El mercado bursátil ha intentado ignorar la guerra en Irán. Esto ha sido así durante semanas de escalada y desescalada, altos el fuego, un bloqueo y un bloqueo posterior (ahora solo un bloqueo estadounidense). Los mercados apenas se han inmutado, incluso mientras los precios del petróleo crudo fluctúan drásticamente cada día y las cadenas de suministro mundiales comienzan a tambalearse.
La palabra que mejor describe lo que está sucediendo es “encogerse de hombros”. El problema no es la falta de información. Hay demasiada información, que llega a través de publicaciones nocturnas en redes sociales y un sinfín de notificaciones push. Últimamente, cuando veo “Noticias de última hora”, parece que se hace hincapié en “de última hora”, en el sentido de “las cosas se han roto”.
El mercado de valores ha decidido que esta información disponible no es relevante. Eso es un problema para todos. Al presidente Trump le importa mucho el mercado de valores, y si este hubiera estado cayendo, es muy probable que esta guerra hubiera terminado hace tiempo. En términos generales, los mercados están demostrando la única lección que les han enseñado los últimos 40 años.
Siempre se guardará.
Los mercados no están valorando adecuadamente el riesgo, porque en realidad no tienen por qué hacerlo. Han dado por sentado que el gobierno estadounidense no permitirá su colapso, y esa suposición está poniendo en riesgo la economía mundial. Es más, el nuevo salvador en el que confían los inversores —la inteligencia artificial— es vulnerable precisamente a los riesgos que los mercados están ignorando.
Esto tiene consecuencias enormes.
Cuando Paul Volcker tomó las riendas de la Reserva Federal en 1979, demostró que el banco central estaba dispuesto a utilizar las tasas de interés como un instrumento contundente. Elevó la tasa de los fondos federales por encima del 20% para frenar la inflación, provocando deliberadamente una recesión. Fue brutal y eficaz, con un aumento del desempleo y una caída drástica de la inflación. Sus esfuerzos salvaron la economía destruyéndola, al tiempo que sentaron el precedente de que la Reserva Federal podía y debía influir en la economía.
Alan Greenspan impartió la misma lección, pero a la inversa. Mientras que Volcker disciplinó los mercados, Greenspan los rescató. Cuando la bolsa se desplomó en octubre de 1987, en el día conocido como Lunes Negro, Greenspan inundó el sistema de liquidez y recortó los tipos de interés.
El mercado se recuperó y nació un modelo. A finales de la década de 1990, el posible colapso de Long-Term Capital Management y el estallido de la burbuja de las puntocom se vieron contrarrestados por el apoyo de la Reserva Federal. Los mercados aprendieron: cuando las cosas se desmoronan, alguien nos salva.
Esa implicación tiene un apodo: la “opción Greenspan”. El entendimiento implícito (nunca escrito ni formalizado) es que la Reserva Federal suavizaría la política monetaria siempre que los precios de los activos cayeran lo suficiente. Era necesario en muchas situaciones, pero también generaba un reflejo.
Por ejemplo, en 2008, Ben Bernanke, entonces presidente de la Reserva Federal, redujo las tasas de interés a niveles cercanos a cero y llevó a cabo tres rondas de flexibilización cuantitativa en respuesta a la crisis financiera. La Reserva Federal desplegó billones de dólares en compras de activos a una escala asombrosa y se convirtió en comprador directo en los mercados.
Los mercados llegaron a esperar una especie de salvación. De hecho, esperaban tanto apoyo que, al no obtenerlo, protagonizaron lo que se denominó un “berrinche”, como en el caso del “berrinche de la reducción de estímulos” de 2013, cuando Bernanke sugirió (o más bien, insinuó) que la Reserva Federal compraría menos bonos. El mercado de bonos se alarmó, y el rendimiento de los bonos a 10 años se disparó del 2% al 3% en pocos meses, desencadenando una cascada de depreciación en las monedas de los mercados emergentes. Los mercados aprendieron la lección: podían exigir un rescate.
Luego llegó la COVID-19. Tanto el Congreso como la Reserva Federal desplegaron billones de dólares en ayudas fiscales y monetarias combinadas y coordinadas en cuestión de semanas, a una velocidad y escala vertiginosas. La bolsa alcanzó máximos históricos a los pocos meses de la peor crisis económica desde la Gran Depresión.
Los mercados dieron por sentado que había una garantía. Siguen el mismo patrón: la situación es realmente grave, pero nos salvaremos, así que compren en la caída.
El problema es que la infraestructura de rescate está agotada. La Reserva Federal está atrapada. Las presiones inflacionarias implican que los recortes de tipos, la herramienta más poderosa del arsenal monetario, podrían empeorar la situación. La opción de Greenspan no es viable.
La política fiscal se encuentra igualmente limitada. Los niveles de deuda estadounidense han alcanzado un punto en el que cualquier nuevo programa de gasto se enfrenta a límites reales. El papel del dólar como moneda de reserva mundial empieza a mostrar fisuras. Los tenedores extranjeros de bonos del Tesoro observan la política estadounidense con creciente escepticismo.
