La obsolescencia de los chips: ¿el problema que amenaza con pinchar la burbuja de la inteligencia artificial?

A finales de noviembre, Michael Burry, el famoso inversor que predijo el colapso de la burbuja inmobiliaria de 2008, asestó un golpe a la industria de la inteligencia artificial (IA) al denunciar que la percepción de los mercados sobre la tecnología de moda está distorsionada.

En el centro de su crítica está Nvidia, el gigante de los chips que gracias a la fiebre de inversiones que rodea la IA ha logrado convertirse en la empresa más valiosa de la historia con una capitalización bursátil que ha superado los 5 billones de dólares. Sus deseadas tarjetas gráficas son la columna vertebral que sostiene el entrenamiento y ejecución de los modelos de IA generativa. Su condición de estratégicos explica que los más potentes, como el H200, puedan costar hasta 30.000 dólares la unidad.

De la mano de gigantes como Google y firmas emergentes como OpenAI, en 2025 Silicon Valley invirtió unos 400.000 millones de dólares en IA, un volumen sin precedentes históricos. La mitad de ese gasto aproximadamente se destina a la compra de chips avanzados. Sin embargo, su vida útil es muy corta, un problema para las aspiraciones de las empresas que aspiran a recuperar su inversión y generar beneficios que les permitan seguir marcando el rumbo de la IA.

Nvidia asegura que sus chips aguantan entre cuatro y seis años. En base a esto, las compañías que compran esos semiconductores para alimentar sus centros de datos —clientes como OpenAI, Microsoft, Google, Amazon y Meta— los amortizan en ese plazo de cuatro a seis años.

Sin embargo, Burry y otros analistas aseguran que la tecnología de los chips avanza tan rápido que realmente tardan solo entre dos y tres años y medio en quedar obsoletos. Su advertencia tocó una fibra sensible. Tanto que Nvidia respondió negando la mayor.

"Uno de los fraudes más comunes"

La respuesta de Burry, particularmente mediático tras ser representado en la película The Big Short, fue demoledora. "Subestimar la depreciación alargando artificialmente la vida útil de los activos aumenta los beneficios, uno de los fraudes más comunes de la era moderna. (...) Aun así, esto es exactamente lo que han hecho todos los hiperescaladores", tuiteó. De tener razón, compañías como Oracle o la matriz de Facebook e Instagram podrían estar sobrevalorando sus ganancias en más de un 20%.

Esa obsolescencia hace que la burbuja de la IA sea "completamente diferente" a las anteriores, asegura el inversor, consultor e investigador del MIT Paul Kedrosky. Y es que, mientras infraestructuras como las vías de ferrocarriles o los cables de fibra óptica duran décadas, el rápido desfase de los chips obligaría a las empresas a cambiar sus equipos con mayor frecuencia. Un mayor gasto que hace que sean mucho menos rentables y que, por ende, les sea mucho más difícil acceder a capital para financiar sus operaciones.

Un futuro sin IA generativa

Existe, además, otro riesgo de aspecto técnico del que se habla menos. Las hinchadas valoraciones del sector se basan en la suposición de que el modelo de gran inversión desplegado por Silicon Valley y los grandes modelos de lenguaje (LLMs, por sus siglas en inglés) que dan forma a la llamada IA generativa y, por ende, a chatbots como ChatGPT, Gemini, Claude o Grok son el futuro.

El pasado enero, la empresa china DeepSeek ya puso la primera premisa en duda al lanzar un modelo capaz de competir con Silicon Valley con una inversión muchísimo menor. La apuesta de influyentes expertos como Demis Hassabis, director general de Google DeepMind, o Yann LeCun, exjefe de IA de Meta, por otros tipos de sistemas inteligentes abre la puerta a un segundo interrogante aún más turbador: ¿Y si la industria ha puesto todo el dinero en el caballo perdedor?

Suscríbete para seguir leyendo