Hay un viejo aforismo en Silicon Valley que dice que cuando una empresa tecnológica empieza a insistir demasiado en lo que no es y en lo que no hace, es justo el momento de preocuparse por lo que realmente es y lo que realmente hace. Este final de año estuvo marcado por ese runrún en la empresa más valiosa del mundo, el pilar que sostiene todo el discurso económico en torno a la inteligencia artificial.

Nvidia, valorada hoy en unos 4,5 billones de dólares tras alcanzar los 5 billones a fines de octubre, se vio obligada a enviar un memorando a sus empleados explicando con detalle por qué la compañía no es la próxima Enron ni la siguiente Lucent Technologies. Son palabras mayores: Enron fue un gigante energético estadounidense que quebró en 2001 tras destaparse un fraude contable masivo; mientras que Lucent lideró el despliegue de infraestructura digital en la burbuja de las puntocom para irse a pique en cuanto explotó, convertida en el máximo exponente de la sobrevaloración y expectativas infladas de aquel período.

La compañía dirigida por Jensen Huang expone en la comunicación que “no se parece a los fraudes contables históricos porque el negocio subyacente de Nvidia es económicamente sólido, nuestros informes son completos y transparentes, y nos preocupamos por nuestra reputación de integridad”.

El propio Huang se mostró frustrado por el hecho de que su empresa sea vista como una bomba a punto de explotar pese a sus excepcionales resultados económicos. “Si hubiésemos tenido un mal trimestre, sería una prueba de que existe una burbuja de la IA. Si hemos tenido un gran trimestre, estamos alimentando la burbuja de IA”, dijo en una reunión con inversores tras la presentación de sus cuentas, en las que presentó un beneficio neto de 31.910 millones de dólares, un 65% más interanual, superando las predicciones de los analistas.

La inversión circular y el reloj

Los recelos en torno a la empresa tienen varios focos. El principal es la temida “inversión circular”. En este sentido, sus críticos señalan el gran número de operaciones en las que Nvidia invirtió en empresas de IA, inyectándoles liquidez para que puedan comprar más chips producidos por Nvidia.

Se trata de acuerdos como el ratificado con OpenAI, por el que se comprometió a invertir hasta 100.000 millones de dólares en la desarrolladora de ChatGPT, con el objetivo de que gaste esos fondos en sus productos. Junto a Microsoft, compró una parte de Anthropic (referencia en el sector de los chatbots junto a OpenAI y Google) valorada en 15.000 millones de dólares. A cambio, Anthropic arrendará 30.000 millones en capacidad de computación a Microsoft, que estará basada en chips producidos por los de Huang.

Es fácil encontrar capital de Nvidia en cualquier proyecto relacionado con IA. En Nokia, por ejemplo, que quiere adaptar la infraestructura de telecomunicaciones a las necesidades de esta tecnología, compró una participación del 2,9%, equivalente a 1.000 millones de dólares. Una liquidez que la empresa finlandesa usará para adquirir sus chips e instalarlos en los centros de control de sus antenas.

Según los datos de Pitchbook, Nvidia hizo más de 70 inversiones de este tipo solo en 2025. La preocupación en torno a ellas es un eco de la burbuja de las puntocom, cuando empresas como Lucent se endeudaron para invertir en otras compañías y que estas comprasen sus productos.

La diferencia clave 25 años después es que Nvidia no se está endeudando para cerrar estas operaciones. Está utilizando el flujo de caja derivado de sus grandes resultados. Por lo tanto, la evolución de sus beneficios “no depende de los acuerdos de financiación de los proveedores para aumentar sus ingresos”, sostiene en el memorando interno.

Con fecha de caducidad

Sin embargo, estos movimientos de Nvidia para apoyar a actores no consolidados no son el único foco de suspicacias. Tampoco las valoraciones disparadas de empresas sin beneficios, como OpenAI. La preocupación que se extiende en las últimas semanas entre analistas y empresarios es la cuantía de la inversión necesaria para desplegar productos que no han mostrado rentabilidad. Los chips de Nvidia son extremadamente costosos y llenar un centro de datos con ellos cuesta decenas de miles de millones, pero las empresas que lo están haciendo aún no ven retornos claros.