¿Qué queda TACO, acrónimo de Trump Always Chickens Out (Trump siempre se acobarda): la estrategia, si es que se le puede llamar así, de sustituir la realidad económica por la narrativa. Anunciar una pausa arancelaria, las acciones suben. Filtrar un acuerdo, las acciones suben. Publicar que “toda una civilización morirá esta noche”, las acciones suben. La crisis se convierte en contenido, algo que producir, consumir y en torno a lo cual comerciar, como se hace con las ganancias o el clima.
Pero la gestión de la narrativa no es una herramienta política eficaz, porque no hace más que distraer y dilatar el proceso. No reestructura la deuda, no reduce los tipos de interés, no garantiza las cadenas de suministro ni aumenta la producción de petróleo.
Si se analiza adónde va el dinero, el único respaldo real es la inteligencia artificial.
Esta dependencia de la IA parece una extraordinaria concentración de apuestas. Las Siete Magníficas (Alphabet, la empresa matriz de Google; Amazon; Apple; Meta, la empresa matriz de Facebook; Microsoft; Nvidia; y Tesla) representan más del 30% del S&P 500, frente al 12% de hace una década. Se prevé que las cuatro mayores empresas de hiperescala —Alphabet, Microsoft, Meta y Amazon— inviertan en conjunto casi 700.000 millones de dólares en infraestructura de IA en 2026, un aumento de más del 60% con respecto al año pasado, y están invirtiendo de forma tan agresiva que probablemente estén poniendo a prueba sus reservas de efectivo.
El argumento implícito en las valoraciones actuales, tanto en los mercados públicos como privados, es que la IA será lo suficientemente productiva como para compensar una recesión económica a medida que la economía pierda empleos debido a la IA. Las valoraciones también sugieren que la industria de la IA será lo suficientemente eficiente como para afrontar una crisis energética, con el conocimiento necesario para redirigir las cadenas de suministro interrumpidas, por ejemplo, por una guerra.
Detrás de esto subyace una suposición aún más profunda: que si la IA flaquea, el gobierno hará todo lo posible, incluso con sus limitaciones, para salvar a la industria mediante todo tipo de apoyo. Ya lo vemos con la agilización de los permisos para centros de datos, los importantes contratos del Pentágono, un enfoque regulatorio prácticamente pasivo y las exenciones fiscales estatales para centros de datos. Esto redirige el riesgo moral de “la Reserva Federal rescatará a los bancos” a “el gobierno rescatará a la IA”. Podríamos llamarlo la apuesta por la IA, y esto no es una crítica a las empresas de IA. Simplemente están respondiendo a los incentivos de un entorno político favorable.
Pero la IA no está en absoluto a salvo de los riesgos que los mercados están ignorando. De hecho, está extraordinariamente expuesta a ellos.
La IA es una de las tecnologías que más energía consume jamás creadas. En Virginia, donde se concentra la mayor parte de los centros de datos, estos ya consumen el 26% de la electricidad del estado. A nivel nacional, los centros de datos consumieron más del 4% de la electricidad el año pasado, y se prevé que esta cifra alcance el 12% para 2028. La tecnología en la que los mercados confían para su salvación será una de las primeras en verse afectada si se produce una crisis energética generalizada.
La IA también depende enormemente de cadenas de suministro globales estables, sobre todo en el caso de los semiconductores avanzados. Los chips que impulsan estos modelos se fabrican en un número reducido de instalaciones, principalmente en Taiwán, y se transportan en gran medida a través de vías marítimas conflictivas y sujetas a presiones geopolíticas (como bloqueos).
El milagro de la productividad aún no se acerca a lo que exigen las valoraciones. Ahora bien, puede que ocurra. Pero la diferencia entre “puede” y “hace” es la misma que existe entre una tesis y una plegaria, y los mercados están valorando muy positivamente la plegaria.
¿Qué hacemos al respecto? La valoración del riesgo debe ser honesta y ajustarse a la realidad. Necesitamos un seguro en caso de que la IA no cumpla con las expectativas, como sugiere Asad Ramzanali, mi colega y director de política de inteligencia artificial y tecnología en el Acelerador de Políticas de Vanderbilt, en su artículo “Después del colapso de la IA”. Propone soluciones como una legislación similar a la Ley Glass-Steagall (que limitó el poder de los bancos comerciales para realizar transacciones de valores) para la IA, que separaría a los creadores de modelos de los propietarios de centros de datos. También sugiere una administración digital de obras públicas para los trabajadores que pierdan sus empleos. Además, argumenta que si el gobierno termina rescatando a las empresas de IA, cualquier ayuda financiera debería incluir participaciones públicas, de modo que el público, que ya está asumiendo gran parte del riesgo, también participe de las ganancias.
El problema no reside únicamente en la guerra, la crisis energética, los niveles de deuda, la Reserva Federal atrapada en una situación precaria o la fragilidad de la cadena de suministro de IA. Se trata de todos estos factores simultáneamente, que potencialmente se retroalimentan entre sí, y que son procesados por un mercado que cree que será salvado.
© The New York Times 2026.
