Se están discutiendo mucho en estos días las enormes cantidades de dinero que se están invirtiendo en inteligencia artificial. Preocupa que estemos frente a una burbuja. Y si bien toda precaución es razonable, hay una distinción que parece fundamental hacer desde el comienzo.
No estamos hablando aquí de decidir si la inteligencia artificial será beneficiosa para la sociedad. Es perfectamente posible que esta tecnología produzca enormes beneficios, y también problemas. Pero ese es otro debate. Lo que queremos abordar es algo más específico: si el retorno económico de estas inversiones puede justificar su magnitud.
¿Puede la inteligencia artificial producir, en un período razonable, suficientes beneficios como para justificar las cantidades de capital que estamos invirtiendo en ella?
Porque una tecnología puede cambiar el mundo y, sin embargo, no producir el retorno financiero que esperaban quienes financiaron su desarrollo. Nuestra economía no se mueve solamente por el valor que una tecnología puede crear, sino también por quién consigue apropiarse de ese valor.
Esa es la paradoja que nos interesa explorar.
Recientemente, el 15 de septiembre de 2026, el periodista David Rotman publicó en MIT Technology Review un artículo titulado What’s at Stake in AI’s Trillion-Dollar Gamble, que podríamos traducir como Lo que está en juego en la apuesta billonaria de la inteligencia artificial. Poco después, la revista lo convirtió también en un episodio de audio. El artículo plantea el problema desde una perspectiva particularmente interesante: cuánto tendría que producir económicamente la inteligencia artificial para justificar la infraestructura que estamos construyendo para ella.
Durante los últimos años hemos comenzado a construir una infraestructura de inteligencia artificial de una escala extraordinaria. Pero esa infraestructura se está construyendo hoy para una economía de la inteligencia artificial que, en buena medida, todavía no existe.
Ahí comienza la apuesta.
Hyperion: la apuesta convertida en infraestructura
Para entender su escala, quizás sea mejor dejar por un momento las cifras globales y mirar un lugar concreto: Richland Parish, un condado rural en el noreste de Luisiana. En ese estado, a los condados se los denomina parishes.
Allí Meta está construyendo Hyperion, un gigantesco complejo de centros de datos destinado a la inteligencia artificial. Cuando el proyecto fue anunciado, a finales de 2024, se hablaba de una inversión de aproximadamente 10.000 millones de dólares y de una capacidad de dos gigavatios.
Pero el proyecto siguió creciendo. El costo proyectado llegó primero a unos 30.000 millones de dólares. En julio de 2026, Meta anunció una nueva ampliación: Hyperion podría alcanzar los cinco gigavatios de capacidad de cómputo y su costo total ronda ahora los 50.000 millones de dólares.
El crecimiento del proyecto obliga también a transformar el sistema energético que lo rodea. Entergy, la principal compañía eléctrica de Luisiana, propuso inicialmente tres nuevas plantas de gas natural para abastecerlo. Con la expansión de Hyperion, el plan creció. En marzo de 2026, la compañía anunció siete plantas adicionales de ciclo combinado, con más de 5.200 megavatios, además de nuevas líneas de transmisión, todo financiado por Meta. Según el cálculo de Rotman, el conjunto de plantas sumaría unos 7,5 gigavatios: aproximadamente seis veces el consumo eléctrico de toda la ciudad de Nueva Orleans.
En este punto, la discusión sobre inteligencia artificial comienza a convertirse en algo bastante diferente. Ya no estamos hablando solamente de modelos o de la próxima generación de sistemas de inteligencia artificial. Estamos hablando de infraestructura física construida para una demanda futura cuya magnitud todavía desconocemos.
En Luisiana, una preocupación central es quién asumirá finalmente el costo de toda esa infraestructura energética si las previsiones actuales no se cumplen. Entergy sostiene que el acuerdo obliga a Meta a pagar el costo total del servicio durante veinte años y que los demás usuarios incluso ahorrarán dinero. No todos están convencidos.
La contradicción es evidente: la infraestructura eléctrica se compromete por veinte años, mientras que la tecnología que ocupará el centro de datos puede quedar obsoleta mucho antes.
¿Qué ocurre si dentro de algunos años Meta ya no necesita toda esa capacidad? No porque la inteligencia artificial desaparezca, sino porque los modelos se vuelvan más eficientes, cambie la tecnología o simplemente la demanda resulte menor de lo previsto. Las plantas eléctricas seguirían allí. Y las comunidades también.
Esta es una de las razones por las que la resistencia a los centros de datos está creciendo en distintas partes de Estados Unidos. Para quienes viven cerca de ellos, la discusión sobre el futuro de la inteligencia artificial puede convertirse rápidamente en una discusión sobre electricidad, agua, uso del territorio y costos que podrían terminar repartiéndose entre los consumidores.
En Luisiana, la Unión de Científicos Preocupados, una organización estadounidense sin fines de lucro, ha presionado a la comisión estatal de servicios públicos para obtener mayor transparencia sobre el proyecto y su financiamiento. Una de sus dudas es precisamente qué tan sólida puede ser una garantía a veinte años en una industria que cambia a una velocidad extraordinaria.
