Estados Unidos crece un 3,4 por ciento mientras el economista jefe de Apollo sostiene que la IA no ha dado rendimiento financiero fuera de las siete grandes tecnológicas, el Nasdaq cae y OpenAI recorta su ronda. Como con el átomo hace setenta años, el peligro paga la tecnología, el Estado la convierte en promesa y el miedo se institucionaliza: la IA es ya infraestructura del presente, y salir de ella abriría una caída libre.
El jueves 29 de octubre, la Oficina de Análisis Económico de Estados Unidos anunció que la economía había crecido un 3,4 por ciento anualizado en el tercer trimestre, tras un 2,2 por ciento en el segundo. Cinco días antes, Torsten Sløk, economista jefe de Apollo Global Management, había publicado una nota de cinco gráficos en la que sostenía que la inteligencia artificial no ha dado ningún rendimiento financiero a la empresa estadounidense fuera del sector tecnológico. Y el viernes 30, el Nasdaq perdió un 2,9 por ciento, su peor día desde junio, después de que Alphabet se hundiera más de un 12 por ciento en una sola sesión, según CNN, y OpenAI recortara el objetivo de su ronda de 30.000 a 20.000 millones de dólares.
Las tres noticias no se contradicen. Describen una tecnología que ya se nota en el gasto y todavía no en los beneficios, y a un mercado que empieza a preguntarse quién paga la diferencia. Este artículo recorre esa pregunta en cinco pasos: quién es Sløk y qué dice; qué enseñan los datos macro; qué ha pasado en bolsa y en los demás mercados; cómo la IA absorbe crédito, acciones y ahorro; y por qué el rearme, la dependencia y el miedo convierten el cómputo en un atractor. Y la responde con un precedente que lo ordena todo: el átomo.
1. El economista de los gráficos
Torsten Sløk, danés, es socio y economista jefe de Apollo Global Management, la gestora de activos alternativos que lo fichó en agosto de 2020. Su biografía en Apollo lo presenta como alguien que pasó quince años en el lado vendedor de la banca, en un equipo que el ranking de Institutional Investor situó entre los primeros durante una década. Estudió en la Universidad de Copenhague y en Princeton, según su ficha como socio de la firma, y es doctor en Economía.
Su carrera empezó en las instituciones multilaterales. Según su ficha profesional, trabajó cuatro años en el Fondo Monetario Internacional, en la división que redacta las Perspectivas de la Economía Mundial y en la que cubre China, Hong Kong y Mongolia. Después pasó por la OCDE, en París, en las divisiones de dinero y finanzas y de análisis de política estructural. Ya entonces publicaba: la biografía de uno de sus actos cita artículos en el Journal of International Economics, el Journal of International Money and Finance y The Econometric Journal.
En el otoño de 2005 entró en Deutsche Bank, donde permaneció quince años y acabó como economista jefe. Allí se hizo famoso por enviar cada semana un correo con gráficos: SKAGEN lo llamó «gurú de los gráficos» y recordaba que recibía unos dos mil en la bandeja de entrada. Esa marca personal es lo que Apollo compró. Bloomberg cuenta que su fichaje, siendo aún economista jefe del banco alemán, mereció un «titular caliente» en el terminal de la agencia. Desde entonces ha construido el boletín Daily Spark y la plataforma Apollo Academy.
Su método define su autoridad. En el mismo perfil, él afirma que nadie en la empresa le dicta qué decir; un admirador lo describe diciendo «aquí está la información, no voy a decirte qué hacer». Es un economista de datos, y su fuerza es la curaduría: encuentra la serie que otros no miran. Y trabaja dentro de una gestora cuyo negocio son los activos alternativos, el crédito privado y los inmuebles, es decir, desde el lugar en el que mejor se ve cómo se financia la IA.
De la estanflación al recalentamiento
En 2025 fue una de las voces más pesimistas de Wall Street: advertía de una «montaña de inflación» al estilo de los años setenta por los aranceles y la depreciación del dólar, según recogió Fortune en septiembre de 2025. A finales de año giró: dijo que cada vez era más difícil ser bajista y que el escenario pasaba de la estanflación al recalentamiento, y atribuyó el cambio a varios vientos de cola, entre ellos el estímulo fiscal de la ley presupuestaria. En su presentación de abril identifica tres motores del crecimiento de 2026: el gasto en inteligencia artificial, un «renacimiento industrial» y el estímulo fiscal. Y en octubre llega a la conclusión que da pie a este artículo.
2. El PIB sube; la cuenta de resultados, no
El 24 de octubre, un sábado, Sløk publicó en el Daily Spark una nota de cinco gráficos con una tesis seca: la IA no ha dado «ningún rendimiento financiero» a la empresa estadounidense fuera de la tecnología. Para demostrarlo parte el S&P 500 en dos grupos: las siete grandes (Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia y Tesla) y las otras 493. En las primeras suben los ingresos por trabajador y los márgenes; en las segundas se quedan quietos. Añade que no ve señales de aceleración de la productividad y que las empresas corrientes empiezan a tratar el gasto en tokens como un coste que presiona los márgenes. Su conclusión es que la historia de la IA se decidirá en las 493, no en las siete.
