Dejar de vender zapatos para vender potencia de cálculo: ¿Seguirá la potencia de IA el mismo camino que DAT?

Odaily星球日报Publicado a 2026-04-16Actualizado a 2026-04-16

Resumen

Dejando atrás su pasado como marca de zapatos, Allbirds anuncia su transformación en una empresa de infraestructura de computación para IA, NewBird AI, con una inversión inicial de 50 millones de dólares. Esta decisión provocó un aumento espectacular en el precio de sus acciones, con una subida del 582,33% en un solo día. Este movimiento refleja una tendencia creciente: empresas que se reinventan como proveedoras de capacidad de computación para IA, impulsadas por la enorme brecha entre la oferta y la demanda en este mercado. Según un informe de Gartner, se prevé que el gasto global en IA alcance los 2,52 billones de dólares en 2026, con más de la mitad dedicado a infraestructura. Gigantes tecnológicos como Microsoft, Google y Amazon planean duplicar sus inversiones en este ámbito para 2026. A diferencia del efímero auge de las empresas DAT (Tesorería de Activos Digitales) del año pasado, el negocio de la capacidad de computación para IA parece tener bases más sólidas. Se sustenta en ingresos reales por servicios, tiene mayores barreras de entrada operativa (gestión de centros de datos, energía, enfriamiento) y genera flujos de ciente recurrentes mediante contratos de arrendamiento a largo plazo. Sin embargo, los expertos advierten sobre posibles similitudes, como el riesgo de que algunas empresas utilicen la narrativa de la IA para inflar artificialmente su valor ("AI washing") sin tener las capacidades reales. La inversión inicial de Allbirds se considera insuficiente p...

Original|Odaily星球日报(@OdailyChina)

Autor|Wenser(@wenser 2010 )

Recientemente, la otrora popular "zapatilla de moda" Allbirds anunció que venderá su negocio de calzado y recaudará 50 millones de dólares para transformarse en la empresa de infraestructura de potencia de cálculo de IA NewBird AI. Tras la noticia, sus acciones subieron instantáneamente, llegando a alcanzar un máximo de 24.31 dólares, y actualmente se han estabilizado en 16.99 dólares, manteniendo un aumento de un día aún aterrador del 582.33%.

Pensándolo bien, 50 millones de dólares son una gota en el océano en el sector de la potencia de cálculo de IA, donde los pedidos suelen ser de miles de millones de dólares, pero este movimiento me recuerda a la frenética escena de las acciones de las empresas DAT (Tesorería de Activos Digitales) en el tercer trimestre del año pasado.

Cuando la era en la que una simple noticia de transformación en DAT podía hacer que las acciones de una empresa cotizada se multiplicaran ya ha terminado, estamos entrando en una nueva era de "empresas cotizadas transformándose en vendedoras de potencia de cálculo de IA". La razón no es otra que la "oferta y la demanda".

Detrás del cambio de sector de la zapatilla de moda: La brecha de potencia de cálculo de IA se ha convertido en un gran problema

Recientemente, eventos candentes como la reducción de capacidades del modelo Claude y el endurecimiento de las políticas KYC han generado mucho debate, pero la realidad subyacente es la brecha estructural en la potencia de cálculo de IA.

Un informe de la empresa de investigación de mercado estadounidense Gartner señala que el gasto global en IA alcanzará los 2.52 billones de dólares en 2026, un aumento interanual del 44%; solo la infraestructura de IA (incluyendo servidores, aceleradores, almacenamiento y plataformas de centros de datos) consumirá aproximadamente 1.37 billones de dólares, más de la mitad del gasto total.

En cuanto a los gigantes de la IA, Microsoft, Alphabet (matriz de Google), Amazon, Meta y Oracle planean un gasto de capital conjunto en infraestructura de aproximadamente 660.000 a 690.000 millones de dólares en 2026, una cantidad que es aproximadamente el doble que la de 2025; la mayor parte de estos fondos se destinarán a potencia de cálculo de IA, centros de datos y redes. Todos los grandes proveedores de la nube indican que sus mercados están en estado de oferta insuficiente.

Considerando el ciclo de entrega de aproximadamente 36-52 semanas para los centros de datos con GPU, la situación de suministro limitado de potencia de cálculo y datos persistirá al menos hasta el tercer trimestre de 2026.