El problema es que no disponen de mucho tiempo para encontrarlos. Los cálculos de la industria son que esos chips tan caros podrían depreciarse completamente en unos “cinco años”, avisó Arvind Krishna, director ejecutivo de IBM, en una reciente entrevista. Esto se debe a que los procesos de entrenamiento y ejecución de la IA son mucho más intensivos y provocan “una tasa de fallas muy alta” en estos componentes. Pero también porque en ese lustro los “semiconductores serán 100 veces mejores”, por lo tanto, una compañía que siga utilizando modelos antiguos se verá muy por detrás de la competencia.

En mi opinión, no hay forma de que se obtenga un rendimiento de eso, porque 8 billones de gastos operativos significan que se necesitan aproximadamente 800.000 millones de beneficios solo para pagar los intereses

Arvind Krishna, CEO de IBM — sobre las inversiones en centros de datos para la inteligencia artificial

“Según los costos actuales, se necesitan unos 80.000 millones de dólares para llenar un centro de datos de un gigavatio”, revela Krishna. “Analicémoslo. Estás construyendo un centro de datos físico mucho más grande. El hormigón y el acero resistirán. Igual que la central eléctrica que hay junto a él”, detalla sobre los gastos. Pero, con los chips, “hay que aprovecharlo todo en cinco años, porque en ese momento hay que desecharlo y rellenarlo de nuevo”.

El sector de la IA, impulsado por las grandes tecnológicas, hizo anuncios para construir centros de datos de unos “100 GW” en total, prosigue el responsable de IBM, al que le salen las cuentas. “Eso son 8 billones de gastos operativos. En mi opinión, no hay forma de que se obtenga un rendimiento de eso, porque 8 billones de gastos operativos significan que se necesitan aproximadamente 800.000 millones de beneficios solo para pagar los intereses”.

Pero si esa depreciación se acelera, las grandes tecnológicas no solo habrán sobreinvertido: habrán repartido el coste de sus activos durante más tiempo del que estos generan valor. Eso implica beneficios artificialmente inflados y un ajuste que no llegará por la falta demanda, sino por el descuadre de los balances.

Trampa contable “en el corazón de la IA”

Los cinco años que calcula Krishna se sitúan en el rango optimista que maneja la industria para desechar los chips. Esa cuenta, no obstante, no tiene en cuenta que el entrenamiento de una inteligencia artificial es un proceso tan demandante en términos de computación y energía que estos componentes podrían decaer en rendimiento a partir de los 12 o 18 meses.

En ese momento no quedarían inservibles, pero deberían ser relegados a tareas menos intensivas, ya que los chips empezarán a costar más en energía consumida que el beneficio que generan en computación.

“Aquí está el enigma: los chips que están en el corazón del despliegue de infraestructuras tienen una vida útil de entre uno y tres años, debido a la rápida obsolescencia tecnológica y al desgaste físico, pero las empresas están calculando una amortización a lo largo de cinco o seis años. En otras palabras, reparten el costo de sus enormes inversiones de capital durante un periodo más largo del que justifican los hechos”, expone Mihir Kshirsagar, director del Technology Policy Clinic de la Universidad de Princeton.

Esta situación no es un secreto en la industria. The Economist lo denominó ya en septiembre “El rompecabezas contable de 4 billones de dólares en el corazón de la nube de IA”. Después fue Michael Burry, el inversor que se hizo famoso por predecir la crisis de 2008 (interpretado por Christian Bale en la película La Gran Apuesta), que calcula que las grandes tecnológicas que gestionan centros de datos masivos están subestimando la depreciación de sus chips en 176.000 millones de dólares para el periodo 2026-2028.

“Subestimar la depreciación extendiendo la vida útil de los activos aumenta artificialmente las ganancias: uno de los fraudes más comunes de la era moderna”, acusó Burry. Otros análisis, como el de la consultora Bain & Company, cifran este desfase en 800.000 millones de dólares para 2030.

Esta brecha entre gastos y resultados podría cobrar una importancia aún mayor a partir de 2026, año en el que la mayoría de consultoras y analistas apuntan como el momento de inflexión en el que las compañías empezarán a buscar retornos en sus inversiones en IA generativa. Los avances “siguen impresionando, pero llevarlos más allá de pilotos y pruebas requiere un trabajo que suele considerarse menos atractivo, como la limpieza de datos, la integración en los flujos de trabajo existentes, la gobernanza, nuevos modelos de precios y el cumplimiento regulatorio”, destaca, por ejemplo, Deloitte.

