Las grandes empresas tecnológicas han gastado 1 billón de dólares en inversión de capital desde el inicio del auge de la Inteligencia Artificial. Prácticamente toda esa inversión se ha destinado a construir centros de datos, comprar los chips que los hacen funcionar y construir los sistemas energéticos que los alimentan y los enfrían. Ese 1 billón podría haberse utilizado para cualquier cosa. Podría haberse invertido en energías renovables. Podría haberse utilizado para desarrollar nuevos medicamentos que salvan vidas. Se podría haber utilizado para construir viviendas, infraestructura pública o cualquier otra cosa que los seres humanos necesiten para sobrevivir y prosperar.
Grace Blakeley(*). “Jacobin”. 08/08/2026. Se nos dice que los mercados reflejan las preferencias de los consumidores. Sin embargo, el auge de la inteligencia artificial fue impulsado por las decisiones de inversión del gran capital concentrado, más que por cualquier demanda de los consumidores.
Las grandes empresas tecnológicas han gastado 1 billón de dólares en inversión de capital desde el inicio del auge de la Inteligencia Artificial. Prácticamente toda esa inversión se ha destinado a construir centros de datos, comprar los chips que los hacen funcionar y construir los sistemas energéticos que los alimentan y los enfrían.
Ese 1 billón podría haberse utilizado para cualquier cosa. Podría haberse invertido en energías renovables. Podría haberse utilizado para desarrollar nuevos medicamentos que salvan vidas. Se podría haber utilizado para construir viviendas, infraestructura pública o cualquier otra cosa que los seres humanos necesiten para sobrevivir y prosperar.
En cambio, se ha canalizado hacia la construcción de centros de datos que consumen mucha energía y absorben grandes cantidades de agua, los cuales alimentan grandes modelos de lenguaje (LLM) basados en el robo del trabajo creativo de millones de personas, que producen constantemente respuestas incorrectas y, en el proceso, vuelven locos a muchos usuarios. Es difícil pensar en un peor uso de los recursos compartidos de la sociedad.
Ahora bien, se podría argumentar que vivimos en sociedades de libre mercado, por lo que la inversión se realiza de acuerdo con las leyes del mercado. Todo ese dinero y esa inversión se dirigen hacia la IA simplemente porque es el uso más rentable de los recursos. Y cuando la sociedad maximiza las ganancias, maximiza la eficiencia, lo que garantiza que, en conjunto, todos salgan mejor parados a largo plazo.
Hay muchos problemas con este argumento. Primero, no vivimos en sociedades de libre mercado. Vivimos en sociedades capitalistas, es decir, sociedades dominadas por el capital. El capital no se distribuye en muchas pequeñas empresas que producen artículos en perfecta competencia entre sí. El capital se aglomera hasta concentrarse en unas pocas corporaciones gigantes y monopolísticas, controladas por unos pocos hombres poderosos.
Los nuevos cercamientos
Estas corporaciones gigantes pueden darse el lujo de ignorar lo que es rentable a corto plazo para perseguir lo que les reportará a sus propietarios inmensa riqueza y poder a largo plazo. Tomemos como ejemplo a Amazon. No fue rentable durante años mientras Jeff Bezos invertía cada vez más dinero en expansión. Los inversionistas continuaron inyectando miles de millones en las arcas de Amazon porque apostaban a que Bezos podría forjar un poderoso monopolio. Y tenían razón. La concentración corporativa y el poder monopolístico siempre prevalecen sobre la competencia y la eficiencia.
A pesar de todo el revuelo en torno a la IA, los modelos de lenguaje grande (LLM) no son rentables en este momento. OpenAI y Anthropic -las dos empresas cuyo destino está totalmente ligado al desempeño de sus LLM- aún no han generado utilidades. Y, sin embargo, ambas empresas están tratando de cotizar en la bolsa de valores con la meta de alcanzar valoraciones de 1 billón de dólares.
