¿Se acerca el “momento Lehman”? Un gran bajista publica un extenso artículo de 15.000 palabras: OpenAI inevitablemente colapsará y los mercados bursátiles globales podrían enfrentar una liquidación

A medida que OpenAI se acerca cada vez más a su salida a bolsa, un extenso artículo de blog de unas 15.000 palabras ha vuelto a llevar al máximo la controversia sobre la burbuja de la IA.

Ed Zitron, comentarista de tecnología con muchos lectores del sector y famoso por mantener una visión pesimista sobre la IA, publicó recientemente un blog en el que lanza uno de los análisis más radicales hasta ahora: la verdadera burbuja de la IA es, en esencia, una "burbuja de OpenAI"; si OpenAI fracasa, será el “Lehman Brothers” de la era de la IA, no solo derribando la lógica de inversión del sector, sino provocando una revalorización masiva de los centros de datos, la infraestructura de IA y quizás de las acciones tecnológicas a nivel global.

Sus ideas rápidamente llamaron la atención de medios financieros. Según la prensa, el punto central de Zitron no es si la IA tiene valor, sino si OpenAI posee un modelo de negocio capaz de sostener el ciclo de capital de toda la IA. Si la respuesta es negativa, todo el sistema de financiación, inversión en computación y gastos de capital construido alrededor de OpenAI podría enfrentar una reacción en cadena.

Por supuesto, esto no es un consenso de mercado. Inversores como el cofundador de Oaktree Capital, Howard Marks, han declarado recientemente que, a diferencia de su visión anterior de que la IA era probablemente solo una burbuja, ahora reconocen cada vez más el valor a largo plazo de la IA como plataforma tecnológica de propósito general, y creen que el sector aún está en una fase temprana de comercialización.

¿Burbuja de IA o simplemente burbuja de OpenAI?

En contraste con la mayoría de los discursos sobre la "burbuja de la IA", Zitron plantea una visión más impactante:

Lo que realmente preocupa no es toda la industria de IA, sino una sola empresa.

Desde su perspectiva, desde que ChatGPT irrumpió en escena a finales de 2022, OpenAI se ha convertido en el “ancla de confianza” de toda la era de IA generativa.

Los inversionistas están dispuestos a creer que: la IA cambiará el mundo; la construcción de centros de datos a gran escala vale la pena; la demanda de GPU crecerá a largo plazo; las grandes empresas de modelos lograrán rentabilidad; las startups de IA pueden generar suficiente demanda final.

Pero según Zitron, todo esto depende de que OpenAI mantenga un crecimiento acelerado. OpenAI no solo define la actual euforia de la IA, sino que moldea la lógica de valoración del mercado de capitales para toda la cadena de IA. Por eso, si esta hipótesis central se cae, el impacto podría ser mucho mayor que el colapso de una simple unicornio.

En otras palabras, OpenAI ya no es solo una empresa, sino algo así como una "institución de importancia sistémica" dentro del ciclo de inversión de IA.

¿Por qué considera Zitron que el modelo de negocio de OpenAI tiene fallas fundamentales?

Las críticas de Zitron se centran en tres áreas.

Primero, el costo de inferencia sigue siendo demasiado alto.

A medida que la base de usuarios de ChatGPT crece, cada pregunta implica costos crecientes de GPU, energía y servidores. Si muchos usuarios permanecen en planes de bajo costo o gratuitos y los ingresos corporativos no cubren los gastos, el crecimiento a gran escala podría multiplicar las pérdidas.

Segundo, el gasto de capital avanza mucho más rápido que las mejoras en el flujo de efectivo.

Hoy, el mayor gasto en el sector de IA ya no es el entrenamiento de modelos, sino la computación de inferencia, la compra de GPU y la construcción global de centros de datos.

OpenAI y sus socios están promoviendo inversiones multimillonarias en centros de datos, que normalmente requieren años para recuperar los costos. Si el crecimiento de la demanda de IA no sigue lo esperado, mucha infraestructura podría quedar subutilizada.

Tercero, la dependencia continua de financiación externa.

Zitron afirma que OpenAI necesitará seguir financiándose durante años para cubrir el desarrollo de modelos, la compra de computación y la infraestructura; si el apetito de riesgo en los mercados de capital baja o el entorno de financiación se endurece, su modelo de negocio sufrirá aún más presión.

Estas ideas son todavía opiniones personales de Zitron y no han sido reconocidas por OpenAI, pero reflejan el debate actual sobre el retorno de la inversión (ROI) en IA.

¿Por qué Oracle, CoreWeave y los operadores de centros de datos están en el foco?

Más allá de OpenAI, a Zitron le preocupa el efecto de apalancamiento en la cadena industrial.

En los últimos dos años, el sector tecnológico estadounidense vio una ola histórica de construcción de centros de datos.

