viernes, 28 de noviembre de 2025

La contradicción en el corazón de la burbuja de la IA (y el temor por los efectos económicos de un posible estallido)



Sundar Pichai, el hermético CEO de Google, me invita a un recorrido por Googleplex, su sede en California.

A lo largo del sendero que recorre todo el edificio vemos un esqueleto gigante de dinosaurio, una cancha de voleibol playa y decenas de empleados de Google disfrutando su almuerzo bajo el sol brumoso de noviembre.

Pero lo que más le entusiasma mostrarme es un laboratorio, escondido al fondo del campus tras unos árboles.

Aquí es donde se desarrolla la invención que Google considera su arma secreta.

La conocida como Unidad de Procesamiento Tensorial (o TPU) parece un pequeño y discreto chip pero, según Pichai, algún día impulsará todas las consultas de IA que se realicen a través de Google.

Esto la convierte potencialmente en uno de los dispositivos más importantes de la economía mundial a día de hoy.

"La IA es la tecnología más profunda en la que la humanidad ha trabajado jamás. Cuenta con un potencial para generar beneficios extraordinarios; tendremos que superar las disrupciones sociales", alega.

Pero la pregunta que persiste en torno al auge de la IA es si se trata de una burbuja a punto de explotar ya que, de ser así, podría ser un espectacular estallido similar al de la burbuja puntocom a principios de siglo, con amplias consecuencias para toda la sociedad.

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Un sendero recorre todo el Googleplex, pasando junto a un esqueleto gigante de dinosaurio, una cancha de voleibol de playa y empleados almorzando bajo el sol invernal.

El Banco de Inglaterra ya ha advertido de una "corrección repentina" en los mercados financieros globales, afirmando que "las valoraciones de mercado parecen excesivas" para las empresas tecnológicas de IA.

Por su parte, el director de OpenAI, Sam Altman, ha especulado que hay muchas áreas de la IA que, en su opinión, "están sobrevaloradas en este momento".

Al preguntarle si Google sería inmune a un posible estallido de la burbuja, Pichai afirmó que podría capear el temporal pero, pese a su entusiasmo por las posibilidades de la IA, advirtió: "Creo que ninguna empresa será inmune, ni siquiera nosotros".

Entonces, ¿por qué Google invierte más de 90.000 millones de dólares al año en el desarrollo de la IA, el triple que hace cuatro años, justo cuando se están debatiendo estas ideas?

El gran auge de la IA y su mayor riesgo

El auge de la IA, del que Google es solo una parte, representa, en términos monetarios, el mayor boom de mercado que el mundo haya visto.

Sus cifras son extraordinarias: Google y otros cuatro gigantes tecnológicos, cuyas sedes se encuentran a poca distancia unas de otras, acumulan un valor de mercado de US$15 billones.

Nvidia, fabricante de chips convertido en pionero de los sistemas de IA con sede en la localidad californiana de Santa Clara, ahora vale más de 5 billones de dólares.

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Alphabet, la empresa matriz de Google, con sede en Mountain View, tiene un valor aproximado de 3,3 billones de dólares y casi ha duplicado su valor desde abril.

A 10 minutos en coche al sur, en Cupertino, se encuentra la sede de Apple, valorada en unos US$4 billones; a 15 minutos al oeste está Meta (anteriormente Facebook), valorada en US$1,9 billones; Y en el centro de San Francisco, OpenAI fue valorada recientemente en US$500.000 millones.

Las consecuencias puramente financieras de esta tendencia son significativas.

El valor de las acciones de estas empresas (y algunas otras fuera de Silicon Valley, como Microsoft en Seattle) ha ayudado a amortiguar el impacto de las guerras comerciales en la economía estadounidense y mantenido a flote los planes de jubilación y las inversiones, no solo en Estados Unidos.

Sin embargo, esto conlleva un gran riesgo: la increíble dependencia del crecimiento del mercado bursátil estadounidense del rendimiento de unos pocos gigantes tecnológicos.

Los Siete Magníficos -Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia y Tesla- representan en conjunto un tercio de la valoración total del índice S&P500 de Estados Unidos.

El valor de mercado está ahora mucho más concentrado en unas pocas empresas que durante la burbuja de las puntocom en 1999, según el FMI.

Pichai señala que aproximadamente cada década se producen estos "puntos de inflexión": la computadora personal, luego internet a finales de la década de 1990, seguidos por la tecnología móvil y la nube.

