Apocalipsis de la crisis petrolera hace 50 años: ¿Lo más aterrador es que la guerra en Oriente Medio perfore la burbuja de la IA?

¿Puede la historia de la crisis petrolera de hace 50 años advertir sobre la revolución actual de la IA?

CFA China News, 19 de marzo (editor: Xiaoxiang) Si preguntamos a los inversores globales qué les preocupa más en estos momentos, probablemente mencionarán la prolongación de la crisis en Irán o la ruptura de la burbuja de la inteligencia artificial (IA).

Sin embargo, la posibilidad más aterradora en este momento — y que parece estar creciendo, quizás porque la primera podría desencadenar la segunda…

En los últimos años, la inteligencia artificial se ha convertido en sinónimo del optimismo económico global y del mercado bursátil. Esto es especialmente evidente en Estados Unidos, donde se concentran los principales “hyperscalers” como Alphabet, Microsoft y Amazon, así como gigantes de chips como Nvidia, AMD e Intel. Según datos de la Reserva Federal de San Luis, el gasto de capital de estas empresas, junto con sus gastos en software y I+D, representó el 39% del crecimiento del PIB de EE. UU. en los primeros tres trimestres del año pasado, en comparación con solo el 28% durante la burbuja de Internet.

Además de estimular directamente la inversión, la IA también promete ayudar a las empresas a aumentar la productividad por empleado. En países occidentales con mercados laborales en enfriamiento, esta mejora en la productividad podría convertirse en un motor clave del crecimiento económico.

No obstante, algunos expertos advierten que los ataques aéreos de EE. UU. e Israel contra Irán, y la dura respuesta de Irán, podrían arruinar esta visión.

Con el estrecho de Ormuz prácticamente bloqueado, los precios del petróleo se han estabilizado en unos 100 dólares por barril. Al mismo tiempo, el precio del gas natural TTF en los Países Bajos, referencia clave en Europa, ha subido por encima de 50 euros por megavatio-hora, frente a solo 30 euros a finales de febrero. Esto genera una gran preocupación de que la economía global repita el impacto inflacionario que sufrió tras el conflicto ruso-ucraniano en 2022.

Peor aún, esto podría incluso indicar una “estanflación”: inflación combinada con recesión, similar a la situación de los años 70.

¿Qué nos enseñó la crisis petrolera de hace 50 años sobre su impacto en la productividad?

Si esta comparación histórica es válida, las perspectivas de productividad podrían ser muy sombrías.

En los años 60, la productividad laboral en EE. UU. crecía a más del 3% anual en promedio. Sin embargo, el embargo árabe del petróleo y la revolución iraní redujeron esa tasa a un promedio de solo 0.4% entre 1977 y 1982. La pérdida de poder adquisitivo de los hogares llevó a una disminución del gasto de consumo, lo que obligó a las empresas a enfrentar una doble presión: menor consumo y mayores costos energéticos. Como resultado, la utilización de la capacidad instalada en fábricas cayó bruscamente, del 89% en noviembre de 1973 al 71% en mayo de 1975.

Lo que es especialmente relevante para la IA actual es que, cuando los ingresos disminuyen, los ejecutivos también tienden a reducir inversiones y posponer la adopción de nuevas tecnologías.

El concepto económico clave aquí es la “profundización del capital”: a medida que las empresas automatizan más, la proporción de máquinas respecto a trabajadores aumenta con el tiempo. Según la tabla Penn World, durante la crisis petrolera de los años 70, la tasa de crecimiento de esta proporción en países ricos se desaceleró drásticamente, indicando que las empresas redujeron su inversión en maquinaria y equipo.

Se puede suponer que, si la crisis energética de 2026 empeora, los CEO podrían recortar drásticamente sus planes de despliegue de IA — que ya enfrentan altos costos en la nube y consultoría.

El economista de la OCDE, Christophe André, ha demostrado mediante análisis estadísticos que el aumento de los precios de la energía reduce la productividad. En un artículo coautor de 2023, analizó datos de 22 países entre 1995 y 2020 y encontró que un aumento del 10% en los precios de la energía reduce la productividad laboral en un 1%. La clave está en que, en un aumento “moderado”, las empresas invierten en equipos de ahorro energético, lo que a largo plazo mejora la productividad. Pero los shocks “drásticos” generan efectos negativos duraderos.

De hecho, aunque la productividad en EE. UU. se recuperó tras la crisis petrolera de los 80, su ritmo de crecimiento permaneció por debajo de los niveles previos a la crisis de los 70. Una de las razones fue que sectores intensivos en energía, como la química, los metales y los servicios públicos, sufrieron un impacto de inversión permanente: su participación en el PIB cayó del 4.1% en 1979 al 2.2% en 2004. Aunque las empresas individuales no redujeron drásticamente su gasto, su producción en relación con la economía en general se contrajo. Cuando los precios de los bienes intensivos en energía suben, el consumo también disminuye.

Este fenómeno se ha repetido en la UE en los últimos años, con una caída del 13% en la producción industrial desde 2022. La industria química, en particular, sufrió mucho, sin apenas recuperarse antes del estallido del conflicto en Irán. Grandes químicas como INEOS en Reino Unido y BASF en Alemania han cerrado fábricas, y esta semana BASF anunció un aumento de precios del 30% en algunos productos debido a los costos crecientes.

¿Cuidado con que la crisis energética “desenchufe” a la IA?

Es cierto que la deslocalización de industrias intensivas en energía en el mundo occidental, desde los años 80, ha sido impulsada en gran parte por la globalización y la externalización a mercados emergentes como China. Además, la revolución del shale en EE. UU. ha convertido al país en exportador de energía, lo que podría compensar las pérdidas en otros sectores de su economía, gracias a las inversiones domésticas en petróleo y gas a partir de precios de 100 dólares por barril.

Pero, aun así, la crisis energética sigue siendo mala noticia para la industria de IA, que consume mucha electricidad.

Según las previsiones de la Agencia Internacional de Energía del mes pasado, entre 2025 y 2030, los centros de datos representarán casi la mitad del consumo eléctrico final en EE. UU., y gran parte de ese crecimiento se apoyaba en la expansión de la generación con gas natural.

Esto pone en duda los planes de inversión de 3 billones de dólares en nuevos centros de datos en los próximos cinco años, previstos por JLL, que ahora enfrentan un mayor costo de financiamiento si los bancos centrales elevan las tasas para controlar la inflación.

El sector de crédito privado, que financia los centros de datos, ya enfrenta una fuga de inversores, preocupados por una burbuja de crédito excesiva.

Por supuesto, uno de los grandes beneficios de los modelos de lenguaje grande es que, aunque su entrenamiento consume mucha energía, el costo energético por token adicional es relativamente bajo. Incluso con altos precios de la electricidad, para las empresas puede ser más barato usar IA que contratar más empleados (que requieren calefacción y luz en sus oficinas). Además, el aumento del precio del petróleo podría incentivar a las empresas de IA a invertir en generación y almacenamiento de energía.

Pero, como muestran la historia y la economía, las crisis actuales pueden dañar a largo plazo a industrias de alto consumo energético. La revolución tecnológica parece depender en gran medida del avance científico, pero en realidad, también está muy influenciada por el entorno macroeconómico.

Y la situación actual hace que todo esto sea aún más complejo…

( CFA China News, Xiaoxiang)