Elon Musk: la IA duplicaría el PBI de EE.UU. en 2027 — ¿aplica en Argentina?

La apuesta de Musk: qué dice, en qué se basa, quiénes lo respaldan, quiénes lo cuestionan — y cómo pensarlo desde Argentina

Buenos Aires — El Financiero Digital / Convergencia.tech

Lo que dijo Musk

El 18 de septiembre, Elon Musk publicó en X una de sus predicciones económicas más comentadas del año: la inteligencia artificial podría prácticamente duplicar el crecimiento del PBI de Estados Unidos en 2027, llevándolo de un 2% a un 4%, «tal vez incluso más». La frase, textual, fue: «My guess is that AI roughly doubles US GDP growth next year from ~2% to ~4%. Maybe even more.»

Con qué bases lo afirma

Acá está el primer punto llamativo: Musk no acompañó la predicción con datos, metodología ni fuentes. La publicó como una opinión personal —lo que varios medios describieron como un «personal guess» hedgeado, no un pronóstico formal— y no explicó cómo llegó a ese número ni qué está midiendo exactamente. Tampoco mencionó que sus propias empresas, Tesla y xAI, tienen un interés financiero directo en que ese escenario de auge de inversión en IA se cumpla.

Lo que sí puede reconstruirse es el contexto en el que la hizo. El posteo llegó dos días después de que la Reserva Federal publicara (16 de septiembre) sus propias proyecciones: un crecimiento mediano de 2,4% para 2027, con estimaciones individuales de entre 2% y 2,9%. Los datos duros del momento tampoco acompañan el optimismo de Musk: el PBI real creció apenas 1,5% anualizado en el segundo trimestre de 2026 (bajando desde 2,1% en el primero), y el último trimestre de 2025 había cerrado en solo 0,5%.

La predicción, además, no es un hecho aislado: en septiembre Musk ya había estimado que la IA podría expandir la economía global entre un 20% y un 30%, sumando entre 20 y 30 billones de dólares de producción anual adicional.

Quiénes están a favor (o cerca de esa postura)

Musk no está solo en este optimismo extremo. Varias figuras centrales de la industria de IA vienen manejando números en el mismo orden de magnitud o incluso mayores:

• Dario Amodei, CEO de Anthropic, planteó que la IA podría llevar el crecimiento a un rango de 10-15% anual.
• Leopold Aschenbrenner, en su influyente ensayo «Situational Awareness», habló de tasas de crecimiento de 30% anual o más para la década que viene.
• El investigador de Anthropic Sholto Douglas sugirió «incorporar duplicaciones económicas» al pensar la década de 2030 —un crecimiento del 100% anual—, tuit que el propio Musk respaldó públicamente.

El argumento de fondo de este bando es que el gasto de capital en infraestructura de IA viene creciendo a un ritmo históricamente inédito: según el economista jefe de Apollo Global Management, Torsten Slok, el gasto de los hyperscalers en centros de datos pasó del 0,3% del PBI estadounidense en 2019 al 1,4% en 2025, con proyección a 3,1% en 2027. Para quienes son optimistas, ese ritmo de inversión —sumado a ganancias de productividad todavía no capturadas por las estadísticas oficiales— justifica pensar en un salto de escala en el crecimiento.

Quiénes están en contra (o son escépticos)

El propio análisis de Slok, pese a describir un boom real de inversión, no valida el número de Musk. Haciendo el cálculo de forma conservadora, ese gasto en centros de datos aportaría menos de un punto porcentual al crecimiento anual (y probablemente menos en la práctica, porque buena parte de los chips y servidores son importados y restan al PBI). Sumado a una base de 2%, el resultado da cerca de 2,9% — un número que coincide casi con el escenario más optimista dentro del propio rango de la Fed, pero bien lejos del 4% que planteó Musk. Slok también advirtió que un ciclo de inversión que sube tan rápido «puede desarmarse a un ritmo similar» si el gasto se estabiliza entre 2027 y 2029.