"Ahora estamos claramente en la era de la inteligencia artificial", asegura.

Pero llega la gran pregunta: ¿se trata de una burbuja?

Pichai argumenta que hay dos maneras de verlo. Primero, existe un progreso "visiblemente emocionante" en los servicios que utilizan las personas y las empresas.

Pero admite: "También es cierto que, al atravesar estos ciclos de inversión, hay momentos en que, como industria, nos excedemos colectivamente. Así que creo que, en un momento como este, hay tanto racionalidad como irracionalidad".

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Sundar Pichai: "En Google tenemos una expresión que dice: 'Emocionantemente incómodo'".

Ahora bien, en los mercados se está formando una distinción entre las empresas que dependen de financiación -por lo general a crédito- y de acuerdos complejos para acceder a los chips que impulsan su IA, y las grandes tecnológicas como Google, Microsoft y Amazon, que pueden financiar su inversión en chips y datos con sus propios recursos.

Esto nos lleva a los chips de silicio de Google, o sus preciadas TPU.

"Acceso restringido": en el laboratorio de chips de silicio

El laboratorio, donde se prueban este tipo de semiconductores, tiene el tamaño de un campo de fútbol sala, con una red de cables multicolor y luces azules parpadeantes. Hay carteles por todas partes con la frase: "Acceso restringido".

Llama la atención el ensordecedor ruido de los sistemas de refrigeración necesarios para controlar la temperatura de los chips, que pueden calentarse mucho al procesar billones de cálculos.

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El grupo de desarrollo de TPU de Google está creando el chip que pronto podría impulsar todas sus búsquedas con IA.

Las TPU están diseñadas para potenciar las máquinas de IA y su funcionamiento difiere del de otros tipos de chips.

La CPU (unidad central de procesamiento) es el componente principal de una computadora, esencialmente su cerebro, que realiza la mayoría de las funciones de procesamiento y control, mientras que las GPU (unidades de procesamiento gráfico) realizan un procesamiento más especializado, ejecutando muchas tareas en paralelo simultáneamente, incluyendo la IA.

Sin embargo, los ASIC (circuitos integrados de aplicación específica) son chips diseñados a medida para un propósito específico, por ejemplo, un algoritmo de IA concreto. La TPU es un tipo de ASIC especializado diseñado por Google.

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Existen varias versiones de TPU: Ironwood es la más reciente. Las TPU forman parte de la estrategia global de Sundar Pichai para controlar toda la cadena de suministro científica, desde el silicio hasta los datos, incluyendo los modelos de IA y todo lo demás.

Un aspecto fundamental del auge de la IA es la frenética carrera por acumular grandes cantidades de chips de alto rendimiento e instalarlos en centros de datos (las instalaciones físicas que almacenan, procesan y ejecutan grandes cantidades de datos y software).

Jensen Huang, director de Nvidia, acuñó el término "fábricas de IA" para describir los enormes centros de datos repletos de módulos y estanterías de superchips, conectados a enormes sistemas de energía y refrigeración.

Líderes tecnológicos como Mark Zuckerberg han dicho que algunos tienen el tamaño de Manhattan. El laboratorio TPU de Google es algo más modesto y se dedica a probar la tecnología para implementarla en otros lugares.

Abundan las historias de emprendedores tecnológicos suplicando a los fabricantes de chips cientos de miles de estas piezas de silicio de alta ingeniería.

Un ejemplo es la reciente cena en Nobu, en Palo Alto, donde Elon Musk y Larry Ellison, fundador y director de Oracle, intentaron convencer a Jensen Huang, de Nvidia, para que les vendiera más.

Ellison dijo: "Yo describiría la cena como si Elon y yo le rogáramos a Jensen que nos diera GPU. ¡Por favor, acepta nuestro dinero! ¡No, no, acepta más! ¡No estás aceptando suficiente! ¡Necesitamos que aceptes más, por favor!".

Es precisamente la carrera por acceder a la potencia de la mayor cantidad posible de estos chips de alto rendimiento y escalarlos a enormes centros de datos lo que está impulsando el auge de la IA, y existe la percepción de que la única forma de ganar es seguir invirtiendo.

La carrera por los chips y la tormenta de OpenAI

La terraza del hotel Rosewood Sand Hill, una extensa finca de 6,5 hectáreas cerca de las montañas de Santa Cruz que ofrece panecillos de cangrejo y martinis de vodka de autor a 35 dólares, es donde se cierran los grandes acuerdos de Silicon Valley. Está cerca de la Universidad de Stanford y la sede de Meta, así como de las oficinas centrales de importantes firmas de capital riesgo.

