El conflicto en Irán y la amenaza silenciosa sobre la economía de la inteligencia artificial
Los costos de energía siempre fueron uno de los factores más silenciosos y al mismo tiempo más decisivos en la economía global. Cuando suben, todo el mundo lo siente — desde el consumidor que carga gasolina hasta la gran corporación que mantiene servidores funcionando 24 horas al día, 7 días a la semana.
Ahora, con el conflicto en Medio Oriente escalando y el Estrecho de Ormuz en el centro de atención, este tema volvió con fuerza total al tope de la agenda económica mundial. Y esta vez, hay un sector en especial que puede salir bastante golpeado de esta historia: la industria de inteligencia artificial. 🤖
La preocupación más inmediata de Donald Trump al exigir que Irán reabra el Estrecho de Ormuz puede ser el precio de la gasolina en las estaciones estadounidenses, pero las consecuencias de un conflicto prolongado van mucho más allá de los surtidores de combustible. Precios de energía sistemáticamente más altos y cadenas de suministro fracturadas tienden a presionar industrias y consumidores en todo el mundo. Y para Estados Unidos, una de las consecuencias más inesperadas puede ser justamente la amenaza a la economía de la IA, que ya venía caminando en terreno movedizo antes de que cualquier crisis geopolítica entrara en escena.
Ingresos de aproximadamente 60 mil millones de dólares en 2025 contra gastos de capital que llegaron cerca de 400 mil millones de dólares en el mismo período — ese desequilibrio ya decía mucho sobre la fragilidad del modelo. Ahora, con la energía más cara y las cadenas de suministro bajo presión, la cuenta puede ser aún más difícil de cuadrar. 💡
El Estrecho de Ormuz y lo que representa para el mundo
Pocas personas se detienen a pensar cuánto una franja de agua de aproximadamente 33 kilómetros de ancho puede influir en la economía global. El Estrecho de Ormuz es el punto de paso de cerca del 20% de todo el petróleo negociado en el mundo, además de una porción enorme del gas natural licuado que abastece Europa y Asia. Cuando cualquier tipo de inestabilidad amenaza esa ruta, los mercados reaccionan de forma inmediata — y los costos de energía se disparan antes incluso de que algún barril sea efectivamente bloqueado.
El conflicto en Irán trajo de vuelta esta preocupación con una intensidad que no se veía hace años. Muchas economías importadoras de petróleo, especialmente en el llamado sur global, ya están teniendo que lidiar con la posibilidad real de escasez de petróleo y derivados. En Egipto, comercios enfrentan toques de queda forzados. Indonesia impuso teletrabajo los viernes como medida de ahorro. Y Filipinas declaró estado de emergencia energética nacional. Estas son señales claras de que el impacto ya superó el campo de la especulación y se convirtió en una realidad concreta para millones de personas.
Como gran exportador de petróleo, Estados Unidos logra evitar los peores escenarios de escasez. Sin embargo, como el aumento en el costo de cargar gasolina ya demuestra, ni siquiera la mayor economía del mundo puede blindarse completamente de la suba global en los precios de energía. Muchos analistas creen que estos precios elevados van a persistir durante meses, incluso si el estrecho se reabre en cuestión de días. Y es exactamente ahí donde la historia se cruza con la inteligencia artificial.
Lo que mucha gente todavía no conectó bien es que la IA no es un negocio inmaterial. Depende de data centers enormes, que consumen cantidades absurdas de electricidad. Depende de chips fabricados en procesos extremadamente intensivos en energía. Y depende de cadenas de suministro globales que son directamente afectadas por el precio del petróleo — desde el transporte de componentes hasta la fabricación de los propios semiconductores. Cuando el barril sube, el costo de todo eso sube junto, y la cuenta llega a la mesa de las big techs mucho más rápido de lo que les gustaría. 🌐
La economía de la IA ya estaba al límite antes de la crisis
Antes de que cualquier factor externo entrara en la ecuación, la economía de la IA ya presentaba señales de alerta que merecían atención seria. El propio Banco de Inglaterra destacó la conexión potencial entre costos de energía y los precios de las acciones de empresas de IA en su informe regular sobre riesgos al sistema financiero del Reino Unido, publicado la semana pasada.