El “valor en cascada”

Nvidia también contestó a estas dudas en su citado memorando. Asegura que sus chips “se amortizan a lo largo de un periodo de entre cuatro y seis años, en función de su durabilidad real y de los patrones de uso”. Los “más antiguos, como los A100 (lanzados en 2020), siguen funcionando con altos niveles de utilización y generando sólidos márgenes de contribución, manteniendo un valor económico significativo mucho más allá de los dos o tres años que sostienen algunos analistas”.

Los chips más antiguos, como los A100 (lanzados en 2020), siguen funcionando con altos niveles de utilización y generando sólidos márgenes de contribución, manteniendo un valor económico significativo mucho más allá de los dos o tres años que sostienen algunos analistas

Nvidia — en un memorando interno

La compañía detalla que sus chips tienen un “valor en cascada”, ya que después de ese rendimiento máximo inicial destinado al entrenamiento de IA, pueden realizar otras labores menos exigentes que seguirán siendo valiosas para determinadas empresas.

“Este parece ser el mejor argumento de la industria. Y la lógica es sólida en principio”, reconoce el profesor Mihir Kshirsagar, aunque señala que tiene condicionantes. El primero, que ese grupo de compradores de chips de segunda mano debe ser lo suficientemente grande como para absorber el gran volumen que podrían poner a la venta los gigantes tecnológicos. Y el segundo, que la propia Nvidia no ahogue ese mercado con ofertas más atractivas.

Esa contradicción existe en el discurso de Nvidia. En marzo de 2025, el propio Jensen Huang advirtió que cuando los Blackwell (sus chips último modelo) llegaran al mercado, “no podrías regalar los Hopper” (los chips lanzados dos años antes). Aunque Huang bromeaba, el punto es justo en el que se concentran todas las dudas: si cada nueva generación de Nvidia reduce drásticamente el valor de la anterior, el período de depreciación de cinco años que las tecnológicas están reflejando en sus balances podría ser difícilmente sostenible.

Por último, también existe la posibilidad de que un nuevo actor irrumpa en el mercado y proponga chips que rivalicen con los de Nvidia a un precio más competitivo. Google, por ejemplo, acaba de presentar un producto que podría llegar a hacerlo. “Estamos encantados con el éxito de Google: han logrado grandes avances”, tuiteó Nvidia, que sin embargo asegura “estar una generación por delante”.

Poner todos estos factores en conjunto sugiere que confiar en un mercado secundario robusto de chips es ilusorio

Mihir Kshirsagar — director del Technology Policy Clinic de la Universidad de Princeton

“Poner todos estos factores en conjunto sugiere que confiar en un mercado secundario robusto de chips es ilusorio”, incide Kshirsagar. “Nada de esto implica que los chips antiguos se vuelvan inútiles: encontrarán compradores. Pero lo harán a precios que no sostienen las hipótesis de una vida útil de cinco o seis años”, avisa el experto. “La brecha entre la amortización contable y la amortización económica” sigue existiendo, aún con ese “mercado secundario”.

La vida útil de los chips y, por tanto, de las inversiones masivas en centros de datos que se han visto desde 2023 ha sido uno de los grandes debates en la industria de la IA en las últimas semanas. Muchas de las preguntas que plantea empezarán a resolverse en 2026, cuando algunas de esas instalaciones se acerquen ya al límite de rendimiento que expresan los analistas. ¿Se convertirán esos chips en carísimos pisapapeles, o tendrán salida como computación de segunda mano?

Si Nvidia tiene razón y sus chips mantienen valor durante al menos un lustro, la industria habrá sorteado el primer gran bache de la revolución de la IA. Si no es así, los agujeros contables anunciados por inversores como Burry empezarán a aparecer en los balances de las grandes tecnológicas, el negocio y la cotización de Nvidia se resentirán y el shock podría extenderse por toda la economía. La cuenta atrás para obtener la respuesta ya está en marcha.

Es un problema que amenaza con convertirse en cíclico en la sociedad digital. Si hace dos años el auge de las criptomonedas y las actividades de minería derivaron en una escasez mundial de chips que afectó a teléfonos inteligentes, ordenadores y automóviles, ahora es el boom de la inteligencia artificial el que puede provocar un efecto similar. La IA está en boca de todos los ejecutivos y no hay evento empresarial que no hable de su enorme potencial económico. Pero esta tecnología, como las criptomonedas, requiere una enorme potencia de cómputo y componentes muy avanzados y escasos. El resultado es el mismo que en aquella crisis: no hay para todos.

