En 2024, con 22 años, Leopold Aschenbrenner publicó "Situational Awareness", un ensayo de 165 páginas que anticipaba una revolución de la inteligencia artificial mucho más rápida de lo que la mayoría suponía por entonces. El texto se volvió lectura obligada en Silicon Valley y, ese mismo año, este ex investigador de OpenAI fundó un fondo de cobertura con el mismo nombre, a los 23 años. Consiguió capital de inversores de peso, entre ellos los hermanos Collison, fundadores de Stripe, y en poco más de un año y medio lo llevó a administrar 45.000 millones de dólares, con una suba acumulada de 1.000% desde su lanzamiento.
Su estrategia combinaba dos apuestas: comprar sin pausa acciones de fabricantes de chips y constructores de centros de datos, y vender en corto ("shortear") papeles de empresas de software, convencido de que la nueva ola de IA las iba a dejar obsoletas. Funcionó durante un año y medio, pero se derrumbó abruptamente a mediados del mes de julio pasado: las acciones vinculadas a infraestructura de inteligencia artificial cayeron con fuerza y las de software, la otra pata de la apuesta, subieron al mismo tiempo. Lo que estaba pensado como una cobertura terminó perdiendo por los dos lados a la vez. Goldman Sachs, uno de los bancos que le había prestado dinero a Aschenbrenner para apalancar esas posiciones, exigió la devolución de parte del préstamo. Sin margen para cubrir esa exigencia, el fondo tuvo que liquidar toda su cartera pública y vendérsela al fondo Citadel, de Ken Griffin, y quedó reducido así a unos 10.000 millones. El joven prodigio, a sus 25 años, se convirtió en cuestión de un par de semanas en otro fracaso para los libros de historia de las finanzas.
Cuando la codicia se convierte en apalancamiento
Nada de esto quiere decir que la apuesta de fondo de Aschenbrenner —que la inteligencia artificial iba a transformar buena parte de la economía del software— estuviera equivocada. De hecho, en ese diagnóstico probablemente acertó. Lo que lo hundió fue la forma en la que la ejecutó: según distintas fuentes financieras, el fondo operaba con un apalancamiento de hasta cuatro veces su capital, sin que su fundador tuviera experiencia previa gestionando riesgo de mercado y con una cartera concentrada casi por completo en una única apuesta. Cliff Asness, gestor del fondo AQR Capital Management, resumió el problema con una frase que ya circula como clásico de Wall Street: nunca conviene ir "full Kelly", es decir, apostar el máximo posible sin resguardo alguno frente a la posibilidad de perder.
El fenómeno no se agota en los fondos grandes. En Corea del Sur, más de 1,2 millones de inversores minoristas que operaban con instrumentos apalancados sobre acciones ligadas a la IA —muchos de ellos en Samsung y SK Hynix— recibieron exigencias de garantías adicionales durante julio, según un relevamiento de Goldman Sachs. Entre 320.000 y 360.000 de esos inversores perdieron la totalidad de su capital en liquidaciones forzosas. El patrón se repite con demasiada frecuencia como para pensarlo como un accidente aislado: el entusiasmo genuino por una tecnología termina empujando a inversores grandes y chicos a tomar deuda que excede ampliamente lo que pueden absorber si el viento cambia de dirección.
El peso de un puñado de empresas en el mercado
Considerar el caso de Aschenbrenner como una simple mala praxis individual, sin embargo, sería quedarse corto. Hay un dato que preocupa a analistas de distinto signo: según estrategas de Bank of America, las diez principales empresas ligadas al sector de la inteligencia artificial —lo que se conoce como el "AI Big 10"— representan hoy cerca del 41% del índice S&P 500. Es un nivel de concentración mayor al que existía en el pico de la burbuja de las puntocom en el año 2000, cuando esas diez acciones más grandes rondaban el 25% del índice.
Ray Dalio, fundador de Bridgewater Associates, dijo en junio que sus propios indicadores de burbuja —que combinan sentimiento de mercado, concentración accionaria y niveles de valuación— se acercaban a los registrados en 2000 y en 1929, aunque aclaró que la formación de una burbuja y su estallido son dos eventos distintos y no necesariamente sucesivos. En la misma línea, encuestas a gestores de fondos muestran que la proporción de quienes consideran una eventual burbuja de IA como el principal riesgo del mercado saltó de 11% en septiembre del año pasado a 45% en los sondeos más recientes.
Existe, de todas formas, un argumento de peso para matizar la comparación con las puntocom. A diferencia de aquellas empresas de internet que quemaban efectivo sin generar ingresos genuinos, gigantes como Microsoft, Alphabet, Meta y Amazon financian buena parte de sus inversiones en centros de datos con flujo de caja operativo real, no con deuda ni emisiones especulativas. Nvidia, por citar un caso, cotiza a un múltiplo de ganancias sensiblemente menor al que tenía Cisco en el pico de 2000. Aun así, Jamie Dimon, CEO de JPMorgan, advirtió públicamente sobre la posibilidad de una "corrección seria" del mercado en los próximos seis meses a dos años.
Quién compra cuando caen todos a la vez
Los dos planos —el del apalancamiento individual y el de la concentración del mercado— no funcionan por separado. Cuanto más concentrado está un índice en un puñado de nombres, más tentador resulta construir posiciones apalancadas sobre esos mismos activos, porque casi todos leen la misma tesis y entran del mismo lado de la apuesta. Situational Awareness amplificó con deuda un riesgo que ya estaba latente en el propio diseño del mercado: cuando una porción tan grande del índice depende del desempeño de tan pocas compañías, alcanza con que unas pocas malas noticias simultáneas —un recorte de gastos en un cliente grande, una demora en la adopción corporativa, un dato de inflación que empuje a la Reserva Federal a subir tasas— para que el mismo mecanismo que hundió a un fondo específico empiece a operar sobre el mercado en su conjunto.
Es entonces cuando surgen las dudas: puede que no siempre haya un comprador bien capitalizado esperando para quedarse con los activos de una empresa en problemas. Esa lógica funciona con relativa facilidad cuando el que quiebra es un actor aislado, como ocurrió con Situational Awareness: hubo un Citadel dispuesto y con espalda financiera para absorber la cartera a precio de remate en cuestión de días. Es mucho menos evidente que esa misma solución funcione si el apalancamiento excesivo no está concentrado en un fondo, sino repartido entre varias de las grandes tecnológicas que hoy sostienen semejante porción del S&P 500, y entre millones de inversores minoristas como los de Corea del Sur. En ese escenario, los eventuales compradores forman parte, en mayor o menor medida, de la misma apuesta que se hunde.
