La rápida expansión de la infraestructura de inteligencia artificial plantea la pregunta de si trabajadores y consumidores podrían quedar pagando un auge que beneficia a las empresas tecnológicas y a los inversionistas. Desarrollos recientes en China y Estados Unidos han intensificado la preocupación por la solidez financiera del sector de IA, su efecto en el empleo y el costo de la electricidad, y los riesgos para las comunidades si la inversión se desacelera.

Reuters informó que el auge bursátil de la IA y los semiconductores en China sufrió un revés abrupto. El índice STAR50, que sigue a las empresas de IA y chips de Pekín de manera comparable al Nasdaq, cayó 40 por ciento en menos de cuatro meses, borrando alrededor de 480,000 millones de dólares en valor de mercado. Unitree, una empresa china de robótica cuya oferta pública inicial hace tres meses fue sobresuscrita 8,000 veces por pequeños inversionistas, perdió la mitad de su valor. "Y ahora vemos cómo estalla la burbuja", declaró al Reuters Dong Baozhen, administrador de fondos en Pekín.

En Estados Unidos, Microsoft ofreció retiros voluntarios a 60,000 empleados —cerca del 27 por ciento de su fuerza laboral global— mientras la empresa planea reemplazar parte del trabajo con IA, según reportes. Anthropic, la empresa detrás de Claude, reveló una pérdida neta de 80,700 millones de dólares en su registro para salir a bolsa, junto con aproximadamente 657,000 millones de dólares en acuerdos de infraestructura con empresas como Microsoft, Amazon y SpaceX. Alrededor de 498,000 millones de esos compromisos son cancelables en ningún escenario, incluso si Anthropic nunca usa la capacidad de cómputo reservada, según la cobertura del registro.

Posteriormente, Microsoft y Alphabet reportaron cifras que subrayaron la escala de su gasto en IA. Alphabet consumió 9,100 millones de dólares en flujo de caja libre por segundo trimestre consecutivo. 1A, de NPR, calculó que solo los acuerdos de IA anunciados un lunes sumaron aproximadamente 235,000 millones de dólares, casi el 1 por ciento del producto interno bruto de EE. UU., según su reporte.

El monitoreo semanal AI Bubble Monitor del economista Dean Baker también ha llamado la atención sobre la presión financiera en las empresas que suministran capacidad de cómputo. Se considera que CoreWeave, que alquila poder de cómputo a los grandes de la IA, está tan metida en territorio de bonos basura que, según reportes, debe pagar 16 por ciento de interés sobre su deuda de largo plazo para atraer inversionistas.

Un supuesto central detrás de gran parte de la construcción actual de centros de datos, plantas eléctricas y líneas de transmisión es que la demanda de cómputo seguirá creciendo. Pero el cofundador de Intel, Gordon Moore, propuso en 1965 que el número de transistores en un circuito integrado se duplicaría aproximadamente cada dos años. La Ley de Moore se ha cumplido en términos generales, mientras el costo del hardware digital ha tendido a bajar a medida que aumentan sus capacidades.

Esa tendencia plantea la posibilidad de que las instalaciones construidas para los sistemas de IA actuales queden tecnológicamente obsoletas antes de lo esperado. The Wall Street Journal describió recientemente el cambio de los microchips convencionales hacia el cómputo a escala de oblea bajo el titular, "The Microchip Era Is About to End. The future is in wafers. Data centers will be the size of a box, not vast energy-hogging structures".

George Gilder escribió que la tecnología estaba cerca de la producción comercial. "Cerebras, de Palo Alto, California, usó el concepto en su motor a escala de oblea WSE-3", escribió. "El WSE-3 presume unos cuatro billones de transistores —14 veces más que el chip Blackwell de Nvidia— con 7,000 veces el ancho de banda de memoria. Cerebras grabó la memoria directamente en la oblea en lugar de relegarla a chips y chiplets distantes en laberintos de memoria de alto ancho de banda. La empresa apiló sus motores a escala de oblea 16 veces, reduciendo así un centro de datos a una caja pequeña con 64 billones de transistores".

La comparación es significativa porque un centro de datos convencional puede ocupar un edificio de 65,000 metros cuadrados, consumir gigavatios de electricidad y usar millones de galones de agua para refrigeración. Un sistema mucho más pequeño, potencialmente alimentado con paneles solares en el techo y baterías, podría requerir menos infraestructura. Varias empresas también han lanzado productos de IA diseñados para correr en computadoras de escritorio en lugar de centros de datos centralizados. Perplexity anunció un producto bajo el titular, "Perplexity Computer now runs fully local on Mac".

Si el cómputo se vuelve sustancialmente más eficiente o migra a dispositivos locales, las comunidades que hoy construyen centros de datos, plantas eléctricas y líneas de transmisión podrían enfrentar una disrupción económica. La preocupación recuerda a burbujas de inversión anteriores: los tulipanes holandeses, los ferrocarriles del siglo XIX, el colapso puntocom y la crisis de vivienda y financiera de 2008.

Los efectos también se sienten en el mercado laboral. Peter Thiel escribió en un ensayo de 2009 en el Cato Institute: "Ya no creo que la libertad y la democracia sean compatibles". Marc Andreessen ha criticado las protecciones de los empleados gubernamentales, incluidas las protecciones del servicio civil y los sindicatos del sector público, que describió como "dos capas de aislamiento contra el despido", según una transcripción de podcast.

El CEO de OpenAI, Sam Altman, escribió en un ensayo de 2021 que, a medida que avanza la IA, "aún más poder se desplazará del trabajo hacia el capital". Esa advertencia refleja la preocupación de que la automatización pueda aumentar el poder económico de los dueños de empresas y tecnología mientras debilita la posición negociadora de los trabajadores.

