Existía un viejo adagio en las profundidades de las minas de carbón del siglo XIX que advertía a los picadores sobre el peligro invisible del gas grisú. Antes de que existieran los sensores electrónicos, los mineros descendían a las galerías acompañados de un canario en una pequeña jaula de mimbre. El ave, mucho más sensible a las toxinas que el ser humano, servía como un sistema de alerta temprana; si el canario dejaba de cantar y caía al suelo, los hombres sabían que tenían apenas unos segundos para huir antes de que la atmósfera se volviera letal o una chispa provocara una explosión catastrófica.

Hoy, en las pantallas de las terminales financieras de todo el mundo, hemos encontrado a nuestro propio canario. No está en una mina de Gales o de Virginia Occidental, sino en el índice bursátil de Seúl. Un reciente y revelador informe publicado por Asia Times nos muestra cómo la extrema exposición de la economía surcoreana a la fiebre de la inteligencia artificial no debe leerse como un evento aislado, una simple anécdota de un mercado emergente tecnológico, sino como el canario en la mina de un riesgo sistémico global.

Si se quiere una imagen sencilla, Corea hoy funciona como alerta. No porque sea el único país vulnerable a la IA, sino porque condensa en un solo mercado varios de los riesgos que veremos dispersos por Asia y por el sistema financiero internacional: rentabilidad dudosa, inversión desbordada, endeudamiento, presión sobre monedas, dependencia de una cadena de suministros muy concentrada, así como una carrera entre gigantes tecnológicos que puede dejar mucho valor destruido antes de crear productividad real.

Lo primero que conviene decir con claridad es que la IA no está financiándose, en gran medida, con el dinero "limpio" de una expansión autosostenida, sino con una mezcla de caja de las grandes tecnológicas, deuda, vehículos especiales y crédito privado. El Banco de Pagos Internacionales (BIS) describe la inversión en IA en su análisis 'The AI investment race' como uno de las mayores expansiones tecnológicas de la historia de EEUU, y señala además que el proceso ya mostró dos rasgos preocupantes: una tendencia a la sobreinversión y la aparición de financiamiento circular entre grandes tecnológicas, llamadas hiperescaladores (Alphabet, Amazon, Microsoft, Meta, Oracle), laboratorios y proveedores de infraestructura. Ese último punto es crucial, porque la circularidad vuelve más difícil distinguir entre ingresos reales y movimientos contables que alimentan valuaciones.

La inversión circular funciona como sigue. Imagina una rueda que gira y en cada vuelta casi todos los que están encima creen que están ganando dinero nuevo. Nvidia fabrica los chips más buscados del mundo para inteligencia artificial. CoreWeave, una empresa que construye y alquila centros de datos especializados, necesita miles de esos chips para ofrecer potencia de cálculo a los grandes laboratorios. Nvidia no se limita a vendérselos: también invierte dinero en CoreWeave y se queda con una parte de sus acciones. CoreWeave, con ese capital y con deuda, compra todavía más chips a Nvidia. Nvidia registra una venta enorme, sus ingresos se disparan y el precio de su propia acción sube. Al mismo tiempo, la participación que Nvidia tiene en CoreWeave también vale más porque CoreWeave parece un negocio en plena expansión. Primera vuelta de la rueda: Nvidia gana por la venta de chips a la empresa que invirtió y vuelve a ganar porque sus acciones en CoreWeave se revalorizan.

Ahora entran los laboratorios. OpenAI necesita una cantidad colosal de potencia de cálculo para entrenar y operar sus modelos. Firma contratos plurianuales con CoreWeave como proveedores........

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