E112_Inversión en IA y Flujo de Caja de Hyperscalers
Ep. 112

E112_Inversión en IA y Flujo de Caja de Hyperscalers

Episode description

Este episodio de BIMPRAXIS explora cómo los gigantes tecnológicos están gastando más en inteligencia artificial que ingresan en efectivo, lo que podría llevar a un punto de colisión matemática inminente en sus cuentas. El informe de Epoch AI, firmado por Isabel Junievich, proyecta que las empresas como Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta y Oracle enfrentarán una factura económica sin precedentes para dominar la inteligencia artificial generativa. Aunque estas corporaciones siguen siendo rentables, su capacidad de liquidez se ve gravemente afectada por el gasto en infraestructura de IA, lo que podría llevar a un colapso financiero si no encuentran una solución antes del tercer trimestre de 2026.

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Buenas, esto es BIMPRAXIS, el podcast donde el

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BIM se encuentra con la inteligencia artificial.

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Exploramos la ciencia, la tecnología y el futuro

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desde el enfoque de la arquitectura, ingeniería y

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construcción.

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¡Empezamos!

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Muy buenas, bienvenidas, bienvenidos a un nuevo episodio

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de BIMPRAXIS.

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Hoy os traemos el momento exacto en el

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que los gigantes tecnológicos empezarán a gastar más

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en inteligencia artificial de lo que ingresan en

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efectivo.

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O sea, un escenario que, a ver, suena

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a película de ciencia ficción financiera total, pero

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es que está pasando ahora mismo.

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Sí, sí, a cámara lenta además.

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Exacto, en las hojas de cálculo de las

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empresas que, bueno, se supone que son las

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más rentables del planeta.

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Totalmente.

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Para poner a quienes nos escuchan un poco

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en contexto, hoy nos sumergimos en un informe

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que es un auténtico.

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Un auténtico jarro de agua fría para todo

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el sector tecnológico.

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Un baño de realidad, digamos.

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Exacto.

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Está fechado el 16 de junio de 2026.

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Lo firma la investigadora Isabel Junievich para Epoch

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AI y desmenuza una dinámica que es francamente

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fascinante.

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Muy reveladora.

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Proyecta un punto de colisión matemática inminente en

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las cuentas de los llamados hyperscaners.

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Claro, los grandes, de verdad.

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Eso es.

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Hablamos de los titanes absolutos.

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De la infraestructura en la nube.

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O sea, Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta y Oracle.

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Que al final son las empresas que sostienen

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básicamente la arquitectura de Internet.

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Y el análisis de Epoch AI demuestra que,

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bueno, la carrera por dominar la inteligencia artificial

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generativa les está pasando una factura económica que

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no habíamos visto nunca.

2:03

Vaya.

2:03

Es que es a una escala sin precedentes.

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Y, a ver, a primera vista hablar de

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finanzas corporativas, de balances, de flujos de liquidez,

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pues puede sonar a clase densa de la

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universidad, ¿no?

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Sí, a aburrimiento soberano.

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Ya, pero la realidad de esta carrera armamentística

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es tan extrema que, de verdad, resulta apasionante.

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Estamos hablando de cientos de miles de millones

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de dólares cambiando de manos a una velocidad

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que da a vértigo.

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Una barbaridad de dinero.

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Vale, vamos a desgranar esto para separar el

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humo del dinero real porque hace falta definir

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bien el terreno de juego.

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Bueno, pensemos en una analogía así muy detallada.

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Voy a andar por casa.

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A ver, cuenta.

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Imaginaos una panadería de barrio.

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Vale.

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Una panadería muy próspera que vende muchísimo pan

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todos los días.

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El dinero limpio que queda en la caja

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registradora a final de mes después de pagar,

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pues, la harina, la luz, las nóminas.

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Lo básico.

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Eso sería el flujo de caja operativo.

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Es el dinero constante y sonante que genera

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el negocio solo por el mero hecho de

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abrir la persiana.

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Claro, esa es la base de la supervivencia

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de cualquier negocio, vamos.