Los números que circulan sitúan los ingresos por trabajador de las siete grandes cerca de los ochocientos mil dólares, ajustados por inflación, frente a algo más de quinientos mil en las 493. Una nota anterior de Apollo, esta sí de primera mano, ya apuntaba lo mismo con los márgenes: sin señales de subida fuera del sector tecnológico, y con la longitud de la «pista de retorno de la inversión» como pregunta central.
Lo que mide la nota
La nota mide tres cosas. Los ingresos por trabajador, que según un análisis de los gráficos originales crecieron un 1,6 por ciento anual en las siete grandes y un 0,9 por ciento en las 493 desde 2019. Los márgenes: el de las siete sube desde el tercer trimestre de 2023 y el del resto se queda en torno al 10 por ciento. Y la productividad: Sløk usa la serie de productividad total de los factores ajustada por utilización de la Reserva Federal de San Francisco y concluye que no hay aceleración atribuible a la IA.
El juez macro
Los datos oficiales muestran el otro lado. La economía creció un 3,4 por ciento anualizado en el tercer trimestre, con la inversión como uno de los motores, tras un 2,2 por ciento en el segundo. La productividad del sector no agrario subió un 2,2 por ciento interanual en el segundo trimestre, según la Oficina de Estadísticas Laborales, y la inversión en equipos y software de IA explica, según la definición del banco ING, desde un tercio hasta la mitad del crecimiento interanual; Flossbach von Storch calcula 0,70 puntos brutos, frente a 1,53 del consumo privado. Mientras tanto, la participación del trabajo en la renta fue del 52,8 por ciento en el segundo trimestre, el nivel más bajo desde 1947.
Las grandes obras de la historia
Un estudio presentado en septiembre en la conferencia de Brookings calcula que la construcción de infraestructura de IA, 10,3 billones de dólares entre 2025 y 2032, equivale a un 3,63 por ciento del PIB estadounidense al año, frente al 2,24 por ciento del ferrocarril entre 1870 y 1890 y al 1,10 por ciento de las telecomunicaciones y la fibra óptica de 1996 a 2003, con un máximo del 1,39 por ciento en 2000. Jón Steinsson, quien lo presenta, añade que las autopistas rondaron el 1,1 por ciento y la electrificación el 0,5 por ciento, y que la financiación se desplaza fuera de los balances de las empresas hacia sociedades conjuntas, crédito privado y vehículos de propósito especial, lo que hace el riesgo más difícil de ver. El ferrocarril, el mayor precedente, terminó en 1873 con la quiebra de más de un centenar de compañías y cinco años de depresión.
El Proyecto Manhattan, el esfuerzo que esta tesis toma como precedente, completa la serie desde el otro extremo. Según el Servicio de Investigación del Congreso, en su año de máximo gasto supuso el 1 por ciento de los desembolsos federales y el 0,4 por ciento del PIB, el mismo porcentaje que el programa Apolo en su pico, y la más pequeña, en proporción del PIB, de las obras que aquí se comparan. El Departamento de Energía cifra su coste en 2200 millones de dólares hasta el final de la guerra y su plantilla máxima en 130.000 trabajadores, repartidos en más de treinta emplazamientos, y más del 90 por ciento del dinero fue a construir plantas y producir material fisible, no a las armas. Frente a eso, el 3,63 por ciento anual de la IA, una media sostenida durante ocho años, es unas nueve veces el máximo del Manhattan: una obra de escala sin precedentes.
La financiación es distinta, pero la función del Estado es idéntica: en ambos casos aporta lo que el mercado no puede dar. En el Manhattan fue comprador único, gestor y pagador. En la IA es el cliente ancla, con un presupuesto de defensa para 2027 de 1,5 billones de dólares en el que la IA y los sistemas autónomos figuran entre las prioridades; es el garante del riesgo, como muestra un préstamo de 1000 millones del Departamento de Energía para reabrir Crane; y es el legitimador de la promesa, con la Misión Génesis. El capital privado pone la mayor parte del dinero, pero el Estado pone el motivo, el comprador y la red de seguridad, como ya hizo con la ley Price-Anderson para el átomo. Es el rasero de esta tesis: una obra de escala sin precedentes, financiada con instrumentos cada vez menos visibles y sostenida, como las grandes obras de la historia, por un Estado que la convierte en prioridad.
La lectura
La IA aparece en el PIB como demanda, es decir, como dinero gastado, y todavía no como oferta: producción adicional por hora trabajada o beneficio extra fuera de las grandes tecnológicas. La IA se ve en el gasto, no en los beneficios. Los ingresos por trabajador y los márgenes suben donde está el cómputo, y mientras el trabajo marca su mínimo histórico en la renta, la pregunta es quién paga la diferencia hasta que el retorno llegue a las 493.
