La inteligencia artificial está protagonizando una de las mayores movilizaciones de capital tecnológico de la historia contemporánea.
Nvidia fabrica los chips que alimentan los modelos. Los grandes proveedores de nube construyen centros de datos colosales y empresas como OpenAI y Anthropic demandan cantidades crecientes de capacidad computacional para entrenar y desplegar sistemas cada vez más complejos. Hasta aquí, nada particularmente inusual.
Lo que distingue al actual ciclo de inversión en IA es. que muchas de estas empresas NO son simplemente clientes y proveedores en una cadena lineal.
En numerosos casos, son simultáneamente inversores, socios financieros y accionistas unas de otras. Nvidia invierte en compañías que necesitan sus GPU y, los proveedores de nube financian laboratorios de IA que después contratan su capacidad informática.
Las startups utilizan ese capital para construir centros de datos y el resultado es, una red densa en la que el dinero puede circular varias veces por el mismo ecosistema antes de materializarse en actividad económica independiente.
A este fenómeno, se le ha denominado financiación circular. Lo que NO implica necesariamente la existencia de fraude contable, ni de transacciones ficticias de ida y vuelta. Pero plantea una pregunta incómoda que muy pocos inversores institucionales están formulando con suficiente claridad:
¿Qué proporción de la demanda actual de infraestructura de IA procede de clientes finales con capacidad de pago sostenible?, ¿Qué proporción está siendo facilitada, directa o indirectamente, por los propios fabricantes y proveedores que se benefician de esa demanda?
La mecánica de un acuerdo circular
Consideremos un esquema simplificado con tres actores:
- La empresa A fabrica semiconductores especializados.
- La empresa B desarrolla modelos de inteligencia artificial y necesita esos chips.
- La empresa C proporciona centros de datos y capacidad computacional a gran escala.
En un modelo de financiación convencional, B obtiene capital de inversores independientes, adquiere productos de A y contrata servicios de C. Las relaciones comerciales son relativamente transparentes y el flujo de caja puede trazarse con claridad.
En un acuerdo circular, la arquitectura financiera es considerablemente más compleja: A invierte directamente en B, B se compromete contractualmente a adquirir productos de A y servicios de C, y C recibe a su vez financiación o acciones de empresas que necesitan utilizar sus centros de datos.
Entonces, el mecanismo genera un bucle de: capital → infraestructura → compras → ingresos → valoración → nuevo capital → más infraestructura.
Cuando la demanda subyacente crece de forma orgánica, esta estructura puede resultar extraordinariamente eficiente: permite coordinar a proveedores, desarrolladores y operadores de infraestructura en un mercado donde la capacidad es escasa y los plazos de construcción son largos.
El problema ocurre cuando el crecimiento esperado no se materializa al ritmo proyectado.
Bloomberg define estos acuerdos como operaciones en las que una empresa invierte en otra que posteriormente adquiere sus productos o servicios. La inversión, permite al receptor ampliar su capacidad operativa y simultáneamente, garantiza negocio futuro al inversor.
La palabra clave es, la interdependencia.
Microsoft y OpenAI: el arquetipo del modelo
La relación entre Microsoft y OpenAI constituye el ejemplo fundacional de esta arquitectura financiera. Microsoft ha comprometido más de 13.000 millones de dólares en OpenAI a lo largo de varios años.
A cambio, OpenAI se ha convertido en uno de los principales clientes de Azure, contratando cantidades masivas de capacidad informática. La relación se ha intensificado hasta el punto de que Microsoft ha comunicado que OpenAI contrató 250.000 millones de dólares adicionales en servicios de Azure, mientras ambas compañías continúan expandiendo su infraestructura conjunta.
La lógica económica subyacente es comprensible. OpenAI necesita cantidades colosales de computación. Microsoft posee esa capacidad y necesita clientes que justifiquen sus gigantescas inversiones en centros de datos.
Microsoft proporciona capital y acceso a infraestructura; OpenAI utiliza esa infraestructura para desarrollar productos de IA; y el crecimiento de OpenAI genera más demanda de Azure. Es un volante financiero y tecnológico que, mientras gire, beneficia a todos los participantes.
Amazon y Anthropic: la réplica del patrón
El mismo modelo se reprodujo con precisión notable en la relación entre Amazon y Anthropic. Amazon llegó a comprometer hasta 4.000 millones de dólares en la compañía, mientras Anthropic adoptaba Amazon Web Services como uno de sus principales proveedores de infraestructura.
