Tokenomics: por qué la IA no será la cuarta revolución industrial

Detrás de la burbuja financiera hay otra: una burbuja política. La economía de la IA pone al descubierto el principal problema de nuestro tiempo.

Puedes encontrar la versión en inglés de este artículo aquí.

Como seguro que sabes, el topic más hot de la semana es el debate sobre el impacto y la regulación de la IA. Desde Steve Bannon, el maligno spin doctor de Donald Trump, hasta, por supuesto, el Papa, todo el mundo parece tener algo que decir.

Si esto ocurre precisamente ahora es porque —como conté por aquí hace unas semanas— la primera burbuja de la IA ya ha pinchado. El momento especulativo que prometía la “singularidad”, la “superinteligencia” y la “sustitución de la especie humana” ha sido superado por otro en el que la IA ha dejado de ser un sueño y se ha hecho carne.

Hace un par de días el Financial Times llevaba en portada una pieza titulada “Las matemáticas imposibles del boom de la IA” en la que contaba algo que algunos llevamos diciendo años: que no hay en esta tecnología un modelo de negocio que justifique la valoración estratosférica de estas empresas y que, por lo tanto, “la salida a bolsa de las grandes compañías del sector probablemente no es más que una transferencia del riesgo de inversión hacia los inversores minoristas”.

Así que pinta que la burbuja financiera va camino de resolverse, para bien o para mal.

Y sin embargo la otra gran burbuja que produce esta tecnología —la burbuja política— no deja de crecer. Tanto que la semana pasada la primera visita en nueve años de un presidente de EEUU a China giró en torno a la "supremacía de la IA" y hasta el Papa dice que estamos inmersos en la "cuarta revolución industrial".

Hoy los gobiernos del mundo —y los analistas, y los consultores— viven en una burbuja de expectativas donde la creencia en una nueva "revolución industrial" juega el mismo papel que la "singularidad" jugó en los mercados financieros. Esa promesa de un acontecimiento futuro y extraordinario que va a sacar al mundo del estancamiento económico de los últimos veinticinco años se ha convertido en la excusa que permite a las élites políticas aparcar los problemas a los que deberían enfrentarse —como la sostenibilidad de las pensiones, o la burbuja de la vivienda, o la desigualdad— con la justificación de que estamos a puntito, a puntito, de que llegue una nueva máquina de vapor que lo cambiará todo.

Este artículo viene a pinchar esa otra burbuja. A demostrar que ni la IA, ni ninguna otra tecnología digital, puede volver a producir una revolución industrial. Al contrario, lo que hará es profundizar en el fenómeno que llevamos observando 30 años. Ese que los economistas denominan “el enigma de la productividad” cuando en realidad deberían llamarlo por su nombre: es la primera involución industrial.

Buckle up, ¡allá vamos!

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Pero antes, !una convocatoria!

Mañana, 2 de junio, y el próximo lunes 8 estaré firmando ejemplares de Hijos del optimismo en la Feria del Libro de Madrid (¡mi primera vez!) y me hará mucha ilusión veros por allí.

Tokenomics

¿En qué consiste exactamente el modelo de negocio de las empresas de la IA? Esta semana Sam Altman, fundador de OpenAI y líder supremo de todo esto, lo explicaba en el foro anual de Blackrock, el primer fondo de inversión del mundo:

“En esencia, nuestro negocio —y creo que el de cualquier otro proveedor de modelos [como Anthropic, Google, SpaceX o Microsoft]— va a consistir en vender tokens. Pueden venir de modelos más grandes o más pequeños, lo que los hace más o menos caros. Pueden usar más o menos razonamiento, lo que también los hace más o menos caros. Pueden estar funcionando todo el tiempo en segundo plano, intentando echarte una mano. Pueden ejecutarse solo cuando los necesites, si quieres pagar menos. Pueden trabajar a destajo, gastando decenas de millones, cientos de millones, algún día miles de millones de dólares en un único problema que merezca realmente la pena.