3. La semana en que el mercado dejó de premiar el gasto
El 21 de octubre, Meta presentó unas cuentas que habrían merecido aplauso un año antes: ingresos de unos 64.600 millones de dólares, un 26 por ciento más, por encima de lo previsto. La acción cayó casi un 7 por ciento al día siguiente. La razón estaba debajo de la línea de ingresos: la inversión del trimestre rondó los 35.000 millones, el flujo de caja libre fue negativo por primera vez desde 2012, los compromisos de gasto futuros suman 825.000 millones y la empresa anunció una nueva clase de acciones sin voto para financiar el gasto sin diluir el control de Mark Zuckerberg. El 28, Alphabet publicó ingresos récord, con la nube creciendo un 103 por ciento, y su acción se hundió más de un 12 por ciento, medio billón de dólares de valor en una sola sesión, según CNN. El 30, Amazon mantuvo su previsión de 220.000 millones de inversión y registró flujo de caja libre negativo por segundo trimestre consecutivo, e Intel se desplomó cerca de un 29 por ciento. Ese viernes el Nasdaq perdió un 2,9 por ciento, su peor día desde junio.
Solo entre Amazon, Alphabet y Meta, las previsiones de inversión para 2026 superan los 550.000 millones de dólares: 220.000 de la primera, entre 195.000 y 205.000 de la segunda y entre 135.000 y 145.000 de la tercera.
Alphabet: la paradoja del éxito caro
El caso de Alphabet condensa el problema. Según los datos recogidos por XTB, el beneficio por acción quedó en 2,12 dólares frente a unos tres esperados, con una pérdida contable de unos 8700 millones en inversiones en acciones. Lo que el mercado miró fue otra cosa: una inversión de unos 51.000 millones en el trimestre, más del doble que un año antes, que superó al flujo de caja operativo y dejó un flujo libre negativo de unos 9000 millones. En el mismo trimestre la empresa obtuvo unos 29.000 millones con bonos, y su previsión de inversión para el año, entre 195.000 y 205.000 millones, obliga a gastar en el último trimestre una cifra aún mayor.
Lo que dice la caída
La semana resume la tesis. Las siete grandes, el grupo donde Sløk sitúa el rendimiento de la IA, son las que el mercado castiga, porque su coste de capital se ha disparado: la discusión ha pasado de «¿hay ingresos?» a «¿cuánto cuesta financiar esto y cuándo vuelve?». Bloomberg apunta además que los negocios tradicionales de Alphabet y Amazon podrían estar siendo canibalizados por la tecnología en la que apuestan. Y el dinero rota: según CNBC, las acciones ligadas a la IA acumulan una caída del 15 por ciento desde su máximo de verano, mientras el dinero se desplaza hacia valores ajenos a la IA, como Procter & Gamble o Berkshire Hathaway.
La misma señal en el capital privado, el crédito y las salidas a bolsa
La caída de las cotizadas no es un episodio aislado: es la misma señal vista en otros mercados. En el capital privado, el 30 de octubre el Financial Times informó de que OpenAI recortaba de 30.000 a 20.000 millones de dólares el objetivo de su ronda y bajaba la valoración de 1,4 a 1,25 billones, con un primer cierre por debajo de esa cifra después de que algunos inversores redujeran sus asignaciones. El Wall Street Journal añadió que llevaba unos 11.000 millones y que la respuesta de algunos grandes inversores fue fría. La ronda la encabeza un consorcio emiratí con MGX; la parte de SoftBank habría bajado de 30.000 a 20.000 millones y, según Bloomberg, la compañía afronta un hueco de al menos 20.000 millones al refinanciar un préstamo puente de 40.000 millones ligado a su participación en OpenAI. Fortune subraya la coincidencia: OpenAI pedía capital justo cuando otros gigantes acudían a los mercados, y esa misma semana SpaceX cerró 40.000 millones en deuda, Meta anunció que recaudará 95.000 millones en acciones y Microsoft colocó 25.000 millones en bonos, según su crónica del 31 de octubre. Es el mecanismo de la absorción: todos compiten por la misma bolsa de capital, y esa bolsa empieza a exigir retorno.
El crédito lo había anunciado semanas antes. A mediados de octubre, los swaps de impago de CoreWeave, el mayor «neocloud», superaron los 1000 puntos básicos, un nivel que se considera de distress, y su bono a 2031 rindió más del 15 por ciento; el área de negociación de Evercore ISI resumió que el mercado decía basta a la deuda de IA sin flujo de caja operativo detrás. El 23 de octubre, CNBC contaba que los swaps de Meta, Oracle y Nvidia tocaban máximos históricos, que los neoclouds CoreWeave, Nebius e IREN acumulaban pérdidas de más del 30 por ciento en octubre y que Solidigm retiraba su salida a bolsa. Bloomberg escribía el 28 que el mercado de crédito se acerca al límite de cuánta deuda más puede absorber, con rendimientos en dos dígitos en bonos y préstamos de la infraestructura de IA, y recogía el aviso de Elon Musk de que cientos de neoclouds corren riesgo de quebrar si se les corta la financiación. Según BigGo Finance, cerca de la mitad de los unos 80.000 millones de bonos de centros de datos emitidos en 2026 tienen calificación basura, más de cuatro veces el nivel del año pasado.
Bolsa, capital privado, crédito y salidas a bolsa dicen lo mismo con instrumentos distintos: el dinero deja de financiar el gasto cuando no ve el flujo de caja que lo respalde. Es la tesis de Sløk vista desde el lado de quien paga.
