Fuente: Gelong Chenbeixugong
Datos respaldados por: Gougu Big Data
La burbuja de la IA se está convirtiendo en el consenso más polarizador en los mercados globales. Dalio dice que la burbuja ya es muy alta, Huang Renxun dice que las oportunidades apenas comienzan; uno ve el sobrecalentamiento del mercado de capitales, el otro ve el comienzo de una revolución en la productividad.
El verdadero problema no es si la IA tiene una burbuja, sino qué queda después de que esta estalle. La burbuja de Internet del año 2000 hizo que el Nasdaq se desplomara, las empresas quebraran y la riqueza se evaporara, pero también dejó la infraestructura de los cables submarinos, la banda ancha y la computación en la nube, que finalmente alzó a Amazon, Netflix, YouTube y la Internet móvil.
La IA de hoy está en una posición similar. Por un lado, cientos de miles de millones de dólares se destinan a centros de datos, electricidad, refrigeración líquida, módulos ópticos y GPU; por el otro, una enorme brecha donde los ingresos de las aplicaciones aún no se han materializado por completo. Claramente existe una burbuja, pero la productividad subyacente no tiene agua. Cuando el costo de los tokens se desploma y la inteligencia comienza a invocarse como el agua y la electricidad, la IA dejará de ser solo una herramienta de chat para integrarse en los flujos de trabajo reales de código, medicina, finanzas, derecho, fabricación e investigación. El mercado eliminará a las empresas superficiales y a los emprendedores de PowerPoint, pero no revertirá la dirección de la IA+. La burbuja estallará, pero la industria permanecerá. A continuación, disfruten:
En los últimos días, el mercado ha fluctuado drásticamente y la "teoría de la burbuja de la IA" ha sido muy comentada.
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El fundador de Bridgewater, Dalio, dijo: Existe una burbuja en el mercado de la IA, y su nivel es "relativamente alto".
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El CEO de NVIDIA, Huang Renxun, dijo: Existen enormes oportunidades en la IA, y la demanda de potencia de cálculo apenas comienza a explotar.
¿A quién creer?
Ambos tienen razón.
¿Existe una burbuja en la industria de la IA? Indudablemente, existe.
Pero las burbujas en el ámbito tecnológico suelen ser la única forma en que la sociedad rinde homenaje a una fuerza productiva disruptiva y avanzada. No es una palabra puramente peyorativa.
A largo plazo, este es un fenómeno inevitable en los inicios de una revolución tecnológica.
Muchos comparan la situación actual con la burbuja de Internet del año 2000, llenos de preocupación. La burbuja de Internet de aquel entonces hizo que el Nasdaq cayera casi un 78%, evaporando más de 5 billones de dólares de riqueza.
Pero, veinte años después, ¿qué industria puede prescindir de Internet? Hoy en día, el valor de la industria de Internet supera con creces el de la época de la burbuja.
La burbuja de la IA, al menos superficialmente, es una situación similar. La burbuja que existe en el mercado de capitales no puede detener que casi todas las industrias de la sociedad estén siendo empoderadas activamente por la IA.
La IA+ es una tendencia irreversible. Así como todas las industrias dependen ahora de Internet, en el futuro, todas las industrias también dependerán de la IA.
01 El "impuesto a la inteligencia" que debe pagarse por la innovación
En la época en que cualquier empresa con un nombre que contuviera un .com podía salir a bolsa y recaudar dinero, entre 1995 y 2000, el Nasdaq se disparó casi un 600%. Luego, siguió una tormenta financiera que duró dos años y medio.
Nombres famosos de entonces, como la empresa de software MicroStrategy, que cayó un 62% en un día debido a escándalos contables y exageraciones; Pets.com (venta de comida para perros en línea), Webvan (pionero del comercio electrónico de alimentos frescos) quebraron directamente... En el pánico, casi todos acusaron a Internet de ser una estafa.
Sin embargo, la infraestructura física que deja la sobreinversión del capital especulativo a menudo, a un costo muy bajo, nutre a los súper gigantes de la próxima era. La burbuja estalla no por problemas con la tecnología de Internet en sí, sino porque la velocidad de construcción física de la infraestructura no puede seguir el ritmo del mercado.
Por ejemplo, las empresas de telecomunicaciones que estaban en auge en aquel entonces (como WorldCom, Global Crossing), que invirtieron enormes sumas en desplegar cables submarinos globales y redes DWDM, aunque quebraron, estas "autopistas de la información" baratas se convirtieron en el caldo de cultivo perfecto para el posterior auge de Netflix, Zoom y la Internet móvil.