“Ahora mismo es más difícil comprar GPU que drogas”, ha llegado a decir Elon Musk en uno de esos eventos. Las GPU son las siglas en inglés de “unidades de procesamiento gráfico” pero, al contrario de lo que indica su nombre, no se usan solo para procesar imágenes y vídeos. También son componentes clave de las inteligencias artificiales generativas y sus sistemas de aprendizaje automático. Sin ellos, el entrenamiento de modelos como ChatGPT sería mucho más lento.

Al igual que ocurrió en la crisis de los chips de la pandemia, hay un ganador claro de este gran aumento de la demanda. En este caso no es la taiwanesa TSMC sino Nvidia, fabricante de casi todos los chips gráficos de máxima potencia así como del software para utilizarlos. La multinacional estadounidense ha doblado su valor en el último año. Desde que Microsoft y Google lanzaron su carrera a tumba abierta por dominar la inteligencia artificial hace seis meses, sus acciones han aumentado un 165%.

Esta subida se vio impulsada por sus buenos resultados en su primer trimestre fiscal (febrero a abril), en el que aumentó sus beneficios un 26%. Ahora Nvidia aspira a dejar de ser considerada tan solo un fabricante de chips para colocarse en el centro del desarrollo de nuevos productos de IA, controlando todo el ecosistema de manera similar a como lo hace Apple con el hardware y el software de los iPhone. Para ello se ha concentrado en lanzar toda una gama de nuevos productos para el mercado de la IA, incluido un superordenador diseñado para las empresas que aspiran a crear modelos más potentes que ChatGPT.

“Nos encontramos en el punto de inflexión de una nueva era de computación, con la IA siendo adoptada por casi todas las empresas de computación y nube del mundo”, ha celebrado su CEO, Jensen Huang, este lunes durante la presentación. Huang cofundó la empresa en 1993 y la ha dirigido desde entonces. Ahora Nvidia está al borde de la valoración del billón de dólares de valoración en bolsa, un club al que solo pertenecen la petrolera saudí Aramco (7,7 billones) y las tecnológicas Apple (2,6 billones), Microsoft (2,4 billones), Alphabet (matriz de Google, valorada en 1,6 billones) y Amazon (1,2 billones).

Otros fabricantes de chips que multiplicaron su valor durante la anterior rotura de stock están viendo también como sus acciones suben, pero se quedan muy lejos de la burbuja que rodea ahora a Nvidia. El mejor ejemplo de ello es la citada TSMC taiwanesa.

Los productos de consumo, a salvo (de momento)

Por el momento, la buena noticia para el consumidor medio es que los semiconductores que se utilizan para la IA no son los mismos que se instalan en los móviles o videoconsolas, por lo que no se espera una rotura de suministros en estos aparatos. Al menos, a corto plazo. La batalla en esta ocasión se centra en las empresas, entre las que hay empujones para conseguir asegurarse los recursos computacionales para entrenar sus propias inteligencias artificiales (un proceso muy costoso en potencia de computación) y desplegarlas.

Para las compañías hay dos opciones en este trance: adquirir sus propios procesadores o subarrendar capacidad de cálculo a las divisiones de computación en la nube de Microsoft, Amazon o Google. El problema es que todos van a comprarle al mismo proveedor cuando quieren ampliar sus centros de datos, que no es otro que Nvidia. Si la multinacional estadounidense reordena sus recursos para satisfacer la demanda de los chips gráficos avanzados y descuida la fabricación de otros componentes, la decisión afectaría directamente a la cadena de suministro de aparatos de consumo.

Las empresas en busca de los chips gráficos para la IA ya están en situaciones parecidas a las que se dieron durante la pandemia. Para las startups que no tienen línea directa con las grandes multinacionales de la computación en la nube la lisa de espera para acceder a la capacidad de cómputo para desarrollar nuevas IA o para comprar los dispositivos para hacerlo por si mismas puede durar meses. elDiario.es se ha puesto en contacto con Nvidia para añadir su valoración, pero la compañía ha declinado hacer comentarios.

Las nuevas fábricas están lejos de ser una realidad

La rotura de suministros en el mercado de chips durante la pandemia impulso a la UE y EEUU a impulsar políticas que favorecieran el regreso de las fábricas de chips a su territorio. El objetivo es asegurarse el abastecimiento de un componente básico de la sociedad digital. Sin embargo, esas nuevas fábricas están muy lejos de ser una realidad.