Amazon ha eliminado aproximadamente 30,000 empleos corporativos desde octubre pasado, tras la advertencia del CEO Andy Jassy de que la IA "reduciría nuestra fuerza laboral corporativa total", según reportes. Un seguimiento de despidos contabiliza casi 119,000 recortes de empleo este año vinculados explícitamente a la automatización por IA —unas cuatro veces y media el total del año pasado—, según Intellizence.

La robótica se expande junto con la IA generativa. Se desarrollan máquinas equipadas con IA para ensamblar autos, coser ropa, limpiar calles y conducir vehículos. La industria también ha generado demanda de trabajadores que usan sensores para registrar sus movimientos, con el fin de entrenar robots destinados a reemplazarlos, según reporteo de The Globe and Mail.

La pregunta económica es cómo los consumidores podrán pagar bienes y servicios si la automatización elimina grandes cantidades de empleos. Los trabajadores también son clientes, contribuyentes, propietarios y padres, y su gasto sostiene las economías locales. Una reducción de su poder adquisitivo podría debilitar la base económica de la que dependen las empresas.

Las crisis financieras anteriores ofrecen ejemplos de cómo se distribuyen los costos de la expansión económica. La desregulación de la industria de cajas de ahorro y préstamos de EE. UU. durante la administración Reagan contribuyó a conductas que culminaron en un gran colapso. La limpieza costó a los contribuyentes más de 100,000 millones de dólares, equivalente a unos un billón de dólares en dinero actual. Los reguladores de ese período hicieron más de 30,000 referencias penales al Departamento de Justicia, que obtuvo más de 1,000 condenas por delitos graves, según BillMoyers.com y una investigación de PBS.

La desregulación bancaria de finales de los noventa fue seguida por la crisis financiera de 2008. Millones de estadounidenses perdieron sus casas, las cuentas de retiro cayeron fuertemente y los trabajadores perdieron sus medios de vida. Se describió que la escala de esa crisis fue 70 veces mayor que el colapso de las cajas de ahorro, mientras pocos altos ejecutivos bancarios enfrentaron procesamiento penal, según un análisis de la época y registros del Congreso.

La industria de la IA está más vinculada que los anteriores auges tecnológicos a las fuerzas armadas, las agencias de inteligencia, la infraestructura de seguridad nacional y la competencia estratégica entre Estados Unidos y China. La directora financiera de OpenAI, Sarah Friar, dijo en una conferencia de The Wall Street Journal en noviembre pasado que su empresa quería un "respaldo" federal para el financiamiento de sus centros de datos. Al ser preguntada si se refería a una garantía gubernamental, Friar respondió: "Exactamente", según comentarios reportados.

La One Big Beautiful Billionaire's Bill permite a las empresas deducir el costo total del hardware de centros de datos en el año de compra, en lugar de los esquemas de depreciación que aplican a muchas otras industrias. La medida ha generado escrutinio sobre el apoyo público disponible para la infraestructura de IA y sobre las relaciones políticas que rodean a la industria. Elon Musk gastará casi medio billón de dólares este año para apoyar a candidatos republicanos, según estimaciones reportadas.

Los consumidores ya enfrentan costos eléctricos más altos. Los precios residenciales de electricidad subieron 6.9 por ciento el año pasado, más del doble de la tasa de inflación. Los analistas de Goldman Sachs esperan que los centros de datos representen el 40 por ciento del crecimiento de la demanda eléctrica hasta el final de la década, según CNBC.

Trece estados del Atlántico medio y del Medio Oeste han acumulado 23,000 millones de dólares en aumentos de precios de electricidad para consumidores hasta al menos 2028 como resultado de la demanda de los centros de datos de IA, según Fortune. Un propietario en Manassas, Virginia, recibió en enero una factura eléctrica de 281 dólares, en comparación con unos 100 dólares el mes anterior. Consumer Reports también ha examinado el efecto de los centros de datos en las facturas eléctricas, el uso de agua y las comunidades locales en su reporteo.

Si el actual auge de inversión se desacelera o colapsa, consumidores y contribuyentes podrían quedar pagando líneas de transmisión, centros de datos y plantas eléctricas a medio construir. La misma preocupación surgió tras el auge puntocom, cuando internet demostró ser una tecnología perdurable incluso mientras el colapso bursátil de 1999–2002 dañó las cuentas de retiro y creó inmensas fortunas para emprendedores como Mark Zuckerberg, Jeff Bezos y Bill Gates.

La concentración del poder corporativo también ha moldeado el sector tecnológico. En 1983, la administración Reagan instruyó al Departamento de Justicia, la Comisión Federal de Comercio y la Comisión de Bolsa y Valores a reducir la aplicación de la Ley Sherman Antimonopolio y otras leyes antimonopolio. El resultado fue un período de intensas fusiones y adquisiciones. Reagan también apoyó la despenalización de la recompra de acciones, creando incentivos que los críticos asocian con menos competencia, protecciones laborales más débiles y estándares de servicio en declive. Una consolidación similar ocurre ahora en la IA.

La cuestión central es si la economía de la IA generará prosperidad amplia o concentrará el poder económico y político entre quienes poseen las máquinas. La tecnología podría hacer a Estados Unidos considerablemente más rico, pero los trabajadores podrían terminar con menos seguridad económica, menos influencia política y mayor exposición a los costos de la especulación financiera.

La experiencia del auge de internet y la crisis financiera de 2008 demuestra que las expansiones tecnológicas y financieras pueden producir beneficios duraderos mientras imponen pérdidas severas a los hogares. A medida que continúa la inversión en IA, la distribución de sus beneficios y riesgos sigue siendo una cuestión económica y política central.