Vale la pena mencionar que la actual brecha estructural de potencia de cálculo no solo proviene de la necesidad de los fabricantes de grandes modelos de IA de entrenar varios modelos, sino que también incluye la rápida expansión de la demanda de despliegue de modelos de inferencia diaria de miles de millones de usuarios en todo el mundo. La brecha de recursos de potencia de cálculo entre los negocios B2B y B2B2C/C2C es lo que共同导致 (conduce conjuntamente a) que el mercado de potencia de cálculo esté a menudo en estado de oferta insuficiente. No es de extrañar que el fundador de NVIDIA, Jensen Huang, afirmara con confianza en la CES de este año: "(El mercado de chips e infraestructura de IA de NVIDIA) podría alcanzar 1 billón de dólares en 2027".

Además de la brecha en potencia de cálculo, en línea con la transición de varias grandes empresas mineras hacia la potencia de cálculo de IA y los centros de datos, la IA está compitiendo con la industria de las criptomonedas por recursos clave como la electricidad. Según el "Informe del Índice de IA 2026" publicado recientemente por la Universidad de Stanford, la demanda eléctrica general de los sistemas de IA actuales se acerca a la mitad del tamaño de la minería de Bitcoin y está cerca del nivel de consumo eléctrico total de Suiza o Austria.

Sin duda, en un momento en que la IA es la única narrativa que impulsa a las empresas tecnológicas estadounidenses y globales, "que el negocio esté relacionado con la IA" ya es una opción obligatoria para muchas empresas cotizadas.

Cuando el negocio de la potencia de cálculo de IA se convierte en el próximo modelo DAT: Momento de prueba de robustez de la narrativa de IA

Lo que Allbirds ha impulsado es quizás otra ola de entusiasmo similar a la era de las empresas DAT del año pasado.

La base para este juicio radica en que el modelo de tesorería DAT de la industria de las criptomonedas y la transformación hacia la IA de las empresas cotizadas ya tienen áreas de superposición, y ha habido casos exitosos anteriormente.

Entre julio y septiembre del año pasado, con la aparición de empresas DAT de Ethereum como Bitmine y Sharplink, una gran cantidad de empresas cotizadas DAT de BTC, ETH, SOL, BNB y varias altcoins se convirtieron en las "acciones estrella" de entonces: muchas acciones protagonizaron milagros en el mercado de capitales, duplicando o incluso multiplicándose por diez en solo unos días.

Por otro lado, los casos de transformación en el sector de la IA no se quedaron atrás.

El año pasado, Axe Compute(Nota de Odaily星球日报: anteriormente conocida como Predictive Oncology Inc.), con Aethir (ATH) como activo de reserva DAT, protagonizó un gran drama de transformación de una empresa cotizada hacia la potencia de cálculo de IA. Anteriormente, la empresa se dedicaba principalmente a equipos médicos y también había explorado servicios como una plataforma de predicción de respuesta a fármacos oncológicos, modelos de cultivo celular 3D, apoyando el desarrollo de tratamientos contra el cáncer. En septiembre del año pasado, la empresa inició率先 (pionera) su transformación estratégica hacia DAT con tokens ATH, y sus acciones se dispararon近 (casi) un 200%; posteriormente, tras completar una financiación de más de 340 millones de dólares, anunció oficialmente su transformación en una empresa de infraestructura de potencia de cálculo con GPU, cambiando su ticker bursátil a AGPU.

CoreWeave (CRWV), que ahora ha conseguido pedidos en合作 (cooperación) con gigantes de chips como NVIDIA y gigantes de la IA como Anthropic, es también uno de los que van por la "vía rápida de la IA". Como una veterana empresa minera, la transformación de CoreWeave en los últimos 3 años de rápido desarrollo de la IA ha sido bastante radical: inicialmente, firmó un contrato de infraestructura de 22.400 millones de dólares con OpenAI; el año pasado, volvió a firmar un acuerdo de IA por valor de 1.170 millones de dólares con Vast Data, invertida por NVIDIA; recientemente, llegó a un acuerdo de alquiler de centros de datos con Anthropic. Según datos financieros, los ingresos de CoreWeave en 2025 fueron de 5.130 millones de dólares, un aumento interanual del 168%; planea un gasto de capital de más de 30.000 millones de dólares en 2026. Al momento de redactar este artículo, su valor de mercado es de aproximadamente 62.400 millones de dólares. Para más información, se recomienda leer "Análisis de CoreWeave: De empresa minera de criptomonedas a proveedor de servicios en la nube de IA". En cuanto a otras transformaciones de empresas mineras hacia la IA, son innumerables. Ver "La gran migración de las empresas mineras: Algunas ya tienen pedidos de IA por 12.800 millones de dólares".

