CEO de Tether advierte que el gasto récord en IA podría terminar en una dura corrección

Paolo Ardoino, CEO de Tether, advirtió que el gasto masivo de las grandes tecnológicas en infraestructura para inteligencia artificial descansa sobre desequilibrios que podrían pasar factura. Su señal de alarma llega cuando bancos, analistas y reguladores siguen de cerca una expansión multimillonaria que todavía no logra demostrar retornos claros.

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• Paolo Ardoino identificó cuatro desajustes estructurales en el negocio de la IA, desde precios y rentabilidad hasta vencimientos del capital.
• JPMorgan y Goldman Sachs proyectan billones de dólares en gasto de capital para IA, con hyperscalers liderando la expansión.
• El BIS advirtió que una corrección brusca en la inversión de IA podría impactar a los mercados bursátiles globales con gran rapidez.

 

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El CEO de Tether, Paolo Ardoino, lanzó una advertencia sobre el acelerado gasto de las grandes tecnológicas en infraestructura de inteligencia artificial (IA). Su planteamiento apunta a que el entusiasmo por construir centros de datos y ampliar capacidad de cómputo podría esconder fragilidades financieras que aún no han sido resueltas.

La alerta surge cuando los hyperscalers siguen elevando su inversión pese a que el retorno económico de muchos proyectos de IA todavía no es evidente. En otras palabras, el mercado está financiando una expansión enorme antes de que el modelo de negocio demuestre de forma consistente que puede sostenerla.

Vale señalar que los hyperscalers son empresas capaces de desplegar infraestructura digital a gran escala, como grandes nubes, centros de datos y plataformas globales. Ese grupo incluye a gigantes como Microsoft, Meta, Amazon y Alphabet, hoy en el centro de la carrera por dominar la IA.

Ardoino compartió su visión al señalar que muchas empresas de IA están subsidiando cómputo para atraer usuarios. A su juicio, ese esfuerzo ocurre al mismo tiempo que se destinan enormes sumas a hardware e infraestructura cuya vida útil económica ronda entre tres y cinco años.

La preocupación no es menor porque la IA se ha convertido en uno de los principales motores narrativos de Wall Street. Sin embargo, detrás del optimismo creciente, ya aparecen preguntas sobre costos, deuda, presión competitiva y capacidad real de convertir uso en ganancias duraderas.

Los cuatro desajustes que Paolo Ardoino ve en la industria

Ardoino resumió su crítica en cuatro problemas estructurales que, según él, están poniendo en riesgo al sector. El primero es que los precios de los tokens no coinciden con los costos, un desajuste que sugiere una economía poco alineada entre lo que el mercado paga y lo que realmente cuesta operar.

El segundo problema es que los plazos de rentabilidad no encajan con el calendario de inversión. Esto implica que las empresas están comprometiendo capital hoy, pero no tienen visibilidad suficiente sobre cuándo llegarán beneficios capaces de justificar ese desembolso.

El tercer punto se refiere a la madurez del capital frente a la vida útil de los activos. Ardoino sostiene que existe un desfase entre la forma en que se financia esta expansión y el corto período en que el hardware conserva valor antes de volverse obsoleto.

El cuarto riesgo, según su lectura, es el avance de la IA de código abierto. Si modelos abiertos ganan terreno y reducen la dependencia de proveedores cerrados, las empresas que hoy invierten miles de millones podrían enfrentar presión directa sobre ingresos y márgenes.

En conjunto, estos cuatro elementos dibujan una tesis clara: el boom actual podría estar sostenido sobre bases menos sólidas de lo que aparenta. La advertencia no afirma que el crecimiento vaya a colapsar de inmediato, pero sí cuestiona la calidad económica de la expansión.

Una ola de gasto sin precedentes en centros de datos y capacidad de IA

Las cifras que rodean esta carrera son de gran escala. En su perspectiva de mitad de año publicada el 24 de junio, JPMorgan elevó su previsión para el gasto de capital global relacionado con IA hasta 2030 a USD $5,5 billones, frente a una estimación previa de USD $5,1 billones.

Ese mismo banco también espera que el financiamiento de deuda vinculado con IA alcance USD $4,1 billones. El dato es relevante porque muestra que parte importante del despliegue no solo se apoya en caja operativa, sino también en un uso intensivo del mercado de crédito.

JPMorgan prevé además que el gasto de capital de los hyperscalers llegue a USD $650.000 millones este año. Según su proyección, esa cifra superará los USD $1,1 billones en 2027, una escalada que refleja hasta qué punto la IA se volvió prioridad estratégica.

Microsoft planea gastar alrededor de USD $190.000 millones en 2026. Ese monto representa un aumento del 61% respecto al año anterior, una expansión que deja ver la magnitud de la apuesta de la compañía por infraestructura y servicios asociados a IA.

Goldman Sachs, por su parte, estima que Meta, Microsoft, Amazon y Alphabet invertirán en conjunto USD $5,3 billones en gasto de capital entre 2025 y 2030. Solo este año, esas cuatro empresas planean gastar USD $725.000 millones, un 77% más que los USD $410.000 millones del año anterior.