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Es el pulso vital, el efectivo real que

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entra por la puerta cada mañana.

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Eso es.

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Pero la historia cambia por completo si de

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repente quien dirige la panadería decide que el

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futuro absoluto son los croissants cuánticos.

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Croissants cuánticos, me lo apunto.

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Y claro, para fabricarlos resulta que necesita comprar

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hoy mismo un horno industrial hiper avanzado que

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cuesta una fortuna y encima ocupa tres locales

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enteros.

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Ese desembolso brutal.

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Total, o sea, esa pasta que sale de

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golpe de la cuenta del banco para comprar

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infraestructura física.

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Sí, pensando en el futuro.

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Exacto, pues eso es el gasto de capital

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o como lo llama el informe, el CAPEX

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en efectivo.

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Y esa es una distinción crucial.

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Y aquí es donde el estudio de Epochei

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brilla muchísimo, por su rigor metodológico.

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Porque no se fían de lo que dicen

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las empresas, no.

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Qué va, qué va.

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No se basan en notas de prensa de

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estas grandilocuentes.

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Ni en los resúmenes financieros superpulidos de relaciones

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públicas.

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Que te lo pintan todo precioso.

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Claro.

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La autora, Isabel, ha ido directamente a los

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informes 10Q y 10K.

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Los de la SEC.

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Eso es.

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Los documentos oficiales y legalmente vinculantes que tienen

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que presentar sí o sí a la SEC,

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al regulador estadounidense.

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Y ojo a esto, ha extraído la información

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utilizando etiquetas XEBRL.

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Que esto a mí me pareció súper curioso

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cuando lo leí.

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Normalmente las empresas agrupan los gastos en cada

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uno de ellos.

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En categorías un poco difusas, para maquillar los

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números o esconder dónde están sangrando dinero.

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Este estándar XEBRL sirve justo para evitar eso.

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Totalmente.

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El XEBRL, que por sus siglas en inglés

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es Extensible Business Reporting Language, es, a ver,

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para entendernos, como un código de barras inalterable.

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Vale.

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Obliga a las empresas a etiquetar cada dólar

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que gastan con una categoría estructurada que la

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SEC supervisa.

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Entonces, al raspar esos códigos de barras, Epoch

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AI, Epoch AI saca el dato crudo, la

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verdad desnuda.

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Sin filtros.

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Exacto.

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Y lo importante aquí es que este informe

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mide exclusivamente el efectivo real que sale de

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la caja.

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¿Nada de promesas a futuro?

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Nada de compromisos.

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Ni ganancias teóricas sobre el papel, ni los

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famosos arrendamientos financieros donde tienes el servidor pero

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no has soltado la pasta hoy.

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Mide los dólares físicos que han salido de

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la cuenta para pagar a los que hacen

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los chips, a los servidores y construir los

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data centers.

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O sea, ¿abandona por completo?

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Esa contabilidad de devengo donde apuntas un gasto

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hoy, pero igual lo pagas en cinco años

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y se centra en la liquidez pura y

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dura.

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Y si nos fijamos en esa liquidez, los

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datos de la gráfica son de locos, de

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verdad.

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Dan bastante miedo.

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Tienen una gráfica en escala logarítmica que muestra

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el ritmo de aceleración.

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Por un lado, tienes el flujo de caja

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operativo de estos cinco gigantes combinados que crece

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a un ritmo del 23 % anual.

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Que es una barbaridad.

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O sea, un 23%.

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Un 23 % sostenido para empresas de este

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tamaño es una máquina de imprimir billetes.

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Literalmente.

6:14

Pero claro, por otro lado, el gasto de

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capital, ese CAPEX para infraestructura de IA, se

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ha disparado a un crecimiento del 70 %

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anual.

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Y esto desde el segundo trimestre de 2023.

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Claro, coincidiendo de lleno con la explosión de

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GPT -4.

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Exacto.

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Ese trimestre, el segundo de 2023, es el

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pistoletazo de salida real.

