Cathie Wood, directora ejecutiva de ARK Invest, firma conocida por su investigación en innovación disruptiva, ha desafiado públicamente al fundador de Pershing Square Capital Management, Bill Ackman, sobre si la inteligencia artificial alimentará una inflación duradera, argumentando que la caída de los costos de inferencia de IA podría respaldar un crecimiento económico más fuerte al tiempo que limita la presión sobre los precios al consumidor. Su respuesta, expresada en la plataforma social X y en el comentario de mercado de la propia ARK, sigue a las preocupaciones de que los aumentos de tasas de la Reserva Federal podrían no contener la continua inversión en infraestructura de cómputo.

Wood también sitúa el rendimiento del Tesoro a 10 años—un referente ampliamente observado de los costos de financiamiento a largo plazo—cerca de su mediana histórica, citando registros que datan de 1790. El desacuerdo destaca cómo la tecnología más barata y el fuerte gasto en construcción podrían empujar la inflación en direcciones opuestas. Ambos inversionistas cuestionan supuestos convencionales, pero llegan a lecturas marcadamente distintas de las consecuencias económicas de la construcción de infraestructura de IA.

El aumento de tasas detrás del intercambio

La Reserva Federal elevó su tasa de referencia de fondos federales en 25 puntos básicos—equivalentes a 0.25 puntos porcentuales—el 16 de septiembre de 2026, aumentando el rango objetivo a 3.75%–4.00% tras una votación unánime. Esa tasa influye en el costo del crédito para bancos, empresas y hogares de toda la economía. Los funcionarios dijeron que la inflación seguía elevada y reafirmaron su compromiso de devolver el crecimiento de los precios a un objetivo del 2%.

Ackman cuestionó esa decisión en una publicación del 25 de septiembre en X. Sugirió que la demanda de capacidad de cómputo y energía podría mantenerse fuerte pese al encarecimiento del crédito, y que las empresas que persiguen grandes avances en IA podrían seguir invirtiendo porque esperan rendimientos inusualmente elevados. En su opinión, el atractivo de los rendimientos esperados podría superar el freno de los mayores costos de financiamiento.

Su preocupación se centra en que los costos de financiamiento se incorporen a los bienes y servicios. Si la inversión en IA se mantiene resiliente, una política más estricta podría elevar los costos sin reducir ese gasto lo suficiente para enfriar la economía, advirtió, creando potencialmente un ciclo de costos crecientes y nuevos aumentos de tasas.

Wood ofreció una interpretación diferente el 29 de septiembre, señalando los rendimientos reales—los retornos tras ajustar por inflación—y un crecimiento económico que ha superado las expectativas. Según su argumento, tasas másas pueden reflejar perspectivas económicas más fuertes en lugar de un simple endurecimiento monetario, mientras que las mejoras de productividad ayudan a contener los precios al consumidor.

Escribió en una publicación del 3 de octubre en X:

La publicación de Bill Ackman sobre la inflación me llevó de vuelta a finales de los años 70, cuando preocupaciones similares estaban por todas partes. Lo que siguió fue un crecimiento más fuerte y una inflación a la baja, impulsados por la revolución de la PC y el software. Creemos que las plataformas de innovación de hoy podrían tener un impacto aún mayor.…

— Cathie Wood (@CathieDWood) 3 de octubre de 2026

La Fed también reportó en su declaración de septiembre una sólida expansión económica, un fuerte crecimiento de la productividad y una robusta inversión de capital, al tiempo que identificó la inflación elevada como un problema persistente. Esa combinación sugiere que las ganancias de eficiencia pueden coexistir con presiones de precios mientras las empresas construyen infraestructura y expanden sus operaciones.

Para Wood, la comparación histórica de rendimientos proporciona contexto para evaluar los aumentos recientes. Sin embargo, una mediana histórica por sí sola no puede establecer si la política actual es restrictiva. Las expectativas de inflación, las condiciones de crédito y las tendencias de productividad también importan al evaluar los efectos económicos de tasas más altas—factores que ambos inversionistas ponderan de manera distinta mientras el debate continúa.

La caída de los costos de inferencia de IA transforma el debate sobre la inflación

En la edición de octubre del comentario de mercado In The Know de ARK, Wood destacó la fuerte caída de los costos tecnológicos, citando una disminución anual del 99.99% en los costos de inferencia de IA a un nivel de rendimiento constante. La inferencia se refiere a la ejecución de un modelo entrenado para generar resultados, incluidas respuestas y predicciones. A diferencia del entrenamiento del modelo, que ocurre una sola vez, la inferencia es un costo recurrente que se incurre cada vez que se utiliza un modelo. La estimación compara el gasto de entregar capacidades similares a medida que los modelos y los sistemas de cómputo mejoran.

El impacto económico más amplio de una caída así depende de qué tan ampliamente las empresas adopten esas eficiencias. Los ahorros potenciales podrían impulsar la automatización, reducir los costos de los servicios y ampliar el acceso a herramientas que antes se consideraban demasiado caras para muchas organizaciones.

Wood vinculó esos cambios con OpenAI, la empresa detrás de ChatGPT, cuyo run rate de ingresos, dijo, ha pasado de 20.000 millones a 70.000 millones de dólares. Presentó ese aumento como evidencia de que una IA más barata puede fomentar un uso sustancialmente mayor. Un run rate expresa los ingresos sobre una base anualizada, en lugar de un año completo de ventas reportadas.

Ella describe el resultado potencial como una deflación benigna, un escenario en el que las ganancias de productividad respaldan la producción a medida que los costos de producción caen. Eso difiere de una caída de precios causada por un debilitamiento de la demanda. Sin embargo, una inferencia más barata puede coexistir con electricidad, terreno y construcción costosos durante una rápida construcción de infraestructura—una tensión en el centro de la disputa.

La preocupación de Ackman involucra la demanda de centros de datos y otra infraestructura física que respalda los servicios de IA. Si la inferencia más barata aumenta el uso, puede añadir presión a los suministros de electricidad y a la capacidad de cómputo, lo que hace relevante la velocidad de la nueva oferta junto con el ritmo de la mejora tecnológica.

Wood también citó un crecimiento de la oferta monetaria de Estados Unidos de aproximadamente 5.7%, una medida observada desde hace tiempo en busca de señales de presión inflacionaria, argumentando que la expansión no había desencadenado una renovada inflación. El informe de ARK además señaló que cerca del 90% del financiamiento mundial de centros de datos se está realizando en Estados Unidos, una concentración que sitúa a la economía estadounidense en el centro de la construcción en debate.

El desacuerdo público deja una pregunta central sin resolver: si las caídas de costos impulsadas por la productividad pueden compensar las presiones de precios generadas por construir la columna vertebral física de la inteligencia artificial. Ambos inversionistas reconocen la escala de la construcción, pero extraen conclusiones marcadamente distintas sobre lo que significa para los precios.