¿Está la IA canibalizando la economía mundial?

Los mercados financieros han atravesado recientemente algunos episodios de incertidumbre en torno a la IA. Se ha producido cierto alivio tras la publicación, por parte del fabricante estadounidense de chips de memoria Micron, de unos sólidos resultados trimestrales: el grupo ya había vendido la totalidad de su producción anual de sus chips más sofisticados, lo que confirma la solidez de la demanda. Sin embargo, desde un punto de vista macroeconómico, la cuestión no radica tanto en la existencia de la demanda —el tema de la transformación mediante la IA es ya omnipresente en toda la economía mundial— como en la capacidad de la oferta para satisfacerla, sin provocar tensiones excesivas en los precios y las tasas de interés.

Más aún que los resultados de Micron, el acontecimiento más significativo de las últimas semanas en el sector tecnológico ha sido probablemente la confirmación por parte de Apple de que el precio de sus productos estrella aumentará, debido al incremento del costo de la memoria, un aumento que los analistas estiman entre el 10 % y el 20 % para los próximos modelos. ¹ Se trata de un ejemplo concreto de una idea que hace unos meses aún se consideraba heterodoxa: por el momento, la revolución de la IA no se traduce en un choque de oferta favorable que pueda reducir el nivel general de los precios.

El esfuerzo inversor destinado a desarrollar las capacidades tecnológicas ya es considerable. Según las cuentas nacionales estadounidenses, el gasto en inversión en software, equipos informáticos y de comunicaciones se ha duplicado en volumen desde 2019. Por su parte, las inversiones en infraestructuras eléctricas y de telecomunicaciones han aumentado casi un 30 %. ² 

En sentido amplio —software, propiedad intelectual, equipos informáticos y de comunicaciones, instalaciones específicas (centros de datos, infraestructuras eléctricas y de telecomunicaciones)—, las actividades tecnológicas representan actualmente cerca de dos tercios de la inversión privada no residencial en Estados Unidos. ³

Por lo tanto, la reasignación del capital no se limita a los mercados financieros, donde una parte cada vez mayor del ahorro se dirige hacia las grandes empresas tecnológicas, que representan ahora una fracción cada vez más importante de la capitalización bursátil mundial. También es física: el stock de capital de la economía estadounidense se está reorientando de forma evidente hacia las tecnologías digitales.

Sin embargo, es probable que este esfuerzo masivo no haya hecho más que empezar, a juzgar por las previsiones disponibles sobre las necesidades futuras de potencia de cálculo. En un resumen especialmente esclarecedor, la RAND Corporation recopila las principales estimaciones disponibles, que coinciden en que la capacidad de cálculo necesaria en Estados Unidos se multiplicará por cinco o por diez de aquí a finales de la década. Se trata de una dinámica exponencial. ⁴

Para evaluar las consecuencias que tendría mantener el nivel actual de inversión, hemos elaborado dos escenarios ilustrativos.

En ambos casos, suponemos que los ritmos de crecimiento observados en 2024 y 2025 se mantendrán sin cambios hasta 2035:

• las inversiones en tecnología siguen aumentando un 7,5 % al año en términos reales;
• Las inversiones no tecnológicas siguen disminuyendo un 2 % al año.

En el primer escenario, el PIB potencial sigue creciendo al ritmo actual, es decir, alrededor del 1,75 % anual.

En el segundo, partimos de la hipótesis de que las ganancias de productividad relacionadas con la IA elevan el crecimiento potencial del PIB en un punto porcentual, es decir, el valor medio del rango de entre 0,8 y 1,3 puntos estimado por Philippe Aghion y Simon Bunel en 2024. ⁵

Podría parecer lógico considerar únicamente este segundo escenario, ya que resulta poco probable que un esfuerzo de inversión tan considerable se mantenga a largo plazo si no va acompañado de un aumento de la productividad. Sin embargo, no hay que olvidar que estas mejoras pueden tardar mucho tiempo en materializarse, lo que crea un importante desfase entre la fase de inversión y los beneficios económicos esperados.