Sin la inversión loca y adelantada en infraestructura de telecomunicaciones a nivel global alrededor del año 2000, no habría existido la explosión posterior de la transmisión de video de YouTube, y mucho menos la infraestructura de computación en la nube posterior.
El ejemplo más típico es Amazon. Su precio de las acciones cayó desde un máximo de 107 dólares en 1999 hasta 7 dólares en 2001, una caída de más del 90%. Pero sobrevivió porque su lógica comercial subyacente, "reconstruir el comercio minorista con la red", estaba en línea con la dirección de la fuerza productiva avanzada.
Esta es la clásica Ley de Amara: sobreestimar el impacto a corto plazo de una nueva tecnología y subestimar gravemente su impacto a largo plazo. En los inicios de una revolución tecnológica, el entusiasmo del capital especulativo inevitablemente conduce a una sobreinversión, formando una burbuja. Este es el impuesto a la inteligencia que la innovación debe pagar. Pero cuando la burbuja se disipa, lo que queda es una fuerza productiva avanzada más indestructible.
02 ¿Por qué el gasto empresarial en IA no disminuye, sino que aumenta?
Volviendo a 2026, la burbuja de la industria de la IA parece aún mayor.
Solo los cinco principales proveedores de servicios en la nube, como Amazon, Google, Meta, Microsoft y Oracle, se espera que tengan un gasto de capital de 690.000 millones de dólares en 2026, y se proyecta que la inversión total en infraestructura de IA para 2030 alcance los 5,3 billones de dólares. De esto, solo alrededor del 25% se destina a la compra de GPU, el 75% restante se invierte en infraestructura física: sistemas de refrigeración líquida, transmisión de electricidad, conmutadores de red, módulos ópticos y terrenos.
En cuanto a los ingresos, se espera que los ingresos totales combinados de todos los principales fabricantes de IA pura, como OpenAI, Anthropic, Cohere, Mistral, Perplexity, en 2026, no superen los 40.000 millones de dólares.
La capa de infraestructura invierte casi 700.000 millones, la capa de aplicación recupera cientos de miles de millones. Esta grave asimetría, ¿qué es si no una burbuja?
No se puede llegar a esta conclusión de manera simple y directa. Hay un punto clave que no se puede ignorar:
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En marzo de 2023, cuando OpenAI lanzó GPT-4, el costo mixto por millón de tokens de entrada era de aproximadamente 30 dólares.
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Para abril de 2025, con la optimización de la arquitectura del modelo y la mejora de la potencia de cómputo de inferencia, el precio por millón de tokens para modelos de nivel intelectual equivalente se desplomó a 0,1-0,15 dólares.
Según el "Informe del Índice de IA" de la Universidad de Stanford y los datos de TokenCost: el costo de inferencia de IA ha caído más del 99,7% en los últimos dos años.
Siguiendo el pensamiento lineal tradicional, con una caída tan drástica de costos, el gasto empresarial en IA debería disminuir. Pero la realidad es que el gasto empresarial en la nube de IA se triplicó entre 2024 y 2025.
¿Por qué?
Porque cuando el costo marginal de la "inteligencia" se acerca infinitamente a cero, la IA deja de ser solo un simple resumen de texto o una máquina para charlar, y entra en una nueva era de agentes inteligentes y recuperación aumentada multimodal. Las empresas comienzan a hacer que los agentes de IA ejecuten automáticamente miles de ciclos de tareas, para escribir código, escanear millones de contratos legales, simular experimentos biológicos.
Los tokens baratos desbloquean una demanda masiva y de nicho que antes no podía comercializarse debido a los costos.
Esto también se puede observar al comparar a NVIDIA en 2026 con el gigante del hardware de red Cisco en 2000. Sus posiciones en el ecosistema son extremadamente similares, pero su solidez financiera subyacente es completamente diferente.
(Comparación financiera sólida entre NVIDIA y Cisco)
Esto confirma precisamente la "Paradoja de Jevons" en economía: el progreso tecnológico mejora la eficiencia en el uso de la energía, pero en lugar de reducir su consumo, la disminución de costos conduce a una mayor demanda.
Incluso después de experimentar el llamado "Momento DeepSeek" a principios del año pasado, el mercado rápidamente recobró la cordura en los meses siguientes: cuanto más se optimizan los algoritmos, más baja es la barrera de entrada para que las empresas adopten la IA, y finalmente, el consumo total de potencia de cálculo aumenta exponencialmente.
Es precisamente por esto que la IA puede integrarse gradualmente en casi todas las industrias antiguas. Tal como en los últimos veinte años todas las industrias han adoptado Internet+. Desde el software SaaS hasta la biomedicina, pasando por los robots de fabricación avanzada impulsados por inteligencia encarnada, en la actualidad de 2026, casi todas las industrias están abrazando la IA+. Nadie discute "si debemos usar IA", sino que se preocupan por "si nuestros datos están bien limpios, si la cuota de llamadas API es suficiente, si la arquitectura RAG es óptima".