Google siguió una estrategia paralela, comprometiendo hasta 2.000 millones de dólares y proporcionando a Anthropic acceso a sus chips Tensor y servicios de nube.
El patrón es idéntico: el proveedor de infraestructura financia parcialmente al cliente que posteriormente utilizará esa infraestructura.
Esto NO constituye una anomalía en términos históricos (la financiación de proveedores existe en numerosas industrias) pero la escala actual a la que se ha decidido llevar, carece completamente de precedentes anteriores.
Nvidia: de fabricante de chips a financiador sistémico
El caso de Nvidia resulta particularmente revelador.
Durante años, el negocio de Nvidia consistió esencialmente en vender unidades de procesamiento gráfico. Con la explosión de la IA generativa, sus chips se convirtieron en uno de los recursos más estratégicos de toda la economía tecnológica. Pero Nvidia ha comenzado a desempeñar una función adicional: proporcionar capital al ecosistema que adquiere sus productos.
En septiembre de 2025, Nvidia anunció una asociación con OpenAI para desplegar al menos 10 gigavatios de sistemas Nvidia, acompañada de la intención de invertir hasta 100.000 millones de dólares en OpenAI.
La estructura es, particularmente llamativa porque OpenAI utilizaría el capital y la infraestructura para construir centros de datos que precisamente, estarían equipados con sistemas Nvidia.
El bucle se cierra: Nvidia financia → OpenAI construye → OpenAI compra Nvidia.
Reuters señaló que la operación suscitó preguntas específicas sobre la circularidad de las inversiones en el sector. Además, en diciembre de 2025 Nvidia todavía no había finalizado el acuerdo de los 100.000 millones de dólares, lo que demuestra que no todos los anuncios de esta magnitud terminan materializándose exactamente como fueron planteados inicialmente.
AMD introduce una variante adicional
La competencia entre fabricantes de chips ha extendido este modelo a AMD.
En octubre de 2025, OpenAI y AMD anunciaron un acuerdo para desplegar 6 gigavatios de GPU de AMD. Como parte de la operación, AMD concedió a OpenAI un warrant para adquirir hasta 160 millones de acciones de AMD, sujeto a determinadas condiciones y objetivos de compra.
La relación comercial y financiera vuelve a entrelazarse de forma significativa: OpenAI se compromete a adquirir cantidades masivas de chips; AMD asegura una demanda potencial gigantesca; y OpenAI recibe la posibilidad de convertirse en accionista de AMD bajo condiciones pactadas.
Los chips existen y los centros de datos se están construyendo. El debate se centra en cuánto de la expansión futura depende de que los mismos actores continúen financiándose entre ellos.
CoreWeave: cuando el proveedor garantiza al cliente
CoreWeave ofrece otro ejemplo esclarecedor. La compañía se ha convertido en uno de los llamados neoclouds: proveedores especializados en capacidad informática para inteligencia artificial.
Nvidia adquirió aproximadamente un 7% de CoreWeave y posteriormente se produjo un acuerdo por el que Nvidia compraría 6.300 millones de dólares en servicios de computación de CoreWeave.
El detalle crucial es que Nvidia acordó adquirir capacidad que CoreWeave no consiguiera vender a otros clientes. Reuters describió el acuerdo como una garantía que permitía a Nvidia comprar la capacidad de nube residual.
Aparece otro bucle: Nvidia ayuda a financiar al proveedor; el proveedor construye centros de datos equipados principalmente con hardware Nvidia; Nvidia se convierte en comprador de capacidad y esa capacidad; puede utilizarse para ejecutar cargas de trabajo de clientes que a su vez, necesitan GPU de Nvidia.
El sistema funciona mientras exista demanda suficiente. Si la demanda final se debilita, la red de compromisos puede transformarse en una fuente de riesgo sistémico.
La defensa razonable: ¿círculo virtuoso o artificio contable?
Conviene evitar una conclusión excesivamente simplista. Denominar “circulares” a estas operaciones puede sugerir que constituyen necesariamente una burbuja especulativa. No es así.
Existe una explicación perfectamente racional para muchas de estas estructuras. Construir infraestructura de IA cuesta decenas de miles de millones de dólares.
