Gran Oso de Société Générale: La fiebre por la IA está recreando la crisis financiera asiática, lo mortal es la “bomba de tiempo” de la deuda

El estratega jefe de Société Générale, Albert Edwards, lanza una advertencia: la actual fiebre de inversión en IA presenta sorprendentes similitudes con la crisis financiera asiática de 1997—no porque la tecnología en sí sea inútil, sino porque la velocidad del flujo de capital supera ampliamente a la mejora de la productividad, y quienes históricamente llenan ese vacío siempre han sido los acreedores, no los ingenieros.

En su último número del "Informe Semanal de Estrategia Global", Edwards destaca que el indicador de los beneficios reales de la tecnología, la productividad total de los factores (TFP), no muestra ningún avance hasta la fecha, mientras que el gasto global en capital de IA ya está desbordado; Goldman Sachs estima que solo en 2026 la inversión global en IA superará el billón de dólares. Paralelamente, se ha revelado que los ingresos anuales de OpenAI son unos 20.000 millones de dólares menores a lo esperado, lo que provocó una caída del Nasdaq de más del 1% ese día, impactando de lleno la narrativa de "fuerte demanda".

Para Edwards, el verdadero detonante de esta crisis es si el dinero barato que sostiene la expansión de la IA podrá seguir suministrándose; la decepción con los datos de productividad no es la causa principal. El "sheriff" del mercado de bonos está poniendo a prueba la vulnerabilidad de cada país, uno por uno: de Japón a Francia, las ventas masivas de bonos se están propagando. Justo ahora que los gigantes tecnológicos de IA están recaudando enormes cantidades de deuda, necesitan al mismo tiempo ese mismo grupo de compradores de duración para absorber cientos de miles de millones de dólares en nuevos bonos emitidos, un paralelismo directo con la dependencia de Asia en los 90 sobre préstamos a corto plazo en dólares para sostener su prosperidad.

El punto de partida de esta advertencia es un gráfico bastante seco. Torsten Slok, economista jefe de Apollo, publicó un informe titulado "No se observan señales de IA en los datos de productividad". Los datos muestran que, ajustada por la tasa de utilización de la capacidad, la TFP actualmente está ligeramente por debajo de cero,sin señales de aceleración desde el inicio del ciclo de gasto en IA, mientras que el rendimiento por hora se mantiene en torno al 2,5%.

Slok señala que el fuerte crecimiento de la producción por hora junto con una TFP estancada es una característica típica de la "profundización de capital" y no una señal de un impacto tecnológico—equipar a cada empleado con un nuevo monitor (o una GPU de 40.000 dólares) hará que la producción por hora aumente,pero eso no hace realmente más eficientes a las empresas. El auge de la IA "es evidente en los datos de inversión y en las valoraciones bursátiles, pero aún no se refleja en las estadísticas de productividad", lo que implica que los supuestos retornos son "todavía una predicción y no un hecho".

El estratega de Bank of America, Michael Hartnett, también ha notado este patrón y añade un detalle digno de mención:la TFP y el índice de confianza del consumidor han estado altamente sincronizados durante medio siglo, y actualmente ambos están descendiendo. El presidente de la Reserva Federal de Chicago, Austan Goolsbee, advirtió anteriormente que la persistente debilidad en la productividad desafiará la narrativa actual.

Esta no es la primera vez que Edwards se muestra escéptico ante las "narrativas milagrosas". Recuerda que,su "primer gran juicio no consensuado y de alto riesgo" en su carrera fue precisamente señalar que el "milagro económico del Este Asiático" era en esencia una enorme burbuja económica y financiera. La base teórica provino de un artículo del economista Paul Krugman en Foreign Affairs en 1994, titulado "El mito del milagro asiático", donde Krugman sostenía que el alto crecimiento de las economías asiáticas provenía de la masiva acumulación de capital y trabajo, y no de un aumento real de eficiencia,lo que debilitaba fundamentalmente la narrativa alcista por el escaso crecimiento de la TFP.

En ese momento, la opinión dominante se reía de ello. El Banco Mundial publicó en 1993 "El milagro del Este Asiático", y el “pico de la arrogancia y el optimismo” fue en agosto de 1996—otra publicación del Banco Mundial elogió el "milagro macroeconómico de Tailandia", menos de un año antes de la caída del baht.

Edwards llama a su marco bajista de entonces "Noddynomics", que fue ampliamente ridiculizado por el mercado. Durante sus presentaciones en EE.UU., equiparaba la burbuja tecnológica americana de finales de los 90 con la burbuja tailandesa, llegando al punto de que su jefe tuvo que intervenir para protegerlo de la indignación de los clientes. Ambas burbujas finalmente estallaron.