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El comité de política financiera del Banco fue directo al grano: los inversores ya venían planteando cuestionamientos sobre el sector antes incluso de que Trump entrara en guerra. En palabras del propio informe, antes del conflicto, la creciente necesidad de financiamiento por deuda y las preocupaciones sobre si los retornos esperados de inversiones muy significativas relacionadas con la IA se concretarían ya habían generado presión vendedora en los mercados.
Y el informe fue más allá, afirmando que el conflicto podría aumentar esas preocupaciones, particularmente considerando la naturaleza intensiva en energía de la cadena de suministro para componentes clave y de la operación de data centers. Esta fue solo una parte de una alerta más amplia sobre cómo la guerra en Irán podría exacerbar fragilidades preexistentes en los mercados, dado que el conflicto tiende a pesar sobre el crecimiento, aumentar la inflación y endurecer las condiciones financieras.
Los números cuentan una historia bastante reveladora sobre esa fragilidad. Con ingresos de 60 mil millones de dólares e inversiones de capital de 400 mil millones de dólares, la proporción es de aproximadamente siete dólares gastados por cada dólar generado — algo que sería insostenible en cualquier sector más maduro de la economía. Esta dinámica ocurre porque el boom de la IA todavía está, en gran parte, en la fase de construcción de infraestructura. Las empresas están apostando fuerte a la idea de que los retornos van a aparecer más adelante, cuando los modelos sean más sofisticados y la adopción más amplia.
Robert Staiger, economista jefe de la Organización Mundial del Comercio, también hizo la conexión entre IA y el impacto del conflicto, afirmando que un período prolongado de altos precios de energía podría comprimir las inversiones en el sector. En sus propias palabras, el boom es muy intensivo en energía. Para dimensionar las consecuencias reales de una posible retracción, la OMC calculó en su más reciente informe de perspectivas de comercio global que el 70% del crecimiento de las inversiones en Estados Unidos en los tres primeros trimestres del año pasado fue en bienes relacionados con la IA de un tipo u otro. Ese dato por sí solo muestra cuánto la economía estadounidense está atada al éxito — o fracaso — de este sector. 📊
La ingeniería financiera detrás del boom y sus riesgos ocultos
Quizás el aspecto más preocupante de todo este escenario no está en los data centers en sí, sino en la complejidad de la ingeniería financiera que sostiene el mega-boom de inversiones en IA. Un informe detallado publicado por el estudio de abogados estadounidense Quinn Emanuel el mes pasado expuso de forma minuciosa esa estructura — y para quien siguió la crisis financiera global de 2008, la lectura es como mínimo inquietante.
Lo que el informe reveló es que los llamados hyperscalers — las grandes empresas que lideran la carrera de la IA — y proveedores de infraestructura como CoreWeave están pidiendo prestadas sumas inimaginablemente grandes mientras corren para construir data centers. Los acreedores frecuentemente son empresas privadas, como gestoras de activos, lo que hace que los pasivos totales de cada empresa sean más difíciles de rastrear por reguladores o incluso por sus propios inversores.
Aquí es donde la cosa se pone realmente preocupante. Operadores de data centers han creado vehículos de propósito especial fuera del balance — estructuras que son dueñas de los inmensos data centers y de sus futuros ingresos por alquiler, y que toman préstamos contra esos activos. En algunos casos, esas deudas son luego agrupadas, fraccionadas y revendidas a fondos de pensiones y gestores de inversiones.