Pero lo que nosotros vemos es un futuro en el que la inteligencia es un servicio público como la electricidad o el agua, y la gente nos la compra con un contador y la usa para lo que quiera.”

Cuando le pides algo a ChatGPT o a Claude, lo que ocurre por dentro se parece bastante a lo que pasa cuando haces una búsqueda en Google: tú escribes una pregunta, el sistema rebusca en una enorme base de datos y te devuelve una respuesta. La diferencia es que, en lugar de devolverte una lista de páginas web, el retorno es una respuesta ya redactada¹.

Los “tokens” son los fragmentos en los que el modelo descompone el texto para hacer esa búsqueda. La frase “Hello, World!”, por ejemplo, no son once letras y dos signos; son cinco tokens: [”Hel”], [”lo,”], [” Wo”], [”rld”], [”!”]. Cada vez que el modelo lee o escribe algo, lo que está haciendo en realidad es procesar esos pequeños trocitos, uno detrás de otro, usando ciclos de un procesador. Por eso el token se ha convertido en la unidad con la que se mide cuánto trabajo le has pedido al modelo. Igual que la electricidad se mide en kilovatios y el agua en metros cúbicos, estos señores pretenden que la inteligencia artificial sea un flujo que se mida en tokens. Y lo que dice Altman y piensa toda la industria es que su negocio es el de vender esos tokens.

Fíjate que esto es un disparate. Es como si el dueño de Toyota dijera que su empresa se dedica a la venta de petróleo procesado. O si Apple pensara que su negocio es el de transformar vatios. Sería una cosa rarísima: nadie compra un coche para consumir gasolina ni un móvil para consumir electricidad: compramos lo que esa tecnología es capaz de hacer con ese combustible, esto es, la tecnología en sí.

Pero las empresas de la IA tienen un problema enorme. A diferencia de los vendedores de coches y de teléfonos móviles, no pueden cobrar por su tecnología: no pueden venderla.

¿Sabes por qué?

Porque el equivalente al Ford Focus o al iPhone 14 en la IA son esos “modelos”, como Claude Opus 4.7 o ChatGPT 5. Son versiones de un software. Código. Texto. Un montón de líneas en un archivo. Información: conocimiento. Y como formas de conocimiento que son, son infinitamente replicables.

Desde que Adam Smith los describió, los economistas saben que hay un tipo de bienes que no se pueden intercambiar en los mercados: aquellos que se pueden consumir sin privar a otra persona de su consumo y de los que no se puede excluir a nadie. Son los llamados bienes públicos (aunque yo prefiero llamarlos bienes abundantes porque la palabra “público” induce a confusión, da la sensación de que este tipo de bienes tienen que ser propiedad del estado cuando no es así). Las ondas de radio, la seguridad nacional, la luz de un faro o los idiomas son ejemplos clásicos de este tipo de bienes.

Uno no puede vender la palabra “tomate”, como no pueden existir los mercados de leyes de la biología. Nadie puede comerciar con la idea de que en todo triángulo rectángulo el cuadrado de la hipotenusa es igual a la suma de los cuadrados de sus catetos, porque el día que Pitágoras enunció ese teorema lo puso a disposición de toda la humanidad: nunca más nadie pudo impedir que otra persona lo usara libremente. El conocimiento es el bien público por excelencia.

El problema que tienen las empresas de la IA es que su producto —la tecnología que hay detrás de estos modelos— es lo mismo que el Teorema de Pitágoras: una forma de conocimiento que se puede copiar y redistribuir y de la que no se puede excluir a nadie. Por eso hoy ya hay cientos de modelos de IA distintos. Algunos, incluso, de código abierto para que los puede usar cualquiera.

A medida que la tecnología madure, si tiene éxito, habrá muchos más. Quizá cada empresa, y hasta cada persona, acabará teniendo el suyo propio. Y aunque unos serán mejores y otros peores, también es de esperar que con el tiempo converjan en prestaciones, porque eso es lo que les pasa a todas las tecnologías cuando se popularizan.

De manera que no puede haber un mercado de modelos de IA. Altman no puede vender ChatGPT porque puede haber infinitos ChatGPTs.

