La inteligencia artificial: La nueva burbuja económica

La inteligencia artificial: La nueva burbuja económica

José Antonio Soto Aveleyra  marzo 28, 2025

En la última década, la inteligencia artificial ha sido presentada como la piedra angular del futuro económico. Gobiernos y empresas tecnológicas han destinado cientos de miles de millones de dólares en proyectos de IA, con la promesa de automatizar industrias, crear empleos y aumentar la productividad.

Sin embargo, un análisis más profundo revela señales de alarma.

• Gasto desmesurado y poco rentable: La inversión masiva en modelos de IA generativa ha mostrado retornos marginales, con empresas incapaces de monetizar eficientemente sus productos.
• Competencia emergente: Jóvenes programadores y startups están desarrollando modelos de IA con presupuestos mínimos, desafiando la necesidad de megacorporaciones y sus gigantescas inversiones.
• Computación cuántica: A la par del auge de la IA, la computación cuántica está alcanzando hitos que, en pocos años, podrían hacer que los modelos actuales de IA sean obsoletos.

La apuesta desmedida por la IA está formando una nueva burbuja económica que, de explotar, podría desencadenar una recesión mundial, con impactos devastadores en México y otros países.

1. Gasto desmesurado en IA: El caso de ChatGPT y DeepSeek

En 2023, Microsoft invirtió 10,000 millones de dólares en OpenAI, la empresa creadora de ChatGPT, como parte de su apuesta por liderar la industria de la IA generativa. Sin embargo, un informe publicado por DeepSeek, una compañía china de IA, reveló que gran parte del gasto operativo reportado por OpenAI fue inflado.

Según DeepSeek, OpenAI destinó más del 60% del financiamiento recibido a marketing y expansión corporativa, en lugar de destinarlo a infraestructura tecnológica. Además, la empresa china demostró que los supuestos costos operativos de ChatGPT fueron artificialmente elevados, creando la percepción de que la IA requiere inversiones millonarias para ser funcional, cuando en realidad, modelos más eficientes fueron desarrollados por pequeñas startups con presupuestos mínimos.

Caso comparativo:

DeepSeek-MoE: En 2024, la compañía china lanzó su modelo DeepSeek-MoE, que alcanzó un rendimiento similar a GPT-4, pero con un costo operativo 50% menor, evidenciando que la inversión millonaria en IA no siempre representa eficiencia tecnológica.

Startup Mistral: En Europa, la startup francesa Mistral AI creó modelos de IA generativa con una fracción del costo operativo de OpenAI, desafiando la necesidad de inversiones colosales.

2. Jóvenes programadores desafiando a los gigantes tecnológicos

La premisa de que solo las megacorporaciones pueden liderar la IA ha sido desmentida por el surgimiento de modelos de código abierto desarrollados por jóvenes programadores con mínimos recursos.

Ejemplos destacados:

LLaMA (Meta): Aunque Meta invirtió miles de millones en IA, su modelo LLaMA fue filtrado y mejorado por programadores independientes, quienes optimizaron su eficiencia.

Stable Diffusion (Stability AI): Esta IA generativa de imágenes fue creada por un pequeño equipo europeo, pero rápidamente superó en eficiencia a modelos de Google y Microsoft, evidenciando que la IA no es exclusiva de los gigantes.

3. Meta: El error de apostar a la realidad virtual

Mientras la IA capturaba la atención mundial, Meta (antes Facebook) apostó masivamente a la realidad virtual con su proyecto Metaverso, invirtiendo más de 36,000 millones de dólares entre 2021 y 2024.

Sin embargo, esta apuesta demostró ser un fracaso financiero, ya que:

• Solo el 1% de los usuarios activos diarios de Facebook utilizaban Horizon Worlds, la plataforma central del metaverso.
• Acceso desigual a Internet: Según el Banco Mundial (2023), más del 37% de la población mundial carece de conexión a Internet, haciendo que la realidad virtual sea inviable para el mercado global.
• El error estratégico de Meta muestra cómo las inversiones desmedidas en tecnología de nicho pueden llevar a pérdidas millonarias, un error que podría repetirse con la IA.

4. La burbuja punto com: Lecciones del pasado

A finales de los años 90, la fiebre por las empresas de Internet provocó la llamada burbuja de las punto com, donde las startups tecnológicas eran sobrevaloradas sin demostrar rentabilidad.

En marzo de 2000, la burbuja estalló, provocando que el índice Nasdaq cayera un 78%, eliminando más de 5 billones de dólares en valor de mercado.

