La IA impulsa boom energético mientras inversores muestran escepticismo sobre su rentabilidad

La expansión acelerada de la inteligencia artificial está provocando un fenómeno dual en los mercados globales: por un lado, impulsa una inversión masiva en infraestructura energética que podría beneficiar a las tecnologías limpias; por otro, genera creciente escepticismo entre inversores sobre la capacidad del sector para cumplir con las expectativas de rentabilidad.

Según observaciones realizadas durante el Foro Económico Mundial en Davos este enero, la IA ha desplazado a la sostenibilidad como tema dominante en las exhibiciones corporativas. Sin embargo, más allá de los escaparates, emergió una conversación crucial: la IA requerirá cantidades enormes de electricidad para escalar, lo que está obligando a las empresas tecnológicas a invertir masivamente en el sector energético.

"Este es uno de los presupuestos de compra más grandes de la historia", afirmó Chase Lochmiller, CEO de Crusoe, desarrollador de centros de datos, según Time. "Puede proporcionar una señal de demanda masiva para nuevas tecnologías energéticas emergentes".

Esta demanda energética, inicialmente percibida como un problema climático por el aumento potencial de emisiones, está siendo reinterpretada como una oportunidad para la transición energética. Las empresas están destinando cientos de miles de millones de dólares a infraestructura de IA y, simultáneamente, a las compañías energéticas que pueden suministrar electricidad de manera rápida y confiable, muchas de las cuales desarrollan tecnologías de energía limpia.

El impacto ya es visible en el mercado: Bloom Energy, fabricante de celdas de combustible para generación in situ, ha visto su cotización aumentar un 500% en el último año. Constellation Energy, cuyas acciones se han más que duplicado en los últimos dos años, promueve un futuro brillante para la energía nuclear mientras los desarrolladores de centros de datos compiten por adquirir sus electrones de baja emisión de carbono.

"El factor número uno para construir nuevos centros de datos es la disponibilidad de terrenos con, idealmente, energía limpia", explicó Abhijit Dubey, presidente y CEO de NTT DATA, durante un panel de TIME en Davos. "¿Tenemos energía limpia disponible? Eso define dónde estamos construyendo centros de datos".

Sin embargo, a pesar del optimismo en el sector energético, los inversores muestran creciente cautela respecto a las valoraciones de las empresas vinculadas a la IA. Según un análisis de Intuition, la disminución del entusiasmo por la IA es un factor que contribuye a la debilidad relativa en los mercados de activos estadounidenses.

Entre las principales preocupaciones de los inversores destacan:

1. Valoraciones excesivas: Las acciones vinculadas a la IA están cotizando con expectativas de resultados excepcionales, lo que implica una adopción rápida y generalizada, poder de fijación de precios sostenido y un camino corto de la inversión a la rentabilidad. Tales valoraciones dejan poco margen de error.

2. Gastos de capital y sobrecapacidad: La inversión en infraestructura de IA ha alcanzado niveles sin precedentes, abarcando centros de datos, chips especializados, suministro de energía y refrigeración. Los inversores temen que las limitaciones relacionadas con la disponibilidad de energía, conexiones a la red, cadenas de suministro y límites ambientales aumenten aún más los costos.

3. Traducción de productividad: Aunque la IA ha demostrado capacidades impresionantes en áreas como escritura, codificación y soporte analítico, estas mejoras no se traducen automáticamente en beneficios económicos generalizados. La materialización de beneficios significativos requiere rediseño de procesos, estandarización de datos y cambios organizacionales.

4. Competencia y mercantilización: A medida que proliferan los modelos y herramientas de IA, y alternativas de código abierto o "suficientemente buenas" se vuelven ampliamente disponibles, mantener el poder de fijación de precios puede resultar difícil. La emergencia de plataformas de menor costo, incluso desde China, ha agudizado las preocupaciones sobre una rápida mercantilización.

A pesar de estas inquietudes financieras, la adopción de IA en sectores como la banca continúa sin disminuir. Las instituciones financieras están implementando IA en análisis de riesgo crediticio, operaciones de trading, servicio al cliente y detección de fraude, con un enfoque pragmático que combina técnicas establecidas de aprendizaje automático con capacidades emergentes de IA generativa.

"Si bien la IA ha alimentado predicciones sombrías sobre pérdidas de empleos —la investigación de Citibank sugiere que podría automatizar o aumentar materialmente más de la mitad de los roles bancarios— su implementación en la banca ha sido evolutiva más que revolucionaria", señala el informe de Intuition.

Los expertos comparan la situación actual con el boom de las puntocom de finales de los 90, que llevó a sobreinversión, sobrecapacidad y finalmente a un colapso del mercado. Sin embargo, esto no impidió que internet remodelara el comercio, la comunicación y la vida cotidiana. La IA podría seguir un camino similar: un mercado bajista en acciones no implicaría el fracaso de la tecnología en sí, sino una recalibración de expectativas poco realistas.

Para 2026, la cuestión más relevante no es si las valoraciones de la IA se mantienen, sino cuán profundamente la tecnología se integra en los procesos comerciales cotidianos y si las inversiones masivas en infraestructura energética acelerarán la transición hacia fuentes más limpias o simplemente aumentarán la demanda de combustibles fósiles.