Nuestro objetivo no es predecir el futuro con precisión, sino evaluar la sostenibilidad de la trayectoria actual.

En el primer escenario, la ratio de inversión privada no residencial pasaría de alrededor del 15 % del PIB en la actualidad a cerca del 21 % en 2035. Incluso en el escenario más favorable, que contempla una aceleración sostenida del crecimiento potencial, esta ratio seguiría situándose en torno al 19 % del PIB, lo que supone un aumento de cuatro puntos.

En otras palabras, incluso suponiendo la desaparición casi total de la inversión en la economía tradicional —que se reduciría hasta alrededor del 3 % del PIB de aquí a diez años—, Estados Unidos debería mantener un nivel de inversión sin precedentes en la historia.

El punto de partida ya es excepcional: en el primer trimestre de 2026, la tasa de inversión privada no residencial alcanzaba el 15,7 % del PIB en volumen, frente a solo el 11,7 % antes de la crisis financiera de 2008. Un aumento adicional de entre cuatro y seis puntos del PIB ejercería una presión considerable sobre el ahorro disponible.

Sin embargo, hay que señalar un matiz: gran parte de este esfuerzo se autofinancia actualmente con los flujos de caja excepcionales de las grandes empresas tecnológicas, lo que alivia a corto plazo la presión sobre los mercados de capitales. No obstante, la magnitud de estos programas —se prevé que los cuatro principales hiperescaladores gasten unos 650.000 millones de dólares en 2026, es decir, casi el triple de su nivel de 2024— está llevando ahora a estos grupos a recurrir cada vez más al endeudamiento, a través de bonos. A medida que la financiación pasa de los fondos propios a la deuda, aumenta la sensibilidad del crecimiento a la evolución de las tasas de interés.

En el escenario más favorable, este aumento de las necesidades de financiación se traduciría principalmente en un aumento del déficit por cuenta corriente de Estados Unidos, sin provocar necesariamente una fuerte subida de las tasas de interés, siempre que el resto del mundo genere suficientes excedentes de ahorro para financiar estas inversiones.

Sin embargo, nada garantiza que ese ahorro adicional surja de forma espontánea. Europa se enfrenta a sus propias necesidades de inversión, especialmente en materia de defensa, mientras que Japón se enfrenta a retos similares. En cuanto a China, aunque es probable que siga registrando un superávit de ahorro, parece poco probable que acepte financiar de forma masiva el refuerzo del liderazgo tecnológico estadounidense en un contexto de creciente rivalidad geopolítica.

El costo de la transición: cuando vuelven a aparecer las limitaciones de la oferta

Hasta ahora nos hemos centrado en Estados Unidos. Sin embargo, aunque las empresas estadounidenses mantengan su ventaja en la carrera por la inteligencia artificial, el resto del mundo también se verá obligado a aumentar considerablemente sus inversiones. Las demás grandes economías ya están intensificando sus esfuerzos para desarrollar sus propias capacidades. Por lo tanto, aunque siguieran financiando las inversiones estadounidenses, un aumento simultáneo de la tasa de inversión a escala mundial provocaría, inevitablemente, un incremento de la tasa de interés real de equilibrio.

Ante una trayectoria de inversión sin precedentes, los economistas suelen plantear dos explicaciones: la reducción de los costos marginales de producción y el progreso tecnológico. 

Empecemos por los precios.

Durante varias décadas, la bajada constante del precio de los equipos tecnológicos ha facilitado el aumento de su peso en la inversión total. Con el mismo importe nominal de endeudamiento o de autofinanciación, las empresas podían adquirir volúmenes cada vez mayores de equipos informáticos. Esta dinámica no se aplicaba a la mayoría de los bienes industriales tradicionales.

Parece que ese periodo está llegando a su fin.

La guerra del Golfo ha puesto de manifiesto recientemente la dependencia de la industria mundial de semiconductores respecto al helio. Sin embargo, las tensiones en torno a la capacidad de producción y el aumento de los precios ya existían mucho antes del conflicto. 

