Comentario mensual – Octubre 2026

IA y la ley de los grandes números

IA y la ley de los grandes números

El debate sobre la IA se está desplazando de la tecno-logía a la economía. Aunque los recientes llamados de los líderes de la industria a desacelerar el desarrollo de la IA se han centrado en preocupaciones de segu-ridad, los costos de competir en la frontera tecnoló-gica podrían ser un factor igualmente importante.

La ley de los grandes números está comenzando a afectar la inversión en IA. El gasto de capital (capex) de los hiperescaladores ha crecido a tasas extraordina-rias, pero mantener tasas de crecimiento porcentuales similares se vuelve cada vez más difícil a medida que la base de gasto de la industria se expande hasta alcanzar los cientos de miles de millones de dólares.

Las valoraciones actuales del mercado dependen de supuestos excepcionalmente optimistas. Las expec-tativas de ganancias, los márgenes de utilidad y las proyecciones de monetización de la IA implican una escala futura de generación de ingresos que podría resultar difícil de alcanzar, incluso si la IA sigue siendo altamente transformadora.

La competencia está haciendo que los modelos de IA de frontera sean más difíciles de monetizar. A medida que los modelos locales y más pequeños reducen la brecha de desempeño respecto a los modelos de frontera, la IA se asemeja cada vez más a una guerra de precios en la que las mejoras incrementales requieren cantidades desproporcionadas de capital, reduciendo las ventajas económicas de los líderes en desarrollo.

Al ver un título como este, su primera reacción podría ser: ahí vamos de nuevo, otro artículo sobre inteli-gencia artificial. Y esta reacción sería comprensible.

La IA se ha vuelto imposible de ignorar. En apenas unos años, ha evolucionado desde un avance tecnoló-gico de nicho hasta convertirse en uno de los princi-pales impulsores de las decisiones de inversión, la estrategia corporativa y el debate público. Lo que comenzó como una conversación sobre eficiencia se ha expandido a discusiones sobre regulación, mercados laborales, seguridad nacional e incluso el futuro mismo de la humanidad.

Sin embargo, si está leyendo este artículo, al menos podemos llegar a una conclusión reconfortante: la IA aún no ha acabado con la humanidad tal como la conocemos… todavía.

Entonces, ¿por qué la preocupación ha vuelto repentinamente al centro del debate?

Durante el último mes, varias de las figuras más influ-yentes de la industria han argumentado pública-mente que el desarrollo de la IA podría ser necesario moderar el ritmo de desarrollo de la inteligencia arti-ficial. Sam Altman, fundador de OpenAI, y Dario Amodei, CEO de Anthropic, se han mostrado cada vez más vocales respecto a los riesgos asociados a los sistemas de IA de frontera. En cuestión de semanas, la regulación y la seguridad de la IA han vuelto al primer plano de la conversación:

11 de septiembre: Altman habría informado a los empleados de OpenAI que la compañía podría moderar el ritmo de desarrollo de la IA.

12 de septiembre: Amodei publicó un extenso artículo defendiendo una desaceleración del desarrollo de modelos de frontera, citando importantes riesgos sociales.

13 de septiembre: En un momento inusual de alinea-ción, Elon Musk, Altman y Amodei apoyaron pública-mente desacelerar el ritmo del progreso de la IA.

16 de septiembre: Altman afirmó que el mundo tiene “razón en temer” a una IA que avanza rápidamente.

24 de septiembre: Mustafa Suleyman, jefe de IA de Microsoft, argumentó que la industria necesita una “línea roja” claramente definida para el desarrollo futuro de la IA.

Esto plantea una pregunta importante: ¿Responden estas advertencias principalmente a preocupaciones de seguridad o también están influidas por los costos de competir en la frontera tecnológica? La respuesta podría ser ambas.

Desde la perspectiva de la seguridad, ciertamente existen razones para preocuparse. Ya hemos visto casos en los que modelos de frontera fueron retrasados debido a riesgos de ciberseguridad, y han surgido informes que sugieren que sistemas avanzados de IA podrían eventualmente utilizarse para aplicaciones mili-tares u ofensivas. Que esos riesgos sean inmediatos o más lejanos sigue siendo objeto de debate, pero es difícil argumentar que sean completamente teóricos. Al mismo tiempo, existe un argumento empresarial. Históricamente, la regulación ha servido tanto como un marco de protección como una barrera competi-tiva. Para empresas que ya han invertido decenas de miles de millones de dólares en el desarrollo de modelos de frontera, mayores obstáculos regulatorios podrían dificultar significativamente que competidores más pequeños desafíen su posición.

