IA entra en una etapa de reajuste; experto alerta por su falta de rentabilidad
Gary Marcus advierte que la IA atraviesa una desaceleración financiera ante la falta de rentabilidad y el ajuste de la industria tecnológica.
Gary Marcus, psicólogo, científico cognitivo, especialista en inteligencia artificial y profesor emérito de la Universidad de Nueva York es enfático en su respuesta sobre el contexto actual de la industria tecnológica: la IA atraviesa una etapa de desaceleración y reajuste financiero donde el entusiasmo inicial ha comenzado a ceder ante la falta de rentabilidad directa.
Ante este panorama, las grandes compañías tecnológicas han comenzado a sostener sus valuaciones mediante un esquema de financiamiento circular –donde unos gigantes corporativos invierten en otros para consumir de manera recíproca infraestructura y servicios–, una dinámica que diversos especialistas catalogan como una estrategia para dilatar una corrección inevitable en el mercado.
Respecto a este fenómeno de apoyo mutuo en el sector corporativo, Marcus señala que “todo esto me da escalofríos. Cuando tienes empresas comprando servicios unas de otras en un esquema básicamente circular, simplemente no tiene sentido económico y ya hemos visto este tipo de dinámicas antes, las cuales nunca terminan bien”.
El desembolso en infraestructura para el entrenamiento de modelos de lenguaje gigante continúa alcanzando proporciones históricas, rebasando los 130 mil millones de dólares en inversión de capital durante los primeros meses de este 2026, por parte de los principales jugadores tecnológicos. No obstante, la disparidad entre el gasto de capital y el retorno real de inversión ha encendido las alarmas sobre la viabilidad a largo plazo del modelo de negocio actual.
Sobre el volumen vertiginoso de capital destinado a esta tecnología, Marcus califica el fenómeno actual como “ una absoluta locura”, asegurando categóricamente que “estamos presenciando la mayor asignación errónea de capital en toda la historia de la tecnología”.
A diferencia de los ciclos tecnológicos previos, donde las empresas emergentes dependían del capital de riesgo tradicional, el ecosistema actual de la inteligencia artificial se retroalimenta mediante acuerdos cruzados entre proveedores de cómputo en la nube, fabricantes de microprocesadores y desarrolladores de modelos. Esta red de alianzas permite inflar los ingresos reportados en papel mediante compromisos de compra a futuro, aunque la adopción comercial por parte de las empresas finales permanezca estancada.
Nvidia y OpenAI alcanzan acuerdo desesperado
Marcus recordó que hace nueve meses, el 10 de septiembre de 2025, Oracle anunció lo que para muchos parecía ser el negocio del siglo: un acuerdo de 300 mil millones de dólares con OpenAI.
El mercado se descontroló. Las acciones de Oracle subieron brevemente 43% (y finalmente incluso un poco más). El patrimonio neto de Larry Ellison aumentó brevemente en 100 mil millones de dólares. El Wall Street Journal se deshizo en elogios y al final todos sabemos lo que ocurrió: no hubo centro de datos y las acciones de Oracle están desplomadas”.
Las acciones de Oracle se cotizaban en 307 dólares por acción al cierre de la sesión del 10 de septiembre, y 10 días después alcanzaron brevemente los 328 dólares. Hoy, rondan los 120 dólares.
Ahora, parece que el mismo caso puede suceder con el anuncio de que será ahora Nvidia quien ofrezca 250 mil mdd a OpenAI para impulsar su centro de datos en Ohio.
Las acciones de la creadora de chips cayeron 4.5% al abrir el mercado, muy diferente a la euforia de Oracle el año pasado. Los inversionistas no interpretan el último posible acuerdo como una buena noticia, lo ven como una muestra de desesperación. Como me comentó un inversor por correo electrónico esta mañana (ayer): El acuerdo parece un intento desesperado por ambas partes. Dos borrachos apoyándose el uno en el otro para mantenerse en pie”, señaló Marcus.
Pero, ¿qué origina esta problemática? Marcus se refiere como respuesta al estancamiento técnico de los modelos de lenguaje masivo frente a las desmedidas expectativas del mercado financiero.
Los modelos de lenguaje generativos son autocompletados con esteroides. No entienden el mundo y eso impone un límite claro a su utilidad comercial real”.
La falta de diferenciamiento claro entre las herramientas ofertadas por las distintas firmas del sector ha provocado una guerra de precios que impacta directamente los márgenes de ganancia.
Al no existir barreras defensivas claras en el desarrollo del código subyacente, la comercialización masiva de los modelos tiende a volverse un producto básico y accesible, pero financieramente insostenible para las corporaciones que realizaron inversiones multimillonarias para su creación”.
Empresas operan con números negativos
En relación con las desmedidas métricas de capitalización bursátil en empresas que continúan operando con severos saldos negativos, Marcus enfatiza que “una valoración de medio billón de dólares para firmas que pierden miles de millones cada trimestre no tiene ningún sentido económico. Podríamos estar contemplando un escenario muy similar al colapso de WeWork para toda la industria de la IA”.
El temor de un efecto dominó sobre el sistema financiero global se mantiene presente entre economistas y reguladores internacionales. La posibilidad de que el estallido de la burbuja tecnológica arrastre consigo a fondos de pensiones e instituciones bancarias expuestas a estos activos ha abierto la discusión sobre el impacto macroeconómico que generaría una corrección severa en las valuaciones de Silicon Valley.
Ante la eventualidad de una crisis de liquidez provocada por la caída en el valor de las acciones tecnológicas, Marcus advierte que “si todo esto colapsa, no es difícil prever un escenario donde los contribuyentes terminen siendo requeridos para rescatar a estas corporaciones, lo cual sería sumamente grave para la economía real”.