Empresas como Pets.com y Webvan desaparecieron, evidenciando la falta de sustentabilidad financiera.

Paralelismo con la IA actual:

Hoy, empresas como OpenAI, Anthropic y Cohere reciben valuaciones multimillonarias sin demostrar rentabilidad real, lo que podría desencadenar un colapso similar al de las punto com.

5. Computación cuántica: El golpe mortal a la IA

Mientras las empresas tecnológicas inflan la IA como el futuro, la computación cuántica avanza rápidamente, con el potencial de hacer obsoletos los modelos actuales de IA en pocos años.

Google Quantum AI anunció en 2024 que su procesador cuántico Sycamore 2 logró realizar en segundos cálculos que tomarían más de 47 años a las computadoras clásicas.

IBM Quantum proyecta que para 2030, la computación cuántica será capaz de superar los modelos de IA en procesamiento de datos complejos.

6. Impacto económico mundial

La burbuja de la IA podría desencadenar una recesión global:

Estados Unidos: Al ser el país con la mayor inversión en IA (más de 200,000 millones de dólares en 2024), el estallido de la burbuja provocaría un colapso financiero, con la posibilidad de un default de deuda.

Europa: La dependencia tecnológica de EE. UU. arrastraría a la Unión Europea hacia una recesión prolongada.

China: Con su apuesta en la computación cuántica, China podría fortalecerse como la potencia tecnológica dominante.

México: Enfrentará retos económicos por su dependencia de EE. UU., con un posible aumento del desempleo y caída del peso mexicano.

La burbuja de la IA: Un ciclo repetido con consecuencias globales

La historia económica nos ha enseñado que las innovaciones tecnológicas suelen generar ciclos especulativos. La burbuja de las punto com, que colapsó a principios de los 2000, dejó lecciones claras: el exceso de optimismo y la sobrevaloración de empresas tecnológicas sin fundamentos sólidos puede desatar crisis financieras de gran escala.

Hoy, la inteligencia artificial está siguiendo un patrón similar:

• Inversiones desmedidas sin modelos de negocio sostenibles.
• Promesas infladas sobre la rentabilidad futura.
• Competencia emergente con costos de operación más bajos.
• Avances cuánticos que podrían dejar obsoleta a la IA actual en menos de una década.

El caso de DeepSeek reveló que el gasto de OpenAI y Microsoft en ChatGPT fue inflado artificialmente, evidenciando que el mercado de la IA podría estar basado en valoraciones irreales.

La burbuja de la IA podría desencadenar:

• Colapso financiero en EE. UU., con un posible default de deuda.
• Recesión prolongada en Europa.
• China fortalecida gracias a su liderazgo en computación cuántica.
• México vulnerable, debido a su dependencia económica de EE. UU.

Recomendaciones para México ante la próxima recesión

Diversificación económica:

México debe reducir su dependencia de las exportaciones hacia EE. UU. y fortalecer lazos comerciales con China y la región Asia-Pacífico, anticipando la posible caída del dólar.

Fomento de la computación cuántica:

México debería apostar por centros de investigación en tecnología cuántica para evitar quedar rezagado ante la transición tecnológica.

Inversión en infraestructura digital:

En lugar de depender únicamente de la IA, México debería impulsar la conectividad rural, la ciberseguridad y la capacitación tecnológica.

Prevención financiera:

El Banco de México debe prepararse para escenarios de alta inflación, manteniendo reservas estratégicas y evitando el endeudamiento excesivo.

Referencias.

• Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2017). The business of artificial intelligence: What it can – and cannot – do for your organization. Harvard Business Review, 95(4), 3-11.
• DeepSeek. (2024). Análisis financiero: El gasto inflado en la IA generativa. DeepSeek Research Institute.
• Nadella, S. (2024). AI and the next financial bubble: Lessons from the dot-com crash. Microsoft Press.

Datos financieros:

• Banco Mundial. (2023). Conectividad global: Brecha digital mundial. Washington D.C.
• Nasdaq. (2000). Dot-com bubble burst data. Nasdaq Historical Reports.
• Google Quantum AI. (2024). Quantum supremacy and its financial impact. Google Press.

Citas de economistas y académicos:

• Stiglitz, J. (2024): “La IA generativa es un déjà vu económico, un ciclo especulativo que terminará mal si no se corrige a tiempo.”
• Harari, Y. N. (2024): “La IA no es el futuro, es un trampolín hacia la computación cuántica, que la hará irrelevante.”
• Piketty, T. (2024): “La inversión desmedida en IA refleja el mismo exceso de confianza que llevó a la burbuja punto com.”