Alphabet también recaudó USD $84.750 millones para infraestructura de IA. Ese movimiento fue descrito por reportes citados en la historia original como la mayor recaudación de capital en acciones en Estados Unidos, un dato que ilustra la agresividad financiera del momento.

El gran problema: todavía no aparecen retornos claros

La crítica de Ardoino conecta con una inquietud más amplia del mercado: el dinero invertido no está mostrando un retorno transparente. Aunque la adopción de herramientas de IA avanza, la monetización efectiva sigue siendo más difícil de demostrar de lo que sugieren las expectativas bursátiles.

La empresa promedio gastará USD $11,5 millones en IA este año. Aun así, la mayoría no puede exhibir un retorno de inversión claro, una señal que alimenta el debate sobre si la expansión actual está corriendo por delante de la rentabilidad real.

También hay señales macroeconómicas que invitan a la cautela. Datos de la Oficina de Análisis Económico muestran que el crecimiento del sector de la Información se desaceleró al 1,5% en el primer trimestre de 2026, frente al 3,2% registrado en el tercer trimestre de 2025.

Ese enfriamiento no prueba por sí solo que la tesis bajista sea correcta. Sin embargo, sí sugiere que el telón de fondo económico ya no luce tan favorable para absorber inversiones gigantescas sin exigir resultados concretos en ingresos, productividad o márgenes.

La situación es sensible porque muchas valoraciones actuales descansan en la promesa de beneficios futuros. Si esos beneficios tardan demasiado en llegar, la presión de accionistas, acreedores y directores financieros puede transformar una historia de crecimiento en una revisión más severa.

Costos de API, límites internos y presión del código abierto

Otro punto importante de la advertencia de Ardoino es el avance del código abierto como fuerza competitiva. Si las empresas pueden usar varios modelos o soluciones más baratas, la capacidad de fijar precios altos por parte de proveedores líderes podría debilitarse.

Esa presión ya coincide con cambios visibles dentro de grandes corporaciones. Equipos que antes impulsaban el uso intensivo de IA, una práctica descrita como tokenmaxxing, ahora están ajustando consumo mientras sus CFO cuestionan el alza de los costos de API.

Amazon eliminó su tabla de clasificación interna que rastreaba el uso de IA por parte de empleados. La decisión sugiere que el incentivo a usar más herramientas dejó de ser una meta en sí misma cuando el costo comenzó a pesar más en la discusión interna.

Uber agotó su presupuesto de codificación con IA para 2026 en apenas cuatro meses. Luego fijó un límite mensual de USD $1.500 por empleado, una medida que muestra cómo incluso empresas tecnológicas están introduciendo disciplina ante el gasto desbordado.

Meta también advirtió a 6.000 empleados por el rápido aumento de costos. Ese dato refleja que la discusión ya no se limita a analistas externos, sino que forma parte de una revisión operativa concreta dentro de algunas de las compañías más comprometidas con la IA.

IDC proyecta que para 2028 el 70% de los principales adoptantes de IA utilizarán múltiples modelos en lugar de depender de un solo proveedor. Ese escenario podría detonar una guerra de precios, algo que reforzaría el temor de Ardoino sobre el deterioro potencial de ingresos.

Reguladores, analistas y la prueba que se avecina en resultados

Las autoridades monetarias también observan este fenómeno con atención. El Banco de Pagos Internacionales advirtió en su informe anual que una caída abrupta en la inversión en IA podría dañar a los mercados bursátiles globales más que recesiones anteriores.

La institución ubicó a la IA entre los tres principales riesgos para la economía. Zhang Tao, representante jefe del BIS para Asia y el Pacífico, dijo que la velocidad de una corrección podría ser mucho más rápida que en episodios previos de crisis bancarias.

No todos comparten esa visión pesimista. Dan Ives, analista de Wedbush, describió la expansión como una carrera armamentista de la que ninguna gran empresa puede permitirse salir, y sostuvo que el sector empezará a generar beneficios en los próximos seis a doce meses.

JPMorgan también espera que las ganancias se mantengan sólidas. Su pronóstico indica que el flujo de efectivo operativo superará los USD $900.000 millones para 2027, una cifra que respalda la tesis de que el mercado aún puede absorber el peso de estas inversiones.

Thomas Hayes, presidente de Great Hill Capital, ofreció una visión más equilibrada. A su juicio, una o más grandes empresas podrían anunciar una reducción del gasto de capital en su próximo reporte trimestral, lo que daría una primera señal concreta de moderación.

Por ahora, la siguiente temporada de resultados será clave. Si alguna de las grandes tecnológicas recorta su presupuesto, como anticipa Hayes, el mercado tendrá la primera prueba real de los problemas que Ardoino puso sobre la mesa.

Según reportó Cryptopolitan, esa prueba podría definir si el auge actual de la IA entra en una nueva etapa de consolidación o si mantiene intacto su impulso. Lo que está en juego no es solo el crecimiento de un sector, sino la estabilidad narrativa de una parte relevante del mercado global.

La advertencia de Ardoino no invalida el potencial de la inteligencia artificial. Lo que sí hace es recordar que incluso las revoluciones tecnológicas más prometedoras deben pasar por la prueba básica de toda industria: convertir gasto gigantesco en retornos sostenibles y verificables.

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Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA.