Cómo el shock energético podría descarrilar el boom de la IA

LONDRES, 19 de marzo (Reuters Breakingviews) - Pregunte a los inversores qué temen más y probablemente mencionarán una crisis prolongada en Irán o la explosión de la burbuja de la inteligencia artificial. Sin embargo, la posibilidad más aterradora, que cada vez parece más probable, es que la primera conduzca a la segunda.

La IA se ha convertido en sinónimo de opiniones optimistas sobre la economía global y, por ende, sobre las acciones. Esto es más evidente en Estados Unidos, hogar de los principales “hiperscalers” como Alphabet (GOOGL.O), Microsoft (MSFT.O) y Amazon.com (AMZN.O), que están invirtiendo cientos de miles de millones en centros de datos, así como en gigantes de chips como Nvidia (NVDA.O), AMD (AMD.O) e Intel (INTC.O). Este gasto de capital, junto con la inversión en software y en investigación y desarrollo relacionada, representó el 39% del crecimiento del PIB de EE. UU. en los primeros tres trimestres del año pasado, en comparación con el 28% durante el auge de las punto com, según la Reserva Federal de St. Louis. Más allá del impulso directo a la inversión, la IA también promete ayudar a las empresas a obtener más producción por cada trabajador. Este aumento en la productividad podría ser un motor clave de crecimiento para Occidente, donde los mercados laborales se están enfriando.

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Los ataques de EE. UU. e Israel a Irán, y la respuesta de Teherán, arriesgan arruinar ese sueño. Con el estrecho de Ormuz prácticamente cerrado, el petróleo se ha estabilizado en aproximadamente 100 dólares por barril. Mientras tanto, el precio del gas natural para el día siguiente en el hub TTF de los Países Bajos, que sirve como referencia para esta fuente de energía crucial en Europa, ha subido por encima de 50 euros por megavatio-hora, en comparación con los 30 euros a finales de febrero. Esto genera el espectro de un shock inflacionario similar al que siguió a la invasión de Ucrania por Rusia en 2022. Peor aún, podría incluso implicar una “estanflación”, inflación más recesión, similar a la de los años 70.

Si esa analogía histórica se aplica, las perspectivas de productividad son sombrías. El crecimiento anual de la producción por hora en EE. UU. superaba el 3% en los años 60. Luego, el embargo árabe del petróleo y la revolución iraní redujeron esa cifra a un promedio del 0,4% entre 1977 y 1982. A medida que el poder adquisitivo de los hogares se deterioraba, gastaban menos. Esto obligó a las empresas a lidiar con una caída en el consumo y con costos energéticos más altos, lo que hizo que las fábricas pasaran de estar al 89% de utilización en noviembre de 1973 a solo el 71% en mayo de 1975.

Lo que resulta especialmente relevante para el caso actual de la IA es que la caída en los ingresos también lleva a los ejecutivos a reducir inversiones y abandonar planes para adoptar nuevas tecnologías. El concepto económico clave aquí es “profundización del capital”, que se refiere a la relación creciente entre máquinas y trabajadores con el tiempo a medida que las empresas automatizan más. En los años 70, el ritmo de aumento de esa relación empezó a desacelerarse severamente en los países ricos, según datos del Penn World Table, lo que implica que las empresas redujeron sus inversiones en maquinaria industrial y similares. La medida equivalente en 2026 sería que los CEOs recorten los programas de implementación de IA, que conllevan altos costos en computación en la nube y, a menudo, honorarios de consultoría.

En la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos, el economista Christophe André ha analizado algunas estadísticas para validar la idea de que la energía más cara afecta la productividad. Un artículo de 2023 que co-escribió, que analizó 22 países desde 1995 hasta 2020, encontró que cada aumento del 10% en los precios de la energía se relacionaba con una caída del 1% en la productividad laboral. Lo crucial es que los aumentos " leves" llevaron a las empresas a invertir en máquinas que ahorran energía, lo que terminó elevando la productividad unos años después. Pero los shocks " severos" tuvieron un efecto persistente y negativo.

De hecho, a pesar de que la productividad en EE. UU. se recuperó en los años 80, permaneció en un nivel inferior al de antes del shock de los años 70. Una de las razones es que la inversión en industrias intensivas en energía, como la química, los metales y los servicios públicos, sufrió un golpe permanente: pasó del 4,1% del PIB en 1979 al 2,2% en 2004. Las empresas individuales no necesariamente recortaron gastos, pero su producción se redujo en relación con la economía. Cuando los bienes intensivos en energía se vuelven caros, la gente consume menos de ellos.

Este fenómeno se ha repetido en la Unión Europea, donde la producción industrial ha caído un 13% desde 2022. Los sectores químicos, en particular, han sufrido mucho y mostraban pocas señales de recuperación incluso antes de la guerra en Irán. Entre las empresas que cerraron plantas en los últimos años están INEOS en Reino Unido y BASF en Alemania, que el miércoles anunció un aumento de precios del 30% en algunos productos en Europa debido a mayores costos.

Por supuesto, gran parte del vaciamiento de las industrias energéticas en Occidente se debió a la globalización posterior a los 80 y a la externalización masiva de la manufactura a China. Además, la revolución del shale en EE. UU. ha convertido al país en exportador de energía. Esto aumenta la posibilidad de que la inversión doméstica de las empresas petroleras y de gas, que buscan beneficiarse del petróleo a 100 dólares, pueda compensar los daños en otras áreas de la economía más grande del mundo.

No obstante, un shock energético es una mala noticia para el sector de IA, que consume mucha energía. Según las previsiones de la Agencia Internacional de Energía del mes pasado, los centros de datos representarían casi la mitad del crecimiento en el consumo final de electricidad en EE. UU. entre 2025 y 2030. Gran parte de ese aumento se apoyaría en una aceleración en la generación de gas.

Esto pone en duda aún más los 3 billones de dólares previstos para gastar en nuevos centros de datos en los próximos cinco años, según las previsiones de la firma inmobiliaria JLL. La parte de esa inversión que se financia con deuda, que está creciendo rápidamente, será más cara si los bancos centrales suben las tasas de interés para controlar la inflación. La industria del crédito privado, que se ha convertido en un pilar del financiamiento de centros de datos, está experimentando una ola de retiros por parte de inversores preocupados por que la fiebre de los préstamos haya ido demasiado lejos.

Por supuesto, una gran ventaja de los modelos de lenguaje grande es que, aunque consumen mucha energía durante su entrenamiento, cada token adicional que procesan consume relativamente poca. Incluso en un mundo con energía cara, puede seguir siendo más barato para una empresa usar un modelo de IA que emplear más trabajadores en una oficina que necesita calefacción y luz. Igualmente, los precios más altos del petróleo podrían incentivar a las empresas de IA a apoyar proyectos de generación y almacenamiento de energía.

Sin embargo, la historia sugiere que crisis como la actual pueden causar daños a largo plazo en las industrias intensivas en energía. Las revoluciones tecnológicas parecen ser solo avances científicos, pero en realidad dependen en gran medida del entorno macroeconómico. La actual simplemente se ha vuelto más complicada.

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Edición por Liam Proud; Producción por Streisand Neto