El llamado de los líderes de OpenAI y Anthropic a reducir la velocidad con la que avanzan los modelos de inteligencia artificial encendió una señal de alerta en Wall Street. El mercado teme que una mayor cautela tecnológica termine moderando las gigantescas inversiones en chips, servidores, centros de datos y energía que sostuvieron buena parte del boom bursátil de los últimos años. Las empresas vinculadas a la infraestructura de IA abrieron este lunes bajo fuerte presión.
La inteligencia artificial, uno de los principales motores de inversión y valorización de los mercados internacionales durante los últimos años, comenzó la semana enfrentando un escenario inesperado: algunos de los propios líderes de la industria consideran que llegó el momento de avanzar más despacio.
Dario Amodei, CEO de Anthropic, planteó la necesidad de desacelerar el desarrollo de los modelos de frontera para disponer de más tiempo para evaluar sus riesgos y reforzar los mecanismos de seguridad. Sam Altman, CEO de OpenAI, coincidió con la necesidad de moderar el ritmo y establecer mayores salvaguardas antes de continuar escalando las capacidades de los sistemas más avanzados.
No se trata, al menos por ahora, de abandonar la carrera por la inteligencia artificial ni de detener completamente las inversiones. La discusión gira alrededor del concepto de “pacing”: controlar la velocidad con la que aumenta la capacidad de los modelos para que los mecanismos de seguridad, supervisión y regulación puedan acompañar ese desarrollo.
OpenAI ya había dado una señal concreta en agosto. La compañía informó que había reducido temporalmente el ritmo de escalamiento después de detectar que uno de sus próximos modelos podía alcanzar niveles críticos de capacidad en ciberseguridad. La empresa sostuvo entonces que, a medida que aumenta la potencia de los modelos, también deben elevarse los estándares de monitoreo, alineamiento, seguridad y contención.
El problema está relacionado con la rapidez con la que están evolucionando los sistemas.
Los nuevos modelos ya no solamente generan textos, imágenes o código. Los denominados agentes de IA pueden ejecutar secuencias de tareas, utilizar herramientas, investigar, programar y tomar determinadas decisiones con un grado creciente de autonomía.
OpenAI reconoció recientemente que sus propios sistemas están acelerando la investigación interna y que alcanzó el objetivo de desarrollar un “investigador automatizado” capaz de trabajar bajo supervisión humana. Esto introduce un fenómeno especialmente sensible: utilizar inteligencia artificial para acelerar el propio desarrollo de nuevas generaciones de inteligencia artificial.
Amodei fue todavía más contundente al advertir sobre los riesgos derivados de agentes extremadamente capaces operando a gran escala. La preocupación central no es solamente qué puede hacer actualmente la IA, sino qué podría ocurrir si las capacidades continúan creciendo más rápido que los mecanismos diseñados para controlarlas.
En consecuencia, el sector enfrenta una paradoja: desacelerar demasiado podría significar perder competitividad frente a otros laboratorios o países, pero avanzar demasiado rápido puede aumentar riesgos tecnológicos, económicos y de seguridad.
Wall Street hizo una lectura económica muy sencilla: si se desacelera el desarrollo de los modelos, también podría disminuir la velocidad a la que se construye la infraestructura necesaria para entrenarlos y ejecutarlos.
Y detrás de la inteligencia artificial existe una cadena de inversiones gigantesca.
Semiconductores avanzados, memorias, almacenamiento, servidores, redes de alta velocidad, sistemas de refrigeración, construcción de data centers y enormes cantidades de energía eléctrica forman parte del ecosistema que permitió la expansión de la IA.
Por eso la reacción no quedó limitada a las empresas que desarrollan modelos.
Las acciones relacionadas con la infraestructura tecnológica sufrieron fuertes ventas este lunes. Nvidia, AMD, Intel y Micron estuvieron entre los nombres afectados, mientras el índice de semiconductores de Filadelfia llegó a registrar una caída superior al 5%.
Micron, SanDisk, Astera Labs y Lam Research también quedaron bajo presión ante la posibilidad de que una moderación en la carrera tecnológica termine reduciendo las expectativas de demanda futura de memoria, almacenamiento y equipamiento para fabricar chips.
Uno de los movimientos más llamativos de la apertura fue el de GE Vernova (GEV), que llegó a retroceder alrededor de 7,5%.
A primera vista puede resultar extraño: GE Vernova no desarrolla modelos de inteligencia artificial ni fabrica semiconductores.
Pero forma parte de otra pieza fundamental de la infraestructura: la energía.
Los grandes centros de datos demandan cantidades crecientes de electricidad y una parte importante de las expectativas de crecimiento del sector energético estadounidense está asociada precisamente con la construcción de nueva capacidad destinada a abastecerlos.
Por eso, si el mercado comienza a proyectar una expansión más lenta de los data centers, también revisa las expectativas de las empresas que deberían suministrarles energía y equipamiento.
La caída de GEV muestra hasta qué punto la denominada “operación IA” dejó de involucrar solamente a las tecnológicas y pasó a extenderse hacia electricidad, redes, construcción e infraestructura.
