El gran pesimista de Societe Generale: el auge de la IA está replicando la crisis financiera asiática, lo mortal es la "bomba de tiempo" de la deuda

El estratega jefe de Société Générale, Albert Edwards, lanzó una advertencia: la actual fiebre inversora en IA muestra una asombrosa similitud con la crisis financiera asiática de 1997—no porque la tecnología en sí no sea útil, sino porque la velocidad del ingreso de capital supera por mucho al ritmo de mejora de la productividad, y quienes han cubierto históricamente esa brecha han sido los acreedores, no los ingenieros.

Edwards señaló en la última edición de su “Informe Semanal de Estrategia Global” que los datos de Productividad Total de los Factores (TFP), que miden el beneficio real de la tecnología, no muestran hasta ahora ninguna mejora, mientras que el gasto de capital global en IA se ha disparado: Goldman Sachs estima que solo en 2026 la inversión global en IA superará el billón de dólares. Al mismo tiempo, se reveló que los ingresos anualizados de OpenAI son unos 20 mil millones de dólares menores a lo esperado anteriormente, lo que desencadenó una caída de más del 1% en el Nasdaq ese día, golpeando directamente el relato de "alta demanda".

En la visión de Edwards, el verdadero detonante de una crisis es si se podrá seguir proveyendo dinero barato que sustente la expansión de la IA, no la decepción de los datos de productividad. Los "vigilantes" del mercado de bonos están probando la vulnerabilidad de los mercados de distintos países—desde Japón hasta Francia, las ventas masivas de bonos se propagan. Gigantes tecnológicos de IA, que ahora levantan ingentes sumas de deuda, necesitan precisamente del mismo grupo de compradores de activos de largo plazo para absorber cientos de miles de millones en nuevos bonos, lo que recuerda la dependencia de Asia en la década del 90 de préstamos estadounidenses de corto plazo para mantener la prosperidad.

La advertencia actual parte de un gráfico bastante árido. El economista jefe de Apollo, Torsten Slok, publicó un informe titulado “No hay señales de IA en los datos de productividad”. Los datos muestran que la TFP, ajustada por la tasa de utilización de la capacidad, está apenas por debajo de cero,sin señales de aceleración desde el inicio del ciclo de gasto de capital en IA, mientras que el crecimiento de la producción por hora se mantiene estable en torno al 2,5%.

Slok señala que un fuerte crecimiento de la producción por hora junto con una TFP estancada es característico de una "profundización del capital", no de un shock tecnológico—equipar a cada empleado con un monitor nuevo (o una GPU de 40.000 dólares), puede elevar la producción por hora, pero no vuelve realmente más eficientes a las empresas. El auge de la IA “es claro en los datos de inversión y valoración de acciones, pero aún no se ve en las estadísticas de productividad”—lo que significa que los supuestos retornos “siguen siendo predicciones más que hechos”.

El estratega de Bank of America, Michael Hartnett, también notó este patrón y añadió un detalle a destacar: la TFP y el índice de confianza del consumidor marcharon altamente sincronizados en el último medio siglo, y actualmente ambos están en baja. El presidente de la Reserva Federal de Chicago, Austan Goolsbee, advirtió previamente que una productividad persistentemente baja desafiaría el actual relato.

Esta no es la primera vez que Edwards desconfía de relatos de “milagros”. Recuerda que la “primera gran y arriesgada apuesta contraria” de su carrera fue señalar que el “milagro económico de Asia Oriental” era en esencia una inmensa burbuja económica y financiera. La base teórica provenía de un artículo de Paul Krugman de 1994 en Foreign Affairs, “El mito del milagro asiático”: Krugman sostenía que el alto crecimiento de las economías asiáticas respondía a una masiva acumulación de capital y trabajo, no a mejoras de eficiencia genuinas, y el débil crecimiento de la TFP minaba de raíz el relato alcista.

En aquel entonces, la visión dominante despreciaba esa idea. El Banco Mundial publicó en 1993 “El milagro de Asia Oriental”, y el “apogeo del arrogante optimismo” llegó en agosto de 1996, cuando otro informe del Banco Mundial ensalzaba el “milagro macroeconómico tailandés”, a menos de un año del colapso del baht.

Edwards llamó satíricamente a su análisis bajista de la época “Noddynomics”, blanco de la “burla generalizada” de los mercados. En sus eventos de presentación en Estados Unidos, se atrevió a comparar la burbuja tecnológica estadounidense de fines de los 90 con la burbuja tailandesa, llegando a necesitar de su jefe para protegerlo de clientes enfadados. Ambas burbujas, al final, terminaron explotando.