Actualmente, la industria de la IA sí tiene una burbuja. Pero para las empresas, si no abrazas la burbuja, serás aplastado por la era. Esto ya se confirmó en las últimas dos décadas de la era de Internet.
03 La profunda evolución del mercado: de la infraestructura a la aplicación
Actualmente, sin duda estamos en un nodo extremadamente crítico del ciclo de vida tecnológico: en la víspera del "Valle de la Desilusión" de la curva de madurez de Gartner, o el punto de inflexión en la teoría de "Revoluciones Tecnológicas y Capital Financiero".
La burbuja de la IA ya está estallando, solo que mucha gente no se da cuenta. Cualquier novato, con unas decenas de páginas de PowerPoint y una capa sobre la API de OpenAI, podía conseguir financiamiento. Ahora, cuando baja la marea, estas empresas sin ventajas competitivas, solo con conceptos, están muriendo en masa.
Este es el mercado purificándose a sí mismo, también una manifestación del estallido 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
Actualmente, el dinero se lo llevan los vendedores de palas, NVIDIA, TSMC y las empresas que venden módulos ópticos y equipos de refrigeración líquida para servidores, se llevan la mayor parte de los beneficios. Pero a medida que la potencia de cálculo se "infraestructuraliza" gradualmente, como el agua y la electricidad, los beneficios extraordinarios reales se transferirán gradualmente a la capa de aplicación. Es decir, aquellas empresas nativas de IA que puedan usar tokens de muy bajo costo para resolver realmente los puntos débiles de las industrias verticales y remodelar los flujos de trabajo (optimización de OpEx).
Segundo, compresión de múltiplos de valoración y digestión de resultados
El mercado valora la infraestructura de IA a un precio alto, lo que no significa que vaya a colapsar necesariamente. En muchos casos, el rápido crecimiento de las ganancias empresariales puede, de manera "cambiando tiempo por espacio", digerir gradualmente las altas valoraciones. Mientras la tasa de crecimiento de los ingresos de los gigantes de la nube pueda seguir el ritmo de depreciación del gasto de capital, este juego de pasar la pelota puede convertirse en una actualización industrial sin precedentes.
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Por ejemplo, los gigantes globales de fabricación de automóviles y de chips, al introducir tecnología de gemelos digitales de IA de extremo a extremo, han reducido el ciclo de desarrollo a producción de nuevos productos en un 35% y han mejorado la eficiencia general del equipo de línea en un 18%.
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Por ejemplo, en la industria financiera, en 2026, el trading cuantitativo, el control de riesgos y la evaluación crediticia ya están completamente dominados por agentes multimodales. La IA no solo procesa las expectativas macroeconómicas con marcas de tiempo de microsegundos, sino que también participa profundamente en la fijación de precios de activos a nivel micro en cada ocasión.
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En industrias altamente dependientes de conocimientos profesionales avanzados, como el derecho, la medicina, la auditoría, la IA ya ha completado la transición de "asistente junior" a "experto de nivel socio".
ChatGPT, Gemini, Claude tienen más de mil millones de usuarios activos, una parte considerable de los cuales los usan como herramientas sustitutas para el trabajo intelectual intensivo diario. Incluyéndote a ti y a mí. Lo anterior son cosas que realmente están sucediendo y que todos pueden ver.
04 Conclusión
Mirando hacia atrás en la grandiosa historia de la tecnología, la "destrucción creativa" propuesta por Schumpeter siempre está en juego.
El mercado de capitales siempre es impaciente, siempre espera que 1 dólar invertido hoy genere 10 dólares mañana. Cuando una inversión de casi 700.000 millones de dólares en infraestructura no puede convertirse totalmente en beneficios en la capa de aplicación a corto plazo, el mercado inevitablemente enfrentará una ronda brutal de reajuste. Eliminará a esas empresas especulativas superficiales que solo viven de PowerPoint, y dejará a las que realmente tienen fundamentos tecnológicos y escenarios de implementación.
Después del reajuste, esos centros de cómputo baratos y enormes, los algoritmos de modelos altamente optimizados, servirán a miles de industrias a un precio extremadamente bajo.
Después del año 2000, la humanidad dio la bienvenida a la era digital en la que todas las industrias dependen de Internet. Hoy, también nos dirigimos irreversiblemente hacia una era de pleno apogeo de la inteligencia, donde todas las industrias son guiadas y empoderadas por la IA.
En el bullicio de la burbuja, el impulso subyacente de la productividad no tiene ni una gota de agua.