Por ahora, esa conclusión parece prematura.
Existe una diferencia importante entre desacelerar el desarrollo de los modelos más avanzados y detener la expansión de la inteligencia artificial.
Incluso OpenAI sostiene que la infraestructura continúa siendo fundamental para reducir el costo de la inteligencia disponible y ampliar su utilización. La compañía argumentó recientemente que el valor de esa infraestructura depende de cuánto permite aumentar las capacidades, reducir costos y extender la adopción.
Además, la competencia entre OpenAI, Anthropic, Google, Meta y otros actores, sumada a la carrera tecnológica entre Estados Unidos y China, hace difícil imaginar un freno coordinado y prolongado.
Analistas consideran precisamente que la competencia global podría impedir una reducción sustancial de las inversiones. Una posibilidad es que parte del capital cambie de destino: menos crecimiento exclusivamente orientado a potencia computacional y más recursos hacia seguridad, ciberseguridad, supervisión, eficiencia y control de los modelos.
El mercado, sin embargo, está comenzando a preguntarse algo que hasta hace poco parecía secundario: ¿toda la infraestructura proyectada para los próximos años seguirá siendo necesaria al ritmo que actualmente descuentan las valuaciones?
Ese interrogante explica buena parte de la corrección de este lunes.
La reacción se extendió rápidamente por los mercados internacionales.
Las acciones vinculadas a inteligencia artificial retrocedieron primero en Asia y Europa y posteriormente la presión llegó a Wall Street. El Nasdaq abrió a la baja y los fabricantes de semiconductores estuvieron entre los sectores más castigados.
El movimiento también produjo una rotación interesante dentro del propio sector tecnológico.
Mientras caían fabricantes de hardware vinculados a IA, algunas compañías de software y ciberseguridad avanzaban. Palo Alto Networks, CrowdStrike, Salesforce y Adobe estuvieron entre las beneficiadas, reflejando la posibilidad de que una parte de las inversiones futuras se desplace desde la carrera por aumentar capacidad hacia la protección y administración de esos sistemas.
El contexto internacional tampoco ayuda. El petróleo volvió a superar los USD 100 y el rendimiento del bono estadounidense a diez años alcanzó el 5%, aumentando las preocupaciones por inflación y tasas de interés.
En Argentina, la apertura mostró un comportamiento mucho más selectivo.
El IMV avanzaba 0,46%, con una marcada diferencia entre sectores: las compañías energéticas operaban en terreno positivo mientras los bancos registraban retrocesos.
Entre los principales movimientos de la jornada, YPF avanzaba 2,23% y Vista Energy 1,97%. Del otro lado, Grupo Financiero Galicia retrocedía 0,93% y Banco Macro también perdía 0,93%.
Las acciones argentinas que cotizan en Wall Street comenzaron la rueda mayoritariamente bajo presión, mientras los bonos registraban bajas y el riesgo país volvía a superar la zona de los 490 puntos básicos.
En el frente cambiario, el dólar oficial se ubicaba este lunes en $1.530, mientras que el dólar MEP cotizaba alrededor de $1.535,56 y el Contado con Liquidación (CCL) alcanzaba los $1.598,13.
El riesgo país se situaba en 492 puntos básicos, nuevamente cerca de la barrera de los 500 puntos.
Entre los bonos en dólares bajo legislación local y global se observaban las siguientes referencias durante la jornada:
AO27D: USD 102,65
AO28D: USD 94,66
GD30D: USD 58,06
GD35D: USD 79,28
La reacción de este lunes probablemente marque el comienzo de una discusión más profunda sobre las valuaciones vinculadas a inteligencia artificial.
Durante los próximos meses, el mercado deberá determinar si el llamado a moderar el desarrollo representa solamente una pausa técnica para reforzar la seguridad o si termina convirtiéndose en una verdadera desaceleración del gasto de capital.
La diferencia es enorme.
Si las grandes tecnológicas mantienen sus proyectos de data centers y compras de semiconductores, la corrección podría terminar siendo una revisión temporal de expectativas. Pero si comienzan a postergarse centros de datos, pedidos de chips, equipamiento eléctrico o proyectos energéticos, el escenario cambiaría sustancialmente para toda la cadena.
Los sectores más sensibles serán semiconductores, memorias, almacenamiento, equipamiento para fabricación de chips, redes, data centers y generación eléctrica. En contrapartida, ciberseguridad, software de control, eficiencia computacional y sistemas destinados a garantizar la seguridad de la IA podrían ganar protagonismo.
La paradoja es que la inteligencia artificial no está frenando porque haya dejado de funcionar o porque haya desaparecido la demanda. El debate surgió precisamente por la razón contraria: los modelos están avanzando tan rápido que algunos de quienes lideran su desarrollo consideran necesario reducir la velocidad antes de continuar escalando.
Para los mercados, esa diferencia será determinante.
Porque después de años preguntándose hasta dónde podía llegar la inteligencia artificial, Wall Street comenzó este lunes a hacerse otra pregunta: ¿cuánto capital seguirá siendo necesario para llegar hasta allí?
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