Para entender mejor esta dinámica, vale la pena alejarse del debate sobre seguridad y concentrarse en algo mucho más simple: la economía detrás del auge actual de la IA.

¿Es sostenible la trayectoria de crecimiento de la industria?

La respuesta corta es no. La respuesta un poco más larga es que probablemente no será sostenible al ritmo actual, no porque la IA haya dejado de mejorar, sino porque el crecimiento eventualmente se enfrenta a una realidad matemática simple conocida como la ley de los grandes números.

El concepto es sencillo. Cuanto mayor se vuelve la base, más difícil es mantener la misma tasa porcentual de crecimiento. Aumentar los ingresos de USD 10 millones a USD 20 millones requiere USD 10 millones adicionales. Aumentar los ingresos de USD 100 mil millones a USD 200 mil millones requiere USD 100 mil millones adicio-nales. El porcentaje puede ser idéntico, pero la escala de lo que se necesita cambia drásticamente. La misma lógica aplica al gasto en infraestructura de IA. Los cuatro mayores hiperescaladores gastaron aproximadamente USD 410 mil millones en capex en 2025, lo que repre-sentó un crecimiento interanual cercano al 82%. Para 2026, se espera que esa cifra alcance USD 725 mil millones, implicando otro año de crecimiento cercano al 90%. Estas cifras son impresionantes, pero también ilustran el desafío que se avecina. Para mantener una tasa de crecimiento similar más allá de 2026, los hiperescaladores necesitarían incrementar su gasto anual en aproximadamente USD 600 mil millones solamente en 2027. En algún momento, los incre-mentos requeridos en términos absolutos se vuelven extraordinariamente difíciles de justificar.

El crecimiento comienza a encontrarse con limitaciones prácticas como la disponibilidad de energía, los plazos de obtención de permisos, los cuellos de botella de la cadena de suministro, las restricciones de balance y, en última instancia, la tolerancia de los accionistas a periodos prolongados de flujo de caja libre negativo.

Esta es la ley de los grandes números en acción. No implica que el gasto en IA vaya a colapsar. Más bien, sugiere que el crecimiento se moderará naturalmente a medida que la base de inversión de la industria aumente. Curiosamente, los mercados parecen reconocer esta realidad cuando se trata del capex. Sin embargo, parecen mucho menos dispuestos a aplicar la misma lógica a las expectativas de utilidades. A primera vista, el S&P 500 parece relativamente atractivo. Cotizando a cerca de 19 veces las utilidades proyectadas, las valora-ciones parecen estar ampliamente alineadas con su promedio histórico de largo plazo. Sin embargo, esa observación puede resultar algo engañosa porque las expectativas actuales de utilidades son cualquier cosa menos promedio.

Los márgenes de utilidades permanecen cerca de máximos históricos y las previsiones del consenso asumen efectivamente que seguirán elevados durante años. Dicho de otra manera, lo que hace que el mercado parezca razonablemente valorado hoy no es un precio bajo, sino expectativas excepcionalmente optimistas sobre la rentabilidad futura. Si los márgenes de utilidades regresaran a los niveles observados en 2019, la relación precio-ganancia futura del mercado aumentaría de aproximadamente 19x a 26.7x.

Esto crea una paradoja interesante. Cuanto más opti-mistas se vuelven los inversionistas respecto a las utili-dades futuras, más moderadas deberían ser sus expectativas de rentabilidad futura. Sin embargo, el optimismo rara vez ha sido tan elevado. Utilizando el índice U.S. MSCI IMI Long-Term Forward EPS Growth Rate como referencia, los mercados actualmente descuentan un crecimiento de utilidades cercano al 23%, superando incluso las expectativas observadas en el punto máximo de la burbuja puntocom de finales de los noventa.

El mismo fenómeno se observa en muchas compañías relacionadas con la IA. Durante los últimos dos años, los múltiplos de valoración futuros se han comprimido considerablemente, lo que ha llevado a algunos inver-sionistas a argumentar que los hiperescaladores y los beneficiarios de la IA se han vuelto más baratos. Eso es técnicamente cierto, pero únicamente porque las utilidades esperadas han aumentado todavía más rápido que los precios de las acciones.

“La discusión deja de ser sobre  si la IA es transformadora para convertirse en si las expectativas sobre su monetización se han vuelto demasiado ambiciosas.”

En otras palabras, la aparente mejora en las valora-ciones ha estado impulsada menos por una reducción de las expectativas y más por supuestos cada vez más ambiciosos sobre la rentabilidad futura. Por supuesto, estas compañías no son negocios ordinarios. Poseen balances excepcionales, acceso al capital, infraes-tructura global y enormes ventajas competitivas.