¿Por qué? Porque estas dos empresas han logrado acotar -es decir, apropiarse y rodear de muros- vastas áreas del conocimiento humano. Ahora nos lo están vendiendo de vuelta en forma de extraños chatbots aduladores que reensamblan todo este conocimiento de maneras impredecibles (y a veces completamente inútiles). Aun así, los inversionistas apuestan a que esta innovación revolucionará la producción capitalista, y a que una de estas empresas, o ambas, seguirán ejerciendo un inmenso poder sobre el mercado.
Todas las demás empresas del ecosistema -las que construyen la infraestructura, las que producen los chips, las que alimentan los centros de datos- dependen del desempeño de los modelos de lenguaje grande (LLM) que están en el centro de este auge. Es por eso que empresas como Nvidia y Oracle están atrapadas en una red circular de financiamiento con OpenAI: están financiando a OpenAI mientras esta pierde dinero, porque sus ganancias dependen del éxito de la empresa.
Caída y concentración
Aquí es donde entra la siguiente corrección a nuestra historia original. En este momento, nos encontramos sin duda alguna en una burbuja en lo que respecta a la IA. Eso no significa que la tecnología no vaya a cambiar para siempre la forma en que funciona nuestra economía, pero sí significa que la tecnología no será tan rentable como esperan la mayoría de los inversionistas, especialmente a corto plazo. En otras palabras, nuestros mercados no solo no son libres, sino que tampoco son eficientes.
Los inversionistas apuestan a que este ciclo tecnológico será como el anterior (aquel en el que empresas como Google, Meta y Amazon se adueñaron de todo Internet). Muchas de esas empresas tardaron mucho tiempo en generar ganancias, porque estaban invirtiendo para forjarse una posición dominante en el mercado, no para maximizar las ganancias a corto plazo. Las empresas involucradas en el auge de la IA están tratando de hacer lo mismo, pero no está funcionando.
En primer lugar, hay demasiada competencia entre los proveedores de LLM de Estados Unidos. Ya no se trata solo de ChatGPT y Claude: Gemini y Copilot les pisan los talones. Además, está la competencia de China. Las empresas chinas ya han logrado crear sus propios LLM; tal vez no sean tan buenos como los originales, pero eso no importa, porque son increíblemente baratos.
Y luego está el enigma de la productividad. Para que los LLM sean rentables a largo plazo, deben ser implementados por muchas empresas que no cancelen sus suscripciones tan pronto como haya una opción más barata disponible, lo que significa que las ganancias en productividad al introducir la tecnología deben ser muy claras. Pero no son muchas las empresas que han observado ganancias significativas en productividad gracias a la introducción de esta tecnología. En este contexto, no está claro cómo todos estos LLM van a generar las ganancias necesarias para producir un rendimiento decente de esa inversión de 1 billón de dólares.
Cuando los inversionistas se den cuenta de que algunas de las apuestas que han hecho no van a generar un gran rendimiento, el efectivo se agotará. Las redes circulares de financiamiento colapsarán. Las empresas quebrarán. Y el mundo se quedará con cientos de enormes centros de datos sin suficientes clientes. La capacidad de cómputo se volverá extremadamente barata, tal como sucedió con el acceso a Internet después de que las empresas de telecomunicaciones gastaran miles de millones compitiendo por instalar cables de fibra óptica en la década de los noventa.
El auge volverá a ponerse en marcha tras la crisis, con valoraciones que regresarán a niveles más razonables. Unas pocas de las gigantescas empresas tecnológicas se harán con los restos de las demás, dejando el mercado aún más concentrado. La tecnología se volverá algo cotidiano a medida que se incorpore a todos los ámbitos de nuestras vidas. La gente tendrá una visión realista de lo que la IA puede hacer y de lo que no puede hacer.
Por supuesto, millones de personas perderán sus empleos y sus ahorros durante la crisis. La riqueza y el poder se concentrarán aún más, a medida que las empresas tecnológicas más grandes adquieran a sus competidores en quiebra, antes de aprovechar su control sobre la infraestructura tecnológica que la mayoría de las demás empresas necesitan para funcionar. Usarán este poder para apoderarse aún más de nuestras democracias, presionando a los políticos para que declaren la guerra a su competencia extranjera.