La gran complejidad de estas infraestructuras hace que sean necesarios varios años para ponerlas en marcha. Así ocurre con varias de las nuevas instalaciones que Nvidia, IBM o Samsung han anunciado en EEUU o las de Intel en Alemania. La negociación de esta última de hecho se ha complicado en los últimos meses, con ambos lados estirando la cuerda para conseguir una mayor inversión de su contraparte. Intel ha anunciado que invertirá 17.000 millones de euros en la planta, mientras que el Gobierno germano pondrá otros 7.000. Se trata de la mayor inversión en el país desde la Segunda Guerra Mundial, lo que da idea de la envergadura de los movimientos relacionados con la industria de los chips.

El plan sigue siendo atraer una o dos fábricas de chips. Los objetivos del PERTE no han cambiado

Jaime Martorell — comisario especial del PERTE de microelectrónica y semiconductores

En España el Gobierno hace un año destinó al PERTE chip la mayor suma de ayudas provenientes de los fondos europeos: 12.500 millones de euros. Sin embargo, aún no se han movido. “El plan sigue siendo atraer una o dos fábricas de chips. Los objetivos del PERTE no han cambiado”, reiteraba en una conversación con elDiario.es Jaime Martorell, el comisario especial del PERTE chip.

Martorell sí ponía sobre la mesa, no obstante, la posibilidad de reorientar los objetivos del programa de ayuda. A pesar de que el Ejecutivo habló en un primer momento de construir fábricas de los chips más avanzados, ahora reconoce que otro tipo de semiconductores podrían tener más sentido con el mercado español. “Lo que se está hablando en Europa en general, no solamente en España, es que sean factorías que se centren en tecnologías más acordes con los mercados europeos, como la automoción o el sector industrial”, explicaba el comisario.

Un problema tras otro. La industria automovilística lleva meses sufriendo por la falta de componentes, que ha lastrado la fabricación y las ventas de coches. Unos cuellos de botella que, sobre todo, se han centrado en los microchips y en la falta de materiales, primero, por el caos en el comercio mundial derivado de la pandemia; agravados, después, por la guerra en Ucrania, el alza de los precios de la energía y el despegue generalizado de la inflación. Problemas que no se van a solucionar en el corto plazo.

Solo en el mes de abril, la producción de coches en España se ha hundido un 10,3% respecto al mismo mes de 2021, que ya fue un ejercicio complicado. En total, en el cuarto mes de este año se fabricaron en España 168.396 vehículos. La comparación es más se relevante si se toma como referencia el abril del 2019 prepandemia. En los cuatro primeros meses de este año se han fabricado 262.000 unidades menos que hace tres ejercicios. Es una caída del 26%.

El trasfondo que preocupa al sector es que este terremoto en las factorías no tiene visos de frenarse. Faltan diversos componentes no solo para fabricar los coches de hoy, sino también para acelerar en la producción de baterías y, por tanto, de coches eléctricos con los que se aspira a cumplir con las metas de vehículos cero emisiones de carbono que se han marcado la mayoría de países, España incluida. 

La Comisión Europea ha fijado 2035 como año tope para la venta de los coches de combustión y, por ello, toca impulsar no solo la venta de coches eléctricos, sino también la estructura de recarga que permita circular por toda la red de carreteras. Para lograrlo, en España se deberían instalar, cada año, cerca de 36.000 cargadores. 

La ambición de las metas

La última compañía en lanzar un aviso al mercado ha sido Stellantis. El consejero delegado de la empresa dueña de Opel, Fiat, Peugeot, Citroën o Jeep, Carlos Tavares, reconoce que la falta de materias primas puede prolongarse hasta 2028. 

“La velocidad a la que estamos moviéndonos todos, a la vez, por la razón correcta, que es solucionar el problema del calentamiento global, es tan alta que la cadena de suministro y la capacidad de producción no tienen tiempo para ajustarse”, reconoció Tavares esta pasada semana, en declaraciones recogidas por la CNBC.

Stellantis, como todas las grandes automovilísticas, está publicando metas y objetivos para demostrar que está cambiando el eje de su producción de coches y, aunque seguirá fabricando vehículos de combustión, también aspira a vender cinco millones de eléctricos en el año 2030 y está invirtiendo en ello más de 30.000 millones de euros

“Todas las compañías automovilísticas, al menos las mejores, están a máxima velocidad, trabajando tan rápido como se puede. Lo único que de verdad ayuda es la estabilidad. Dejad de jugar con las reglas. Dejad las reglas como están y permitir que la gente trabaje adecuadamente”, recalcó a los medios estadounidenses. “El tema es que, cuando nos queremos mover demasiado rápido nos encontramos con este tipo de cosas. El camino hacia la electrificación, que es muy ambicioso, se va a chocar con problemas en el lado de la oferta”, resumió Tavares.