Para quien recuerda la crisis de 2008, estructuras como estas pueden crear una falsa sensación de seguridad de que los riesgos están siendo distribuidos cuando, en realidad, están siendo acumulados. Y hacen prácticamente imposible descubrir exactamente quién le debe qué a quién. Los analistas de Quinn Emanuel estiman que cerca de 120 mil millones de dólares en deudas de data centers fueron movidos fuera de los balances en los últimos dos años.
Como ellos mismos lo plantearon, el ecosistema de IA profundamente interconectado significa que el estrés en cualquier punto aislado puede propagarse por múltiples contrapartes y capas de financiamiento. ¿Y adiviná qué puede ser un detonante para ese tipo de estrés? Costos de energía más altos por un período prolongado, combinados con expectativas de tasas de interés volátiles y demanda del consumidor más débil — consecuencias probables de la guerra en Medio Oriente. 😬
Sam Altman y la narrativa optimista que no todos compraron
En medio de todas estas preocupaciones, el CEO de OpenAI, Sam Altman, intentó minimizar los temores sobre el impacto ambiental y energético de la IA en febrero de este año, en un intento de calmar los ánimos en el período previo a lo que se espera sea un mega lanzamiento de acciones de la empresa en el mercado.
La comparación que usó fue, como mínimo, curiosa. Altman dijo que la gente habla sobre cuánta energía se necesita para entrenar un modelo de IA, pero que también lleva mucha energía entrenar a un humano. Según él, son cerca de 20 años de vida y toda la comida consumida durante ese tiempo antes de que alguien se vuelva inteligente.
Independientemente del mérito de la analogía, no aborda el punto central de la cuestión: los modelos de IA necesitan ser reentrenados constantemente, funcionan 24 horas al día atendiendo millones de solicitudes simultáneas y dependen de una infraestructura física que tiene costos operativos crecientes. Un humano formado sigue funcionando con comida y sueño. Un modelo de lenguaje necesita megavatios continuos para existir.
Y mientras tanto, análisis recientes del escritor y crítico de tecnología Ed Zitron sugieren que los proyectos reales de data centers están significativamente detrás de las promesas hechas por las empresas al mercado. Existe una distancia considerable entre los anuncios grandiosos de expansión y la realidad de lo que se está efectivamente construyendo — lo que añade una capa más de incertidumbre sobre la sostenibilidad del modelo actual. 🧐
Cadenas de suministro bajo presión: el eslabón que poca gente ve
Existe un aspecto del impacto geopolítico sobre la IA que raramente aparece en los titulares, pero que es igualmente preocupante: las cadenas de suministro de semiconductores. Los chips que ejecutan los modelos de IA — especialmente las GPUs fabricadas por Nvidia y similares — dependen de una cadena de producción extremadamente globalizada y sensible a cualquier tipo de perturbación logística o económica.
Taiwán fabrica buena parte de esos componentes, pero las materias primas, los equipos de producción y los procesos de distribución cruzan decenas de fronteras antes de que un chip llegue a su destino final. Cuando el precio del petróleo sube por cuenta de inestabilidades como el conflicto en Irán, el costo del flete marítimo sube junto. Eso impacta directamente el precio final de los componentes electrónicos, que ya estaban en niveles elevados por cuenta de la demanda explosiva de los últimos años.
Las empresas de IA que necesitan expandir su capacidad de procesamiento — y lo necesitan constantemente, dada la velocidad con que se desarrollan nuevos modelos — se encuentran ante una ecuación donde cada nuevo servidor instalado cuesta más caro que el anterior. Eso erosiona los márgenes y pone presión extra sobre un modelo de negocio que ya operaba al límite.
El Banco de Inglaterra llamó la atención específicamente sobre este punto, destacando la naturaleza intensiva en energía de la cadena de suministro para componentes clave. No es solo el data center funcionando lo que consume energía — es todo el proceso de fabricación, transporte e instalación de los componentes que lo hacen funcionar. Es una cadena de costos energéticos que se multiplica en cada etapa.
