Si la burbuja de la IA ya está explotando, ¿quién será el que realmente permanezca?

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Este artículo proviene de: Gelong, Xu Gong del Norte de la Ciudad

Soporte de datos: Big Data de Gogu

La burbuja de la IA está convirtiéndose en el consenso más polarizado en los mercados globales. Dalio dice que la burbuja ya es muy alta, mientras que Huang Renxun dice que las oportunidades apenas comienzan; uno ve un mercado de capitales sobrecalentado, el otro ve el comienzo de una revolución en productividad.

El verdadero problema no es si hay burbuja en la IA, sino qué queda después de que la burbuja explote. La burbuja de Internet de 2000 provocó una caída drástica del Nasdaq, quiebras de empresas y evaporación de riqueza, pero también dejó infraestructura como cables submarinos, redes de banda ancha y computación en la nube, que finalmente sustentaron a Amazon, Netflix, YouTube y la Internet móvil.

La IA de hoy también está en una posición similar. Por un lado, miles de millones de dólares invertidos en centros de datos, energía, enfriamiento líquido, módulos ópticos y GPU; por otro, una gran brecha en ingresos por aplicaciones aún no completamente realizados. La burbuja claramente existe, pero la productividad subyacente no tiene agua. Cuando el costo de los tokens se desploma y la inteligencia comienza a usarse como agua y electricidad, la IA deja de ser solo una herramienta de chat y pasa a integrarse en flujos de trabajo reales en código, medicina, finanzas, leyes, manufactura e investigación científica. El mercado eliminará las empresas con envoltorios y los emprendedores de PPT, pero no revertirá la tendencia de AI+. La burbuja explotará, pero la industria quedará. A continuación, disfruten:

En los últimos días, los mercados han experimentado una gran volatilidad, y la “teoría de la burbuja de IA” está en boca de todos.

Ray Dalio, fundador de Bridgewater, dijo: “Existe una burbuja en el mercado de IA, y su nivel es ‘relativamente alto’”.

Huang Renxun, CEO de Nvidia, dijo: “La IA presenta oportunidades enormes, la demanda de potencia de cálculo acaba de comenzar a explotar”.

¿A quién creer?

Ambos tienen razón.

¿Existe una burbuja en la industria de IA? Sin duda, existe.

Pero las burbujas en el sector tecnológico suelen ser la única forma en que la sociedad rinde homenaje ante la presencia de productividad disruptiva avanzada. No son simplemente un término negativo.

A largo plazo, esto es una consecuencia inevitable del surgimiento de productividad avanzada.

Muchos comparan la situación actual con la burbuja de Internet de 2000, y están muy preocupados. La burbuja de Internet en ese entonces provocó una caída del 78% en el Nasdaq y evaporó más de 5 billones de dólares en riqueza.

Pero, veinte años después, ¿qué industria no puede prescindir de Internet? Hoy, el valor de la industria de Internet supera con creces el de aquella burbuja.

La burbuja de IA, al menos en apariencia, es similar. La burbuja en los mercados de capitales no puede detener el hecho de que casi todas las industrias están activamente siendo potenciadas por IA.

AI+ es una tendencia inevitable. Al igual que todas las industrias dependen de Internet hoy, en el futuro todas dependerán de IA.

01 La “impuesto de inteligencia” que debe pagar toda innovación

En aquella era en la que solo con que el nombre de la empresa tuviera .com podía cotizar en bolsa y captar fondos, entre 1995 y 2000, el Nasdaq se disparó casi un 600%. Luego, vino una crisis financiera que duró dos años y medio.

Los nombres famosos de aquella época, como la empresa de software MicroStrategy, por escándalos contables y exceso de confianza, cayeron un 62% en un día; Pets.com (venta de comida para perros en línea), Webvan (pionera en comercio electrónico de productos frescos), cerraron en seco... En medio del pánico, casi todos acusaron a Internet de ser una estafa.

Pero la infraestructura física que la inversión especulativa acumuló, a menudo se aprovecha a costos muy bajos para nutrir a los gigantes del próximo era. La burbuja no se rompió por un problema técnico en Internet, sino porque la velocidad de construcción de infraestructura física no pudo seguir el ritmo del mercado.