Cuando el capital decide
Nuestro medio ambiente también cambiará de manera permanente. Erald Kolasi y Jesse Damiani acaban de escribir un excelente artículo en el que calculan el impacto ambiental del auge de la IA. Estiman que, en 2026, la IA será responsable del 1,1 por ciento de la demanda energética global total. La IA ya consume más energía que todo el Reino Unido. Mientras tanto, muchas comunidades se ven obligadas a vivir sin agua, mientras que otras sufren llamativos efectos de “isla de calor” debido a las asombrosas cantidades de calor que emiten estos megacomplejos.
Tras años de exageraciones y billones de dólares, el auge de la IA nos dejará con una economía cautiva, una democracia corrompida y un medio ambiente devastado. Nos dirán que así es como funcionan los mercados: a veces suben, a veces bajan. Pero esta narrativa oculta cómo se toman realmente las decisiones en las economías capitalistas.
Como mostré en mi libro, Vulture Capitalism, las economías capitalistas se caracterizan por una planificación centralizada generalizada. Las corporaciones monopolísticas colaboran con políticos corruptos para decidir quién obtiene qué, mientras utilizan “el mercado” como un velo para ocultar su poder. El auge de la IA no es diferente. Unos pocos capitalistas poderosos decidieron que dedicaríamos varios años a invertir todo nuestro tiempo y dinero en el desarrollo y la implementación de la IA, y así lo hicimos.
“El mercado” no decidió que la IA sería nuestro futuro. Lo decidió el capital. Y cuando las consecuencias devastadoras de sus decisiones se hagan evidentes, no podemos permitir que se escuden tras fuerzas de mercado abstractas. El capital nos llevó por este camino, y hay que hacer que el capital pague por ello. Los políticos no van a ir tras sus acaudalados patrocinadores; esa parte nos corresponde a nosotros. Así que bloqueen los nuevos centros de datos, desármenlos para obtener piezas y comiencen a organizar sus comunidades y sus lugares de trabajo para la lucha.
(*)Traducción: Natalia López.
La entrada Nadie pidió la IA se publicó primero en El Siglo.
Las grandes empresas tecnológicas han gastado 1 billón de dólares en inversión de capital desde el inicio del auge de la Inteligencia Artificial. Prácticamente toda esa inversión se ha destinado…
La entrada Nadie pidió la IA se publicó primero en El Siglo.
Las grandes empresas tecnológicas han gastado 1 billón de dólares en inversión de capital desde el inicio del auge de la Inteligencia Artificial. Prácticamente toda esa inversión se ha destinado a construir centros de datos, comprar los chips que los hacen funcionar y construir los sistemas energéticos que los alimentan y los enfrían. Ese 1 billón podría haberse utilizado para cualquier cosa. Podría haberse invertido en energías renovables. Podría haberse utilizado para desarrollar nuevos medicamentos que salvan vidas. Se podría haber utilizado para construir viviendas, infraestructura pública o cualquier otra cosa que los seres humanos necesiten para sobrevivir y prosperar.
Grace Blakeley(*). “Jacobin”. 08/08/2026. Se nos dice que los mercados reflejan las preferencias de los consumidores. Sin embargo, el auge de la inteligencia artificial fue impulsado por las decisiones de inversión del gran capital concentrado, más que por cualquier demanda de los consumidores.
Las grandes empresas tecnológicas han gastado 1 billón de dólares en inversión de capital desde el inicio del auge de la Inteligencia Artificial. Prácticamente toda esa inversión se ha destinado a construir centros de datos, comprar los chips que los hacen funcionar y construir los sistemas energéticos que los alimentan y los enfrían.
Ese 1 billón podría haberse utilizado para cualquier cosa. Podría haberse invertido en energías renovables. Podría haberse utilizado para desarrollar nuevos medicamentos que salvan vidas. Se podría haber utilizado para construir viviendas, infraestructura pública o cualquier otra cosa que los seres humanos necesiten para sobrevivir y prosperar.
En cambio, se ha canalizado hacia la construcción de centros de datos que consumen mucha energía y absorben grandes cantidades de agua, los cuales alimentan grandes modelos de lenguaje (LLM) basados en el robo del trabajo creativo de millones de personas, que producen constantemente respuestas incorrectas y, en el proceso, vuelven locos a muchos usuarios. Es difícil pensar en un peor uso de los recursos compartidos de la sociedad.