Los laboratorios necesitan capacidad antes de disponer del efectivo suficiente para financiarla por sí mismos. Simultáneamente, los fabricantes de chips y los proveedores de nube tienen interés legítimo en asegurarse clientes a largo plazo.
Bloomberg recogió este argumento con precisión: los defensores de estos acuerdos sostienen que la llamada circularidad se asemeja más a un “círculo virtuoso”, porque permite coordinar proveedores, constructores de centros de datos y clientes en un mercado donde la capacidad informática es estructuralmente escasa.
Dario Amodei (CEO de Anthropic) defendió una lógica similar: un participante puede poseer el capital y otro necesitar decenas de miles de millones para construir infraestructura; la combinación de financiación y compromisos de compra no es problemática por sí misma si ambas partes obtienen valor económico real.
La pregunta correcta no es, por tanto, “¿Son circulares estos acuerdos?”; sino “¿la demanda que hay detrás de ellos terminará siendo económicamente sostenible sin el apoyo financiero de los propios proveedores?”
La transmisión del riesgo: cuando el círculo deja de girar
Supongamos que las empresas de IA no consiguen monetizar sus modelos al ritmo proyectado. OpenAI puede seguir teniendo obligaciones de pago por centros de datos.
Pero los proveedores pueden seguir necesitando financiar grandes cantidades de infraestructura. Los fabricantes de chips pueden enfrentarse a clientes que reducen sus pedidos. Y los inversores pueden comenzar a cuestionar las valoraciones.
El problema es que las pérdidas ya no se concentran en una sola empresa: se transmiten por toda la red.
Si OpenAI reduce sus compras, afecta a Nvidia, AMD, Microsoft, Amazon y otros proveedores. Si cae la demanda de centros de datos, afecta a empresas como CoreWeave y a sus financiadores.
Si Nvidia reduce sus inversiones, disminuye el capital disponible para el ecosistema. Y si las valoraciones de las startups caen, también pierden valor las participaciones que mantienen sus propios proveedores.
Esto es lo que convierte la circularidad en un problema potencialmente sistémico muy cercano a un gran fraude, ósea, lo que comúnmente se suele conocer como BÚRBUJA.
El BIS cuantifica el riesgo
La advertencia más significativa llegó en julio de 2026 desde una institución que no tiene fama de alarmista: el Banco de Pagos Internacionales (BIS).
En un estudio sobre la inversión en inteligencia artificial, el BIS modelizó el sector como una competición en la que varias empresas intentan conquistar unas pocas posiciones dominantes.
El resultado es inquietante: la inversión podría situarse alrededor de 1,5 veces el nivel considerado eficiente en un escenario conservador. En escenarios donde la demanda de servicios de IA es menos sensible a los precios, la sobreinversión podría aproximarse a tres veces el nivel eficiente.
Y existe un problema adicional: los activos construidos para la IA son altamente especializados. Si la demanda se desploma, no resulta sencillo reutilizar rápidamente un centro de datos o una gran cantidad de hardware especializado para otra actividad económica. Eso aumenta el riesgo de ventas forzadas y pérdidas cuando las empresas necesitan reducir deuda.
El BIS también señala que las participaciones cruzadas y las relaciones financieras pueden permitir que los problemas de una empresa se propaguen a otras mediante una cadena de exposiciones interconectadas.
El escenario intermedio: no hace falta que la IA fracase
Esta es quizá la conclusión más importante del análisis.
Para que las estructuras circulares generen pérdidas significativas no es necesario que la inteligencia artificial resulte un fracaso tecnológico. Basta con que el crecimiento sea menor de lo que actualmente descuentan las valoraciones y los planes de inversión.
Imaginemos que la IA se convierte en una tecnología extraordinariamente útil, pero los ingresos crecen un 30% anual en lugar del 100% que algunos inversores esperan. Los modelos siguen funcionando.
Los usuarios siguen aumentando. Las empresas siguen generando ingresos. Pero puede existir demasiada infraestructura construida demasiado pronto.
En ese escenario, los centros de datos construidos durante el periodo de máxima euforia podrían tardar mucho más en alcanzar rentabilidad. Y las compañías que financiaron esa expansión podrían descubrir que sus activos y compromisos financieros estaban calculados para un nivel de demanda que finalmente no llegó.