Por ejemplo, las empresas de telecomunicaciones en auge en aquel entonces (como WorldCom, Global Crossing), invirtieron mucho en cables submarinos y redes de multiplexación por división de longitud de onda, que aunque las llevaron a la quiebra, se convirtieron en la base perfecta para el auge posterior de Netflix, Zoom y la Internet móvil.

Sin esa inversión masiva en infraestructura de telecomunicaciones antes y después de 2000, no habría explotado la transmisión de video en YouTube, ni se habría desarrollado la infraestructura de computación en la nube.

El ejemplo más claro es Amazon. Desde su máximo en 1999 de 107 dólares, cayó a 7 dólares en 2001, una caída superior al 90%. Pero sobrevivió porque su lógica comercial fundamental, “reconstruir el comercio minorista en la red”, estaba alineada con la dirección de la productividad avanzada.

Esta es la ley clásica de Amara: sobreestimar el impacto a corto plazo de una nueva tecnología y subestimar su impacto a largo plazo. En los inicios de una revolución tecnológica, la euforia especulativa inevitablemente genera sobreinversión y burbujas. Es un impuesto de inteligencia que toda innovación debe pagar. Pero cuando la burbuja se desinfla, lo que queda es una productividad avanzada mucho más resistente.

02 ¿Por qué el gasto empresarial en IA no disminuye sino que aumenta?

Volviendo a 2026, la burbuja en la industria de IA parece aún mayor.

Solo cinco grandes proveedores de servicios en la nube — Amazon, Google, Meta, Microsoft y Oracle — proyectan un gasto de capital de 690 mil millones de dólares en 2026, y para 2030, la inversión total en infraestructura de IA alcanzará aproximadamente 5.3 billones de dólares. De ese total, solo alrededor del 25% se destina a GPU, el resto, el 75%, se invierte en infraestructura física: sistemas de enfriamiento líquido, transmisión eléctrica, switches de red, módulos ópticos y terrenos.

En cuanto a ingresos, todos los principales fabricantes de IA pura como OpenAI, Anthropic, Cohere, Mistral, Perplexity, en 2026, no superarán los 40 mil millones de dólares en total.

Se invierten casi 700 mil millones en infraestructura, y solo se recuperan unos pocos cientos de millones en aplicaciones. ¿No es esta una burbuja?

No se puede concluir de forma simplista así. Hay un punto clave que no se debe ignorar:

En marzo de 2023, cuando OpenAI lanzó GPT-4, el costo combinado por cada millón de tokens de entrada era aproximadamente 30 dólares.

Para abril de 2025, con optimizaciones en la arquitectura del modelo y mejoras en la potencia de inferencia, el costo por modelo con la misma capacidad intelectual cayó a entre 0.1 y 0.15 dólares por millón de tokens.

Según el informe de índice de IA de Stanford y datos de TokenCost, el costo de inferencia en IA ha caído más del 99.7% en los últimos dos años.

Siguiendo una lógica lineal tradicional, una caída de costos debería traducirse en menor gasto en IA por parte de las empresas. Pero la realidad es que, entre 2024 y 2025, el gasto en la nube de IA de las empresas se triplicó.

¿Y por qué?

Porque cuando el costo marginal de la “inteligencia” se acerca a cero, la IA deja de ser solo una herramienta de resumen de textos o chat, y entra en una nueva era de agentes inteligentes y búsquedas multiómicas mejoradas. Las empresas comienzan a hacer que los agentes de IA ejecuten automáticamente miles de tareas, escriban código, escaneen millones de contratos legales, simulen experimentos biológicos.

Tokens baratos desbloquean una demanda en larga cola, que antes era inviable comercialmente por su costo.

Podemos comparar a Nvidia en 2026 con Cisco, el gigante del hardware de red en 2000, y ver que sus ecosistemas son muy similares, pero su salud financiera es completamente diferente.

(Comparación financiera entre Nvidia y Cisco)

Esto confirma la paradoja de Jevons en economía: los avances tecnológicos mejoran la eficiencia en el uso de energía, pero no reducen el consumo total, sino que, por la caída de costos, aumentan la demanda.

Incluso tras el “momento DeepSeek” a principios del año pasado, el mercado se recuperó rápidamente en meses: cuanto más optimizados los algoritmos, menor la barrera de adopción para las empresas, y el consumo total de potencia de cálculo aumenta exponencialmente.

