par que sus ingresos.

Detrás de ellas se encuentran las principales empresas tecnológicas: Google, Microsoft, Meta, Amazon, xAI (creadora de Grok) y Oracle, un actor más reciente en la infraestructura de IA, con compromisos multimillonarios con OpenAI. Las relaciones entre estas empresas son complejas. A menudo son socias, competidoras y proveedoras; en ocasiones, las tres cosas a la vez.

Si la IA fuera un negocio que requiriera poco capital, todo lo que sucediera en ese ámbito se quedaría allí. Sin embargo, estas empresas hacen que las aerolíneas parezcan poco rentables. El crecimiento exige centros de datos que lo respalden, y ahí es donde la situación se torna peligrosa rápidamente.

Esto es lo que dijo Dario Amodei (CEO de Anthropic) en febrero: “Si mis ingresos no son de 1 billón de dólares, si son incluso de 800 mil millones de dólares, no hay fuerza en la tierra, no hay cobertura en la tierra que pueda evitar que quiebre si compro esa cantidad de capacidad de procesamiento… Si me equivoco por tan solo un año en esa tasa de crecimiento, o si la tasa de crecimiento es 5 veces mayor al año en lugar de 10 veces mayor al año, entonces quiebras”.

Lo que Darío nos está diciendo es que tiene que comprometer cientos de miles de millones de dólares sin saber cuál será la demanda. Si su pronóstico de ingresos se desvía un 20% o un solo año, está acabado.

Y Dario se sitúa en el extremo conservador de esta contienda. Es el que proclama las cifras en voz alta y se prepara para no equivocarse. Sus competidores ven la IA como una amenaza existencial y han acelerado al máximo la construcción de centros de datos.

Esto genera una inflación descomunal en todo lo que toca la expansión, empezando por las GPU y los chips de memoria. Nvidia y Micron, respondiendo a una demanda insaciable, han subido los precios y ahora obtienen márgenes de beneficio como si fueran empresas de software.

Sus clientes, muchos de los cuales tenían el perfil de inversión en capital ligero típico de las empresas de software, han pasado de generar un enorme flujo de caja libre a tener un flujo de caja negativo, emitiendo deuda e incluso acciones por primera vez en décadas. Y dado que todos compiten por los mismos chips, los mismos generadores y la misma mano de obra de construcción, están pagando precios mucho mayores de lo que costarían estos bienes y servicios en un entorno más racional.

Este es el aspecto de 1999 de la historia. Estos centros de datos cuestan mucho dinero e implican importantes costos fijos. Pero la rentabilidad de la IA es difícil de alcanzar. Las empresas que apostaron todo por la IA están teniendo dificultades para afrontar los costos, y muchas están empezando a racionar su uso. Los modelos de código abierto y los modelos chinos están ofreciendo resultados comparables a los modelos de vanguardia (desarrollados por OpenAI, Anthropic, Google y xAI) a una fracción del costo. Un resultado suficientemente bueno es un argumento poderoso cuando cuesta una pequeña fracción de la alternativa.

Todo esto significa que las preocupaciones de Dario podrían hacerse realidad. Empieza a vislumbrarse una carrera hacia el abismo, con centros de datos valorados en billones de dólares compitiendo por los mismos clientes. En algún momento, los precios que cobran las grandes empresas tendrán que bajar para igualar los de la competencia. Esto es precisamente lo que ocurrió con la fibra óptica después de 1999. Lo mismo sucederá en el sector de la inteligencia artificial, un negocio más atractivo pero que aún requiere una gran inversión de capital.

Luego llegan las quiebras y descubrimos quién nadaba desnudo.

Y aquí es donde entra en juego el año 2008: se trata de quién financió a los nadadores.

Estos activos necesitan financiación. Parte del capital proviene de los flujos de caja, el capital propio y la deuda de las propias empresas, pero una gran parte se destina a vehículos de propósito especial (SPV, por sus siglas en inglés): inversiones opacas empaquetadas por Wall Street que los reguladores tienen dificultades para valorar y que se venden a fondos de pensiones, inversores privados y compañías de seguros.

También se observa una fuerte tendencia a la financiación entre proveedores. Por ejemplo: Nvidia está negociando para garantizar aproximadamente 250 mil millones de dólares (sí, con una B) en financiación mediante arrendamiento y deuda para un centro de datos de OpenAI en Ohio, y, por separado, para ayudar a financiar hasta 350 mil millones de dólares en compras de chips de Nvidia por parte de OpenAI. El cliente no puede costear el producto, por lo que el proveedor avala el préstamo. La garantía de Nvidia existe precisamente para tranquilizar a los prestamistas que respaldan estos mecanismos de financiación, ya que el prestatario no tiene una calificación crediticia de grado de inversión.

Hablando de Nvidia: viví el año 1999 y recuerdo vívidamente el respeto que se le tenía a empresas como Nortel y JDS Uniphase, y cómo sus directores ejecutivos eran celebridades en CNBC. De repente, todo cambió y se derrumbaron. Es difícil imaginar que algo así le suceda a Nvidia, pero el sector de los semiconductores siempre ha sido y seguirá siendo cíclico. Esta vez no será diferente. Sería muy cauteloso al intentar predecir el punto más bajo de Nvidia cuando caiga.

Un reciente artículo de Pranjal Drall y Andrew Granato, titulado « El respaldo estatal del crédito privado », describe cómo las firmas de capital privado han comprado aseguradoras de vida y llenado sus balances con crédito privado opaco. Cuando una de estas aseguradoras quiebra, no entra en bancarrota. Otras aseguradoras son evaluadas para cubrir el déficit y, en la mayoría de los estados, recuperan el costo mediante créditos fiscales. Aproximadamente el 86 % de la factura recae silenciosamente sobre los contribuyentes. Sin votación, sin titulares. El artículo trata sobre el crédito privado en general, pero la deuda de los centros de datos de IA es precisamente el tipo de activo que esta máquina está diseñada para absorber. Es probable que las consecuencias de la burbuja de la IA se extiendan al sistema financiero, y las tuberías ya están tendidas.

¿Cómo posicionamos nuestras carteras para este escenario? Ya lo he mencionado antes, pero lo repetiré. Todo comienza con humildad. Realmente no tengo idea de cómo se desarrollarán los acontecimientos, y nadie la tiene. Por eso, hemos estado reduciendo el tamaño de nuestras posiciones: nuestra cartera pasó de 20-25 acciones a unas 30. Compramos acciones de empresas de IA que no se beneficiaron de la tecnología: acciones que se dieron por perdidas porque no se benefician de ella. Compramos una cesta de acciones de empresas de software. Diversificamos internacionalmente en Europa y Latinoamérica. Estamos limitando nuestra exposición al sector financiero. Y cuando no encontramos suficientes acciones para comprar, mantenemos más efectivo.

Los escépticos siempre parecen más inteligentes que los optimistas. Si tuviera que elegir, preferiría ser optimista. Son ellos quienes terminan cambiando el mundo. Como inversor, no tengo que decantarme por ninguno de los dos extremos, porque tengo una tercera opción: ser realista.

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