Hay rumores sobre quién será el próximo en anunciar chips de IA personalizados (ASIC) para competir con Google y Nvidia.

Justo antes de mi visita, se estaba gestando una especie de tormenta en torno a los planes de inversión de OpenAI, cofundada por Elon Musk.

La empresa, que comenzó como una organización sin ánimo de lucro pero desde entonces ha establecido una estructura comercial, ha sido el centro de una red de inversiones cruzadas que involucran la compra de chips y otro hardware informático necesario para el procesamiento de IA.

Pocos en la industria dudan del fenomenal crecimiento de usuarios de OpenAI, en particular de la popularidad de su chatbot, ChatGPT.

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Sam Altman: "Creemos que tendría sentido que los gobiernos construyeran (y fueran propietarios de) su propia infraestructura de IA".

OpenAI aspira a diseñar sus propios chips de IA personalizados, pero algunos han especulado sobre si necesitará apoyo gubernamental para lograrlo.

En un episodio de podcast emitido el mes pasado, un inversor de OpenAI cuestionó la concordancia entre los compromisos de gasto de la empresa y sus ingresos. El cofundador Sam Altman respondió con firmeza, poniendo en duda las cifras de ingresos citadas y añadiendo: "Si quieres vender tus acciones, te encontraré un comprador. Basta".

Posteriormente, publicó un extenso artículo en X explicando, entre otras cosas, que OpenAI está considerando compromisos de inversión por valor de aproximadamente 1,4 billones de dólares en los próximos ocho años y argumentando por qué cree que ahora es el momento de invertir en el desarrollo de su tecnología.

"No creo que el gobierno deba asegurar a las compañías de IA", afirmó.

Pero también añadió: "Lo que sí creemos que podría tener sentido es que los gobiernos construyan (y sean propietarios de) su propia infraestructura de IA".

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Se dice que Elon Musk y Larry Ellison rogaron a Jensen Huang, de Nvidia, que les vendiera más chips de alto rendimiento durante una cena en Nobu.

En otros ámbitos, recientemente se han producido caídas notables en los precios de las acciones de empresas de infraestructura de IA. Coreweave, una startup proveedora de OpenAI, vio cómo sus acciones perdían un 26% de su valor a principios de este mes.

Además, se han observado reacciones en los mercados ante el riesgo crediticio percibido de otras empresas. Y, si bien la mayoría de estas acciones tecnológicas han experimentado un alza generalizada a lo largo de 2025, en los últimos días se ha producido un ligero descenso.

ChatGPT frente a Gemini 3.0

Nada de esto ha disminuido el entusiasmo por el potencial de la IA en el sector.

El modelo de IA para consumidores de Google, Gemini 3.0, se lanzó con gran pompa a principios de esta semana, lo que supone una batalla directa para Google con OpenAI y su aún dominante ChatGPT por la cuota de mercado.

Lo que aún desconocemos es si esto marcará el fin de la era de los chatbots descontrolados que recomiendan pegamento como ingrediente para pizza.

"¿Es el resultado final de toda esta fantástica inversión que la información sea menos fiable?", pregunté a Pichai.

"Creo que si solo se construyen sistemas independientes y se depende únicamente de ellos, sería cierto. Por eso creo que debemos enriquecer el ecosistema de la información, en lugar de que la tecnología de IA sea el único producto", contestó.

Tampoco la otra gran pregunta que enfrenta la tecnología hoy en día está frenando el entusiasmo por el avance del potencial de la IA: ¿cómo alimentarla?

Para 2030 los centros de datos de todo el mundo consumirán casi tanta electricidad como la que consumió India en 2023, según el FMI (Fondo Monetario Internacional).

Sin embargo, también vivimos en una época donde el suministro de energía está bajo la lupa debido a los compromisos gubernamentales con los objetivos de cambio climático.

Planteé esto a Pichai, preguntándole si es coherente tener la ambición de generar el 95% de la electricidad a partir de fuentes bajas en carbono para 2030, como el gobierno de Reino Unido, y al mismo tiempo ser una superpotencia en IA.

"Creo que es posible. Pero creo que para todos los gobiernos, incluido el del Reino Unido, es importante encontrar la manera de ampliar la infraestructura, incluida la energética", afirmó.