Solo puede poner un contador (y quizá, ni eso).

La burbuja de la “nueva revolución industrial”

Lo fascinante de este asunto es que revela el problema económico de nuestro tiempo y por qué se produce.

Hace 15 años que sabemos que la economía se está desacelerando. La constante de nuestro tiempo, desde la Revolución Industrial, había sido que la productividad de la economía no había parado de crecer. Entre el fin de la Guerra Mundial y los años 90 llegó a tasas del tres por ciento anual. Pero desde el año 2000 esa cifra ha caído al 0,5%, una velocidad que no se veía desde las guerras napoleónicas. Y los economistas no saben exactamente por qué.

Hay quien lo achaca a la demografía, al agotamiento de las grandes invenciones del siglo XX, a la falta de inversión o al exceso de regulación. También hay quien dice que se trata de un “problema de medición” (¿qué más dará, si el impacto sobre el empleo, los salarios, las cuentas públicas y la vida de la gente es el mismo?). Pero la verdad es que ningún economista ha sabido explicarlo del todo. Por eso lo llaman el enigma de la productividad: porque no es un problema que estemos a punto de resolver, sino un misterio que ni siquiera entienden.

La productividad en Reino Unido, que es donde nació la Revolución industrai.

Hasta hace unos años había entre la clase política auténtica preocupación con este tema. Por ejemplo, Gordon Brown, que fue primer ministro y canciller del exchequer británico, lo señalaba como la causa de la emergencia de la extrema derecha:

Una economía de bajo crecimiento genera un círculo vicioso, porque el pesimismo alimenta una cultura de la culpa —y cuanto más culpamos a otros, más pesimistas nos volvemos. Una vez que la gente se convence de que su economía está tan débil que solo puede mejorar a costa de otros, vota a partidos que se especializan en señalar a quienes supuestamente la están frenando: a los inmigrantes, a los extranjeros, a las minorías. Partidos que, en términos de política económica, no ofrecen nada que pueda generar crecimiento a largo plazo. El resultado es que la política de suma cero acelera el deterioro económico, y este deterioro, a su vez, intensifica y amplía el atractivo del pensamiento de suma cero.

Pero ninguna de las iniciativas que se probaron —como las ayudas de Joe Biden a la industria o los aranceles de Trump— parecía funcionar y los gobiernos estaban en una situación endiablada: delante de millones de personas cada vez más cabreadas por el deterioro de sus expectativas y sin nada que ofrecerles.

Y entonces llegó la IA.

Sus adventistas comenzaron a proclamar que sería la revolución de la productividad más importante jamás experimentada. Pocos meses después del lanzamiento de ChatGPT, Goldman Sachs anunció a bombo y platillo que esta tecnología “iba a incrementar la productividad global un 1,5% anual” y Bill Gates afirmó que sería “tan importante como Internet”.

La política vio la oportunidad y se lanzó sobre ella como si acabara de salir de la cárcel. Desde entonces, los partidos se aferran a la idea de que, ahora sí que sí, ha llegado una tecnología que nos va a sacar de este clusterfuck civilizatorio.

Por eso hay también una burbuja política en la IA, además de la financiera. Por eso Trump se ha envuelto en la idea de que traerá un nuevo “renacimiento” y ha volado a Pekín acompañado de los dueños de las empresas del sector. Por eso arrecia el debate sobre si Europa se va a quedar atrás en la carrera tecnológica y por eso hasta el Papa escribe encíclicas afirmando que esta será la “cuarta revolución industrial”.

La primera involución industrial

Yo soy de la opinión de que el enigma de la productividad no es tal, si se mira desde el ángulo correcto.

La economía se está desacelerando porque ya no produce bienes escasos e intercambiables, sino bienes abundantes que no se pueden intercambiar en los mercados, como estamos viendo en el caso de la IA. Cada vez que una necesidad pasa a encontrar un bien público que la satisfaga, esa necesidad deja de resolverse en el mercado (o se resuelve a un precio mucho más bajo).