Microsoft, Google, Meta, Amazon y otros hiperescalares han incrementado su gasto de capital; a la vez, empresas como Oracle y CoreWeave asumen cada vez más tareas de infraestructura de IA.

Estos proyectos dependen de alquileres a largo plazo, financiación de proyectos, créditos privados, deuda corporativa y gastos de capital a gran escala.

Si la demanda de OpenAI y otros clientes clave cae por debajo de lo previsto, o si el mercado de capitales reconsidera el ROI de la IA, la utilización de activos, contratos de alquiler e incluso la capacidad de financiación de los centros de datos podría verse afectada.

Los medios señalan que para Zitron, si OpenAI enfrenta un gran revés, empresas como Oracle y CoreWeave, que dependen del crecimiento de la demanda de infraestructura de IA, serían las primeras en sufrir, ya que sus altas valoraciones están en gran medida basadas en expectativas de demanda explosiva de IA.

Aunque actualmente gigantes como Microsoft, Meta y Alphabet siguen expandiendo el gasto de capital en IA y recalcan que la inversión en infraestructura responde a una estrategia de largo plazo, no hay signos claros de que el mercado esté reduciendo sus inversiones.

¿Por qué Anthropic y SoftBank también entran en la discusión?

Más allá de OpenAI, Zitron apunta también a Anthropic.

Su argumento es que ambas empresas, aunque tienen caminos diferentes, comparten la necesidad de invertir grandes sumas en construcción de modelos, compra de computación y dependen del apoyo financiero y de recursos de grandes compañías tecnológicas. Si la comercialización de la IA es más lenta de lo esperado, ambas podrían enfrentar presión para ser rentables.

Otra compañía frecuentemente mencionada es SoftBank.

En los últimos años, SoftBank regresó a la escena de las grandes inversiones en IA, participando activamente en financiamiento de infraestructura, chips y empresas de modelos de IA.

Si el sector de IA entra en un ciclo de ajuste de valoraciones, la enorme cartera de activos de IA de SoftBank también estará bajo escrutinio. Sin embargo, por ahora SoftBank sigue apostando firmemente al desarrollo a largo plazo de la IA y la ve como una nueva revolución tecnológica.

¿Las operaciones de IA ya están sobrecalentadas?

La controversia sobre si la IA ha entrado en fase de burbuja lleva más de un año en Wall Street.

El bando que cree en la "burbuja" argumenta:

• La inversión en infraestructura de IA crece mucho más rápido que los ingresos;
• El modelo de rentabilidad de los grandes modelos aún no se ha demostrado completamente;
• El gasto de capital en centros de datos marca récords históricos;
• La valoración de mercado depende cada vez más de expectativas de crecimiento a futuro.

Los optimistas creen que: la IA es una típica revolución tecnológica de propósito general, como el internet y la electrificación, donde la inversión inicial supera los rendimientos inmediatos, pero a largo plazo puede crear nuevas industrias y modelos de negocio.

Howard Marks expresó recientemente que ya no ve la IA solo como posible burbuja sino que reconoce su valor futuro. Cree que la IA moderna muestra capacidades de inferencia, comprensión contextual y de interacción nunca vistas antes, por lo que no puede compararse fácilmente con burbujas especulativas del pasado.

Algunos estudios académicos adoptan conclusiones más neutras: el actual mercado de IA exhibe avances tecnológicos reales, pero también zonas de sobrevaloración y gasto adelantado, lo que se parece más a “revolución tecnológica superpuesta con burbujas parciales” que a simple especulación desenfrenada.

Lo realmente importante no es si OpenAI caerá

Independientemente de si se acepta la visión de Zitron, la pregunta que él plantea es cada vez más relevante entre los inversores:

¿Cuándo la inversión en IA se convertirá en flujo de caja estable?

En el último año, el mercado casi ha supuesto que cuanto mayor el gasto de capital en IA, mejor.

Pero últimamente, tanto en acciones de chips, servidores como empresas de cloud, los inversores ponen más atención en otros indicadores: crecimiento de ingresos por IA; tasa de pago de productos de IA; velocidad de reducción de costos de inferencia; nivel de utilización de los centros de datos; ciclo de retorno de inversión de IA.

Si estos indicadores mejoran, el descomunal gasto actual podría resultar una inversión prospectiva como la del boom de internet; pero si la comercialización sigue rezagada ante la expansión inversora, la lógica de valoración de las operaciones de IA podría tener que revisarse.

Por eso, el largo artículo de Ed Zitron no solo vuelve a preguntar si OpenAI será el próximo Lehman Brothers, sino que pone sobre la mesa la cuestión más relevante: después de récords de gasto, ¿serán suficientes flujo de caja y rentabilidad? La respuesta a esta pregunta podría ser la que determine el verdadero rumbo de las transacciones globales de IA en los próximos años.