A eso se suman otras dos líneas de crítica:

• Economistas y analistas en general describen las proyecciones de crecimiento de doble o triple dígito como poco plausibles para una economía madura como la de EE.UU., sin precedentes recientes de ese tipo.
• Cuestionamientos desde lo social: el empresario Mark Cuban planteó que, de cumplirse el escenario de Musk, el crecimiento impulsado por IA podría profundizar la desigualdad, porque las ganancias tienden a concentrarse en los sectores de mayores ingresos mientras se desplaza a trabajadores de menor calificación.

En síntesis: el propio mercado trata la afirmación de Musk como una opinión bullish, no como evidencia. La próxima lectura oficial del PBI del tercer trimestre será el primer dato duro contra el cual contrastarla.

¿Y en Argentina?

Trasladar este razonamiento al caso argentino exige, antes que nada, cambiar la escala del problema.

El punto de partida ya es distinto. Estados Unidos discute si puede pasar de 2% a 4% de crecimiento. Argentina viene de otro lugar: el FMI proyecta una expansión de 3,5% para 2026 y 4% para 2027, después de un salto de 4,4% en 2025 — cifras que ya ubican al país por encima del promedio regional (2,3%-2,7%) y global (3%-3,4%). El 4% que Musk imagina como un salto excepcional para EE.UU. es, más o menos, el número que el consenso internacional ya maneja para Argentina en el escenario base, sin necesidad de invocar un boom de IA. Por eso, la pregunta relevante para el país no es tanto «¿puede la IA duplicar el crecimiento?» sino «¿puede sostener o mejorar un crecimiento que ya depende, en gran medida, de otros factores (energía, agro, minería, estabilización macro)?».

El insumo que impulsa la apuesta de Musk casi no existe todavía en Argentina. La lógica detrás de su pronóstico se apoya en el salto del gasto de capital en centros de datos en EE.UU. En Argentina, esa base es muy chica: según Cabase, el país cuenta hoy con apenas 13 centros de datos comerciales de más de 1 MW, que suman unos 32 MW de capacidad instalada — una fracción ínfima comparada con los campus de 1 a 2 GW que ya se construyen a nivel global. Hay proyectos que podrían cambiar el panorama, como «Stargate Argentina» (carta de intención entre OpenAI y Sur Energy, del empresario Emiliano Kargieman, por hasta US$25.000 millones y 500 MW en Patagonia), pero desde el anuncio en octubre de 2025 no hubo avances concretos públicos. Hay movimientos más chicos y reales: IFX Networks invertirá US$19 millones en 2026-2027, y YPF evalúa un data center aprovechando el gas excedente de Vaca Muerta.

La energía es la carta que Argentina sí puede jugar. El país tiene condiciones estructurales poco comunes para alojar infraestructura de cómputo: gas de Vaca Muerta, potencial hidroeléctrico, eólico y solar en la Patagonia, y un clima frío que reduce los costos de refrigeración de servidores. Según PwC (Global Data Centre Outlook 2026-2050), la inversión mundial acumulada en esta infraestructura llegará a US$31,6 billones hacia 2050, con las Américas concentrando más de la mitad de ese capital. La pregunta para Argentina no es si existe la oportunidad, sino si puede resolver a tiempo los cuellos de botella regulatorios y de distribución eléctrica que hoy limitan la concreción de estos proyectos.

El problema de fondo es el mismo en los dos países. El debate que genera Musk en EE.UU. —que el gasto en infraestructura de IA puede inflar el crecimiento sin traducirse necesariamente en ganancias de productividad amplias y sostenidas— aplica igual o peor en Argentina, donde la brecha entre el anuncio y la ejecución suele ser ancha (el propio Stargate Argentina lleva casi un año sin novedades públicas desde su anuncio).

La lectura de conjunto

Si la apuesta de Musk ya genera escepticismo entre economistas que analizan la economía más monitoreada del mundo, extrapolarla mecánicamente a la Argentina sería un ejercicio todavía más especulativo. Lo que sí es real es que el país tiene, por primera vez en mucho tiempo, un activo genuinamente competitivo para participar de esta ola —la energía— y una ventana de oportunidad mientras la demanda global de infraestructura de cómputo todavía busca dónde instalarse. Que ese potencial se traduzca en puntos de PBI real, o quede en la categoría de cartas de intención, dependerá menos de la IA en sí y más de las variables de siempre: reglas claras, previsibilidad regulatoria y capacidad de ejecución