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Fue cuando en todos los consejos de administración,

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cundió el pánico absoluto y dijeron, oye, hay

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que comprar todo el hardware que exista.

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Como si no hubiera un mañana.

6:44

Tal cual.

6:44

Y claro, si aplicas una proyección matemática muy

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básica a estas dos líneas, la del ingreso

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creciendo al 23 % y la del gasto

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al 70%, pues el modelo exponencial es implacable.

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Las líneas se cruzan.

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Es pura física.

6:59

Vaya.

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Según Epoch AI, ese cruce a nivel agregado

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llega en el tercer trimestre de 2026.

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O sea, que estamos hablando, de que el

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flujo de caja libre agregado de todas estas

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empresas juntas será cero.

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Cero.

7:12

Cero patatero.

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Todo el efectivo que generen, o sea, cada

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anuncio que vendan, cada suscripción de la nube,

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se va a esfumar al instante, para pagar

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más y más infraestructura de IA.

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Pero, ¿qué significa todo esto realmente?

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Si una línea va a 70 por hora

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y la otra a 23, el choque es

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inevitable.

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Pero estas son las empresas más ricas del

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mundo.

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No van a quebrar mañana, ¿verdad?

7:35

No, no, no van a quebrar mañana.

7:37

Estoy seguro.

7:37

Y, de hecho, lo fascinante aquí es que

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siguen siendo enormemente rentables.

7:42

Ya.

7:42

A ver, para entender esta contradicción aparente, hay

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que mirar el mecanismo de la depreciación contable.

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Cuando una tecnológica compra un clúster enorme de

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servidores, paga en efectivo, de golpe.

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Cientos de millones volando de la cuenta del

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banco en un día.

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Eso es.

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Pero, claro, de cara a la contabilidad y

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a los beneficios que le cuentan a Wall

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Street, ese coste brutal no se resta de

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golpe en el trimestre actual.

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Claro.

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Porque la infraestructura tiene una vida útil, ¿no?

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Si un servidor va a durar cinco años,

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pues reparten ese impacto contable durante esos cinco

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años.

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Exactamente.

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Lo amortizan.

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Contablemente restan, por ejemplo, una quinta parte del

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coste de sus beneficios cada año.

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Ya, ya veo.

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Así la empresa sigue mostrando un margen de

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beneficio altísimo en los libros y protegen el

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valor de sus acciones en bolsa.

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Claro, para que no cunda el pánico.

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Pero la realidad en la cuenta corriente del

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banco es muy inistinta.

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Su capacidad del día a día para generar

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efectivo, para tener liquidez real para maniobrar, sufre

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un palo tremendo e inmediato.

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Pero, claro, la depreciación al final es, pues

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eso, un juego de trileros contable para calmar

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a los inversores.

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Si el dinero real ya no está y

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al mes siguiente resulta que necesitas comprar la

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nueva hornada de tarjetas gráficas para no quedarte

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atrás, el apunte de la depreciación no te

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va a pagar la factura de los chips.

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Evidentemente, ¿no?

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Esa falta de liquidez te tiene que morder

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tarde o temprano.

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Y ese es justo el núcleo de la

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advertencia que lanza Isabel Junievich.

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Un negocio puede ser súper rentable sobre el

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papel, pero, oye, si no tienes liquidez para

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parar la próxima factura, te paralizas.

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Claro.

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El flujo de caja es la realidad del

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presente, mientras que el beneficio es, pues, una

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historia a largo plazo.

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Si las compras de hardware crecen al 70

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% anual, la liquidez se evapora mucho más

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rápido de lo que cuentan los libros.

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Es de cajón.

9:34

Sí.

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Ahora bien, el informe también señala que ese

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tercer trimestre de 2026 es una media agregada.

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Es como si metemos a los cinco gigantes

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en una batidora.

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Sí, todos juntos.

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Pero claro, si mezclas el dinero de Microsoft,

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que tiene un monopolio de software corporativo que

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da unas márgenes altísimos, con Meta o Alphabet,

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que dependen puramente de los ciclos de publicidad

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digital, pues ese batido oculta un poco la

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realidad individual.

