«Si OpenAI cae en quiebra, los mercados bursátiles globales podrían enfrentarse a una liquidación»: el gran vendedor en corto desata una guerra de debate sobre la burbuja de la IA con un artículo de 15.000 palabras

Fuente: Wall Street Journal (China Times)

A medida que OpenAI se acerca cada vez más a su IPO, un blog de hasta unas 15.000 palabras vuelve a llevar la controversia sobre la burbuja de la IA a su punto más álgido.

Ed Zitron, un comentarista que lleva tiempo apostando en contra de la IA y que además tiene una gran base de lectores dentro del sector tecnológico, lanzó en un post reciente la valoración más agresiva hasta la fecha: la burbuja real de la IA es, en esencia, una “burbuja de OpenAI”. Si OpenAI fracasa al final, se convertiría en el “Lehman Brothers” de la era de la IA; no solo atravesaría la lógica de inversión de todo el sector de la IA, sino que también podría provocar una recalibración masiva de precios en los mercados de datos, la infraestructura de IA e incluso de las acciones tecnológicas a escala global.

Estas opiniones llamaron rápidamente la atención de los medios financieros. Para la prensa, el punto más importante de Zitron no es si la IA tiene o no valor, sino si OpenAI dispone de un modelo de negocio lo bastante sólido como para sostener todo el ciclo de capital de la IA. Si la respuesta es no, la financiación, las inversiones en cómputo y el sistema de gasto de capital construidos alrededor de OpenAI podrían enfrentarse a una reacción en cadena.

Por supuesto, esto no es un consenso del mercado. Entre quienes recientemente también afirmaron que, en comparación con la idea anterior de que la IA podría ser solo una burbuja, hoy hay una aceptación mayor del valor de la IA como una plataforma de tecnología de propósito general (General Purpose Technology) a largo plazo, se encuentran inversores como Howard Marks, cofundador de OakTree Capital, entre otros. Consideran que la industria todavía se encuentra en una etapa temprana de comercialización.

¿Burbuja de la IA o burbuja de OpenAI?

A diferencia de la mayoría de las “tesis de burbuja de la IA”, Zitron plantea un juicio con un impacto aún mayor:

Lo que realmente merece preocupación no es toda la industria de la IA, sino una empresa.

En su opinión, desde finales de 2022, cuando ChatGPT irrumpió, OpenAI se ha convertido de hecho en el “ancla de crédito” de toda la era de la IA generativa.

Los inversores quieren creer que la IA cambiará el mundo; que vale la pena construir mega centros de datos; que la demanda de GPU crecerá a largo ritmo; que las empresas de grandes modelos acabarán por lograr rentabilidad; y que las startups de IA pueden crear una demanda final lo bastante grande.

Y, según Zitron, todo eso se apoya en el supuesto de que OpenAI seguirá creciendo a gran velocidad. Sostiene que OpenAI no solo define el auge actual de la IA, sino que también moldea la lógica de valoración del mercado de capitales para toda la cadena de la industria de la IA; por lo tanto, una vez que se rompe esa hipótesis central, el impacto podría ser mucho mayor que el de una simple empresa unicornio por sí sola.

Dicho de otro modo, OpenAI ya no es solo una empresa: se parece más a una “institución de importancia sistémica” para todo el ciclo de inversión en IA.

¿Por qué cree que el modelo de negocio de OpenAI tiene fallas fundamentales?

Las dudas de Zitron se concentran en tres puntos.

Primero, el coste de la inferencia (Inference) sigue siendo demasiado alto.

A medida que el número de usuarios de ChatGPT continúa creciendo, cada pregunta de un usuario implica un aumento continuo de los costes de GPU, electricidad y servidores. Si una gran parte de los usuarios se queda a largo plazo en planes de bajo precio e incluso gratuitos, y los ingresos empresariales no crecen al mismo ritmo para compensar los costes, entonces ampliar el tamaño podría significar que las pérdidas aumenten.

Segundo, el gasto de capital va mucho más rápido que la mejora del flujo de caja.

Actualmente, el gasto más grande de la industria de la IA ya no es el entrenamiento de modelos, sino la potencia de inferencia, la compra de GPU y la construcción de centros de datos en todo el mundo.

OpenAI y sus socios están impulsando inversiones en centros de datos por cientos de miles de millones de dólares o incluso más, y estos proyectos normalmente necesitan varios años para recuperar los costes. Si en el futuro la demanda de IA no crece como se esperaba, muchos de esos cimientos podrían enfrentar el problema de una caída en la tasa de utilización.

Tercero, la dependencia continua de financiación externa.

Zitron analiza que, en su opinión, durante muchos años OpenAI seguirá necesitando financiación constante para cubrir gastos como el desarrollo de modelos, la compra de cómputo y la construcción de infraestructura; si el apetito por el riesgo del mercado de capitales disminuye o el entorno de financiación se estrecha, el modelo de negocio enfrentará mayor presión.

Estas posturas todavía pertenecen a la valoración personal de Zitron y no han sido reconocidas por OpenAI, pero sí reflejan las discusiones recientes del mercado en torno al retorno del capital en inversiones de IA (ROI).

¿Por qué Oracle, CoreWeave y los operadores de centros de datos se han vuelto el foco?

Más que OpenAI en sí, lo que más preocupa a Zitron es el efecto de apalancamiento en toda la cadena.

En los últimos dos años, el sector tecnológico de EE. UU. ha impulsado una oleada de construcción de centros de datos sin precedentes.

Microsoft, Google, Meta, Amazon y otros hiperescalares (Hyperscalers) de gran escala han aumentado el gasto de capital; al mismo tiempo, compañías como Oracle y CoreWeave están asumiendo cada vez más tareas de construcción de capacidad de cómputo para IA.