Sin embargo, ni siquiera el balance más sólido puede escapar completamente de las realidades matemá-ticas. Actualmente, los mercados esperan que el capex anual de los hiperescaladores eventualmente se estabilice en torno a USD 1.4 billones. Para poner esta cifra en perspectiva, es mayor que el PIB anual de la mayoría de los países. La pregunta obvia es, entonces: ¿qué nivel de ingresos se requiere para justificar una inversión de tal magnitud?

Suponiendo que los inversionistas exijan retornos sobre el capex de entre 30% y 50%, los hiperescala-dores eventualmente tendrían que generar entre USD 7 billones y USD 10 billones en ingresos anuales para respaldar esas expectativas. Son cifras asombrosas. Como referencia, equivalen aproximadamente a lo que el mundo gasta cada año en alimentación o en salud. Vista desde esta perspectiva, la discusión deja de ser sobre si la IA es transformadora para conver-tirse en si las expectativas sobre su monetización se han vuelto demasiado ambiciosas.

Mientras tanto, está surgiendo silenciosamente un reto adicional. Incluso si las expectativas de utilidades permanecen elevadas, la realidad de los flujos de caja se está volviendo cada vez más retadora. A medida que Estados Unidos ingresó en un nuevo ciclo de endureci-miento monetario, el costo de financiar la infraestruc-tura de IA aumentó significativamente. El rendimiento del Tesoro estadounidense a 10 años ha subido desde 3.62% en septiembre de 2024 hasta aproximadamente 5.2% para finales de septiembre de 2026. Para las compañías que financian gran parte de su expansión a través de deuda, este aumento importa, ya que las tasas más altas generan presión en ambas direcciones. En primer lugar, incrementan los gastos por intereses a medida que las empresas refinancian su deuda exis-tente y emiten nueva deuda. En segundo lugar, reducen el valor presente de los flujos de caja futuros que se espera que esas inversiones generen. El resultado es una presión por ambos extremos: mayores costos de financiamiento hoy y un menor valor presente de los ingresos de mañana.

Oracle pone de manifiesto las presiones econó-micas detrás de la carrera por la IA

Pocas compañías han adoptado la expansión de infraestructura de IA de manera tan agresiva como Oracle. Durante los últimos tres años, la compañía ha ampliado significativamente su presencia en la nube y en centros de datos, posicionándose como uno de los principales beneficiarios de la creciente demanda proveniente de OpenAI y otros hiperescaladores. Sin embargo, esa expansión no ha estado exenta de costos. La deuda total de Oracle pasó de aproximada-mente USD 88 mil millones a mediados de 2023 a USD 167.4 mil millones en mayo de 2026, casi duplicándose en tres años. Para financiar la expansión de Oracle Cloud Infrastructure (OCI) y otras inversiones relacio-nadas con la IA, la empresa ha recurrido repetida-mente a los mercados de deuda, colocando emisiones de bonos sucesivas a tasas cada vez más elevadas.

Como era de esperarse, los gastos por intereses han seguido la misma trayectoria. El gasto trimestral por intereses aumentó de aproximadamente USD 787 millones en el primer trimestre de 2023 a USD 1.4 mil millones en el cuarto trimestre de 2026, un incremento superior al 80%. A primera vista, esto podría no parecer problemático. Después de todo, Oracle continúa gene-rando un flujo de caja operativo sustancial. Solo en el trimestre más reciente, el flujo de caja operativo alcanzó un récord de USD 14.6 mil millones. Sin embargo, el problema no es la rentabilidad; es la escala de inver-sión necesaria para competir en la carrera por la IA. Los gastos de capital han aumentado tan rápidamente que el flujo de caja libre se ha vuelto fuertemente nega-tivo en varios trimestres recientes. Oracle reportó un flujo de caja libre negativo de USD 10 mil millones en el segundo trimestre de 2026, así como un flujo de caja libre negativo de USD 11.5 mil millones en el tercer trimestre de 2026, lo que refleja la creciente brecha entre el efectivo generado internamente y el gasto de inversión requerido. El desafío se ve agravado por el hecho de que las expansiones de infraestructura de IA no están limitadas únicamente por el capital. Por ejemplo, Oracle emitió recientemente una notificación de fuerza mayor vinculada a Project Jupiter en Nuevo México, destacando cómo los cuellos de botella rela-cionados con permisos, energía y construcción pueden ralentizar la expansión de la capacidad a pesar de los elevados niveles de inversión en curso.

