Bloomberg Línea — La industria de la inteligencia artificial podría enfrentarse a un punto de inflexión comparable al que supuso la quiebra de Lehman Brothers para el sistema financiero en 2008.
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Esa es la tesis que defiende el analista tecnológico Ed Zitron, quien sostiene que el futuro de la actual ola de inversiones en IA depende, en gran medida, de la capacidad de OpenAI para sostener un modelo de negocio que, a su juicio, continúa apoyándose en un volumen extraordinario de financiación y gasto.
La referencia a Lehman Brothers no es casual. La quiebra del banco de inversión estadounidense en septiembre de 2008 desencadenó una crisis de confianza que paralizó los mercados financieros internacionales, provocó un fuerte endurecimiento del crédito y aceleró la crisis financiera global.
Zitron plantea que una eventual caída de OpenAI podría desempeñar un papel similar dentro del ecosistema de la inteligencia artificial al romper la confianza que, según sostiene, mantiene viva la actual carrera inversora.
Para el analista, “su fracaso sería un momento decisivo: el Lehman Brothers de la burbuja de la IA, y un acontecimiento que definiría el final de una época, el comienzo de otra y sacaría a los afectados de esa psicosis”, una comparación con la que sitúa a OpenAI como el principal pilar sobre el que descansa buena parte del actual ciclo inversor.
La dimensión de esa dependencia, según el análisis de Zitron, va mucho más allá de OpenAI. Cita que los operadores de grandes centros de datos cerraron operaciones de deuda por US$178.500 millones en Estados Unidos durante 2025, financiación que considera sustentada, en gran medida, por la expectativa de que la empresa continúe aumentando su consumo de infraestructura informática.
La quiebra de Lehman Brothers, el 15 de septiembre de 2008, sigue siendo la mayor bancarrota corporativa en la historia de Estados Unidos, con más de US$600.000 millones en activos declarados insolventes. Zitron, especializado en tecnología y autor del boletín Where’s Your Ed At, ha sido crítico de Silicon Valley, la inteligencia artificial y los modelos de negocio de las grandes compañías tecnológicas.
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OpenAI como eje de la inversión en inteligencia artificial
La principal tesis del informe sostiene que la denominada burbuja de la inteligencia artificial depende, en gran medida, de OpenAI. Según Zitron, el desarrollo del sector no responde todavía a retornos económicos suficientemente demostrados, sino a una expectativa de crecimiento que ha impulsado inversiones sin precedentes en centros de datos, chips e infraestructura.
En ese contexto, asegura que “OpenAI se ha convertido en uno de los mayores pasivos de la historia económica reciente”, al considerar que una parte sustancial del gasto comprometido por las principales compañías tecnológicas está directamente vinculada a la continuidad de la empresa dirigida por Sam Altman.
El informe reúne una extensa relación de cifras para respaldar esa tesis. Según sus estimaciones, OpenAI prevé consumir más de US$852.000 millones hasta finales de 2030. A ello se sumarían compromisos de computación por alrededor de US$748.000 millones con Microsoft (MSFT), Amazon (AMZN) y Oracle (ORCL), además de otros US$70.000 millones comprometidos con empresas como Cerebras (CBRS), CoreWeave (CRWV), Nebius (NBIS), IREN (IREN), Lambda y Nscale.
Sólo durante este año, sostiene Zitron, OpenAI prevé destinar más de US$50.000 millones a capacidad de computación, una cantidad que, según sus cálculos, representaría más de la mitad del gasto mundial en infraestructura de IA.
El informe añade que Microsoft habría destinado US$100.000 millones a su relación con OpenAI hasta comienzos de 2026 y sostiene que OpenAI y Anthropic han captado cerca de US$300.000 millones en financiación durante los últimos años, mientras que el despliegue de la infraestructura necesaria habría supuesto otros US$250.000 millones, cifras que, según Zitron, muestran hasta qué punto el ecosistema ha concentrado recursos en un número muy reducido de empresas.