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Totalmente.

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No todos se van a chocar contra el

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muro, a la vez.

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¿Qué pasa cuando miras los datos empresa por

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empresa?

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Pues mira, el desglose es de lo mejor

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del estudio, porque demuestra que el nivel de

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urgencia y el colchón que tiene cada una

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varía muchísimo.

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Y aquí, de nuevo, el informe es súper

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escrupuloso con el método.

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Sí, por el tema de los calendarios, ¿no?

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Exacto.

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Las empresas no cierran sus trimestres fiscales en

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el mismo mes.

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Oracle, por ejemplo, tiene un calendario súper raro.

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Entonces, el estudio ajusta los trimestres fiscales al

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trimestre natural con el que más se solapan.

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Para poder comparar manzanas con manzanas.

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Justo.

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Para que la comparación macroeconómica tenga sentido real.

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Y fíjate que al hacer esa comparación justa,

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el ranking cronológico de quién cruza la línea

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de liquidez cero primero, tela marinera.

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Según los datos, Oracle ya la ha cruzado.

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Sí, ya están ahí.

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O sea, su CAPEX ya es mayor que

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su flujo de caja a día de hoy.

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Y yo me pregunto, ¿por qué caen ellos

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primero si no son los más grandes del

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grupo?

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Pues, a ver, paradójicamente, por eso mismo.

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Parten de una base de flujo de caja

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bastante más pequeña que, yo que sé, Apple

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o Microsoft.

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Pero están intentando competir en la misma liga

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exacta de infraestructura de IA.

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Claro, quieren estar en la mesa de los

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mayores.

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Y tienen una estrategia en la nube súper

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agresiva para ganar cuota de mercado rápido.

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Y claro, eso exige soltar una cantidad de

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pasta en CAPEX que su liquidez normal no

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puede sostener.

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Tiene todo el sentido del mundo.

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Siguiendo el ranking, el próximo sería Amazon, que

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según las tendencias estaría cruzando la línea ahora

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mismo.

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A mediados de 2026.

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En este preciso instante, sí.

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Luego tendríamos a Alphabet, que la cruzaría en

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el primer trimestre de 2027.

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Meta se iría al tercer trimestre de 2027.

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Y el que parece que tiene un paracaídas

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enorme es Microsoft, que según el informe no

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agotaría su flujo de caja hasta el tercer

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trimestre de 2028.

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Y ese margen tan bestia de Microsoft ilustra

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muy bien lo que hablábamos.

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Sus ventajas estructurales.

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Microsoft se apoya muchísimo en el B2B.

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Claro, empresas.

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Venden suscripciones a corporaciones gigantescas.

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Y eso es un río de ingresos constantes

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y super predecibles.

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Te da mucha seguridad.

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Les permite financiar la locura de los centros

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de datos durante mucho más tiempo sin ahogarse.

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En cambio, si dependes de la publicidad, eres

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mucho más vulnerable si la economía frena un

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poco.

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Ya te digo.

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Pero bueno, en general, el desglose te dice

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que todos estos hyperscalers están dispuestos a sacrificar

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su seguridad a corto plazo por puro pánico

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a quedarse fuera de la revolución de la

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IA.

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El famoso FOMO, ¿verdad?

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El miedo a perderse la fiesta, pero a

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una escala de cientos de miles de millones.

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Y esto me lleva a una duda enorme.

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Si la pasta que ganan en su día

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a día ya no llega para comprar chips

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a lo loco y montar macrocentros de datos,

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¿de dónde demonios van a sacar el dinero?

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Pues esa es la pregunta del millón.

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Porque parar no parece que quieran parar.

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¿Qué va?

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Parar ni se lo plantean.

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Si el fluro operativo no da, y quieren

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seguir creciendo al 70%, van a tener que

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buscar financiación externa.

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Y mucha.

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El informe da tres vías principales, básicamente.

