AI, ¿burbuja como volante?

El economista del MIT Ricardo Caballero presentó un punto de vista muy interesante en su último documento de trabajo "Speculative Growth and the AI 'Bubble'":
El verdadero problema no es si la IA es una burbuja, sino si la burbuja misma puede crear los fundamentos futuros.
Las finanzas tradicionales creen que la valoración proviene de los fundamentos. El flujo de caja futuro determina el precio de hoy. Si el precio está muy por encima del flujo de caja, eso es una burbuja. Esta es la lógica que siguen casi todas las inversiones en valor, los modelos DCF y la teoría del mercado eficiente.
Caballero complementa la relación causal en un bucle cerrado. El precio no solo refleja el futuro, sino que también moldea el futuro. Una valoración alta trae capacidad de financiamiento, la capacidad de financiamiento trae formación de capital, la formación de capital mejora la productividad, y la productividad finalmente mejora el flujo de caja futuro, por lo que la valoración que originalmente parecía desconectada de los fundamentos se convierte en parte de la formación de fundamentos futuros (¿algo así como la reflexividad de Soros?).
El documento argumenta que cuando la valoración puede influir en la inversión, el aumento de precios en sí mismo puede ayudar a crear los fundamentos futuros.
La clave para que esta lógica se cumpla en la IA es que la IA no es capital en el sentido tradicional.
El capital ordinario sigue rendimientos decrecientes. Construir más fábricas eventualmente encontrará demanda insuficiente, exceso de capacidad y retornos de capital cada vez más bajos.
Pero Caballero cree que la IA se acerca más a un "capital laboral" que puede expandirse continuamente. Las GPU, los modelos y los agentes no solo aumentan el número de máquinas, sino que incrementan constantemente la mano de obra efectiva en toda la economía. El documento modela directamente la IA como capital que puede realizar tareas originalmente realizadas por mano de obra, por lo que, mientras aumenta el capital, la capacidad laboral también se expande simultáneamente, debilitando significativamente la disminución de los rendimientos del capital.
Si profundizamos, hay un hallazgo aún más importante: la inversión en IA cambia la distribución del ingreso.
Cada vez más ingresos fluyen hacia los propietarios del capital, quienes naturalmente tienen una mayor propensión al ahorro. El aumento del ahorro significa un mayor suministro de fondos a largo plazo, una disminución de las tasas de interés a largo plazo, y un stock de capital más grande que es más fácil de soportar para toda la economía. El documento lo llama "Funding Feedback". Cuanta más formación de capital, menor es el costo de financiamiento futuro; cuanto menor es el costo de financiamiento, más apoyo a una mayor formación de capital. Todo el sistema comienza a mostrar una retroalimentación positiva, en lugar de la retroalimentación negativa de los modelos de crecimiento tradicionales.
Entonces, la economía comienza a mostrar dos equilibrios a largo plazo completamente diferentes.
En un mundo, la inversión en IA siempre es insuficiente, la formación de capital es lenta y la productividad mantiene un bajo crecimiento a largo plazo.
En el otro mundo, la IA obtiene financiamiento continuo, con construcción a gran escala de centros de datos, GPU, modelos y agentes, formando finalmente un nuevo equilibrio de alto capital y alta productividad.
Lo realmente interesante es que, aunque existe el equilibrio de alto capital, no se puede alcanzar automáticamente solo con un mercado racional. El documento demuestra que, partiendo del estado actual de bajo capital, incluso si todos los inversores son completamente racionales, no saltarán activamente hacia ese futuro mejor. La razón es simple. Sin suficiente capital hoy, no habrá alto crecimiento futuro; sin alto crecimiento futuro, no habrá alta valoración hoy; sin alta valoración, no hay formación de capital. Todo el sistema queda bloqueado en sí mismo.
La burbuja precisamente rompe este ciclo.
La alta valoración permite a las empresas financiarse, construir más GPU, entrenar modelos más grandes, desplegar más agentes y, en última instancia, mejorar realmente la productividad de toda la economía. La burbuja no es un equilibrio a largo plazo, sino un puente hacia el equilibrio a largo plazo.
Esta es también la razón por la que el documento enfatiza repetidamente la "Fragilidad". El verdadero problema nunca es si la burbuja estallará, sino si estallará demasiado pronto. Si el capital aún no se ha formado y el financiamiento se detiene, entonces toda la construcción de IA se interrumpirá y el crecimiento futuro desaparecerá. Si antes de que estalle la burbuja ya se han completado suficientes centros de datos, modelos, agentes e infraestructura, entonces incluso si la valoración finalmente vuelve a la normalidad, el equilibrio de alto capital aún puede mantenerse. El documento señala claramente que la clave no es si ocurre una corrección, sino si la corrección ocurre demasiado pronto.