Por supuesto, en comparación con los pedidos de miles de millones de dólares de las empresas mineras, el monto de financiación de Allbirds esta vez es bastante modesto. Además, desde el punto de vista del poder adquisitivo real, en comparación con las GPU de alto rendimiento que cuestan entre 25.000 y 40.000 dólares cada una, 50 millones de dólares apenas pueden comprar un volumen de menos de 2000 GPU, pero algunos analistas creen que su posicionamiento podría ser el de un objetivo de adquisición para la salida a bolsa de una gran empresa de "nube alternativa".

En otras palabras, la etiqueta de zapatilla de moda de Allbirds ha sido arrancada, y la etiqueta de "acción de concepto de IA" se ha convertido en un bien preciado. Su verdadero valor no reside en cuántas GPU pueden comprar 50 millones de dólares, sino en conservar la cáscara de una empresa cotizada en Nasdaq, lo que tiene cierto atractivo para las empresas de infraestructura de IA que quieren entrar rápidamente en el mercado público.

Finalmente, aunque desde la perspectiva de las operaciones de capital, el modelo de negocio de la potencia de cálculo de IA es muy similar al modelo de tesorería DAT del año pasado, existen algunas diferencias en los siguientes aspectos:

En primer lugar, están los ingresos reales por negocio de la industria de la IA en comparación con la industria de las criptomonedas. Según Anthropic, sus ingresos anualizados superan los 30.000 millones de dólares, una cifra que en 2025 se situaba en solo 9.000 millones de dólares; además, hasta febrero, los ingresos anualizados de OpenAI superaban los 25.000 millones de dólares. Aunque valoraciones de billones de dólares son altas, los ingresos reales por negocio son un soporte de datos más estable en comparación con la volatilidad de los precios de las criptomonedas. Varias empresas de grandes modelos son los mejores compradores en el negocio de la potencia de cálculo de IA, porque el problema de la escasez de potencia de cálculo es客观存在的 (objetivamente existente).

En segundo lugar, está el alto umbral operativo de la industria de la potencia de cálculo de IA. A diferencia de la estrategia de "acumulación de monedas" de las empresas de tesorería DAT, el negocio de la potencia de cálculo de IA no consiste simplemente en comprar GPU, sino que también requiere la construcción de toda una cadena operativa que incluye centros de datos, electricidad, refrigeración, red, equipo de mantenimiento, adquisición de clientes, etc. Por lo tanto, su umbral de entrada, ciclo de continuidad y requisitos de equipo son más altos, lo que relativamente lo hace más difícil de "falsificar". En última instancia, el activo subyacente de DAT es un activo financiero; mientras que el activo subyacente de las empresas de potencia de cálculo de IA son activos operativos físicos.

En tercer lugar, está el flujo de caja continuo de la industria de la potencia de cálculo de IA. Para las empresas de tesorería DAT, ya sean BTC, ETH, o altcoins como SOL, BNB, sus ingresos principales dependen高度 (altamente) de las subidas y bajadas del precio de las monedas (los ingresos por staking son meramente simbólicos), y no tienen ingresos operativos recurrentes; el negocio de la potencia de cálculo de IA, sin embargo, puede generar flujos de caja continuos a través de contratos de arrendamiento a largo plazo, lo que son entradas de efectivo reales.

Por supuesto, desde la estructura de financiación, la salida a bolsa mediante adquisición inversa (reverse merger/backdoor listing) y el sentimiento especulativo, ambos siguen siendo muy similares; y en cuanto a atraer el seguimiento y la presión de los organismos reguladores, las empresas cotizadas que posteriormente quieran transformarse en empresas de potencia de cálculo de IA seguramente enfrentarán varias restricciones y atención continua.

Como expresaron los profesionales del sector tras la subida vertiginosa de las acciones de Allbirds:

  • Matt Domo, CEO de FifthVantage, cree que la transformación hacia la IA de Allbirds se parece más a un medio para impulsar sus débiles acciones, y los inversores deberían estar alerta ante el fenómeno del "blanqueo de IA" (AI washing), donde algunas empresas intentan exagerar o incluso inventar sus capacidades de IA con fines de marketing; además, no es la primera vez que las empresas intentan aprovechar tendencias candentes mediante transformaciones agresivas, a finales de 2017 y principios de 2018 muchas empresas intentaron subirse al carro de la blockchain;
  • Jason Schloetzer, profesor asociado de la McDonough School of Business de la Universidad de Georgetown, señala que esta financiación inicial de 50 millones de dólares "es insignificante en comparación con la inversión real necesaria para convertirse en un proveedor de este tipo de servicios", pero desde un ángulo más optimista, la entrada masiva de nuevos actores en el campo de la IA también puede reflejar el "entusiasmo continuo" del mercado por el crecimiento;
  • Jay Goldberg, analista de Seaport Research, cree que es difícil imaginar que una empresa "improvisada" como Allbirds pueda ofrecer productos o servicios competitivos en este campo.