4. El apetito de capital: cómo la IA absorbe crédito, bolsa y ahorro
Toda inversión tiene un pagador. La de la inteligencia artificial, que se cuenta ya por cientos de miles de millones de dólares al año, se financia con crédito, con acciones y con presupuestos de empresas. Este capítulo sostiene que una parte creciente de la capacidad de financiación de la economía estadounidense se orienta hacia un sector cuyo rendimiento, fuera de las siete grandes tecnológicas, todavía no se ve, y que la pregunta de fondo es quién absorbe el riesgo si ese rendimiento tarda.
El crédito
En 2025, los cinco grandes (Amazon, Alphabet, Meta, Microsoft y Oracle) emitieron unos 121.000 millones de dólares en bonos corporativos estadounidenses, más de cuatro veces su media anual de 2020 a 2024. En 2026, J. P. Morgan Asset Management contaba 219.000 millones de bonos de grado de inversión en lo que iba de año, frente al 2 por ciento de la emisión total entre 2022 y 2024; este año serían el 9 por ciento. El propio Sløk afirma que la emisión ligada a la IA supone casi el 40 por ciento de la oferta de bonos corporativos a largo plazo de grado de inversión.
La deuda visible no es toda. Moody’s cifra en 1,2 billones de dólares los compromisos fuera de balance, más de 820.000 millones de ellos en centros de datos todavía en construcción. Alphabet declaraba en junio 85.200 millones en pagos futuros por arrendamientos que aún no habían empezado, y Meta unos 279.000 millones hasta 2036. Esta semana, según Benzinga, un comité independiente del consejo de Meta advirtió de que endeudarse a esa escala podría dañar su calificación crediticia.
Sløk preguntaba en junio quién absorberá cerca de 700.000 millones de nueva deuda de IA, con el riesgo de empujar al alza los rendimientos del Tesoro y de estrechar el margen de otros prestatarios. La Reserva Federal de Dallas señala que parte de esa oferta podría desplazar a otros emisores y trasladar duración al mercado de deuda pública. Y Gartner estimó que más de 3,5 billones de dólares de infraestructura de IA podrían quedar en riesgo de deterioro hacia 2030 si los ingresos no lo justifican.
Los bucles: quien financia es quien vende
Una parte de ese capital describe un círculo. Nvidia se comprometió a invertir hasta 100.000 millones en OpenAI, que a su vez se compromete a llenar sus centros de datos de chips de Nvidia; OpenAI firmó con Oracle un contrato de unos 300.000 millones, y Oracle compra chips de Nvidia para construirlos; Microsoft ha invertido más de 13.000 millones en OpenAI y es su principal proveedor de nube, de modo que parte de la factura de computación vuelve a un inversor. IDC lo llama «financiación circular». El patrón se repite: Amazon ha puesto más de 83.000 millones entre Anthropic y OpenAI, que han comprometido más de 238.000 millones de compras de computación de vuelta a AWS; Microsoft y Nvidia invirtieron unos 15.000 millones en Anthropic, que gastará unos 30.000 millones en la nube de Microsoft y en chips de Nvidia; y AMD concedió a OpenAI y a Meta opciones de compra, cada una sobre 160 millones de acciones, cerca del 10 por ciento de la compañía, ligadas a compromisos de compra. Es la financiación de proveedores de la burbuja de las telecomunicaciones con otro nombre: el proveedor financia al cliente que le compra. Con unos compromisos de computación de OpenAI que, según las cifras que circulan, rondan los 1,4 billones, el bucle es el mecanismo por el que la absorción de capital se vuelve autorreferente.
La bolsa
Las siete grandes pasaron de menos del 20 por ciento del valor del S&P 500 a cerca del 32 por ciento en julio, con las diez mayores en un récord histórico del 40,7 por ciento a finales de 2025; según Goldman Sachs, citado por esa fuente, las acciones ligadas a la IA se acercan al 45 por ciento del peso del índice. Quien posee un fondo indexado ha comprado esa apuesta sin elegirla.
La puerta del capital privado y de las salidas a bolsa
El frenazo de la ronda de OpenAI, que el capítulo anterior sitúa junto a la caída bursátil, tiene su reverso en las salidas a bolsa: la de OpenAI sigue pendiente sin plazo, porque Sam Altman descartó hacerlo en 2026.
La de Anthropic está en la puerta. Su folleto público es del 26 de octubre y cotizaría en el Nasdaq con el símbolo ANT; los informes la valoran entre 1,5 y 2 billones, y Reuters recoge que algunos inversores la rebajaron a cerca de 1,5 billones desde unos 2 billones una semana antes. Se habla de mediados de noviembre, sin fecha confirmada, y de una captación en torno a los cien mil millones que Axios presenta como especulación.
El eslabón hacia el ahorro de jubilación son los fondos indexados, que compran lo que entra en el índice. Los proveedores de índices han cambiado las reglas para admitir antes las grandes salidas a bolsa, como ocurrió con SpaceX. El interventor de Nueva York, Mark Levine, pidió a Anthropic que aplazara su salida, y su oficina reconoció que los fondos de pensiones de la ciudad, con más de 325.000 millones de activos, tienen hoy unos 7 millones de dólares de exposición a través de capital privado, exposición que crecería de forma automática si la empresa entra en un índice como el Russell 3000. Una consultora británica de pensiones advierte de que los Siete Magníficos se convertirían en nueve.