El auge de la inteligencia artificial es uno de los principales factores que impulsan esta inflación. Los centros de datos utilizan ahora componentes de muy alto rendimiento, que se han vuelto escasos, para disponer de la potencia de cálculo necesaria para el entrenamiento de modelos y las operaciones de inferencia a gran escala.

La evolución del costo de los aceleradores de cálculo es un ejemplo claro de ello. Cada generación de chips de NVIDIA —el A100 en 2020, H100 en 2022 y, posteriormente, la generación Blackwell, implantada a gran escala desde 2025— se ha vendido a un precio notablemente superior al de la anterior, y los sistemas más recientes alcanzan precios de varias decenas de miles de dólares por procesador gráfico (GPU). Sobre todo, una parte cada vez mayor de este costo proviene de un insumo que se ha vuelto crítico: la memoria de alto ancho de banda (HBM), cuya producción mundial total para el año 2026 ya se había vendido a principios de año.

¿Por qué el costo de la inferencia puede seguir disminuyendo?

No obstante, el modelo económico de los «hyperscalers» permite absorber parte de este aumento del costo unitario de los centros de datos.

Las mejoras en la eficiencia siguen siendo considerables. Las infraestructuras están mejor optimizadas, sobre todo gracias a una planificación más eficaz de las tareas de inferencia. Los propios modelos son cada vez más eficientes, mientras que las economías de escala se aprovechan al máximo cuando se despliegan varios miles de GPU en un mismo clúster.

Así, el costo de una consulta de IA («costo por inferencia») puede seguir disminuyendo, incluso aunque aumente el costo de inversión en infraestructuras. Esta reducción es posible gracias a la rápida difusión de sus aplicaciones: las empresas multiplican los casos de uso y van abriendo progresivamente el acceso a las herramientas de IA a un número cada vez mayor de empleados.

Por el momento, el progreso tecnológico sigue compensando, por tanto, el aumento de los costos.

Empiezan a aparecer limitaciones físicas

Sin embargo, esta lógica tiene sus limitaciones.

Los «hyperscalers» están dispuestos a pagar precios muy elevados para adquirir las GPU más potentes. Pero cuando la oferta física se vuelve insuficiente, el mercado ya no puede equilibrarse únicamente a través de los precios: las cantidades disponibles se ven también limitadas. En este contexto, el racionamiento de la capacidad de cálculo se vuelve inevitable. Son entonces las empresas que desarrollan aplicaciones de IA en la economía real las que ven limitado su acceso a los recursos informáticos.

Por otra parte, las dificultades no se limitan únicamente a los semiconductores. Los operadores también deben hacer frente a la escasez de electricidad, a dificultades para conectarse a las redes y a trámites administrativos que, en ocasiones, resultan largos para obtener las autorizaciones necesarias para construir nuevos centros de datos. A esto se suma una creciente oposición de la población local a la implantación de estas infraestructuras.

Los efectos colaterales en el resto de la economía

Aunque las grandes empresas tecnológicas logren absorber este aumento de los costos, las consecuencias para los demás sectores podrían ser mucho más difíciles de gestionar.

Ante la excepcional demanda procedente de los actores del sector de la IA, los fabricantes de memorias dan prioridad, como es lógico, a sus clientes más rentables y a los componentes más sofisticados. Esta estrategia reduce la capacidad dedicada a los productos más estándar, utilizados en los bienes de consumo cotidiano.

El reciente anuncio de Apple es probablemente la primera señal visible de un fenómeno que está llamado a generalizarse.

Según las estimaciones de TechInsights, citadas por el Wall Street Journal, la memoria (DRAM y NAND) integrada en la generación anterior de iPhone Pro representaba unos 50 dólares, frente a un costo total de fabricación de unos 580 dólares. En la próxima generación, solo este componente de memoria se acercaría a los 200 dólares —lo que supone multiplicarlo por cuatro a volumen constante—, lo que elevaría el costo total de fabricación por encima de los 700 dólares. En otras palabras, la transición hacia la IA no solo modifica el reparto de beneficios entre las empresas tecnológicas y las empresas tradicionales. También afecta a las empresas tecnológicas orientadas al consumidor.