La presión sobre los flujos de caja se puede observar en el comportamiento de la deuda de Oracle. Muchos de los bonos de largo plazo de la empresa fueron emitidos en un contexto de tasas bajas de 2020 y 2021, con cupones entre 3.6% y 4.1%. Hoy, esos mismos bonos cotizan entre aproximadamente 53 y 67 centavos por dólar, implicando rendimientos cercanos al 8%. Incluso bonos emitidos tan recientemente como septiembre de 2024 con cupones cercanos a 5.2% ahora ofrecen rendimientos superiores al 7%, nego-ciándose con descuentos significativos respecto a su valor nominal. El mensaje de los inversionistas en renta fija es claro: el costo del capital ha cambiado. Más importante aún, cada evento de refinancia-miento consolida esa nueva realidad. La deuda here-dada emitida a tasas históricamente bajas va venciendo gradualmente, mientras que la deuda de reemplazo incorpora costos de financiamiento sustancialmente más altos. A través de su estructura de 59 bonos, el rendimiento promedio de Oracle se sitúa actualmente en aproximadamente 7.16%, muy por encima del cupón promedio de gran parte de su deuda existente.

Nada de esto sugiere que Oracle esté enfrentando una crisis de balance. La compañía sigue siendo alta-mente rentable y sigue beneficiándose de una sólida demanda relacionada con la IA. Sin embargo, sirve como un recordatorio útil de que incluso las compa-ñías con recursos financieros significativos no pueden escapar a la gravedad económica. Para una empresa que se proyecta consumirá aproximada-mente USD 57 mil millones de efectivo hasta 2027 mientras mantiene USD 135.5 mil millones de deuda neta, el aumento de las tasas deja de ser una simple discusión sobre valoración. Se convierte en una restricción directa sobre la velocidad a la que la inver-sión puede seguir expandiéndose.

Esto nos devuelve a la pregunta que dio inicio a esta discusión. ¿Por qué algunos de los constructores de la IA están defendiendo repentinamente una postura de cautela?

Después de examinar la economía de la industria, la respuesta parece ir más allá de las preocupaciones de seguridad. Cada vez más, las empresas están comprendiendo que no todas las tareas requieren el modelo más avanzado disponible. Los equipos direc-tivos están alentando a sus empleados a utilizar modelos de frontera para problemas de frontera, no para redactar correos electrónicos ni para resumir documentos rutinarios. Como resultado, la demanda se ha desplazado gradualmente hacia alternativas más baratas y eficientes. Esta tendencia ya es visible en los precios por token. A medida que el desempeño de los modelos converge y la competencia se intensi-fica, la IA se parece cada vez más a una guerra tradi-cional de precios. El mejor producto sigue impor-tando, pero el costo importa aún más.

El Gráfico 3 captura particularmente bien este cambio. En 2023, un modelo local, es decir, un modelo que se ejecuta directamente en una computadora personal o en los propios servidores de una organización en lugar de hacerlo en la nube, podía resolver apenas una cuarta parte de las consultas que un modelo de fron-tera podía manejar. Hoy, esa cifra se aproxima al 90%. Esto no debería sorprender. Laboratorios de frontera como OpenAI y Anthropic gastan miles de millones de dólares descubriendo el próximo gran avance. Sin embargo, una vez que esos avances existen, otros desarrolladores pueden estudiarlos, replicarlos y destilarlos para ofrecer gran parte de la misma funcio-nalidad a una fracción del costo. En muchos sentidos, esta es otra manifestación de la ley de los grandes números. Pasar de 20% de capacidad a 80% de capa-cidad es difícil, pero alcanzable. Sin embargo, avanzar de 90% a 95% suele requerir cantidades despropor-cionadas de capital, talento y recursos computacio-nales. Cuanto más cerca se encuentran las empresas de la frontera tecnológica, más difícil y costosa resulta cada mejora incremental.

Esa realidad puede ayudar a explicar por qué algunos líderes de la industria se han mostrado cada vez más vocales respecto a desacelerar el ritmo de desarrollo. Nada de esto pretende sugerir que las preocupa-ciones sobre la seguridad de la IA carezcan de funda-mento. Los riesgos son reales y merecen una conside-ración seria. Sin embargo, el momento en que surgen estas advertencias plantea inevitablemente otra posi-bilidad. ¿Están Altman, Amodei y otros líderes de la industria tratando principalmente de proteger a la sociedad de las consecuencias no deseadas de la IA, o están intentando proteger sus negocios de una competencia cada vez más intensa, de la pérdida de poder de fijación de precios y de la extraordinaria carga financiera necesaria para mantenerse en la frontera tecnológica?

Las dos explicaciones no son mutuamente excluyentes. De hecho, la respuesta más probable puede ser que ambas sean ciertas al mismo tiempo. A medida que la IA madura, el mayor desafío podría no ser la tecno-logía en sí, sino la economía necesaria para mante-nerse por delante de todos los demás que persiguen el mismo premio.

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