Por eso, la IA puede integrarse gradualmente en casi todos los sectores tradicionales. Como en los últimos veinte años, en los que todos los sectores adoptaron Internet+. Desde software SaaS, biomedicina, hasta robots de manufactura avanzada impulsados por inteligencia embodied, en 2026, casi todas las industrias están abrazando AI+. Nadie discute si usar IA, sino cómo limpiar los datos, si las llamadas API son suficientes, si la arquitectura RAG es óptima.

Actualmente, la industria de IA tiene una burbuja. Pero, para las empresas, si no adoptan la burbuja, serán aplastadas por la era. Esto ya se ha demostrado en los últimos veinte años en Internet.

03 La evolución profunda del mercado: de infraestructura a aplicaciones

Hoy estamos en un momento clave en el ciclo tecnológico: en la antesala del “valle de desilusión” en la curva de madurez tecnológica de Gartner, o en un punto de inflexión en la teoría de la “Revolución tecnológica y capital financiero”.

La burbuja de IA ya está en proceso de ruptura, solo que muchos no se han dado cuenta. Algunas startups, con unas pocas diapositivas PPT y una capa de API de OpenAI, logran captar fondos. Pero ahora, con la marea bajando, muchas empresas sin barreras competitivas ni ventajas conceptuales están muriendo en masa.

Es una purga del mercado, una manifestación de la ruptura de la burbuja. Pero esto es solo la superficie. La lógica profunda del mercado está experimentando tres evoluciones profundas:

Primero, la transferencia de valor de CapEx a OpEx

El dinero actual se ha ido en su mayoría a quienes venden las herramientas: Nvidia, TSMC, y las empresas que venden módulos ópticos y sistemas de enfriamiento líquido, que han capturado la mayor parte de los beneficios. Pero a medida que la potencia de cálculo se vuelve infraestructura, como el agua y la electricidad, las ganancias excesivas se trasladarán a la capa de aplicaciones. Es decir, a esas empresas nativas de IA que usan tokens de costo muy bajo para resolver problemas verticales y reestructurar procesos de negocio (optimización OpEx).

Segundo, la compresión de múltiplos de valoración y la asimilación de resultados

La valoración excesiva de la infraestructura de IA no significa necesariamente una caída. En muchos casos, el crecimiento rápido de las ganancias de las empresas irá “ganando tiempo” para absorber las altas valoraciones. Siempre que los ingresos de los gigantes del cloud sigan el ritmo del depreciamiento del capital invertido, esta cadena de “pase de pelota” puede convertirse en una transformación sin precedentes en la industria.

Por ejemplo, los gigantes automotrices y de chips están usando tecnología de gemelos digitales de extremo a extremo, acortando en un 35% los ciclos de desarrollo y producción de nuevos productos, y mejorando en un 18% la eficiencia de toda la línea de producción.

En finanzas, en 2026, la negociación cuantitativa, gestión de riesgos y evaluación crediticia están dominadas por agentes multiómicos. La IA no solo procesa expectativas macro en microsegundos, sino que participa profundamente en la valoración de activos a nivel micro.

En sectores como leyes, medicina y auditoría, donde el conocimiento experto es crucial, la IA ya ha evolucionado de “asistente inicial” a “experto socio”.

ChatGPT, Gemini, Claude, con más de mil millones de usuarios activos, muchos de los cuales usan estas herramientas para reemplazar tareas cognitivas intensas diarias. Tú y yo incluidos. Todo esto es real, visible para todos.

04 Conclusión

Mirando la historia de la tecnología, la “creación y destrucción creativa” de Schumpeter siempre está en marcha.

El mercado de capitales siempre es impaciente, esperando que hoy inviertas 1 dólar y mañana ganes 10. Cuando la inversión en infraestructura, cercana a 700 mil millones de dólares, no se traduce en beneficios inmediatos, inevitablemente llegará una limpieza brutal. Eliminar a las empresas especulativas sin ventajas competitivas reales, y conservar solo a las que tengan tecnología sólida y aplicaciones concretas.

Tras la limpieza, los centros de cálculo masivos y baratos, y los modelos altamente optimizados, ofrecerán servicios a todos los sectores a precios extremadamente bajos.

Desde 2000, la humanidad entró en la era digital donde todos los sectores dependen de Internet. Hoy, estamos inexorablemente encaminados hacia una era de auge de la inteligencia, donde todos los sectores estarán dominados y potenciados por IA.

En medio del bullicio de la burbuja, la energía productiva subyacente no tiene ni una gota de agua.