"No conviene limitar una economía basándose en la energía. Creo que eso tendrá consecuencias", añadió.

Lecciones del estallido de la burbuja del año 2000

Hace años, cuando era un joven reportero, me inicié en el periodismo durante la burbuja puntocom del 2000. Esta siguió a un famoso discurso del gobernador de la Reserva Federal, Alan Greenspan, sobre la "exuberancia irracional".

En aquella época entrevisté a Steve Jobs dos veces; unos años más tarde entrevisté al predecesor de Pichai, Larry Page, y comenté en directo el colapso de WorldOfFruit.com.

A través de todo ello, una lección quedó clara: que incluso en los peores escenarios y en las crisis más duras, la catástrofe no está garantizada para todos.

Tomemos como ejemplo a Amazon: el precio de sus acciones se desplomó hasta los 6 dólares y su capitalización bursátil cayó hasta los US$4.000 millones de dólares durante el desplome, pero unos 25 años después Jeff Bezos y su empresa siguen en plena forma. Hoy Amazon tiene un valor de US$2,4 billones.

Lo mismo ocurriría, inevitablemente, con las empresas afectadas por el estallido de una posible burbuja de la IA.

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El cofundador de Google, Larry Page, ayudó a la empresa a superar la crisis de las puntocom.

Además, existe otro factor inminente que bien podría explicar por qué tantos en Silicon Valley -y más allá- ignoran, o quizás prefieren ignorar, este riesgo y siguen adelante sin importarles nada más.

Hablamos de la aspiración al brillante premio final: alcanzar la inteligencia artificial general (IAG).

Este es el punto en el que las máquinas igualan la inteligencia humana, algo que muchos creen que está a nuestro alcance; o incluso más allá, alcanzar la superinteligencia artificial (SIA), el punto en el que las máquinas superan nuestra inteligencia.

Pero también escuché algo más que me hizo reflexionar, de una figura de Silicon Valley: que no importa si realmente existe una burbuja o si esta estalla.

En perspectiva, lo que está sucediendo en el panorama general es una batalla global por la supremacía de la IA, con Estados Unidos y China como protagonistas.

Y, mientras Pekín financia centralmente estos desarrollos, en Estados Unidos el libre mercado es caótico pero productivo, lo que implica un proceso de ensayo y error a gran escala.

Por ahora Estados Unidos tiene ventaja sobre China en la producción de semiconductores: empresas como Nvidia, con sus GPU, y Google, con sus TPU, pueden permitirse el lujo de acelerar su desarrollo en medio de la vorágine.

Otras, sin duda, fracasarán estrepitosamente, afectando a los mercados, la confianza del consumidor y la economía mundial.

Sin embargo, la huella física que dejarán, con su enorme capacidad de cómputo para el despliegue masivo de tecnologías de IA, inevitablemente moldeará nuestra economía y bien podría influir en cómo trabajamos y aprendemos, y en quién dominará el mundo durante el resto del siglo XXI.


    • Faisal Islam
    • Título del autor,Editor de Economía de BBC News

jueves, 27 de noviembre de 2025

La adolescencia dura hasta los 30 años, según un nuevo estudio (y cuáles son las otras edades clave para el cerebro)


Monty Rakusen/Getty



El cerebro pasa por cinco fases distintas en la vida, con puntos de inflexión clave a los 9, 32, 66 y 83 años, afirma un grupo de científicos.

Los hallazgos forman parte de un estudio en el que participaron alrededor de 4.000 personas de hasta 90 años, quienes se sometieron a escáneres que mostraron las conexiones entre sus neuronas.

Investigadores de la Universidad de Cambridge, en Inglaterra, demostraron que el cerebro permanece en la fase adolescente hasta los 30 años, cuando alcanzamos nuestro máximo potencial.

Afirman que los resultados podrían ayudarnos a comprender por qué el riesgo de sufrir trastornos de salud mental y demencia varía a lo largo de la vida.

El cerebro cambia constantemente en respuesta a nuevos conocimientos y experiencias, pero la investigación demuestra que no se trata de un patrón uniforme desde el nacimiento hasta la muerte.

"El cerebro se reconfigura a lo largo de la vida. Siempre está fortaleciendo y debilitando conexiones, y no sigue un patrón estable; hay fluctuaciones y fases de reconfiguración cerebral", declaró Alexa Mousley, de la Universidad de Cambridge, a la BBC.