Hace veinte años revelar un carrete de fotos costaba doce euros, pagabas una suscripción de cincuenta al año al National Geographic para ver fotografías del mundo y si querías retratos de tu boda contratabas a un fotógrafo profesional por mil. Hoy la fotografía digital ha hecho desaparecer casi por completo todo ese mercado: hacemos millones de fotos al día, las vemos en Instagram y solo conservamos algún residuo nostálgico de aquella industria. Las agencias de viajes desaparecieron cuando Skyscanner, Booking y Google Flights hicieron gratis el trabajo que antes hacía un humano cobrando comisión. Wikipedia liquidó las enciclopedias, que en los años noventa eran un negocio multimillonario —Britannica costaba el equivalente a dos mil euros actuales—. Netflix y Spotify acabaron con los videoclubes y las tiendas de discos, que entre los dos sumaban más de cien mil empleos solo en España. Google Maps hizo desaparecer toda una industria de mapas físicos, guías de carretera y atlas escolares.

En todos los casos, hoy tenemos muchísimo más de todo: más fotografía, más música, más conocimiento y más posibilidades de viajar. La productividad ha aumentado… ¡pero no en la economía!. Fuera de ella, en un ámbito que no se mide y que yo llamo “Plutonomía”.

Porque el valor económico no está ni en producir muchas cosas, ni en hacer cosas muy útiles. Sino en ser capaz de vender lo que produces. Y hay distintas formas de entender esto en economía pero todas acaban en la misma: y es que todo el valor económico se mide por los precios. De manera que para que algo sea valioso, tiene que poder intercambiarse.

Lo que observamos en este melón de la IA es que puede existir un producto de incalculable valor social y cero valor económico. Lo que está ocurriendo con esta tecnología es que aparentemente está generando muchísimo valor en la sociedad, pero sus proponentes son incapaces de “monetizarlo”, esto es, de convertirlo en valor económico.

La IA no es la excepción. Es la norma de nuestro tiempo. Todas las innovaciones de los últimos 25 años —el email, el GPS, la fotografía digital, los algoritmos de búsqueda, los códecs de vídeo, los protocolos que ordenan internet, la ciencia de datos, SSH y la criptografía moderna; todos los bienes que han hecho posible este siglo— comparten este rasgo.

Todo esto que cuento es, más o menos, un consenso. Pero aquí es donde los expertos toman la dirección equivocada: Los economistas piensan que esto es un fenómeno ligado a la tecnología digital. O a Internet. Y confían en que en algún momento llegará una tecnología “de las de antes” que nos devolverá a la senda del crecimiento. Eso es lo que creen que va a ocurrir con la IA (somehow).

Y yo afirmo que no es así. La sustitución de bienes privados —escasos e intercambiables— por bienes públicos abundantes es una propiedad de la sociedad del conocimiento, no de un ámbito concreto de la economía.

La diferencia entre 2026 y 1996 es que hoy el conocimiento es universal. En los últimos 30 años centenares de millones de personas han accedido a la educación superior. Por esa razón todas las tecnologías que nacen hoy se distribuyen a toda velocidad.

Si OpenAI hubiera nacido en el año 1995, como Google, hoy sería otro Google. Porque hubiera disfrutado de un monopolio sobre su tecnología que hoy no puede tener. Y no lo puede tener porque hoy hay centenares de millones de ingenieros de software y en 1996 había poquísimos.

Y al contrario, si la tecnología del buscador de Google naciera hoy, Google nunca habría existido: porque habría habido millones de buscadores distintos en muy pocos meses y Google no habría podido disfrutar del monopolio de las búsquedas que consolidó su posición monopolística y su base de clientes.

Lo mismo es cierto de Facebook, de Twitter o de Airbnb. Ninguna de estas empresas tiene una tecnología que no tenga todo el mundo. Lo que tuvieron, en un momento concreto, fue la posibilidad de obtener una posición monopolística porque no había ni ingenieros capaces de hacerles la competencia, ni financieros dispuestos a embarcarse en ese tipo de aventuras. De manera que, cuando la competencia potencial se quiso dar cuenta, los llamados network effects ya los habían convertido en monopolios. Y esa sí era una barrera insalvable.