Herramientas que usamos a diario
El papel del crédito privado y la opacidad que preocupa a reguladores
Un factor adicional de riesgo que merece destaque es el papel del sector de crédito privado en el financiamiento de la expansión de la IA. Muchos de los préstamos que sostienen la construcción de data centers provienen de gestoras de activos y fondos privados, y no de bancos tradicionales. Eso crea un problema significativo de transparencia.
Reguladores, incluyendo al propio Banco de Inglaterra, han alertado consistentemente sobre la opacidad de este sector. Cuando los préstamos están en los libros de bancos regulados, existe una estructura de supervisión que permite acompañar los riesgos. Cuando están en vehículos de crédito privado, esa visibilidad disminuye drásticamente. Y cuando parte de esas deudas se reempaqueta en títulos respaldados por activos y se vende a fondos de pensiones y otros inversores institucionales, el rastreo de quién carga efectivamente el riesgo se convierte en una tarea casi imposible.
En algunos casos, empresas de tecnología simplemente emitieron títulos de deuda tradicionales. Pero hay arreglos mucho más complejos en juego — estructuras bizantinas que recuerdan a los instrumentos financieros que ayudaron a inflar la burbuja que estalló en 2008. La diferencia es que esta vez el activo subyacente no son hipotecas residenciales, sino data centers y contratos de ingresos futuros por alquiler de capacidad computacional. La lógica es diferente, pero los mecanismos de riesgo son incómodamente similares.
Qué esperar de aquí en adelante
La combinación de un escenario geopolítico inestable en Medio Oriente con una economía de la IA que todavía no encontró su equilibrio entre ingresos y gastos crea un momento de atención redoblada para el sector. No es catastrofismo — es lectura de escenario.
Los grandes jugadores del mercado, como Microsoft, Google, Amazon y Meta, tienen reservas financieras suficientes para absorber golpes en el corto plazo. Pero incluso para estas gigantes, una suba prolongada en los costos de energía combinada con presión en las cadenas de suministro sería un factor de complicación relevante en los próximos trimestres. Las inversiones tecnológicas planificadas para los próximos años pueden empezar a ser revisadas. Proyectos de nuevos data centers pueden ser postergados, contratos de suministro de energía pueden ser renegociados y el cronograma de lanzamiento de nuevos modelos puede ser estirado.
Para las empresas más chicas del ecosistema de IA — startups, scale-ups y proveedores especializados — el escenario es más delicado. Muchas de ellas dependen de infraestructura alquilada de grandes proveedores de nube, y cualquier traspaso de costos energéticos en esas plataformas impacta directamente su viabilidad financiera. El acceso a capital también tiende a restringirse en momentos de incertidumbre geopolítica elevada, lo que vuelve el ambiente para nuevas inversiones considerablemente más difícil.
La pregunta fundamental sigue siendo la misma que ya flotaba sobre el sector antes de la crisis: ¿el sector de IA logrará algún día generar ingresos suficientes para justificar valoraciones estratosféricas? Pero ahora esa pregunta gana un componente adicional — porque incluso costos de energía modestamente más altos pueden provocar una reevaluación que, dada la ingeniería financiera en juego, puede cascadear por los mercados estadounidenses y más allá.
Lo que queda claro en este análisis es que la IA, a pesar de toda la narrativa de revolución digital e innovación sin precedentes, está profundamente enraizada en la economía física del mundo real — con todas las vulnerabilidades que eso implica. Petróleo, energía eléctrica, rutas marítimas, componentes electrónicos: todo eso forma parte del sustrato sobre el cual el boom de la inteligencia artificial está siendo construido. Y mientras el conflicto en Irán siga escalando, ese sustrato va a seguir temblando — lo suficiente como para hacer que cualquier gestor del sector tecnológico lo piense dos veces antes de firmar el próximo cheque multimillonario. 😬