Estos proyectos dependen en gran medida de: alquileres a largo plazo, financiación de proyectos, crédito privado, bonos corporativos y gasto de capital a gran escala.

Si en el futuro la demanda de clientes clave como OpenAI es menor que lo previsto, o si el mercado de capitales vuelve a evaluar el retorno de la IA, entonces la tasa de utilización de los activos de los centros de datos, los contratos de arrendamiento e incluso la capacidad de financiación podrían verse afectados.

Los medios señalan que Zitron cree que, si OpenAI sufre un revés importante, las empresas que dependen del crecimiento de la demanda de infraestructura de IA, como Oracle y CoreWeave, podrían verse afectadas primero. Esto se debe a que, en gran medida, las altas valoraciones que el mercado otorgó a estas compañías se basaban en expectativas de una explosión continua de la demanda de IA.

Dicho esto, por el momento, gigantes tecnológicos como Microsoft, Meta y Alphabet siguen expandiendo su gasto de capital en IA y, en general, remarcan que invertir en infraestructura de IA encaja con una estrategia a largo plazo. Por ello, aún no hay señales de que el gasto de capital se esté recortando de forma general.

¿Por qué Anthropic y SoftBank también quedan envueltos en el debate?

Además de OpenAI, Zitron apunta también a Anthropic.

Su razonamiento es que, aunque las dos empresas siguen rutas de desarrollo diferentes, comparten un rasgo común: necesitan seguir invirtiendo sumas masivas de dinero para construir modelos, comprar capacidad de cómputo y depender de grandes empresas tecnológicas para recursos de cómputo y apoyo de financiación. Si la velocidad de comercialización de la IA fuera menor que lo esperado, las dos podrían enfrentarse a presión por rentabilidad.

La otra empresa que se menciona una y otra vez es SoftBank.

En los últimos años, SoftBank ha regresado al primer plano de grandes inversiones en IA, participando activamente en la financiación de infraestructura de IA, chips y empresas de modelos.

Si en el futuro la industria de la IA entra en un ciclo de ajuste de valoraciones, el enorme portafolio de activos de IA de SoftBank naturalmente se convertirá en objeto de atención del mercado. No obstante, por el momento, SoftBank sigue apostando con firmeza por el desarrollo a largo plazo de la IA y la ve como una dirección importante para la próxima revolución tecnológica.

¿La negociación de IA ya está sobrecalentada?

De hecho, el debate de Wall Street sobre si la IA está entrando en una fase de burbuja lleva más de un año.

Quienes apoyan la “tesis de burbuja” argumentan que:

la tasa de crecimiento de la inversión en infraestructura de IA supera con creces el crecimiento de los ingresos; el modelo de rentabilidad de los grandes modelos aún no está completamente validado; el gasto de capital de los centros de datos ha batido récords históricos; y las valoraciones del mercado dependen cada vez más de las expectativas de crecimiento de los próximos años.

Mientras tanto, los más optimistas sostienen que: la IA es una revolución tecnológica de propósito general típica; como en el caso de Internet y la electrificación, en la fase inicial la inversión suele estar muy por encima de los beneficios de corto plazo, pero a largo plazo puede crear nuevas industrias y modelos de negocio.

Recientemente, Howard Marks también señaló que ha pasado de dudar inicialmente de que la IA fuera solo una burbuja a verla con mayor aceptación por su valor a largo plazo. Considera que la IA moderna muestra características sin precedentes en capacidades de razonamiento, comprensión de contexto y habilidades de interacción, por lo que no se puede equiparar de forma simple con burbujas especulativas del pasado.

Parte de las investigaciones académicas también plantea conclusiones más neutrales: en el mercado de la IA actual existen avances tecnológicos reales, pero también hay un sobrecalentamiento localizado de las valoraciones y problemas de gasto de capital adelantado. Por ello, se parece más a “una revolución tecnológica con una burbuja localizada”, en lugar de un mero frenesí especulativo.

Lo que de verdad merece atención no es si OpenAI se va a hundir

Tanto si se está de acuerdo como si no con el juicio de Zitron, sus preguntas se están convirtiendo en el foco cada vez más de inversores:

¿En qué momento las inversiones en IA se traducirán en flujos de caja estables?

Durante el último año, el mercado de capitales casi ha dado por sentado que cuanto mayor sea el gasto de capital en IA, mejor.

Pero recientemente, tanto en acciones de chips, fabricantes de servidores como empresas de computación en la nube, los inversores han empezado a prestar más atención a otro conjunto de indicadores: crecimiento de ingresos de IA de las empresas; tasa de pago por productos de IA; rapidez con la que disminuyen los costes de inferencia; utilización de los centros de datos; y el ciclo de retorno de la inversión en IA.

Si estos indicadores siguen mejorando, entonces el enorme gasto de capital actual podría terminar demostrando ser una inversión anticipada similar a la de la era de Internet; pero si la velocidad de comercialización se mantiene durante mucho tiempo por detrás de la expansión de la inversión, la lógica de valoración de las operaciones con IA del mercado podría requerir una recalibración.

Por eso, el largo artículo de Ed Zitron no es lo que realmente desata el debate sobre “si OpenAI necesariamente será el próximo Lehman Brothers”, sino que vuelve a poner delante de los inversores el problema más central de la era de la IA: después de que el gasto de capital siga actualizando récords, si los flujos de caja y la capacidad de obtener beneficios pueden realmente ponerse al día. La respuesta a esta cuestión quizá sea la que decida el rumbo real de las operaciones de IA en los próximos años a escala global.