Las empresas corrientes y el trabajo
El empleo es una de las partidas que financian el gasto. Challenger resume el fenómeno diciendo que las empresas desplazan presupuestos hacia la IA a costa del empleo, y los recortes que citan la IA se concentran en el sector tecnológico, el que más gasta en cómputo. La nota de Sløk añade el otro lado de la factura: las empresas corrientes empiezan a tratar el gasto en tokens como un coste que presiona sus márgenes. Y según Apollo, para justificar la inversión empresas y particulares tendrían que gastar 2 billones de dólares al año en servicios de IA. Si ese gasto no llega, la factura recae en prestamistas, accionistas y, por la vía de los tipos y la deuda pública, en el resto.
Quién presta
Apollo, la gestora de Sløk, está en el centro de esa financiación: lideró 3500 millones para chips de Nvidia arrendados a xAI, y su propia nota de agosto presenta el crédito privado de grado de inversión como vía para financiar el despliegue. Forbes recoge que Apollo y otras gestoras buscan más de 500.000 millones de capital de terceros para infraestructura de IA, y que el 26 de octubre Blackstone, con Bank of America, Citi y Morgan Stanley, anunció una estructura de 63.000 millones para comprar chips de Broadcom arrendados a Anthropic, el mismo día en que esta presentó su folleto. Mientras los mercados públicos se retiran, el capital privado sigue comprometiendo decenas de miles de millones: el riesgo cambia de manos.
5. Soberanía amenazada: el atractor del cómputo
El ensayo a escala real
El 28 de febrero de 2026 empezó la operación Epic Fury. Según el jefe digital y de IA del Pentágono, Cameron Stanley, se golpearon 13.000 objetivos en 38 días con ayuda del sistema Maven Smart System, unos mil el primer día. Palantir construyó ese sistema, heredero del Proyecto Maven, que funde señales de radar, imágenes de satélite y de drones y comunicaciones electrónicas en un «panorama operativo común» y que, según Bloomberg, integra más de 150 fuentes de datos y se sitúa entre la inteligencia inicial y las fases de revisión. Entre los modelos de IA incorporados desde finales de 2024 figuraba Claude, de Anthropic, a la que el Pentágono vetó por negarse a permitir su uso en armas autónomas, según NPR. El uso fue tan intenso, unos 20.000 millones de tokens al día, que agotó casi de inmediato la capacidad de cómputo clasificado disponible. El ataque a una escuela en Minab, con más de 120 niños muertos, fue atribuido por los investigadores del Pentágono a inteligencia errónea, imágenes desfasadas y una confianza excesiva en la IA. En una guerra moderna, el cuello de botella es el centro de datos, y la cadena de decisión se mide en segundos.
El dinero
El gasto militar mundial alcanzó 2,9 billones de dólares en 2025, según el SIPRI, el undécimo año de subida, y Europa lo impulsó con un 14 por ciento más. España lo subió un 50 por ciento, hasta 40.200 millones, y la OTAN se ha comprometido a llegar al 5 por ciento del PIB en 2035. En Estados Unidos, el Pentágono pidió para 2027 1,5 billones, un 42 por ciento más, con 750.000 millones en «prioridades presidenciales» como el escudo antimisiles Golden Dome, los drones, la IA y la base industrial. El grupo de guerra autónoma pasaría de 226 millones a 54.600 millones, y la administración busca además 350.000 millones por la vía de la reconciliación presupuestaria, buena parte para sistemas autónomos, con decenas de miles de drones entregados en 2026 y cientos de miles en 2027.
La infraestructura es ajena
La OTAN firmó con Google Cloud una nube soberana aislada para análisis militar clasificado, adquirió su propia versión de Maven y el Reino Unido pactó con Palantir hasta 750 millones de libras en cinco años. Según Horváth, las empresas estadounidenses operan cerca de tres cuartas partes de la nube europea y las europeas, el 13 por ciento. Y en junio de 2025, ante el Senado francés, el director legal de Microsoft Francia reconoció bajo juramento que no puede garantizar que los datos de ciudadanos franceses no lleguen a las autoridades estadounidenses, por el alcance extraterritorial de la ley CLOUD. Según el resumen de Rallies, los aliados temen depender de sistemas que Estados Unidos podría apagar.
La respuesta es una carrera por la soberanía del cómputo. Bruselas trabaja en un espacio europeo de datos de defensa y en una nube militar soberana; Países Bajos construye la suya para reducir su dependencia tecnológica de Estados Unidos; OVHcloud ha creado una unidad de defensa para los ejércitos europeos. La Unión Europea aspira a movilizar 200.000 millones de euros con InvestAI y ha abierto, hasta el 12 de noviembre, la convocatoria de hasta siete gigafactorías de IA, mientras Abu Dabi cerró en julio un fondo de 49.000 millones de dólares, mayor que todo el presupuesto público europeo para esas gigafactorías.
El control
La misma tecnología se aplica a las personas. En abril, treinta legisladores estadounidenses exigieron explicaciones sobre el uso por la agencia de inmigración, ICE, de tecnología de Palantir para recopilar datos personales y alimentar un ecosistema de vigilancia masiva, con reconocimiento facial entre otras herramientas, incluso sobre personas que observaban o protestaban en una operación en Minnesota. La gobernanza internacional llega tarde: la ONU publicó en julio el primer informe de su panel de expertos, pero solo puede negociar tratados que los Estados deciden ratificar; según el resumen de ese informe, Estados Unidos y China concentran en torno al 75 por ciento y al 15 por ciento del cómputo de los mayores superordenadores de IA, y 118 países, sobre todo del Sur Global, quedan fuera de las grandes discusiones sobre gobernanza. El 16 de julio nació en Shanghái, con 29 países, la Organización Mundial de Cooperación en IA, que Occidente no ha suscrito.