Ahora bien, se podría argumentar que vivimos en sociedades de libre mercado, por lo que la inversión se realiza de acuerdo con las leyes del mercado. Todo ese dinero y esa inversión se dirigen hacia la IA simplemente porque es el uso más rentable de los recursos. Y cuando la sociedad maximiza las ganancias, maximiza la eficiencia, lo que garantiza que, en conjunto, todos salgan mejor parados a largo plazo.
Hay muchos problemas con este argumento. Primero, no vivimos en sociedades de libre mercado. Vivimos en sociedades capitalistas, es decir, sociedades dominadas por el capital. El capital no se distribuye en muchas pequeñas empresas que producen artículos en perfecta competencia entre sí. El capital se aglomera hasta concentrarse en unas pocas corporaciones gigantes y monopolísticas, controladas por unos pocos hombres poderosos.
Los nuevos cercamientos
Estas corporaciones gigantes pueden darse el lujo de ignorar lo que es rentable a corto plazo para perseguir lo que les reportará a sus propietarios inmensa riqueza y poder a largo plazo. Tomemos como ejemplo a Amazon. No fue rentable durante años mientras Jeff Bezos invertía cada vez más dinero en expansión. Los inversionistas continuaron inyectando miles de millones en las arcas de Amazon porque apostaban a que Bezos podría forjar un poderoso monopolio. Y tenían razón. La concentración corporativa y el poder monopolístico siempre prevalecen sobre la competencia y la eficiencia.
A pesar de todo el revuelo en torno a la IA, los modelos de lenguaje grande (LLM) no son rentables en este momento. OpenAI y Anthropic -las dos empresas cuyo destino está totalmente ligado al desempeño de sus LLM- aún no han generado utilidades. Y, sin embargo, ambas empresas están tratando de cotizar en la bolsa de valores con la meta de alcanzar valoraciones de 1 billón de dólares.
¿Por qué? Porque estas dos empresas han logrado acotar -es decir, apropiarse y rodear de muros- vastas áreas del conocimiento humano. Ahora nos lo están vendiendo de vuelta en forma de extraños chatbots aduladores que reensamblan todo este conocimiento de maneras impredecibles (y a veces completamente inútiles). Aun así, los inversionistas apuestan a que esta innovación revolucionará la producción capitalista, y a que una de estas empresas, o ambas, seguirán ejerciendo un inmenso poder sobre el mercado.
Todas las demás empresas del ecosistema -las que construyen la infraestructura, las que producen los chips, las que alimentan los centros de datos- dependen del desempeño de los modelos de lenguaje grande (LLM) que están en el centro de este auge. Es por eso que empresas como Nvidia y Oracle están atrapadas en una red circular de financiamiento con OpenAI: están financiando a OpenAI mientras esta pierde dinero, porque sus ganancias dependen del éxito de la empresa.
Caída y concentración
Aquí es donde entra la siguiente corrección a nuestra historia original. En este momento, nos encontramos sin duda alguna en una burbuja en lo que respecta a la IA. Eso no significa que la tecnología no vaya a cambiar para siempre la forma en que funciona nuestra economía, pero sí significa que la tecnología no será tan rentable como esperan la mayoría de los inversionistas, especialmente a corto plazo. En otras palabras, nuestros mercados no solo no son libres, sino que tampoco son eficientes.
Los inversionistas apuestan a que este ciclo tecnológico será como el anterior (aquel en el que empresas como Google, Meta y Amazon se adueñaron de todo Internet). Muchas de esas empresas tardaron mucho tiempo en generar ganancias, porque estaban invirtiendo para forjarse una posición dominante en el mercado, no para maximizar las ganancias a corto plazo. Las empresas involucradas en el auge de la IA están tratando de hacer lo mismo, pero no está funcionando.
En primer lugar, hay demasiada competencia entre los proveedores de LLM de Estados Unidos. Ya no se trata solo de ChatGPT y Claude: Gemini y Copilot les pisan los talones. Además, está la competencia de China. Las empresas chinas ya han logrado crear sus propios LLM; tal vez no sean tan buenos como los originales, pero eso no importa, porque son increíblemente baratos.