Los fabricantes de automóviles también se ven afectados. La cantidad de semiconductores incorporados en los vehículos aumenta constantemente. Es cierto que esta industria utiliza componentes diferentes a los que se emplean en los centros de datos, pero la reorientación de la capacidad de producción hacia los chips destinados a la IA ejerce, a pesar de todo, una presión sobre los precios y los plazos de suministro.

En la actualidad, los componentes electrónicos suponen unos 1.000 dólares por vehículo de gama media con motor de combustión, y más de 2.000 dólares en el caso de los vehículos eléctricos o de gama alta.

En un momento en el que los vehículos eléctricos aún deben reducir la diferencia de costo con respecto a los de motor de combustión, el aumento del precio de las memorias supone claramente un obstáculo más.

Una concentración industrial excepcional

A corto plazo, hay pocas alternativas.

La producción mundial de memoria está extremadamente concentrada. Tres empresas —las surcoreanas Samsung y SK Hynix y la estadounidense Micron— acaparan por sí solas más del 95 % de la DRAM mundial. El mercado de la NAND está apenas menos concentrado, con un puñado de actores adicionales (la japonesa Kioxia, la estadounidense SanDisk y la china YMTC). Las barreras de entrada son considerables, teniendo en cuenta las colosales inversiones necesarias.

A esta concentración industrial se suma ahora la fragmentación geopolítica. Las empresas ya no siempre pueden abastecerse libremente de los proveedores más competitivos. Apple es un buen ejemplo de ello: el grupo está ejerciendo presión sobre las autoridades estadounidenses para obtener autorización para utilizar componentes fabricados por un fabricante chino sujeto a sanciones.

El riesgo de una economía de dos velocidades

A largo plazo, la economía que no depende directamente de la IA podría sufrir simultáneamente dos perturbaciones: un aumento duradero de los precios y una subida de las tasas de interés.

La combinación de una reducción de los márgenes y un encarecimiento del costo del capital aceleraría aún más el descenso de la inversión, que ya se observa en los sectores tradicionales de la economía estadounidense.

Por lo tanto, el riesgo no es simplemente que el sector de la IA crezca independientemente del resto de la economía, sino que ese crecimiento acabe frenando el desarrollo de otras actividades.

Si las empresas tradicionales ven cómo disminuye su rentabilidad y reducen sus inversiones, también resulta más difícil defender la idea de que la IA generará efectos positivos generalizados en el conjunto de la economía: por ejemplo, creando nuevos puestos de trabajo capaces de absorber a los trabajadores desplazados por la automatización.

La divergencia entre una economía de la IA en fuerte expansión y una economía tradicional sometida a presión podría, por tanto, acentuarse cada vez más.

Las consecuencias macroeconómicas: un nuevo reto para los bancos centrales

Los avances que acabamos de describir pueden parecer teóricos y pertenecer a un horizonte aún lejano. Sin embargo, creemos que ya ejercen una influencia tangible en la evolución actual de la economía y merecen toda la atención de los responsables de la política económica.

Una primera señal de alerta es la evolución de la inversión estadounidense fuera del sector tecnológico. En el primer trimestre de 2026, esta inversión seguía estando un 11 % por debajo de su nivel de 2019. En otras palabras, el efecto de desplazamiento («crowding out») que describimos podría estar ya en marcha.

Sin embargo, todavía no hay pruebas claras de que las presiones inflacionistas derivadas de la transición hacia la inteligencia artificial se reflejen en las estadísticas agregadas.

A pesar de las perturbaciones en el suministro provocadas por la guerra del Golfo, cuyos efectos ya trascienden con creces el mero sector energético para afectar a toda la industria manufacturera mundial, los precios de los productos básicos (excluidos los alimentos y la energía) del índice PCE han seguido moderándose en los últimos meses, lo que contrasta con la inflación general, que se ha visto fuertemente impulsada por la crisis del petróleo relacionada con el conflicto. Esta desconexión sugiere que las tensiones que describimos aún no son visibles en las estadísticas agregadas, pero es posible que esta situación no dure mucho.