La segunda acusación de Edwards parte de una investigación de su excolega Rob Parenteau. Parenteau señala que, a pesar del fuerte crecimiento de la inversión total empresarial impulsada por la IA, al descontar la depreciación, la inversión neta casi no varía: a valores nominales, la inversión total representa cerca del 14% del PBI, pero la inversión neta lleva una década estancada en torno al 3%; a valores reales, la inversión total alcanza un máximo histórico de aproximadamente el 15,5% del PBI, pero el valor real neto ronda apenas el 3,5%, similar a 2015 y 2019.

Edwards también señala que, las empresas están prolongando la vida útil contable de activos como las GPUs, lo cual mejora artificialmente las cifras de inversión neta pero encubre el pobre rendimiento económico real. Esto resuena con críticas previas de Michael Burry respecto al estiramiento de los supuestos sobre la vida útil de las GPUs.

El cálculo de Goldman Sachs cuantifica aún más este riesgo. Según su estudio más reciente, si los seis principales proveedores estadounidenses de servicios cloud a gran escala obtuvieran un retorno sobre la inversión en IA (ROIC) igual a cero, solo los costos de depreciación y operación requerirían ingresos anuales de unos 920.000 millones de dólares para cubrirse.

Goldman Sachs estima el gasto de capital en IA en tres etapas: de 2023 a 2025, unos 633.000 millones; de 2026 a 2027, 1,73 billones; y de 2028 a 2030, un máximo de 4,14 billones. Para alcanzar apenas un 15% de ROIC sobre el gasto de capital de la segunda etapa, las seis principales empresas deberían acumular unos 1,42 billones en ingresos entre 2028 y 2030.

Los datos a nivel de PBI tampoco brindan mucho apoyo a las posturas alcistas.

Edwards señala que la contribución de la inversión fija privada al crecimiento interanual del PBI de Estados Unidos es de menos de un punto porcentual, apenas una fracción del máximo de más de dos puntos en los finales de los 90.

Estructuralmente, aunque la inversión en equipamiento crece casi 14% en términos nominales, en términos reales “apenas logra un crecimiento de dos dígitos”; el gasto en edificaciones no residenciales muestra retrocesos: baja nominal del 3% y real de casi el 6%, incluso considerando la construcción de centros de datos.

Basado en esto, Edwards afirma que mucha de la “prosperidad de la IA” reflejada en las cuentas nacionales es en realidad alza de precios, no de producción. La raíz del fenómeno es que todos compiten por el mismo lote de chips, memorias y transformadores, elevando los precios. Esto explica en parte por qué la Reserva Federal teme más a la presión inflacionaria derivada de la IA que a un efecto deflacionario.

En su informe, Edwards destaca que la raíz de la crisis asiática no fue la decepción en los datos de productividad, sino la súbita interrupción de los flujos de capital externo barato que alimentaban una mala asignación de recursos. Advierte que los “vigilantes” del mercado de bonos se mueven al mismo ritmo: recientemente, el retorno de fondos japoneses conllevó ventas sostenidas de bonos estadounidenses, después de lo cual el fenómeno se trasladó a Francia, donde los bonos soberanos afrontan su peor década desde 1803.

En ese contexto, las tecnológicas de IA siguen emitiendo deuda a gran escala—Broadcom, Oracle, SpaceX y otras se suman a la ola de financiación de chips para IA, incrementando la presión sobre el mercado de bonos y compitiendo directamente con la necesidad de los grandes proveedores de capital de largo plazo.

La conclusión de Edwards es directa: el milagro de Tailandia no murió por la decepción en la productividad, sino porque los acreedores detuvieron de golpe el financiamiento cuando percibieron el problema. El mayor riesgo de la actual fiebre de la IA es que se repita la historia—cambiando sólo los instrumentos: ahora se trata de bonos grado inversión, crédito privado y vehículos de propósito especial en vez de préstamos en dólares de corto plazo.

Edwards señala prudentemente que no declara muerta a la fiebre de la IA, sino que cuestiona: cuando los únicos datos capaces de probar que no es una burbuja se niegan a cooperar, ¿por qué el consenso del mercado es tan firme? Quizás la respuesta sólo sea clara cuando baje la marea del capital.