Y luego está el enigma de la productividad. Para que los LLM sean rentables a largo plazo, deben ser implementados por muchas empresas que no cancelen sus suscripciones tan pronto como haya una opción más barata disponible, lo que significa que las ganancias en productividad al introducir la tecnología deben ser muy claras. Pero no son muchas las empresas que han observado ganancias significativas en productividad gracias a la introducción de esta tecnología. En este contexto, no está claro cómo todos estos LLM van a generar las ganancias necesarias para producir un rendimiento decente de esa inversión de 1 billón de dólares.
Cuando los inversionistas se den cuenta de que algunas de las apuestas que han hecho no van a generar un gran rendimiento, el efectivo se agotará. Las redes circulares de financiamiento colapsarán. Las empresas quebrarán. Y el mundo se quedará con cientos de enormes centros de datos sin suficientes clientes. La capacidad de cómputo se volverá extremadamente barata, tal como sucedió con el acceso a Internet después de que las empresas de telecomunicaciones gastaran miles de millones compitiendo por instalar cables de fibra óptica en la década de los noventa.
El auge volverá a ponerse en marcha tras la crisis, con valoraciones que regresarán a niveles más razonables. Unas pocas de las gigantescas empresas tecnológicas se harán con los restos de las demás, dejando el mercado aún más concentrado. La tecnología se volverá algo cotidiano a medida que se incorpore a todos los ámbitos de nuestras vidas. La gente tendrá una visión realista de lo que la IA puede hacer y de lo que no puede hacer.
Por supuesto, millones de personas perderán sus empleos y sus ahorros durante la crisis. La riqueza y el poder se concentrarán aún más, a medida que las empresas tecnológicas más grandes adquieran a sus competidores en quiebra, antes de aprovechar su control sobre la infraestructura tecnológica que la mayoría de las demás empresas necesitan para funcionar. Usarán este poder para apoderarse aún más de nuestras democracias, presionando a los políticos para que declaren la guerra a su competencia extranjera.
Cuando el capital decide
Nuestro medio ambiente también cambiará de manera permanente. Erald Kolasi y Jesse Damiani acaban de escribir un excelente artículo en el que calculan el impacto ambiental del auge de la IA. Estiman que, en 2026, la IA será responsable del 1,1 por ciento de la demanda energética global total. La IA ya consume más energía que todo el Reino Unido. Mientras tanto, muchas comunidades se ven obligadas a vivir sin agua, mientras que otras sufren llamativos efectos de “isla de calor” debido a las asombrosas cantidades de calor que emiten estos megacomplejos.
Tras años de exageraciones y billones de dólares, el auge de la IA nos dejará con una economía cautiva, una democracia corrompida y un medio ambiente devastado. Nos dirán que así es como funcionan los mercados: a veces suben, a veces bajan. Pero esta narrativa oculta cómo se toman realmente las decisiones en las economías capitalistas.
Como mostré en mi libro, Vulture Capitalism, las economías capitalistas se caracterizan por una planificación centralizada generalizada. Las corporaciones monopolísticas colaboran con políticos corruptos para decidir quién obtiene qué, mientras utilizan “el mercado” como un velo para ocultar su poder. El auge de la IA no es diferente. Unos pocos capitalistas poderosos decidieron que dedicaríamos varios años a invertir todo nuestro tiempo y dinero en el desarrollo y la implementación de la IA, y así lo hicimos.
“El mercado” no decidió que la IA sería nuestro futuro. Lo decidió el capital. Y cuando las consecuencias devastadoras de sus decisiones se hagan evidentes, no podemos permitir que se escuden tras fuerzas de mercado abstractas. El capital nos llevó por este camino, y hay que hacer que el capital pague por ello. Los políticos no van a ir tras sus acaudalados patrocinadores; esa parte nos corresponde a nosotros. Así que bloqueen los nuevos centros de datos, desármenlos para obtener piezas y comiencen a organizar sus comunidades y sus lugares de trabajo para la lucha.
(*)Traducción: Natalia López.
Cultura archivos – El Siglo