Algunas personas alcanzarán estos hitos antes o después que otras, pero los investigadores afirmaron que era sorprendente la claridad con la que estas edades se destacaban en los datos.

Estas son las cinco fases cerebrales:

  • Infancia: del nacimiento a los 9 años
  • Adolescencia: de los 9 a los 32 años
  • Edad adulta: de los 32 a los 66 años
  • Envejecimiento temprano: de los 66 a los 83 años
  • Envejecimiento tardío: de los 83 años en adelante.

Estos patrones solo se han revelado ahora gracias a la cantidad de escáneres cerebrales disponibles en el estudio, publicado en la revista Nature Communications.

Las cinco fases del cerebro

Infancia: Este primer período es cuando el cerebro crece rápidamente de tamaño, pero también se debilita la sobreabundancia de conexiones entre las neuronas, llamadas sinapsis, creadas al comienzo de la vida.

Durante esta etapa, el cerebro se vuelve menos eficiente. Funciona como un niño que deambula por un parque, yendo a donde le apetece, en lugar de ir directamente de A a B.


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Adolescencia: Esta etapa cambia abruptamente a partir de los 9 años, cuando las conexiones cerebrales experimentan un período de eficiencia desmesurada. "Es un cambio enorme", afirmó Mousley, describiendo el cambio más profundo entre las fases cerebrales.

Este es también el momento en el que existe el mayor riesgo de aparición de trastornos de salud mental.

Como era de esperar, la adolescencia comienza alrededor del inicio de la pubertad, pero esta es la evidencia más reciente que sugiere que termina mucho más tarde de lo que suponíamos. Se creía que se limitaba a la adolescencia, antes de que la neurociencia sugiriera que continuaba hasta los 20 y ahora a principios de los 30.

Esta fase es el único período del cerebro en el que su red neuronal se vuelve más eficiente. Mousely afirmó que esto respalda muchas mediciones de la función cerebral que sugieren que alcanza su punto máximo a principios de los 30, pero añadió que era "muy interesante" que el cerebro se mantuviera en la misma fase entre los 9 y los 32 años.


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Edad adulta: A continuación, llega un período de estabilidad para el cerebro, que entra en su etapa más larga, con una duración de tres décadas.

El cambio es más lento durante esta etapa en comparación con el auge anterior, pero aquí vemos cómo las mejoras en la eficiencia cerebral se invierten.

Mousely explicó que esto "se alinea con una meseta de inteligencia y personalidad" que muchos de nosotros habremos presenciado o experimentado.

Envejecimiento temprano: Esto comienza a los 66 años, pero no es un declive abrupto y repentino. Se producen cambios en los patrones de conexiones en el cerebro.

En lugar de coordinarse como un todo, el órgano se va separando cada vez más en regiones que trabajan estrechamente entre sí, como miembros de una banda que empiezan sus propios proyectos en solitario.

Aunque el estudio analizó cerebros sanos, esta también es la edad en la que comienzan a manifestarse la demencia y la hipertensión, que afectan la salud cerebral.


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Envejecimiento tardío: A los 83 años, entramos en la etapa final. Hay menos datos que para los otros grupos, ya que encontrar cerebros sanos para escanear fue más difícil. Los cambios cerebrales son similares a los del envejecimiento precoz, pero aún más pronunciados.

Mousely comentó que lo que realmente le sorprendió fue la buena concordancia entre las diferentes edades y muchos hitos importantes, como la pubertad, los problemas de salud posteriores e incluso los grandes cambios sociales a principios de los 30, como la paternidad.

Un estudio interesante

El estudio no analizó a hombres y mujeres por separado, pero se plantearán cuestiones como el impacto de la menopausia.

Duncan Astle, profesor de neuroinformática en la Universidad de Cambridge, afirmó: "Muchas afecciones neurológicas, de salud mental y del desarrollo neurológico están relacionadas con la configuración cerebral. De hecho, las diferencias en la configuración cerebral predicen dificultades con la atención, el lenguaje, la memoria y una gran variedad de comportamientos".

La profesora Tara Spires-Jones, directora del centro para el descubrimiento de las ciencias del cerebro en la Universidad de Edimburgo, dijo: "Este es un estudio muy interesante que destaca cuánto cambia nuestro cerebro a lo largo de la vida".

Añadió que los resultados encajan bien con nuestra comprensión del envejecimiento cerebral, pero advirtió que no todos experimentarán estos cambios en la red cerebral exactamente a la misma edad.


    • James Gallagher
    • Título del autor,BBC News