La factura civil
Los centros de datos usaron en 2024 el 1,5 por ciento de la electricidad mundial y podrían doblar esa cifra hacia 2030, según la AIE; en Estados Unidos, EPRI estima que pasarían del 4,5 por ciento al 9–17 por ciento, y la Administración de Información Energética espera que el consumo marque récords en 2026 y 2027. En agua, el laboratorio de Berkeley calculó 66.000 millones de litros de consumo directo en 2023 y unos 800.000 millones indirectos, por la generación eléctrica. La factura ya llega a los hogares: en la región de PJM, que abastece a unos 67 millones de personas, un análisis de ICF recogido por Reuters estima que las facturas residenciales podrían subir entre un 30 por ciento y un 60 por ciento hacia 2030, y el vigilante independiente del mercado atribuye a los centros de datos unos 6.300 millones de los 16.400 millones de cargos por capacidad. La subasta de julio adjudicó solo 525 megavatios de generación nueva, la mitad que seis meses antes, pese a un récord de demanda.
España y Madrid: el mismo atractor en casa
España ha concedido derechos de acceso y conexión a la red por más de 12 gigavatios para centros de datos, el triple del objetivo previsto, según el Ministerio para la Transición Ecológica: algo más de 6 en la red de transporte y otros 6 en distribución, frente a una demanda prevista de hasta 4 gigavatios y una potencia de computación de 2,5 para 2030. Según el mapa de Red Eléctrica del 1 de octubre, los centros de datos tienen otorgados 6.329 megavatios en la red de transporte, el 34,2 por ciento de toda la capacidad concedida a nuevas demandas, y en Aragón se han concedido 3,6 gigavatios, que triplicarían la demanda eléctrica de la comunidad. El Gobierno calificó de «irreales» las previsiones de Madrid y Aragón y tramita un real decreto que condiciona el acceso a la red de los centros de más de un megavatio a eficiencia energética e hídrica, cobertura renovable y condiciones de soberanía digital. El texto recibió 600 alegaciones; el sector advierte de que pone en riesgo 9.000 millones de inversión, y el ministro Óscar López rechazó que se plantee una moratoria. El Ministerio dice querer evitar los efectos observados en Irlanda, los Países Bajos o Estados Unidos: tensiones sobre la demanda eléctrica y de agua, rechazo social y moratorias.
Aquí.madrid documentó en marzo el déficit eléctrico de la región, con 116.000 viviendas en riesgo de quedar fuera de la planificación de la red y una inversión de 400 millones de Normon bloqueada en Tres Cantos.
La tesis
Los gobiernos interesados en ello están levantando los elementos de un control sobre las personas, y esa capacidad se acumula en quien posee el cómputo y la jurisdicción sobre los datos. La guerra, el rearme y la factura eléctrica son tres caras del mismo atractor: la seguridad exige cómputo, el cómputo exige capital, energía y agua, y la mayor parte de esa infraestructura está en pocas manos. Un Estado que depende de nubes ajenas acepta una exposición que no controla; el que construye la suya gana una capacidad que sirve igual para lo público que para la vigilancia. Y mientras el gasto se justifique como seguridad, ningún Gobierno puede frenarlo sin quedarse atrás: por eso el mercado, por sí solo, no basta para detenerlo.
Dos lógicas de inversión: el beneficio y el peligro
La inversión en IA obedece a dos lógicas que hoy se solapan. La del capital privado busca retorno, y por eso responde a la bolsa, al crédito y a las rondas. La soberana no se sustenta en el beneficio sino en la eficacia frente al enemigo: no busca ni garantiza rendimiento, solo gasto ante el peligro. Se ve en cómo se formula. La meta de la OTAN es un 5 por ciento del PIB en 2035, una cifra de esfuerzo y no de resultado: se fija lo que se gasta, no lo que se obtiene. El Pentágono quiere dar a Golden Dome, por la vía de la reconciliación, un impulso «irreversible», y el subsecretario de Guerra y responsable de tecnología, Emil Michael, ha dicho que, si el Congreso rechaza la financiación, el departamento renunciaría a parte de sus sistemas convencionales más caros para mantener el dinero en drones y sistemas autónomos: la prioridad la fija la amenaza, no la rentabilidad. Para un Estado, el coste de no tener cómputo cuando el adversario sí lo tiene no se mide en una cuenta de resultados, sino en objetivos que no puede batir, datos que no controla y capacidad de decisión que pierde. Por eso el argumento de la seguridad no necesita que el retorno aparezca, y por eso el gasto soberano puede continuar aunque los beneficios fuera de las siete grandes tarden.