Todo esto ocurre también con los bienes materiales. Si los drones se hubieran inventado en 1900, como pasó con los coches, habría existido un “Ford” de los drones que habría monopolizado la tecnología y habría producido el espejismo de la productividad para el país correspondiente.

Pero en los años 2010 los drones nacieron comoditizados (la tecnología es universal) y hoy se fabrican en cualquier parte, se venden por dos pesetas y hasta un país asolado por la guerra como Ucrania puede poner en pie su propia industria.

Y al revés. Si el coche y todas las demás innovaciones de la Revolución Industrial se hubieran inventado en 2020, nunca habría existido Ford, ni Bell Labs. Habría pasado lo mismo que con los drones: centenares de empresas se habrían lanzado a copiarse unas a otras y habrían desplomado los precios en meses. Esto, precisamente, es lo que está pasando con los coches eléctricos.

La cosa es esta: el crecimiento continuado y extraordinario de la productividad de la era industrial emanaba de una anomalía histórica. Aquellos 200 años fueron un momento puntualísimo en el que el conocimiento, que es un bien abundante y con el que no se puede comerciar, se hizo escaso. Solo algunas empresas y algunos países disponían de ese conocimiento y podían comerciar con él en régimen de monopolio. La “economía industrial” era un gigantesco mecanismo de compraventa de conocimiento restringido.

Y si el conocimiento fue escaso en esos años no fue por un cepo administrativo, ni por su naturaleza, sino por una razón social muy profunda: no existían en el mundo suficientes personas capaces de transmitirlo y administrarlo.

Cuando los hijos del optimismo, la primera generación que fue en masa a la universidad, llegó a la edad adulta, rompió ese monopolio y acabó con la economía industrial.

Lo que atravesamos es la destrucción del sistema que habíamos conocido y la razón por la que parece haber un “enigma de la productividad” es que estamos transitando la primera involución industrial.

Por esta razón la IA, a pesar de llevar ya 4 años entre nosotros, no ha llegado a producir ni una muesca en las estadísticas de productividad, como no lo han hecho ninguna de las tecnologías digitales del siglo XX.

Y si tiene éxito en su propuesta será aún peor. Si consigue crear software, hacer informes de consultoría, conducir coches, servir mesas, si logra escribir periódicos y hacer diseño gráfico y traducciones por sí misma, cada una de esas cosas se transformará también en un bien público abundante que dejará de tener valor económico.

El auténtico modelo de negocio de la IA

¿Entonces qué es exactamente lo que venden las empresas de la IA? ¿Qué hay de cierto en lo que dice Altman de poner un contador?

Un token no es un producto. Es una unidad de medida. Y él quiere hacernos creer que la inteligencia es una sustancia —como el agua—, o un flujo —como la energía—, que se puede medir. Pero no lo es.

¿Qué mide exactamente un “token”?

Electricidad, en realidad. Lo que están midiendo en tokens es esa energía necesaria para hacer funcionar un procesador y para enfriarlo. Paradojas de la vida, el transformador metafórico de los LLMs ha resultado ser un transformador de verdad.

No es que la inteligencia artificial vaya a ser “la nueva electricidad”. Es que, desde el punto de vista económico, es pura y simplemente electricidad, la electricidad de siempre.

Por eso, porque vender electricidad no parece que haya un extraordinario negocio a estas alturas de la película, lo que las empresas de la IA están haciendo con todo este follón de los centros de datos y de los tokens es algo muy diferente: pretenden convertirse en los caseros de una economía rentista; quedarse todo el real estate computacional para alquilarlo. No hay más.

Por esta razón la burbuja financiera de la IA pinchará. Porque no hay negocio, no hay nuevo valor económico en esta tecnología. La duda es si lo hará antes o después de que los inversores institucionales se quiten el muerto de encima con las salidas a bolsa.

Y a continuación nos tocará ver qué demonios hacemos cuando se desinfle la burbuja política.

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1. La verdad de la IA.