En el presente, mientras el tren de la IA avanza rugiendo, siempre habrá quienes intenten por todos los medios agarrarse a la puerta para dar un salto desesperado. En cuanto a si podrán permanecer en el tren o serán arrastrados por el viento furioso bajo las ruedas, el tiempo dará la respuesta.

Preguntas relacionadas

Q¿Por qué Allbirds decidió cambiar su negocio de zapatillas por la infraestructura de computación de IA?

AAllbirds anunció la venta de su negocio de calzado y una transición hacia la infraestructura de computación de IA bajo el nombre NewBird AI, buscando capitalizar la alta demanda y el crecimiento en el sector de IA, lo que resultó en un aumento significativo en el precio de sus acciones.

Q¿Cuál es la brecha de capacidad de computación de IA mencionada en el artículo y qué la causa?

ALa brecha de capacidad de computación de IA se debe a la alta demanda tanto para el entrenamiento de modelos de IA como para el despliegue de inferencia en aplicaciones cotidianas de miles de millones de usuarios, junto con los largos ciclos de entrega de centros de datos con GPU, lo que crea una escasez estructural que se espera continúe hasta el tercer trimestre de 2026.

Q¿En qué se diferencian las empresas de computación de IA de las empresas DAT (Tesorería de Activos Digitales)?

ALas empresas de computación de IA generan ingresos reales y recurrentes a través de contratos de arrendamiento a largo plazo, tienen altos requisitos operativos como centros de datos y equipos de mantenimiento, y sus activos subyacentes son operativos y físicos, a diferencia de las DAT, que dependen principalmente de la fluctuación de precios de las criptomonedas y tienen activos financieros.

Q¿Qué similitudes existen entre el modelo de negocio de computación de IA y el modelo DAT?

AAmbos modelos comparten similitudes en términos de estructura de financiamiento, uso de shell companies para cotizar en bolsa rápidamente, y la capacidad de generar entusiasmo especulativo en el mercado, lo que a veces resulta en aumentos dramáticos en los precios de las acciones.

Q¿Qué riesgos y escepticismos existen respecto a la transición de Allbirds hacia la computación de IA?

AExpertos como Matt Domo y Jay Goldberg expresan escepticismo, señalando que la transición podría ser una estrategia para inflar el precio de las acciones ('AI washing'), y que los 50 millones de dólares recaudados son insuficientes para competir seriamente en el sector de infraestructura de IA, que requiere inversiones masivas y experiencia operativa.

Lecturas Relacionadas

Near vuelve al escenario de la IA: la transformación en cadena pública por problemas para pagar salarios, y los agentes y la privacidad como nueva narrativa de crecimiento

**Resumen: Near regresa a la IA: De una cadena de bloques por problemas de pago a Agentes y privacidad como nueva narrativa** Near, fundada por Illia Polosukhin, coautor del influyente artículo "Transformer" de IA, nació de manera inesperada en 2017. La razón original fue pragmática: una startup de IA que Polosukhin cofundó tuvo que pausar su trabajo en "síntesis de programas" (enseñar a máquinas a escribir código) debido a la dificultad de pagar a desarrolladores remotos en todo el mundo. Ante sistemas de pago transfronterizos ineficientes, él y su cofundador decidieron construir su propia cadena de bloques escalable y de bajo costo: Near. Aunque Near ganó tracción como cadena de alto rendimiento, su momento crucial llegó con el auge actual de la IA. La participación de Polosukhin en eventos como el GTC de Nvidia volvió a poner el foco en su legado en IA. Near ha reposicionado su tecnología hacia dos áreas clave: 1. **Near Intents (Intenciones):** Este sistema abstrae la complejidad de las transacciones entre cadenas. Los usuarios (o futuros Agentes de IA) solo declaran su objetivo (ej. "intercambiar BTC por ETH"), y una red de "solvers" (solucionadores) encuentra y ejecuta la mejor ruta, manejando los costos de gas de fondo. Esta capa ha procesado más de **200.000 millones de dólares** en volumen y generado **más de 34 millones** en tarifas, integrada en 25 cadenas. 2. **Transacciones Privadas:** Near ha lanzado funciones de "Intenciones Confidenciales" e "Intercambios Confidenciales" que ocultan los detalles de las operaciones (monto, dirección) hasta su liquidación. Esto protege a los grandes traders del "MEV" y del deslizamiento. Sorprendentemente, este tipo de transacciones ya representa **más del 40%** del volumen reciente en Near, mostrando una fuerte demanda, pero también planteando posibles desafíos regulatorios en el futuro. En resumen, Near ha vuelto a sus raíces en IA, aprovechando su tecnología de cadena abstracta para facilitar la economía de los Agentes de IA y abordando la creciente demanda de privacidad en DeFi, mientras navega por las oportunidades y riesgos de este nuevo capítulo.

marsbitHace 2 hora(s)

Near vuelve al escenario de la IA: la transformación en cadena pública por problemas para pagar salarios, y los agentes y la privacidad como nueva narrativa de crecimiento

marsbitHace 2 hora(s)

De Ethereum a la IA, 'CROPS': ¿Qué son estas 'variables lentas' que Vitalik enfatiza repetidamente?

