El Banco de Pagos Internacionales (BIS) ha emitido una advertencia directa sobre el riesgo de que una inversión descontrolada en infraestructura de inteligencia artificial provoque una crisis económica global. Según el Reporte Económico Anual 2025-2026 presentado por su director general Pablo Hernández de Cos, los cinco principales proveedores tecnológicos planean un gasto conjunto superior al billón de dólares en bienes de capital orientados a la IA entre 2025 y 2026. El organismo destaca que los esquemas de financiamiento circular entre hyperscalers, fabricantes de chips y startups ocultan el verdadero nivel de apalancamiento y podrían convertir un eventual freno tecnológico en una crisis bancaria sistémica.
La interconexión actual entre los mercados bursátiles y las finanzas de los hogares supera con creces la observada en la burbuja dotcom de 2000 o en la crisis ferroviaria del siglo XIX. Una corrección brusca en las valoraciones de las tecnológicas golpearía directamente el patrimonio de millones de familias a través de fondos de inversión y planes de pensiones, generando una contracción del consumo más severa que en episodios anteriores.
La mecánica del financiamiento circular
El informe del BIS describe con precisión cómo las empresas de semiconductores y los laboratorios de IA han establecido redes de triangulación comercial. Las startups reciben capital de riesgo de los mismos hyperscalers que luego alquilan servidores a esas mismas compañías, generando ingresos que regresan rápidamente a las matrices tecnológicas. Este flujo cerrado distorsiona las métricas de adopción real y mantiene artificialmente elevadas las valoraciones bursátiles. A diferencia de la burbuja de las puntocom, donde muchas empresas carecían de ingresos, aquí existe un volumen de transacciones que sin embargo no refleja demanda final de consumidores o empresas tradicionales.
Este mecanismo recuerda esquemas de contabilidad creativa observados en crisis pasadas, aunque con mayor sofisticación tecnológica. La dependencia mutua entre proveedor y cliente reduce la transparencia sobre el apalancamiento real y aumenta la vulnerabilidad ante cualquier señal de menor crecimiento en los contratos de nube.
Efectos sobre proveedores y economías emergentes
Una desaceleración en el gasto de capital de los hyperscalers afectaría primero a empresas de la cadena de suministro situadas fuera de Silicon Valley. Fabricantes de equipos de litografía, proveedores de energía y empresas de embalaje en Asia y Europa carecen de la liquidez de las grandes tecnológicas. El BIS señala que muchas de estas firmas ya operan con márgenes ajustados y dependen de pagos puntuales para cubrir deudas contraídas durante la fase de expansión. Un corte en los pedidos generaría impagos en cascada que los bancos acreedores absorberían, transmitiendo el shock al sistema crediticio tradicional.
Países con alta exposición a la exportación de componentes electrónicos, como Taiwán, Corea del Sur y Malasia, enfrentarían presiones adicionales sobre sus balanzas comerciales y tipos de cambio. Los reguladores de estas economías ya han comenzado a revisar los requisitos de capital para exposiciones vinculadas al sector tecnológico.
Tres perspectivas sobre el alcance del riesgo
La primera perspectiva sostiene que la integración de acciones tecnológicas en fondos indexados y planes de jubilación multiplica el efecto riqueza negativo. A diferencia de 2000, cuando la tenencia de acciones tecnológicas estaba concentrada en inversores institucionales y particulares con mayor tolerancia al riesgo, hoy los hogares de clase media poseen exposición indirecta a través de ETFs de bajo costo. Una caída del 30 % en el índice Nasdaq podría reducir el consumo agregado en un rango estimado entre 1,2 y 1,8 puntos porcentuales del PIB en economías avanzadas durante los dos años siguientes.
La segunda perspectiva destaca que los bancos centrales enfrentan un dilema inédito tras haber controlado la inflación postpandemia. Las herramientas convencionales de política monetaria resultan poco eficaces frente a un shock originado en la valoración de activos intangibles y en estructuras de deuda corporativa opacas. Varios gobernadores han comenzado a evaluar medidas macroprudenciales sectoriales, como límites a la concentración de exposiciones crediticias hacia hyperscalers y requisitos adicionales de colateral para financiamiento de data centers.
La tercera perspectiva subraya la ausencia de un modelo claro de monetización de la IA entre usuarios finales. Mientras las empresas tecnológicas siguen invirtiendo en capacidad, los ingresos recurrentes por suscripción de modelos generativos crecen a ritmo inferior al necesario para justificar el billón de dólares comprometido. Si esta brecha persiste, el ajuste podría materializarse entre finales de 2026 y mediados de 2027, cuando varias rondas de deuda corporativa venzan simultáneamente.
Riesgos sistémicos y escenarios futuros
El principal riesgo identificado radica en la posible transformación de un problema sectorial en una crisis de crédito bancario. Los balances de los acreedores ya incorporan compromisos de compra a largo plazo que podrían volverse incobrables si las startups de IA reducen sus contratos de nube. Las pruebas de estrés realizadas internamente por algunos bancos europeos y asiáticos muestran que una contracción del 40 % en el gasto de los hyperscalers elevaría los ratios de morosidad en carteras corporativas hasta niveles no vistos desde 2009.
En el escenario base, las autoridades regulatorias lograrían contener el contagio mediante líneas de liquidez dirigidas y mayor supervisión de las estructuras de financiamiento circular. En el escenario adverso, la corrección bursátil coincidiría con tensiones geopolíticas que restrinjan el acceso a chips avanzados, amplificando la caída de valoraciones y generando un efecto de retroalimentación negativa sobre la inversión productiva global. Los próximos doce meses serán decisivos para determinar si las empresas tecnológicas logran traducir la capacidad instalada en flujos de caja sostenibles o si el mercado impone un ajuste más abrupto de lo previsto.