La expectativa civilizatoria
Pero el gasto y el endeudamiento, públicos y privados, no descansan solo en el miedo: descansan en una expectativa de futuro, la de que la IA sea una infraestructura de crecimiento civilizatorio. Las previsiones son enormes y dispares. Goldman Sachs calcula que la adopción generalizada podría añadir un 7 por ciento al PIB mundial en diez años, casi 7 billones de dólares anuales, y 1,5 puntos a la productividad anual; la OCDE, entre 0,4 y 1,3 puntos al año en la productividad laboral de los países más expuestos; el FMI, hasta un 4 por ciento del PIB mundial en un escenario de alta productividad; y el director ejecutivo de Anthropic, Dario Amodei, ha hablado de un crecimiento del PIB del 5 por ciento al 10 por ciento. La horquilla va desde el 0,7 por ciento de productividad en diez años que calcula Daron Acemoglu hasta los escenarios de Anton Korinek, que llegan a un 18 por ciento de crecimiento anual. El FMI añade que su previsión de referencia no incluye efectos directos de la IA en la productividad, pero que la oleada de inversión y de adopción podría elevar el crecimiento a medio plazo antes de lo previsto, como quizá anticipa la productividad estadounidense por encima de la tendencia desde 2020.
Esa promesa se narra, además, por analogía con las infraestructuras que el miedo pagó y el crecimiento heredó. Las autopistas interestatales se aprobaron en 1956 como Sistema Nacional de Autopistas Interestatales y de Defensa; ARPANET, el origen de internet, nació de la preocupación del Departamento de Defensa por mantener las comunicaciones militares ante un conflicto nuclear; el GPS lo financió la Fuerza Aérea, y su apertura a los civiles en 2000 desató una oleada de actividad económica. Los propios promotores de la IA lo invocan: OpenAI propuso en 2024 una ley nacional de autopistas de transmisión tan ambiciosa como la de 1956, y Amazon habla de «la mayor obra de infraestructura desde las autopistas».
Y Washington ha sellado la fusión de las dos lógicas en la Misión Génesis, lanzada en noviembre de 2025 con el objetivo de duplicar en una década la productividad y el impacto de la investigación estadounidense, y que el propio Departamento de Energía sitúa en la tradición del Proyecto Manhattan y del programa Apolo. Reúne a más de quince agencias federales y más de 5.000 millones de dólares, y sus 26 retos mezclan ciencia, energía y la modernización de la disuasión nuclear.
El precedente nuclear: del Proyecto Manhattan al átomo civil
El precedente más hondo es el nuclear. El Proyecto Manhattan se creó en 1942 para fabricar la bomba antes que la Alemania nazi y costó unos 2.000 millones de dólares hasta 1945, más de 30.000 millones de hoy: no se justificó por rentabilidad, sino por el peligro. Pasada la guerra, el Estado hizo con el átomo lo que esta tesis atribuye a la IA: lo convirtió en promesa civil. En 1953 Dwight Eisenhower pronunció su discurso «Átomos para la paz» y se botó el submarino Nautilus, el primero de propulsión nuclear; la Ley de Energía Atómica de 1954 permitió que la industria privada poseyera y operara reactores, y en 1957 abrió Shippingport, la primera central comercial de gran escala, hecha con tecnología naval llevada a tierra. Aquella central produjo electricidad a unas diez veces el precio de las de carbón de la época, y el Estado, a través de la Comisión de Energía Atómica, fue su propietario y demostrador para que la industria arrancara. El camino de la bomba al reactor comercial llevó quince años exactos, de la primera reacción en cadena a Shippingport.
El Estado no solo puso la tecnología: puso el riesgo. La ley Price-Anderson de 1957 limitó la responsabilidad financiera de los propietarios de las centrales en caso de accidente, una garantía que los fabricantes nucleares reclamaban como condición para entrar.
Hoy el círculo se cierra desde el otro lado: la IA devuelve al átomo la demanda que le faltaba. Microsoft ha firmado un contrato de 20 años y unos 16.000 millones de dólares para reabrir la unidad 1 de Three Mile Island, rebautizada Crane, con 835 megavatios; Amazon compra hasta 1.920 a Talen y ha invertido 700 millones en X-energy; Google compromete 500 con Kairos y Meta, hasta 6,6 gigavatios. En conjunto, 13 acuerdos y más de 9,8 gigavatios nucleares comprometidos para centros de datos hasta mayo de 2026, con un préstamo de 1.000 millones del Departamento de Energía para el reinicio de Crane. Forbes lo resume diciendo que la IA hace de nuevo financiable la energía nuclear, y diez de los 26 retos de la Misión Génesis se refieren a sistemas nucleares.
En España, la misma lógica ha reabierto el calendario. El Gobierno prorrogó en agosto la central nuclear de Almaraz hasta el 8 de junio de 2030, con el aval del Consejo de Seguridad Nuclear y ante la creciente incertidumbre energética internacional; la central aporta en torno al 7 por ciento de la producción eléctrica nacional. Según un análisis de ESdiario, esa energía firme condiciona inversiones como el campus de centros de datos de Navalmoral, con hasta 20.000 millones de euros previstos en diez años, y la Comunidad de Madrid sostiene que su cierre supondría perder el 15 por ciento de la energía eléctrica madrileña.
El átomo muestra la secuencia completa que la tesis atribuye a la IA: el peligro paga la tecnología, el Estado la convierte en promesa civil y asume el riesgo para que entre el capital privado, y décadas después la demanda civil, ahora la del cómputo, la reactiva. La diferencia es la velocidad: con la IA, los usos militar y civil avanzan a la vez.
