Si miramos al pasado, ¿en qué momento el boom del gasto de capital acabará transformándose en el estallido de una burbuja?

Desde los ferrocarriles del siglo XIX hasta la inteligencia artificial del siglo XXI, cada gran avance tecnológico ha dado lugar a un auge del gasto de capital, y la mayoría de estas oleadas finalizan con el estallido de una burbuja.

En noviembre, BCA Research publicó un informe especial, “When Capex Booms Turn Into Busts: Lessons From History”, donde analiza cuatro grandes episodios clásicos de expansión del gasto de capital, expone la lógica central que lleva del boom al colapso, y alerta sobre los riesgos de la actual fiebre por la IA.

El informe identifica cinco patrones comunes: los inversores ignoran la curva S de adopción tecnológica; las previsiones de ingresos subestiman la magnitud de la caída de precios; la deuda se convierte en la principal fuente de financiación; los máximos de los precios de los activos preceden al descenso de la inversión; y el desplome del gasto de capital agrava las recesiones económicas. Estas tendencias ya se perfilan en el sector de la IA: las tasas de adopción tecnológica se han estancado, los precios de los tokens han caído más de un 99 %, la deuda corporativa se dispara y los costes de alquiler de GPU bajan.

A partir de comparativas históricas, BCA Research concluye que el auge de la IA sigue el mismo patrón de burbujas anteriores y probablemente concluirá en los próximos 6 a 12 meses. El informe aconseja a los inversores mantener una asignación neutral en renta variable a corto plazo, infraponderar moderadamente las acciones a medio plazo y vigilar atentamente los principales indicadores adelantados, como las revisiones de previsiones de los analistas, los costes de alquiler de GPU y el flujo de caja libre corporativo.

El informe añade inquietudes en el contexto económico actual: el número de vacantes laborales en EE. UU. ha caído al nivel más bajo de los últimos cinco años. Si se desinfla la fiebre de la IA y no emerge otra burbuja que compense el impacto, la próxima recesión podría ser incluso más severa que la que siguió al estallido de la burbuja puntocom en 2001.

Lecciones históricas: cómo colapsaron cuatro oleadas de gasto de capital

BCA señala que los booms de gasto de capital nacen del optimismo colectivo sobre el potencial comercial de nuevas tecnologías. Sin embargo, la historia demuestra que ese optimismo suele distanciarse de las realidades de la implantación tecnológica y acaba por desmoronarse a causa de desequilibrios entre oferta y demanda, acumulación de deuda y valoraciones infladas.

Los booms ferroviarios de Reino Unido y Estados Unidos en el siglo XIX ilustran el efecto devastador del exceso de capacidad.

Según el informe, el éxito del ferrocarril Liverpool-Manchester en 1830 desencadenó una fiebre inversora en Reino Unido, con los precios de las acciones ferroviarias prácticamente duplicándose entre 1843 y 1845.

En 1847, la inversión en construcción ferroviaria alcanzó un récord del 7 % del PIB británico. El endurecimiento de la liquidez provocó una crisis financiera en octubre de 1847 y el índice ferroviario cayó un 65 % desde su máximo.

El informe indica que el auge ferroviario estadounidense tocó techo durante el pánico de 1873, lo que obligó a cerrar la Bolsa de Nueva York durante diez días. Los impagos de bonos corporativos entre 1873 y 1875 alcanzaron el 36 % del valor nominal.

Tras superar las 13 000 millas de vías en Estados Unidos en 1887, el exceso de capacidad hundió los precios del transporte y, para 1894, cerca del 20 % de la red ferroviaria estadounidense estaba en quiebra.

El boom de la electrificación de los años veinte puso en evidencia los riesgos de las estructuras de capital piramidales.

El informe indica que la electrificación doméstica pasó del 8 % en 1907 al 68 % en 1930, aunque especialmente en áreas urbanas.

Wall Street intervino activamente, promocionando acciones y bonos de eléctricas como “seguros para viudas y huérfanos”. En 1929, los holdings controlaban más del 80 % de toda la generación eléctrica estadounidense.

Tras el crash de 1929, el mayor grupo eléctrico, Insull, quebró en 1932, arrasando supuestamente con los ahorros de toda una vida de 600 000 pequeños inversores. El gasto en infraestructuras eléctricas en EE. UU. alcanzó los 919 millones de dólares en 1930 y se desplomó a 129 millones en 1933.

El boom de internet de finales de los noventa demostró que la innovación no garantiza rentabilidad.

BCA señala que la productividad empresarial no agrícola estadounidense creció a un ritmo anualizado del 3,1 % entre 1995 y 2004, muy superior a los periodos posteriores.

Sin embargo, el gasto de capital del sector tecnológico como porcentaje del PIB pasó del 2,9 % en 1992 al 4,5 % en 2000, y el sobreapalancamiento tensionó enormemente los balances corporativos.

El informe indica que el flujo de caja libre de las telecos tocó máximo a finales de 1997 y descendió abruptamente, con una fuerte caída en el año 2000. El índice NASDAQ Composite se multiplicó por seis entre 1995 y 2000, para desplomarse un 78 % en los dos años y medio siguientes.

Varios booms petroleros ejemplifican a la perfección la naturaleza cíclica de los desequilibrios entre oferta y demanda.

BCA apunta que, tras un gran hallazgo de petróleo en el este de Texas en 1930, la producción diaria superó los 300 000 barriles en un año. Pero la Gran Depresión llevó los precios a 10 centavos por barril.

En 1985, Arabia Saudí abandonó las cuotas de producción, haciendo caer el petróleo a 10 dólares el barril.

Entre 2008 y 2015, el auge del shale estadounidense elevó la producción de crudo de 5 millones a 9,4 millones de barriles diarios. La OPEP se negó a recortar la producción en 2014 y los precios cayeron de 115 dólares el barril a mediados de año a 57 dólares a final de año.

