El fuerte optimismo sobre la inteligencia artificial ha provocado un auge global en la construcción de centros de datos que podría traducirse en riesgos financieros si el sector sufre una corrección repentina. El Banco de Inglaterra ha señalado que la dependencia creciente de grandes infraestructuras para IA puede llevar a un aumento significativo del endeudamiento corporativo y a exposiciones concentradas en la banca si la demanda llegara a caer.
La IA requiere enormes cantidades de potencia computacional y almacenamiento y eso está impulsando inversiones que según consultoras alcanzarán billones de dólares en la próxima década. Estos proyectos no solo implican costes de construcción sino también compromisos con energía, microprocesadores, tierras raras y metales como el cobre. Si un mercado de IA se desacelera rápido, muchas instalaciones caras y con uso específico podrían quedar como activos difíciles de vender o reconvertir.
Desde la óptica financiera la situación recuerda al desarrollo inmobiliario: la rentabilidad es alta mientras la demanda se mantiene, pero cuando baja, los edificios especializados se vuelven pasivos problemáticos. La combinación de deuda elevada, concentración de proveedores y vínculos con el sistema bancario aumenta la probabilidad de efectos en cadena que afectarían a empresas más allá del sector tecnológico.
Algunos expertos advierten que la comparación con la burbuja puntocom no es exacta. La crisis de principios de siglo afectó a la inversión en internet y telecomunicaciones, pero la dependencia actual de la IA por parte de grandes empresas podría amplificar el impacto si se produjera una corrección. Otras voces recuerdan que una desaceleración también puede ser gradual y estar causada por limitaciones en tecnologías adyacentes como el almacenamiento, no solo por exceso de capacidad en centros de datos.
En cualquier escenario, la consolidación del mercado y la aparición de jugadores más estables parecen inevitables para reducir el riesgo sistémico. Mientras tanto, las empresas deben planificar con prudencia su adopción de IA y su exposición a proveedores y plataformas que dependen de esas infraestructuras masivas.
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