El precedente de las telecomunicaciones
Existe un precedente histórico especialmente relevante: la expansión de las telecomunicaciones durante la burbuja puntocom.
A finales de los años noventa se construyeron enormes cantidades de redes de fibra óptica porque los inversores esperaban un crecimiento explosivo del tráfico de Internet. La tecnología terminó siendo fundamental para la economía global.
Pero la inversión se adelantó demasiado a la demanda. Cuando la burbuja estalló, muchas compañías quebraron y los precios de la capacidad de telecomunicaciones se desplomaron.
La paradoja es reveladora: la tecnología no estaba equivocada; lo que estaba equivocado era el precio y el ritmo de construcción.
El mismo fenómeno podría reproducirse con la IA. No hace falta que ChatGPT, Gemini o Claude dejen de ser útiles. Solo hace falta construir demasiados centros de datos demasiado rápido para una demanda que todavía no ha madurado.
¿Estamos ante una burbuja?
La respuesta, por ahora, no es concluyente.
Un análisis de INSEAD publicado en febrero de 2026 concluyó que el mercado de IA no podía calificarse inequívocamente como una burbuja en ese momento.
El crecimiento de beneficios de algunos líderes de infraestructura había acompañado en buena medida a las subidas de valoración, aunque el mercado seguía descontando un crecimiento excepcional durante muchos años.
Una burbuja no consiste simplemente en que las empresas sean caras. Una burbuja aparece cuando los precios dependen de expectativas futuras que resultan demasiado optimistas para poder cumplirse razonablemente. Y todavía no sabemos si las expectativas actuales son imposibles o simplemente extraordinariamente ambiciosas.
El indicador definitivo
Durante los próximos años habrá titulares sobre nuevas inversiones de 50.000, 100.000 o incluso cientos de miles de millones de dólares. Pero la cifra más importante será otra: ¿cuánto efectivo real generan los productos de IA después de pagar la infraestructura necesaria para producirlos?
Ahí estará la diferencia entre un boom tecnológico sostenible y una burbuja de inversión.
Si los ingresos de IA crecen suficientemente rápido, las inversiones actuales pueden convertirse en una infraestructura extraordinariamente rentable. Si no lo hacen, la misma red que aceleró el boom puede acelerar también la caída.
El BIS resume el problema de forma particularmente clara: cuanto mayor sea la capacidad construida, mayor será la productividad que el sector tendrá que conseguir para justificarla. Un boom más grande puede ser, por tanto, simultáneamente más difícil de sostener y más dañino cuando las expectativas fallan.
El nuevo riesgo estructural de la economía de la IA
La economía de la inteligencia artificial está creando algo que no existía a esta escala en anteriores ciclos tecnológicos: una industria en la que fabricantes de hardware, proveedores de nube, laboratorios de IA, constructores de centros de datos e inversores están financieramente entrelazados.
Eso tiene una ventaja enorme: permite movilizar capital con una velocidad extraordinaria y construir infraestructura antes de que la demanda esté completamente madura. Pero también tiene una desventaja considerable: hace que sea mucho más difícil determinar dónde termina la demanda independiente y dónde comienza la demanda creada por los propios participantes del ecosistema.
La cuestión no es si Nvidia, Microsoft, Amazon, Google, OpenAI o Anthropic están incurriendo en prácticas ilegales. La evidencia disponible no permite afirmar eso, y “circular financing” no equivale a una transacción fraudulenta de ida y vuelta.
El verdadero interrogante es financiero: ¿cuánto del crecimiento actual está respaldado por clientes finales dispuestos a pagar de forma sostenible y cuánto depende de una cadena de capital, inversiones y compromisos de compra que todavía necesita seguir expandiéndose?
Mientras la demanda real crezca, esa red puede funcionar como un poderoso círculo virtuoso. Pero si el crecimiento se desacelera bruscamente, el mismo mecanismo puede transformarse en un círculo vicioso: menos demanda, menos compras, menores ingresos, menores valoraciones, menos financiación y, finalmente, menos inversión.
La inteligencia artificial puede terminar siendo una de las tecnologías más transformadoras de la historia. Pero eso no significa que cada dólar invertido en construirla vaya a generar un dólar de retorno.
Y esa diferencia, entre una tecnología revolucionaria y una inversión necesariamente rentable, puede determinar cómo termina el mayor boom de infraestructura tecnológica de nuestra generación.
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