En las últimas semanas, Vitalik Buterin ha destacado repetidamente el concepto CROPS, definido en el mandato de la Fundación Ethereum (EF Mandate) como los principios rectores fundamentales para Ethereum: Resistencia a la Censura, Resistencia a la Captura, Código Abierto, Privacidad y Seguridad. Más que un lema, CROPS constituye un marco estratégico que orienta el desarrollo de Ethereum hacia la soberanía del usuario, la descentralización robusta y la sostenibilidad a largo plazo, priorizando estos valores sobre mejoras puramente transaccionales como velocidad y costes. La relevancia de CROPS se amplifica con el auge de la IA. A medida que los agentes de IA se integran en billeteras y automatizan operaciones financieras, surge un riesgo crítico: los usuarios podrían ceder el control sobre sus activos, datos e identidad a plataformas centralizadas de IA. Vitalik vincula así "CROPS Ethereum" con "CROPS AI", planteando la necesidad de un ecosistema donde el acceso a la cadena de bloques y la ejecución de modelos de IA sean privados, verificables y resistentes a la censura. Propone soluciones como llamadas remotas a LLM pagadas con pruebas de conocimiento cero (ZK) y lecturas confidenciales de RPC para proteger la privacidad del usuario. En esencia, CROPS trasciende a Ethereum para abordar una cuestión central de la era digital: cómo preservar la autonomía y seguridad del usuario frente a sistemas cada vez más poderosos y potencialmente opacos. Este enfoque podría redefinir el diseño de billeteras y la experiencia de interacción en Web3, posicionando la privacidad, la apertura y el control verificable como pilares esenciales para el futuro.

marsbitHace 2 hora(s)

De Ethereum a la IA, 'CROPS': ¿Qué son estas 'variables lentas' que Vitalik enfatiza repetidamente?

marsbitHace 2 hora(s)

Token no es económico, economía no es Token

La industria de la IA se encuentra en un punto de inflexión, transitando desde una narrativa centrada en la innovación tecnológica hacia un enfoque dominado por la eficiencia del capital. Dos tendencias clave definen este cambio: la escasez de financiación y la escisión de activos por parte de los grandes conglomerados. La competencia actual se ha transformado en una carrera de activos pesados por la potencia de cálculo (compute), con costos operativos que escalan junto con el uso, un modelo "anti-internet" donde más usuarios significan mayores pérdidas. Este problema se ve agravado por prácticas de "contabilidad circular", como los acuerdos de créditos en la nube entre empresas, que inflan los ingresos sin generar flujo de caja real. La desconexión entre las valoraciones y los flujos de efectivo plantea un desafío estructural para el modelo de negocio. Paralelamente, grandes empresas como Baidu, Alibaba, ByteDance y Kuaishou están escindiendo sus unidades de IA (por ejemplo, Kling/Kunlunxin). Estos activos, valorados mucho más alto una vez independientes, pasan de ser vistos como "centros de coste" dentro del grupo a "centros de valor" en el mercado. La lógica cambia: mientras que en los estados financieros consolidados se miden por su impacto en los beneficios, como empresas independientes se valoran por su potencial de crecimiento futuro, su escasez en el mercado y su capacidad para atraer inversión. La industria evoluciona desde la "adoración del modelo" hacia la "realización de valor". Aunque la inversión en infraestructura (con un gasto de capital previsto de 805.000 millones de dólares para 2026 en EE.UU.) es enorme, la comercialización a gran escala aún está en sus inicios. El foco se desplaza de la potencia bruta de la GPU a la eficiencia integral del sistema, donde la CPU y la orquestación determinan la rentabilidad. En 2026, la pregunta central que la industria debe responder es: ¿cuánto vale realmente esta tecnología? La respuesta definirá el panorama del poder en la IA para la próxima década.

marsbitHace 4 hora(s)

Token no es económico, economía no es Token

marsbitHace 4 hora(s)

Trading

Spot
Futuros
活动图片