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El autor argumenta que este volumen de recursos ha servido para justificar inversiones multimillonarias en toda la cadena de valor de la inteligencia artificial, desde fabricantes de chips hasta operadores de centros de datos, sin que exista todavía una rentabilidad equivalente que respalde ese ritmo de expansión.
La visión de Zitron contrasta con la defendida por Jensen Huang, presidente ejecutivo de Nvidia (NVDA), quien ha rechazado en distintas ocasiones que exista una burbuja en torno a la inteligencia artificial. El directivo sostiene que la demanda de infraestructura responde a un cambio estructural en la computación impulsado por la transición hacia sistemas acelerados por GPU y no a un fenómeno especulativo.
El riesgo de un efecto dominó
Zitron sostiene que la importancia de OpenAI trasciende a la propia empresa porque, en su opinión, ha actuado como catalizador de la mayor parte de las inversiones realizadas desde el lanzamiento de ChatGPT.
Recuerda que Microsoft comenzó a ampliar su infraestructura para OpenAI tras invertir US$1.000 millones en la compañía en 2019 y que, posteriormente, otros gigantes tecnológicos intensificaron sus propios planes de inversión para no quedarse atrás.
En esa línea, afirma que “la burbuja de la IA no puede sobrevivir sin OpenAI”, al considerar que el resto del ecosistema ha construido sus previsiones sobre la hipótesis de que seguirán apareciendo compañías capaces de consumir enormes volúmenes de capacidad informática.
El informe también sostiene que gran parte del endeudamiento destinado a construir centros de datos responde a esa expectativa. Entre los ejemplos citados figura la financiación de proyectos ligados a Oracle, CoreWeave o distintos operadores de infraestructura que, según el documento, dependen de que OpenAI continúe aumentando su demanda de capacidad de procesamiento.
Zitron recuerda además que Oracle mantiene compromisos de computación con OpenAI valorados en US$300.000 millones y desarrolla alrededor de 7,1 gigavatios de capacidad para atender esa demanda. Según el informe, la compañía prevé invertir más de US$340.000 millones en esa infraestructura, después de haber captado más de US$50.000 millones mediante emisiones de deuda y acciones y de proyectar un gasto de al menos US$90.000 millones en su próximo ejercicio fiscal.
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Desde esa perspectiva, el autor considera que una reducción significativa del gasto de OpenAI tendría consecuencias que irían más allá de la propia empresa y afectarían a fabricantes de semiconductores, operadores de centros de datos, proveedores de nube, fondos de inversión y entidades financieras que han respaldado esos proyectos.
Una advertencia sobre la sostenibilidad financiera
El informe dedica buena parte de su análisis a cuestionar la viabilidad económica del modelo de negocio de OpenAI. Zitron sostiene que la compañía continúa registrando pérdidas relevantes, mientras mantiene elevados compromisos de inversión y considera insuficientes las previsiones de ingresos por publicidad y suscripciones para absorber ese crecimiento.
En ese contexto, advierte que “en algún momento, OpenAI simplemente se quedará sin dinero”, al considerar que la empresa necesitará seguir captando financiación durante los próximos años para atender sus compromisos financieros.
El documento también pone el foco sobre el efecto que una eventual pérdida de confianza tendría para el conjunto del sector. Según Zitron, si la compañía con mayor financiación, mayor infraestructura y mayor visibilidad dentro de la inteligencia artificial no lograra consolidar un negocio rentable, los inversores podrían revisar sus expectativas sobre el resto de las empresas del ecosistema.
El documento también sitúa a SoftBank entre las compañías más expuestas. Según Zitron, el grupo japonés acumula inversiones superiores a US$40.000 millones en OpenAI y recurrió a un préstamo puente de otros US$40.000 millones para financiar parte de esa apuesta. El informe añade que S&P considera OpenAI una de las inversiones de menor calidad crediticia dentro de la cartera del conglomerado.
Desde esa óptica, el analista sostiene que la atención de los mercados debería centrarse en la evolución de los ingresos reales, la rentabilidad, el costo de la infraestructura y la capacidad de las compañías para financiar sus compromisos futuros, variables que, en su opinión, determinarán si la actual expansión de la inteligencia artificial puede sostenerse en el tiempo.