En España, de momento, los fabricantes no miran tan a largo plazo como 2028 y son más optimistas. Al mismo tiempo que comunicaba la rebaja de producción en el mes de abril, el director general de Anfac (la patronal española de los fabricantes de coches), José López-Tafall, aseguró que será en 2023 cuando pueda llegar “una recuperación plena de la industria de la automoción”.

Stellantis no es la única compañía que ha comunicado que hay una carestía de materias primas para producir baterías, coches eléctricos y, por tanto, lograr la meta de tener un parque automovilístico que no emita CO2. A finales de abril, el consejero delegado de Volvo, Jim Rowan, reconoció que “el suministro de baterías será una de las cosas que escaseará en los próximos años”.

La marca sueca ha apostado por ser un fabricante 100% eléctrico en 2030 y aspira a ser autosuficiente en la cadena de producción. Para ello, está desarrollando un modelo de fabricación sin depender de proveedores externos, aunque va de la mano del fabricante, también sueco, de baterías Northvolt. Sin embargo, por mucho que controlen la fabricación, si falta litio, los cuellos de botella serán inevitables. 

En la misma línea habló hace meses el consejero delegado de Volkswagen, Herbert Diess. “Las baterías pueden ser una limitación continua para el crecimiento de los coches eléctricos durante los próximos cinco o diez años. Los plazos de producción son muy largos, la cadena de suministro que debe desarrollarse en los próximos años es enorme y eso puede derivar en limitaciones”.

Un problema para la revolución verde

La industria automovilística está con el pie cambiado en una situación que, en general, afecta a todos los sectores implicados en la transición verde. El Fondo Monetario Internacional (FMI) y la Agencia Internacional de la Energía (IEA, en sus siglas en inglés) ya han apuntado que las tecnologías que permiten la revolución verde conllevan multiplicar la producción de cobre, litio, cobalto, níquel o silicio. El FMI calcula que hacia 2040, la producción global de cobre, níquel o cobalto se disparará casi un 50%.

Hay presión sobre la producción y sobre los precios. “Conviene resaltar que un elevado grado de ambición climática, si se materializa de forma sincronizada a nivel mundial, podría provocar cuellos de botella muy significativos en determinados sectores clave para la transición energética”, destacó hace unos días el Banco de España en su informe anual.

“Hemos hecho estudios de los materiales que pueden entrar en riesgo de cuellos botella de aquí al 2050 y que se utilizan en toda la electrónica y que la ponen en riesgo. Estamos hablando de la plata, el cadmio, el cobalto, el cromo, el cobre, el indio, el litio, el manganeso, el níquel, el plomo, el platino, el teluro o el zinc”, detalló Alicia Valero, profesora de Ingeniería Mecánica de la Universidad de Zaragoza, en conversación con elDiario.es. 

Ahora, por ejemplo, la presión está en el litio. Hay fabricantes de baterías que están reduciendo el uso de cobalto y níquel y apostando por las baterías de litio, lo que eleva la presión. China produce actualmente el 80% de este mineral, y, por el Covid -confinamientos incluidos- la producción está lejos de alcanzar los niveles prepandemia, lo que ha derivado en alzas de precios de hasta el 500%.

En las últimas semanas, Elon Musk acapara más titulares por su oferta para comprar Twitter que por su gestión de Tesla, pero el CEO de la compañía de coches eléctricos también avisa. Musk aseguró hace unas semanas que los precios del litio están en niveles insanos y que no descarta que el fabricante tenga que entrar en la actividad minera para tratar de reducir costes. 

Otra derivada puede estar en los resultados. En el primer trimestre del año, las grandes automovilísticas mejoraron las cifras del año 2021; pero ya están alertando al mercado por si la situación con las materias primas se complica. El gigante japonés Toyota asegura que, si los cuellos de botella persisten, pueden recortarle hasta la quinta parte del resultado anual de este ejercicio. Habrá que esperar a las presentaciones de resultados del primer semestre para ver qué perspectivas anuncian el resto de grandes compañías.

CB/CC