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A ver, ¿cuáles son esas palancas?

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La primera es obvia.

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Tirar de ahorros.

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Liquidar sus enormes reservas de efectivo.

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Han acumulado montañas de liquidez en la última

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década, así que pueden empezar a quemar ese

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colchón.

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Vale.

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Tirar de la hucha.

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La segunda es ir al mercado de deuda.

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O sea, emitir bonos corporativos o pedir préstamos

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gigantes al banco.

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Endeudarse hasta las cejas.

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Y la tercera, pues emitir nuevas acciones, pidiendo

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capital fresco directamente a los inversores.

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Uf, pero espera, porque las implicaciones de todo

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esto a nivel macro son brutales.

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Si empiezan a quemar sus reservas, se quedan

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sin munición para, no sé, comprar otras empresas

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emergentes, o para recomprar sus propias acciones, que

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es lo que suele mantener contentos a los

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inversores de Wall Street.

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Y si encima deciden emitir deuda a lo

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bestia a la vez, absorberían una cantidad descomunal

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de liquidez del sistema financiero.

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Podrían encarecer los préstamos para todo el mundo.

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Es que tienen un tamaño desproporcionado.

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Y no hablemos de si emiten nuevas acciones,

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que entonces diluyen el valor para los accionistas

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de ahora.

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Y eso en bolsa suele ser sinónimo de

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pánico.

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Has dado en el clavo totalmente con el

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efecto domino.

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Es que no es un problemilla contable interno

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de cinco empresitas.

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Hablamos de corporaciones que son un porcentaje enorme

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de los índices bursátiles de todo el planeta.

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Es que mueven el mundo.

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Claro.

14:31

Si pasan de ser máquinas de generar dinero

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a ser agujeros negros que tragan deuda y

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capital para pagar IA, te cambian las reglas

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de inversión global.

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Y el informe de hecho avisa de que

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ya están emitiendo deuda a unos niveles muy

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poco habituales para poder seguir el ritmo.

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Tela.

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Y mira, aquí es donde la cosa se

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pone realmente interesante.

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Y donde yo valoro muchísimo el trabajo de

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Isabel Junievich.

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Porque en tecnología estamos hartos de ver predicciones

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categóricas, ¿no?

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Gurús que te venden la moto.

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Exacto.

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Verdades absolutas.

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Pero ella incluye una sección de limitaciones que

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demuestra una honestidad intelectual tremenda.

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Reconoce los márgenes de error de su propio

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modelo de predicción.

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Es que así tiene que ser un análisis

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serio de datos.

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Tienes que avisar de qué variables te pueden

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mover la aguja.

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Y menciona dos cosas muy concretas.

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Primero, el tema de cuándo empiezas a medir.

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El modelo de la gráfica asume que la

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fiebre empezó en el segundo trimestre de 2023.

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Con GPT -4, claro.

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Pero si mueves ese inicio, un pelín hacia

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atrás, al primer trimestre de 2022, donde el

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crecimiento era distinto, pues el punto de colisión

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baila un poco.

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Ya no es el tercer trimestre de 2026

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fijamente, sino que puede caer entre el segundo

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y el cuarto trimestre de ese año.

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Sigue estando a la vuelta de la esquina.

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El choque es inminente igual, sí.

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Pero la fecha exacta depende de dónde empieces

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a contar.

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Y luego está lo de la estacionalidad, que

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también cambia las cosas.

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Uf, la estacionalidad del flujo de caja es

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vital.

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El mejor ejemplo es Amazon.

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Amazon no genera caja de forma plana todo

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el año.

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Claro, en Navidad revientan las ventas.

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Eso es.

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En el cuarto trimestre, con el Black Friday

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y la campaña navideña, tienen un pico de

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liquidez salvaje.

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Si ajustas la matemática para tener en cuenta

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esa inyección, pues el cruce de las líneas

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igual se retrasa un trimestre más.

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Ya.