De las tecnológicas al sistema financiero
El caso de Hyperion revela otro aspecto del problema. No solamente está cambiando la forma en que producimos electricidad para sostener la inteligencia artificial; también está cambiando la manera en que financiamos su infraestructura.
Cuando el costo proyectado de Hyperion rondaba los 30.000 millones de dólares, Meta acordó con Blue Owl Capital, una gran firma de crédito privado, la creación de una empresa conjunta. Blue Owl adquirió una participación del 80 % y Meta pasó a utilizar las instalaciones mediante una serie de contratos de arrendamiento.
Esos contratos tienen una duración de cuatro años.
El dato importa porque, como observa Stijn Van Nieuwerburgh, profesor de finanzas en la Universidad de Columbia, cuatro años es aproximadamente la vida útil esperada de los procesadores gráficos que llenarán esos centros de datos.
Veinte años de compromiso eléctrico frente a cuatro años de arrendamiento. Esa diferencia temporal permite entender parte del riesgo que acompaña al proyecto.
Y todavía no sabemos si Blue Owl participará en el financiamiento de la nueva ampliación.
La estructura financiera también modifica quién queda expuesto si las expectativas no se cumplen. Como advierte Van Nieuwerburgh, parte del capital procede del crédito privado y de inversores institucionales. De esa manera, la exposición puede llegar indirectamente a fondos de pensiones y seguros de vida, muchas veces sin que sus titulares lo sepan.
No significa que todos asumamos el mismo riesgo. Ocurre precisamente lo contrario: ese riesgo se distribuye de maneras diferentes y, en ocasiones, difíciles de ver.
¿Cuánto tendría que producir la inteligencia artificial?
Hyperion es solamente una manifestación particularmente visible de algo mucho mayor.
Jessica Wachter, profesora de finanzas en Wharton, estudió el problema junto con Jonathan Wachter partiendo de aquello que ya podemos observar: la inversión.
Las cinco grandes empresas estadounidenses que concentran buena parte de esta construcción son Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta y Oracle. En este contexto se las conoce como hyperscalers: compañías capaces de desplegar infraestructura informática a gran escala.
Según el estudio de los Wachter, publicado en marzo de 2026, esas cinco empresas preveían invertir unos 381.000 millones de dólares en 2025. Rotman calcula que en 2026 el gasto rondará los 750.000 millones. Y los Wachter estiman que en 2027 podría acercarse a 1,1 billones de dólares.
Conviene aclarar la cifra: cuando hablamos aquí de un billón utilizamos el sentido español, es decir, un millón de millones. Es lo que en inglés se denomina trillion.
Ahora comparemos esa magnitud con el dinero que produce actualmente la inteligencia artificial. Gary Gensler, que presidió la Comisión de Bolsa y Valores de Estados Unidos y hoy es profesor en el MIT, estima que los ingresos totales vinculados a la inteligencia artificial rondarán en 2026 entre 150.000 y 200.000 millones de dólares.
La distancia entre lo que se invierte y lo que la inteligencia artificial genera actualmente en ingresos permite ver el problema con mucha más claridad.
Eso no significa que la inversión tenga que recuperarse en un año. Una infraestructura de esta naturaleza se construye precisamente esperando beneficios futuros. Pero cuanto mayor es la inversión presente, mayor tiene que ser el crecimiento futuro necesario para justificarla.
Los Wachter intentaron calcular qué clase de transformación económica sería compatible con semejante volumen de inversión. Su modelo implica que la productividad del sector de la inteligencia artificial tendría que multiplicarse aproximadamente por 2,7 para que la inversión alcance el punto de equilibrio hacia 2030.
Es un crecimiento enorme, pero no imposible. Jessica Wachter lo compara con el auge informático de Estados Unidos, que se desarrolló durante unos diez años a partir de mediados de los noventa. La diferencia es que ahora algo comparable tendría que ocurrir en cuatro o cinco años.
Ese matiz es importante. El argumento no es que la inversión actual esté condenada al fracaso. El argumento es que, para justificarla, necesitamos un éxito extraordinariamente grande y extraordinariamente rápido.
Acertar sobre la tecnología no es lo mismo que acertar sobre la inversión
Mientras averiguamos si ese éxito llegará, la construcción continúa. Cada nuevo centro de datos aumenta nuestra capacidad de cómputo, pero también eleva la cantidad de capital que tendrá que encontrar un retorno en el futuro.
Puede ocurrir; ha ocurrido antes con otras tecnologías. Pero hay una diferencia enorme entre acertar sobre el futuro de una tecnología y acertar sobre cuánto dinero conviene invertir para llegar a ese futuro.
Internet cambió el mundo. Eso no convirtió automáticamente en buenas inversiones a todas las empresas ni a toda la infraestructura financiada durante la burbuja de las puntocom.
Quizás esa sea la distinción que necesitamos mantener cuando hablamos de inteligencia artificial. Podemos estar ante una tecnología revolucionaria y, al mismo tiempo, ante una inversión que exige niveles muy altos de crecimiento para justificarse.
Luisiana vuelve ese problema visible. Hyperion no es solamente un centro de datos. Es una apuesta sobre cómo será la economía dentro de algunos años, financiada y construida en el presente.
Todo eso existe hoy.
Los ingresos futuros que deberán justificarlo, todavía no.