Cinco patrones universales: del auge al colapso

Al analizar el auge y declive de estos cuatro booms, BCA Research identifica cinco patrones universales que sirven de referencia para seguir la actual fiebre por la IA. Concretamente:

Patrón uno: los inversores ignoran la curva S de adopción tecnológica.

La adopción de tecnología nunca avanza en línea recta; sigue una curva S de “early adopters—adopción masiva—rezagados”. Los precios bursátiles suelen escalar en la primera fase y alcanzar su máximo en la mitad de la segunda, cuando el crecimiento de la tasa de adopción pasa a ser negativo.

Esto es lo que está ocurriendo en la IA: la mayoría de las empresas declara su intención de aumentar el uso de IA, pero la realidad es que las tasas de adopción están estancadas e incluso han caído en algunos indicadores. Esta brecha entre “intención y acción” es una señal clásica de entrada en la segunda fase tardía de adopción.

Patrón dos: las previsiones de ingresos subestiman las caídas de precios.

Las nuevas tecnologías logran inicialmente precios premium, pero a medida que se generaliza su adopción y crece la competencia, los precios caen inevitablemente. Entre 1998 y 2015, el tráfico de internet creció a un ritmo anualizado del 67 %, pero los precios unitarios de transmisión de datos se desplomaron. Los paneles solares han bajado de precio de forma constante desde su lanzamiento, con un descenso del 95 % solo desde 2007.

El sector de la IA repite este ciclo: desde 2023, los chips más rápidos y mejores algoritmos han llevado los precios de los tokens a caer más de un 99 %. Aunque surgen aplicaciones como la generación de vídeo, la disposición de los usuarios a pagar sigue sin estar clara.

Patrón tres: la deuda se convierte en el eje de la financiación.

Al inicio de un boom, las empresas suelen financiar el gasto de capital con beneficios retenidos, pero a medida que la inversión aumenta, la deuda se convierte en la principal vía.

En octubre de 2025, Meta anunció una financiación para centros de datos de 27 000 millones de dólares mediante entidades de propósito especial fuera de balance. Oracle obtuvo un préstamo de 38 000 millones y emitió otros 18 000 millones en bonos, elevando la deuda total hasta cerca de 96 000 millones.

Preocupa aún más el auge de nuevos proveedores de servicios en la nube como CoreWeave. En octubre de 2025, el CDS de CoreWeave subió de 359 a 532 puntos básicos.

Patrón cuatro: los máximos de precios de activos preceden al descenso de la inversión.

Históricamente, los precios de activos—como las acciones—alcanzan máximos durante los booms de gasto de capital antes de que el gasto efectivo en inversión empiece a caer. Incluso cuando el gasto retrocede desde el pico, los niveles absolutos pueden seguir elevados, agravando el exceso de capacidad. Los inversores que esperan “señales claras de descenso de la inversión” suelen perder la mejor ventana para actuar.

Patrón cinco: los colapsos del gasto de capital y las recesiones se retroalimentan.

Las burbujas tecnológicas tienden a explotar en dos etapas:

La primera marca el fin de la especulación y el inicio del exceso de capacidad; la segunda es el desplome del gasto de capital, que arrastra la economía general y hunde los beneficios empresariales.

El informe indica que la recesión de 2001 en EE. UU. no fue consecuencia de unos fundamentales débiles, sino del colapso del gasto de capital tras la burbuja puntocom. La burbuja inmobiliaria de 2002 amortiguó temporalmente el golpe, pero no está claro si una nueva burbuja podrá cubrir el impacto de un colapso de la IA.

Señales de riesgo en el auge de la IA: punto de inflexión en 6–12 meses

Siguiendo los patrones históricos, BCA Research considera que el auge de la IA replica burbujas anteriores y probablemente llegará a su fin en 6 a 12 meses. Esta perspectiva se apoya en varias señales de riesgo ya presentes en el sector de la IA.

En cuanto a la adopción: la implantación real de la IA avanza muy por detrás del entusiasmo inversor. Las tasas de adopción corporativa están estancadas y la disposición de los consumidores a pagar por aplicaciones de IA es aún incierta.

En cuanto a los precios: el desplome de los precios de los tokens indica presión deflacionaria, mientras que el valor comercial de nuevas aplicaciones como la generación de vídeo sigue sin estar claro.

En cuanto a la deuda: las estructuras de capital de las empresas de IA dependen cada vez más de la deuda y empieza a emerger riesgo de crédito en algunos actores.

El informe destaca cuatro indicadores adelantados clave:

En primer lugar, las revisiones de los analistas sobre el gasto de capital futuro—si las previsiones, siempre al alza, se estabilizan, podría ser una señal de alerta;

En segundo lugar, los costes de alquiler de GPU, que han empezado a caer desde mayo de 2025;

En tercer lugar, el flujo de caja libre de las empresas de hiperescala, que aunque sigue siendo alto, muestra señales de deterioro;

En cuarto lugar, un “momento metaverso”: cuando las acciones de una empresa de IA caen tras anunciar un gran proyecto, señalando un claro cambio de sentimiento en el mercado.

BCA Research aboga por una estrategia de inversión “moderadamente defensiva”. A corto plazo (tres meses), mantener una asignación neutral en renta variable; a medio plazo (12 meses), infraponderar moderadamente acciones; y en los próximos meses, adoptar una posición aún más defensiva.

En particular, los inversores deben seguir de cerca los cuatro indicadores anteriores, evitar retrasar los ajustes hasta que haya señales claras de descenso de la inversión y considerar sectores defensivos y bonos de grado de inversión como cobertura ante la volatilidad de los activos ligados a la IA.

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