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Pero bueno, más allá de si se chocan

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en verano o en invierno de 2026, hay

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un elefante en la habitación del que el

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modelo no se ocupa.

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Porque da por sentado que el modelo no

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se ocupa.

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Y por otro lado, que los ingresos van

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a seguir creciendo al 23 % fijo.

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Claro, es una proyección lineal en ese sentido.

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Pero claro, ¿qué pasa si el retorno de

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la inversión, el famoso ROI de la inteligencia

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artificial, empieza a dar sus frutos de verdad?

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Ah, amigo.

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Si de repente descubren cómo monetizar la IA

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a lo bestia, la curva de ingresos podría

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dispararse hacia arriba y salvarles los muebles, ¿no?

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La IA se pagaría a sí misma.

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Sí, conectamos esto con la perspectiva general.

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Ese es exactamente el gran interrogante que no

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deja de pasar.

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¿Por qué no deja dormir a los directivos

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en Silicon Valley?

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Me lo imagino.

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A ver, este estudio es una extrapolación matemática

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pura.

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Te dice a dónde vamos si seguimos con

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la inercia actual.

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Si nada cambia.

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Eso es.

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Pero no puede modelar, porque es imposible, cuándo

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ni cómo va a llegar ese retorno de

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la inversión.

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Asume CAPEX al 70 % e ingresos al

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23%.

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Si el ROI explota positivamente mañana, pues el

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cruce se aplaza o ni siquiera llega.

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Claro.

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Pero, y este es el gran pero, si

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ese retorno tarda 5 o 10 años en

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materializarse, el socavón financiero de construir todo esto

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va a ser imposible de tapar sin llevarse

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por delante media economía.

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Al final, la sensación que a mí me

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da no es tanto la de caer por

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un precipicio, sino como estar construyendo las vías

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de un tren bala.

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A ver.

17:41

Vas poniendo el acero justo delante del tren,

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que va a toda velocidad, y vas rezando

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para que lo que cobras por los billetes

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de los pasajeros te dé para pagar más

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acero antes de que se te acabe la

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vía y descarriles.

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Fíjate, es una metáfora súper acertada, para la

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presión que deben llevar encima.

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Y la verdad, para ir terminando, creo que

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deberíamos ir incluso un paso más allá de

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la pura financiación y pensar en el riesgo

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físico real.

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¿Riesgo físico de los servidores, dices?

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Sí, hemos hablado de endeudarse y quemar dinero

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para comprar la infraestructura.

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Pero, ¿y si ese hardware, que son chips

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hiperespecializados que hoy valen a precio de oro,

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se quedan obsoletos antes de que logren recuperar

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lo que han gastado?

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Ostras.

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Ese escenario daría pánico en el mercado.

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Claro.

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Es que la arquitectura de la IA avanza

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súper rápido.

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Imagínate que la próxima generación de modelos de

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repente necesita un diseño de red que no

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tiene nada que ver.

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Redes industriales inmensas, llenas de servidores de miles

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de millones, que ya no sirven para competir,

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pero que el banco te sigue cobrando.

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Volviendo a la panadería.

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Es como comprar el horno cuántico carísimo, arruinarte,

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y que a los seis meses la gente

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sólo quiera magdalenas al vapor, que necesitan otra

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máquina.

18:55

Tal cual.

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Y el banco pasándote el recibo del horno

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cada mes.

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Desde luego, es una perspectiva que te obliga

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a mirar todo el humo de Silicon Valley

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con un poquito más de secticismo.

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Ya te digo.

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Antes de despedirnos hasta el próximo programa, os

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informamos de que las voces que oyes han

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sido generadas por la IA de Notebook LM,

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y que dirigiendo el podcast se encuentra Julio

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Pablo Vázquez, un humano que te envía saludos.

19:19

En caso de error, probablemente sean errores humanos.

19:21

Nos escuchamos.

19:33

Y hasta aquí el episodio de hoy.

19:36

Muchas gracias por tu atención.

19:47

Esto es BIMPRAXIS.

19:49

Nos escuchamos en el próximo episodio.