La segunda acusación de Edwards proviene de una investigación de su excolega Rob Parenteau. Parenteau señala que,impulsada por la IA, la tasa de crecimiento de la inversión total empresarial es llamativa, pero una vez descontada la depreciación, la inversión empresarial neta apenas varía: en términos nominales, la inversión total representa cerca del 14% del PIB, mientras que la inversión neta se ha estancado en torno al 3% durante aproximadamente una década; en términos reales, la inversión total alcanza un máximo histórico del 15,5% del PIB, pero el valor neto real es solo del 3,5%, similar a los niveles de 2015 y 2019.

Edwards también señala que,las empresas están extendiendo la vida útil contable de activos como GPU, lo que mejora artificialmente las cifras de inversión neta desde el punto de vista contable, pero enmascara la debilidad del retorno económico real. Esto coincide con las críticas previas de Michael Burry sobre la manipulación de la vida útil de las GPU.

Los cálculos de Goldman Sachs cuantifican aún más este riesgo. Según su último estudio, si el retorno sobre el capital invertido (ROIC) de las seis grandes empresas estadounidenses de computación en la nube en la IA fuese cero, tan solo para cubrir la depreciación y los costes operativos serían necesarios unos 920.000 millones de dólares de ingresos al año.

Goldman Sachs segmenta el gasto de capital en IA en tres fases: de 2023 a 2025, unos 633.000 millones de dólares; de 2026 a 2027, unos 1,73 billones de dólares; y de 2028 a 2030, hasta aproximadamente 4,14 billones de dólares. Solo para conseguir un ROIC del 15% en la segunda fase, estas seis grandes empresas necesitarían generar unos 1,42 billones de dólares en ingresos acumulados entre 2028 y 2030.

Los datos a nivel del PIB tampoco apoyan mucho la postura alcista.

Edwards señala que la contribución de la inversión fija empresarial estadounidense al crecimiento interanual del PIB es inferior a un punto porcentual, apenas una fracción del nivel máximo alcanzado a finales de los años 90 (más de dos puntos porcentuales de contribución).

Desde el punto de vista estructural, la inversión en equipos crece nominalmente cerca del 14%, pero en términos reales "apenas alcanza las dos cifras"; el gasto en construcción no residencial muestra una contracción, con un descenso nominal del 3% y una caída real cercana al 6%, incluso contabilizando la construcción de centros de datos.

En consecuencia, Edwards señala que gran parte de la "prosperidad de la IA" reflejada en las cuentas del PIB es un alza de precios más que una expansión de la producción, y la razón fundamental es que todos los participantes compiten simultáneamente por el mismo grupo de chips, memorias y transformadores, lo que eleva los precios. Esto también explica en parte por qué la Reserva Federal está más preocupada por el riesgo inflacionario de la IA, y no por su capacidad de generar deflación.

Edwards indica en su informe que,la verdadera causa de la crisis asiática no fue la decepción por los datos de productividad, sino el repentino cese del flujo de capital externo barato que sustentaba la mala asignación de recursos. Advierte que el "sheriff" del mercado de bonos actúa ahora al mismo ritmo: recientemente, la repatriación de fondos japoneses ha provocado una venta continua de bonos del Tesoro estadounidense, que ahora se extiende a Francia, donde los bonos franceses caminan hacia su peor rendimiento en una década desde 1803.

En este contexto, las empresas tecnológicas de IA continúan emitiendo deuda en grandes cantidades—Broadcom, Oracle, SpaceX y otros se han sumado a la ola de financiación de chips de IA—, aumentando aún más la presión de oferta en el mercado de bonos, en competencia directa con la demanda de los grandes fabricantes de tecnología por compradores de capital a largo plazo.

La conclusión de Edwards va al grano:el milagro tailandés no murió por la decepción en la productividad, sino que se detuvo en seco cuando los acreedores lo advirtieron. El mayor riesgo que enfrenta el auge actual de la IA es la repetición de este mismo guion—solo que ahora las herramientas de financiación han pasado de préstamos a corto plazo en dólares a bonos de grado de inversión, deuda privada y vehículos de propósito especial.

Edwards advierte con cautela que no está anunciando la muerte del auge de la IA, sino planteando la pregunta: ¿Por qué es tan firme el consenso del mercado cuando el único dato estadístico que puede probar que no estamos ante una burbuja se niega a cooperar? La respuesta a esta pregunta, tal vez, solo se volverá realmente clara después de que el capital se retire.