La carrera mundial por financiar la artificial intelligence está alcanzando un punto que comienza a preocupar incluso a los grandes reguladores financieros. Un alto funcionario chino advirtió este martes que el capital se está concentrando excesivamente en la IA y en unas pocas compañías tecnológicas, elevando el apalancamiento y dejando a sectores tradicionales en una posición cada vez más difícil.
La advertencia fue formulada por Xiao Yuanqi, vicepresidente de la Administración Nacional de Regulación Financiera de China, durante la Global Financial Leaders’ Investment Summit organizada en Hong Kong. Sus declaraciones llegan en medio de inversiones extraordinarias en centros de datos, chips, energía y redes capaces de sostener la nueva generación de modelos de IA.
DEMASIADO DINERO EN EL MISMO LUGAR
Según Xiao, la entrada masiva de capital hacia el sector tecnológico y sus empresas líderes está incrementando los niveles de deuda y puede alimentar una expansión excesivamente rápida. El problema no sería únicamente una eventual corrección de las compañías vinculadas a la IA, sino el efecto que esta concentración puede producir sobre el resto de la economía.
Cuando inversionistas y prestamistas persiguen los mismos proyectos tecnológicos, otras industrias deben competir por una cantidad limitada de capital. Eso puede traducirse en mayores costes de financiación para fabricantes, empresas industriales y otros negocios que necesitan crédito para modernizarse o ampliar su producción.
EL RIESGO DE DESPLAZAR A LA ECONOMÍA TRADICIONAL
El funcionario chino señaló que este fenómeno puede generar un verdadero efecto de desplazamiento. Las empresas tradicionales terminan soportando una carga financiera mayor, reduciendo su capacidad para reinvertir y, al mismo tiempo, aumentando los riesgos crediticios dentro del sistema financiero.
La preocupación aparece precisamente cuando la infraestructura necesaria para la IA exige cantidades gigantescas de dinero. Centros de datos, procesadores especializados, sistemas de refrigeración, nuevas redes eléctricas y generación energética están absorbiendo inversiones que hace pocos años resultaban difíciles de imaginar.
MÁS DE 730.000 MILLONES EN UN SOLO AÑO
La magnitud de la carrera quedó reflejada también en la misma cumbre de Hong Kong. Ejecutivos financieros reunidos allí estiman que el gasto relacionado con inteligencia artificial superará los 730.000 millones de dólares durante 2026, mientras las grandes tecnológicas buscan nuevas vías de financiación mediante deuda, acciones y operaciones privadas.
Jon Gray, presidente de Blackstone, anticipó que serán necesarias nuevas operaciones de financiación de enorme tamaño para sostener la expansión. David Solomon, director ejecutivo de Goldman Sachs, recordó por su parte que una transformación de esta magnitud también producirá volatilidad y pérdidas para algunos inversionistas.
La paradoja es evidente: la IA promete elevar la productividad de prácticamente toda la economía, pero construir la infraestructura necesaria para conseguirlo está concentrando capital a una velocidad extraordinaria.
LOS REGULADORES EMPIEZAN A MIRAR EL RIESGO
Xiao pidió que los responsables de política económica desarrollen marcos específicamente diseñados para una transformación impulsada por la IA, tanto desde el punto de vista macroeconómico como desde la prevención de riesgos financieros.
La advertencia no significa que China esté frenando su propia carrera tecnológica. El país continúa destinando enormes recursos a chips, modelos de inteligencia artificial, robótica y centros de datos. Lo significativo es que uno de sus principales reguladores financieros reconoce públicamente que la velocidad y concentración del dinero pueden convertirse en un problema económico por sí mismas.
Después de años en los que la pregunta dominante era cuánto dinero podía atraer la inteligencia artificial, comienza a aparecer otra mucho más incómoda: cuánto capital puede absorber antes de empezar a debilitar al resto de la economía.
CIENCIALA SOMBRA DEL AGUJERO NEGRO RESISTE UNA NUEVA PRUEBA