Internet es un ejemplo típico. La burbuja de Internet de 2000 estalló por completo, pero la fibra óptica, los servidores, el software, los centros de datos y el talento de Internet se conservaron en su totalidad. La burbuja desapareció, pero la revolución de Internet realmente comenzó. La IA probablemente seguirá un proceso similar, solo que lo que quedará no solo será la red, sino la inteligencia misma.
Sin embargo, creo que el marco de Caballero se puede llevar un paso más allá.
El documento modela la IA como "trabajo replicable", pero en realidad la IA se está acercando cada vez más a "investigadores replicables". Si la IA no solo puede reemplazar el trabajo, sino también participar en la investigación científica, escribir código, diseñar chips, descubrir nuevos materiales y desarrollar nuevos modelos, entonces lo que cambia no es solo la función de producción, sino la función de innovación.
En el pasado, la capacidad de innovación dependía principalmente del número de científicos, ingenieros y talentos destacados, por lo que las grandes revoluciones tecnológicas solían requerir décadas de acumulación, lo que también es una razón importante de la larga existencia de los ciclos de Kondrátiev. No es que la economía experimente una revolución cada sesenta años de forma natural, sino que los recursos de innovación crecen demasiado lentamente.
La IA está rompiendo esta restricción por primera vez.
La capacidad de innovación futura ya no dependerá solo del cerebro humano, sino que podría ser Humano + Millones de Agentes de IA. Más allá, la capacidad de innovación podría incluso depender solo de la IA (poder computacional).
El poder computacional sigue creciendo, y la capacidad de innovación también crece continuamente. Por primera vez, la innovación se convierte en un factor de producción que puede capitalizarse y expandirse a escala.
Si combinamos esto con los Agentes de Codificación, Agentes de Investigación, investigación científica automatizada y Mejora Recursiva Autogenerada (RSI) que se están desarrollando rápidamente hoy, esta retroalimentación se vuelve más fuerte. Más IA genera investigación más rápida, investigación más rápida produce mejores modelos, y mejores modelos continúan mejorando la eficiencia de la investigación, formando un verdadero "Intelligence Flywheel". La velocidad de la innovación misma comienza a acelerarse, no solo la eficiencia de la producción.
Esta es también la razón por la que siempre he creído que los retornos económicos de la IA probablemente se ajustan a "Slowly, Then Suddenly".
Hoy, lo que todos ven es inversión en GPU, entrenamiento de modelos, construcción de centros de datos, y el ROI no parece alto, por lo que muchos comienzan a dudar si la IA es una burbuja. Pero estas inversiones realmente no están comprando ganancias hoy, sino capital inteligente futuro. Cuando la capacidad del modelo cruza un cierto punto crítico, los agentes a gran escala comienzan a ingresar a las empresas, ocurre la sustitución laboral, la productividad puede experimentar un salto no lineal, y la valoración que parecía excesiva en los últimos años comienza a materializarse realmente.
Esto significa que el bucle de retroalimentación propuesto por Caballero:
Valoración → Inversión → Formación de capital → Fundamentos
Es probable que en el futuro evolucione aún más hacia:
Valoración → Inversión → Poder computacional → Inteligencia → Innovación → Más ideas → Mayor productividad → Mayores ganancias → Mayor valoración
Lo que realmente forma una retroalimentación positiva aquí no es solo el capital, sino la capacidad de innovación de toda la sociedad.
Si este proceso es válido, entonces el cambio traído por la IA podría no ser solo una nueva revolución tecnológica, sino que cambia el mecanismo de generación de las revoluciones tecnológicas mismas.
Las ondas largas de Kondrátiev en la historia duraron de cuatro a cinco décadas, no principalmente por leyes económicas, sino porque los recursos de innovación siempre fueron escasos: científicos limitados, capacidad de I+D limitada, difusión lenta del conocimiento. La IA está cambiando esta premisa.
En el futuro, quizás no veamos un ciclo de Kondrátiev cada vez más corto, sino múltiples revoluciones industriales emergiendo continuamente en la misma plataforma de IA: fármacos con IA, materiales con IA, chips con IA, robots con IA, biomanufactura con IA... La innovación se industrializa, y las revoluciones tecnológicas comienzan a ocurrir consecutivamente.
Si Schumpeter hizo de la innovación el núcleo del crecimiento, y Romer hizo del conocimiento el núcleo del crecimiento, entonces RSI y Caballero apuntan conjuntamente a lo que podría ser la proposición central de la próxima etapa de la teoría del crecimiento:
La teoría de los ciclos económicos anterior de Schumpeter dependía de la innovación destructiva, y la innovación destructiva dependía del cerebro humano y de genios ocasionales; mientras que la IA, por primera vez, convierte a ese genio mismo en capital que puede ser invertido, producido en masa, mejorado continuamente y además autorreforzado.
Desde esta perspectiva, no importa cuán grande sea la burbuja actual, frente a una innovación que crece exponencialmente, es probable que sea digerida rápidamente.