Esta evolución sugiere también que el impacto de las tasas de interés de 2025 —cuya magnitud y persistencia constituían precisamente la incertidumbre que había llevado a Jerome Powell a interrumpir el ciclo de recortes de las tasas de interés de referencia— está siendo absorbido progresivamente por la economía estadounidense. 

Este reto resulta aún más singular si se tiene en cuenta que el nuevo presidente de la Fed, Kevin Warsh, defiende públicamente la tesis contraria. Durante su primera comparecencia ante el Congreso en julio, consideró que la economía estadounidense se beneficiaría considerablemente de la inversión en IA, ya que, en su opinión, las ganancias de productividad asociadas permitirían reducir las tasas de interés oficiales sin reavivar la inflación. ⁶ Si nuestro análisis es correcto, la fase de transición podría, por el contrario, generar simultáneamente tensiones en los precios de los bienes tecnológicos y una presión alcista sobre las tasas reales. En este contexto, una política monetaria basada en la hipótesis de un choque de oferta favorable correría el riesgo de resultar contraproducente. 

Una transición que podría ser inflacionista

Nuestro análisis puede parecer excesivamente pesimista. Sin embargo, esa no es nuestra intención. No cuestionamos en absoluto el carácter profundamente transformador de la IA ni las considerables ganancias de productividad que puede generar a largo plazo.

Nuestra duda se centra más bien en la fase de transición.

La economía puede perfectamente converger hacia un nuevo equilibrio, mucho más productivo, al tiempo que atraviesa un período en el que las enormes necesidades de inversión ejercen una presión considerable sobre los mercados de capitales y las cadenas de suministro.

A diferencia de las anteriores oleadas de digitalización, la revolución de la IA requiere infraestructuras físicas extremadamente costosas: centros de datos, redes eléctricas, capacidad de producción de semiconductores, equipos de refrigeración, redes de telecomunicaciones o incluso recursos energéticos.

Por lo tanto, la transición no consiste únicamente en desarrollar programas informáticos, sino que exige una acumulación de capital material de una magnitud excepcional. En un contexto así, el aumento de la demanda de inversión puede superar de forma duradera la capacidad de ajuste de la oferta.

Si así fuera, las consecuencias macroeconómicas distarían mucho de ser neutras:

• el costo del capital aumentaría de forma duradera;
• lss tasas de interés reales tenderían a aumentar;
• las presiones inflacionistas podrían reaparecer en determinados sectores industriales;
• los sectores menos relacionados directamente con la IA verían cómo sus inversiones se irían reduciendo progresivamente.

En otras palabras, el costo de la transición podría ser considerable antes de que las mejoras en la productividad se hagan plenamente evidentes.

La necesidad de gestionar los desequilibrios macroeconómicos temporales

Si se analiza por separado, cada proyecto de inversión en inteligencia artificial parece perfectamente racional. Cada empresa busca mejorar su competitividad, reducir sus costos o mantener su proporción de mercado.

Sin embargo, cuando todas las empresas aplican esta estrategia al mismo tiempo, el resultado colectivo puede ser muy diferente de la suma de las decisiones individuales.

El riesgo es que se instale un ciclo en el que el auge de la inversión alimente simultáneamente el aumento del costo del capital, las tensiones persistentes en el suministro y la inflación de los bienes tecnológicos, en detrimento de la inversión en el resto de la economía.

Este escenario no pone en duda los beneficios potenciales de la IA. Simplemente subraya que la transición hacia esta nueva economía podría resultar mucho más costosa —en términos de financiación, estabilidad de precios y política monetaria— de lo que supone el consenso actual.

Por lo tanto, tanto para las autoridades públicas como para los bancos centrales, ya no se trata únicamente de apoyar una revolución tecnológica prometedora, sino también de gestionar los desequilibrios macroeconómicos temporales que esta pueda provocar.