El desarrollo de toda tecnología requiere de grandes cantidades de capital, pero la inteligencia artificial o IA ha puesto esta premisa en niveles preocupantes por el gasto y deuda que las firmas están empleando para tal fin. Ante ello, los expertos vislumbran que la próxima carrera por la IA la ganará no quien desarrolle la mejor, sino quien cuenta con la mejor mesa de crédito según Mehran Gul en Yahoo Finance.

En agosto, NVIDIA reunió a seis de las mayores firmas financieras (Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs y KKR) para crear plataformas de financiación que podrían movilizar más de 500.000 millones de dólares para empresas que desarrollan infraestructura de IA. Esta fue la última iniciativa de una compañía que ha pasado de fabricar chips a orquestar el panorama general de la IA, y una señal de que el crecimiento de la empresa más valiosa del mundo depende tanto del próximo gran desafío de ingeniería como de la capacidad de los clientes para seguir costeando sus productos.

También apunta a la dirección que está tomando la IA. Si bien el mundo se centra en los lanzamientos de modelos, las capacidades de los chips y la capacidad de los centros de datos, la variable que cada vez más determina quién puede competir es, simplemente, el dinero. La próxima fase de la carrera por la IA entre empresas y países dependerá en gran medida de quién pueda financiarla. La acción se está desplazando de los laboratorios de vanguardia a las mesas de crédito. Quien logre captar capital a bajo costo y a gran escala marcará la pauta, y esa carrera aún favorece a Estados Unidos, cuyos mercados de capitales son más profundos que los de cualquier otro país. Para China y Europa, el camino para cerrar la brecha tecnológica pasa por el financiero.

Las revoluciones tecnológicas suelen recordarse por sus tecnologías: máquinas de vapor, ferrocarriles, internet. Igualmente importante es la maquinaria financiera que las hizo posibles: la sociedad anónima dispersó el riesgo de los viajes comerciales, los primeros mercados de bonos y acciones financiaron los ferrocarriles antes de que pudieran generar rentabilidad. El capital de riesgo proporcionó financiación de alto riesgo a empresas demasiado nuevas para obtenerla de inversores tradicionales.

La IA está viviendo su propia versión de este momento. Durante medio siglo, la tecnología requirió pocos activos: el software se podía escribir una vez y distribuir a miles de millones de usuarios con un coste marginal insignificante. La IA está convirtiendo la tecnología en una industria pesada. Los sistemas más recientes requieren fábricas, chips avanzados, subestaciones y enormes suministros de electricidad. Incluso las empresas más ricas del mundo tienen dificultades para financiar todo esto con sus ingresos.

Las cinco mayores empresas estadounidenses de hiperescala, por sí solas, invertirán 730.000 millones de dólares en gastos de capital en 2026. Una proporción cada vez menor provendrá de sus propios balances, se espera que financien hasta un tercio con deuda.

Si las empresas más rentables de la historia tienen que endeudarse para mantenerse competitivas, ¿qué esperanza hay para las demás?

El acuerdo de Nvidia es una posible respuesta. La financiación de proyectos ha financiado durante mucho tiempo infraestructuras con altos costes iniciales, amortizados mediante rendimientos constantes a lo largo de muchos años: centrales eléctricas, autopistas de peaje, aeropuertos. La novedad reside en el intento de convertir la computación en una clase de activo que los fondos de pensiones y las aseguradoras consideren aceptable, del mismo modo que ya poseen infraestructuras.

Este modelo conlleva riesgos. El paralelismo con las infraestructuras no es perfecto: las instalaciones energéticas se construyen para durar décadas, generalmente en respuesta a una demanda previsible, y generan rendimientos predecibles. En cambio, las unidades de procesamiento gráfico (GPU) son activos de corta duración. La demanda de IA es impredecible y aún es demasiado pronto para proyectar los rendimientos.

Sin embargo, si bien las ventajas de la IA son especulativas, también lo son sus desventajas y si el modelo funciona, podría transformar el mercado de la IA de forma similar a como el capital de riesgo cambió el cálculo de riesgos para iniciar un negocio.

El anuncio de Nvidia generó las preocupaciones habituales sobre la financiación circular, en la que el dinero del fabricante de chips regresa a él en forma de pedidos de chips. Pero este acuerdo es lo opuesto. Nvidia, en su mayor parte, no prestará su propio dinero, ni tampoco lo harán sus seis socios. El capital proviene de terceros: fondos de pensiones, aseguradoras, fondos soberanos y ahorros familiares. En lugar de un circuito cerrado, el desarrollo se integra en el sistema financiero general: el acuerdo no impulsa artificialmente la demanda, sino que reestructura el coste de la oferta para un abanico más amplio de competidores, más allá de las grandes empresas tecnológicas, que solo pueden permitírselo parcialmente.

La estructura financiera determinará, en parte, a los ganadores de la carrera tecnológica, no por quién tiene más dinero, sino por si la arquitectura financiera general utiliza el capital de forma óptima.

Europa ilustra este problema. El continente europeo posee una de las mayores reservas de ahorro del mundo. Solo los hogares de la eurozona acumulan alrededor de 10 billones de euros (unos 11 billones de dólares) en depósitos bancarios. Sin embargo, los inversores institucionales europeos prefieren comprar bonos tecnológicos estadounidenses antes que respaldar sus propias startups. El dinero está ahí, lo que falta es la infraestructura necesaria para convertir el ahorro en inversión.

Si la IA depende del acceso al capital, la estrategia europea de IA necesita una estrategia de mercados de capitales, y avanzar en la integración de estos mercados estancada desde hace tiempo, contribuyendo más a la competitividad europea que otra ronda de gigafábricas.

El problema de China es el opuesto. El dinero estatal es eficaz para construir infraestructuras, pero no tanto para ajustar la capacidad a la demanda: tras un auge de la construcción impulsado por políticas gubernamentales, los medios chinos informaron el año pasado que hasta el 80% de la capacidad informática recién construida permanecía sin utilizar. El Índice de IA Stanford HAI 2026 estima que el año pasado, la inversión privada en IA en EE. UU. fue más de 23 veces superior a la de China.

Con el sector financiero seleccionando a los ganadores, Estados Unidos parte con ventaja: ningún otro país es tan bueno transformando los ahorros de pensionistas y hogares en activos de riesgo y larga duración a gran escala. Los mercados de bonos, los fondos de crédito privado y los gestores de activos estadounidenses ya buscan precisamente este tipo de activo; ¿de qué otra forma podría un fabricante de chips conseguir una financiación de medio billón de dólares con un solo anuncio?

La primera fase del auge de la IA se basó en avances técnicos: modelos, chips y aplicaciones. La siguiente fase depende de la capacidad del sistema financiero para respaldar la expansión del sector más allá de un pequeño grupo de empresas. Nvidia ha realizado un audaz intento por reconfigurar la economía de la IA, sus competidores necesitarán mecanismos financieros igualmente ingeniosos.

Las revoluciones tecnológicas no surgen simplemente porque alguien invente el futuro. Surgen cuando también se descubre cómo financiarlo.