Eisman asignó un 30% de probabilidad a una «muerte súbita» de OpenAI; no es una cifra menor. No se limitó a decir que una empresa podría tener problemas, sino que, si se produjera este escenario extremo, Estados Unidos podría verse arrastrado directamente a una recesión. La razón es que el relato actual sobre la IA no se sostiene en un único producto, sino en toda una cadena construida a base de capacidad de cómputo: los centros de datos necesitan electricidad, los campus necesitan terrenos, las obras necesitan trabajadores y las valoraciones de las empresas cotizadas dependen de los índices para sostenerse. Si falla cualquiera de los eslabones, el efecto se propagará por los balances y la cadena de empleo.

Por ejemplo, en el sector eléctrico, los centros de datos representan actualmente alrededor del 3% del consumo de electricidad de Estados Unidos. Algunas estimaciones apuntan a que esa proporción podría subir al 6%-7% para 2028, y en algunas regiones las listas de espera para conectarse a la red ya se miden en años. En el sector inmobiliario, los campus de centros de datos y las subestaciones asociadas se han convertido en una nueva forma de «inmobiliario de infraestructura»: un gran proyecto puede costar fácilmente varios miles de millones de dólares y alcanzar cientos de megavatios. Durante la construcción puede generar miles de empleos temporales, pero, si se frena el gasto de capital, la desocupación, los costos de financiación y las finanzas locales pueden acabar pasando factura. En materia de empleo, las expectativas de crecimiento de muchos puestos —desde los relacionados con chips, servidores y módulos ópticos hasta los de construcción y mantenimiento— están vinculadas al gasto de capital en IA. En cuanto a los índices, las diez mayores posiciones del S&P 500 ya representan más del 30% del índice, y el gasto de capital anual conjunto de varios líderes de la IA supera los 200.000 millones de dólares. Cuando estos grandes valores fluctúan, también lo hacen los índices y las cuentas de jubilación. La pregunta de Eisman —«¿quién se beneficia realmente de todo esto?»— resulta tan incisiva porque los ingresos van a parar a unas pocas plataformas y proveedores, mientras que los costos y los riesgos se reparten entre la electricidad, el sector inmobiliario, el empleo y las carteras de los inversores corrientes.

Yo también aprendí una lección. Cuando tenía grandes posiciones con ganancias latentes, fui más conservador que nunca y no aumenté las posiciones que debería haber aumentado; ahora veo cómo suben las de los demás. No se trata de acertar o equivocarse en el análisis, sino de dejar que el relato dicte la gestión de las posiciones. Por eso, ahora conviene preguntarse: ¿qué activo de tu cartera es el más vulnerable si se interrumpe el relato de la IA? ¿Acciones de computación de alto valor, REIT de centros de datos, empresas eléctricas reguladas o fondos de índices amplios que dependen del peso de sus componentes? Dejemos el resultado para el fin de semana y entonces lo comparamos.