Dos tecnologías del miedo que ya son infraestructura
El átomo y la IA comparten algo más que la secuencia: ambos inspiran más miedo que confianza y, aun así, forman parte de la infraestructura del presente. Según Pew, el 52 por ciento de los estadounidenses está más preocupado que entusiasmado por la IA, frente al 37 por ciento de 2021, y solo el 9 por ciento está más entusiasmado que preocupado. En un sondeo de Echelon de junio, los centros de datos de IA son el proyecto que menos votantes aceptarían en su comunidad, un 27 por ciento a favor, por detrás incluso de una central nuclear, y según Gallup, recogido por BigGo, un 71 por ciento se opone a uno en su vecindario frente al 53 por ciento que se opone a una central nuclear.
Pero ninguna de las dos es ya una opción. La energía nuclear generó en 2025 un récord de 2.850 teravatios hora, según la AIE, en torno al 10 por ciento de la electricidad mundial con 413 reactores en 31 países y cerca del 20 por ciento de la española. La IA, a su vez, sostiene entre un tercio y la mitad del crecimiento interanual estadounidense, según la medida, y una de cada diez páginas web de una muestra de julio de 2026 muestra signos de haber sido escrita o editada sustancialmente con IA.
De ahí la intuición de la caída libre: salir de ellas no devuelve al punto de partida, abre un vacío. El caso español lo ilustra: la prórroga de Almaraz se defendió, entre otras razones, porque puede moderar la exposición de los consumidores a unos picos de precios de los combustibles fósiles no previstos, en un contexto de crisis energética internacional. Y con la IA, retirar el gasto sin sustituto significaría perder de golpe el motor que hoy sostiene buena parte del crecimiento.
Con el átomo, la humanidad construyó un aparato de contención: el equilibrio del terror, el Organismo Internacional de Energía Atómica y el Tratado de No Proliferación. Con la IA se está ensayando lo mismo. Responsables de OpenAI propusieron un organismo como el OIEA para la superinteligencia, y el cómputo ocupa el lugar del uranio: se propone gobernar los chips como se gobernó el material fisible. Dan Hendrycks, Eric Schmidt y Alexandr Wang han acuñado la «destrucción mutua asegurada de la IA», un régimen de disuasión en el que cualquier intento de dominio unilateral de un Estado recibe sabotaje preventivo de sus rivales. En ambos casos la contención no busca abandonar la tecnología, sino convivir con ella: el miedo se institucionaliza porque la dependencia ya no permite renunciar.
Las tres patas de la tesis
La tesis tiene así tres patas. El peligro asegura el gasto, porque ningún Estado puede quedarse sin cómputo ante un adversario que lo tiene. La promesa civilizatoria lo legitima y lo financia con deuda, porque convierte un gasto de seguridad en la apuesta por una infraestructura de crecimiento, como lo fueron el átomo, las autopistas, internet o el GPS. El Estado compra seguridad hoy y apuesta a que la infraestructura sea mañana crecimiento; el mercado financia la segunda promesa mientras el Estado garantiza la primera. Y si la promesa civilizatoria tarda, la seguridad sigue sosteniendo el gasto. La tercera pata es la dependencia: el átomo y la IA inspiran más miedo que confianza y, aun así, ya sostienen el presente, de modo que salir de ellas no devuelve al punto de partida, sino que abre una caída libre.
Cierre: quién paga mientras se descubre cuánto rinde
La semana deja una pregunta que no es si la IA funciona, sino quién paga mientras se descubre cuánto rinde. Hay una cadena de pagadores: los prestamistas que han comprado la deuda, los ahorradores que sostienen los índices sin haberlo elegido, los hogares que ya pagan capacidad eléctrica y los contribuyentes que financian el cómputo militar. En un ciclo puramente privado, lo que frena el gasto es la bolsa, y esta semana empezó a frenarlo. La tesis de este artículo es que, cuando el gasto se justifica también como seguridad, ese freno afloja, porque ningún Gobierno quiere quedarse atrás y porque la infraestructura que protege es, en su mayor parte, ajena.
Con el átomo ocurrió algo parecido: el peligro pagó la tecnología, el Estado asumió el riesgo, la promesa civil financió el resto y el miedo se institucionalizó en organismos y tratados. La IA recorre ese camino a la vez en el cuartel y en la fábrica, y ya forma parte del presente: salir de ella no devuelve al punto de partida, abre una caída libre.
Hay fechas que irán mostrando el desenlace. El 5 de noviembre, la Oficina de Estadísticas Laborales publica la productividad del tercer trimestre. El 12 cierra la convocatoria europea de las gigafactorías de IA. A mediados de mes podría salir a bolsa Anthropic, sin fecha confirmada, y el 25 llega la segunda estimación del PIB. Sløk dijo que la historia de la IA se decidirá en las 493 empresas ajenas a las siete grandes. Ahí se verá el retorno; y si tarda más de lo que el crédito, la bolsa y los presupuestos de defensa pueden esperar, la soberanía no se habrá perdido por una decisión, sino por acumulación: de deuda, de dependencia y de capacidad en pocas manos.
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