Título original: «¿No hay cuarta burbuja en la IA generativa?»
Autor original: Xiaojing, Tencent Technology

Tres años y medio después del auge de la IA generativa, el mercado entra en un nuevo punto de divergencia: el optimismo sigue acelerándose, mientras que la duda también se acumula. Juzgar si la «burbuja» ha llegado no basta para explicar la complejidad actual. La serie «Fe en la IA y burbujas» buscará, desde diferentes perspectivas de mercado, tecnología, industria y empresas, las variables clave. Este es el primer artículo de esa serie.

El 9 de junio, el índice KOSPI de Corea rebotó significativamente, con un aumento en el día cercano al 5 %; el futuro del KOSPI 200 alcanzó un 5 %, activando un sidecar de compra, y la negociación programada se suspendió durante 5 minutos. En la sesión anterior (8 de junio), el KOSPI cayó más del 8 %, rompiendo los 8,000 puntos.

En los últimos dos años, Corea ha sido casi el amplificador más sensible del mundo en el comercio de IA: cuando Nvidia sube, HBM sube; cuando se expande la producción de servidores de IA, SK Hynix sube; cuando suben los precios del almacenamiento, la valoración de Samsung y Micron se reescribe. Esto ha conectado tanto la expansión de la infraestructura global de IA como las dudas del mercado sobre si esta expansión está demasiado caliente.

Por eso, la bolsa de Corea ha estado activando repetidamente mecanismos de enfriamiento en medio de subidas y bajadas, reflejando que las divergencias en los mercados de capital globales respecto a la IA también se están intensificando.

Gráfico: El saldo de financiamiento del mercado de valores de Corea ya ha alcanzado niveles históricos altos

Por un lado, la IA sigue siendo la línea de inversión más segura. Desde chips, almacenamiento, computación en la nube hasta empresas de modelos grandes, casi todos los activos clave se han reincorporado en el marco de valoración de la «infraestructura de IA».

Mientras la demanda de potencia de cálculo siga creciendo, los gastos de capital actuales, el aumento de precios en la cadena de suministro y las valoraciones altas pueden interpretarse como inversiones previas al crecimiento futuro.

Por otro lado, las dudas también se están acumulando.

La IA se está volviendo cada vez más costosa. Los gigantes continúan ajustando al alza sus gastos de capital, las valoraciones de las empresas de modelos grandes siguen elevándose, y las nuevas empresas de IA están en fila para salir a bolsa.

Tras tres años y medio del auge de la IA generativa, ya se han llevado a cabo tres rondas de discusión seria sobre la burbuja. Cada ronda ha tenido eventos desencadenantes claros, cadenas lógicas evidentes y dudas que parecen fatales, pero cada vez el mercado ha encontrado nuevas esperanzas en las fisuras, y ha seguido apostando.

Esta vez, desde la reacción del mercado, ya estamos en el centro de la cuarta ronda de divergencias.

Varios inversores han declarado: «Aún estamos lejos de hablar de una burbuja, aunque ya está empezando a comerse el flujo de caja de los gigantes, su inversión sigue siendo firme y acelerada. Solo cuando veas que los gigantes empiezan a ralentizar sus inversiones, deberías estar en alerta.»

Zhang Yidong, miembro del comité ejecutivo de Haitong International, director del departamento de investigación y economista jefe, afirmó: «Esta ola de IA supera con creces la ola de internet de 1993 a 2000. Bajo la corriente de la era de la IA, no hay cortes de alto o bajo, solo expansión.»

Esta es la contradicción más central del mercado de IA actual: todos saben que los precios se están volviendo cada vez más caros, todos creen que la velocidad de crecimiento disipará la burbuja de valoración, pero nadie se atreve a bajarse primero.

01 Dos años y medio, tres «teorías de burbuja» y un consenso peligroso

La teoría de la burbuja de IA ha durado dos años, y cada «teoría de burbuja» ha correspondido a un cambio de paradigma en la industria de IA, así como a una locura de capital y dudas sobre esa misma transformación.

La primera fue en junio de 2024. Sequoia Capital publicó el famoso «Pregunta $600B de la IA», cuestionando por primera vez el gasto de capital masivo. La pregunta de Sequoia fue: según los ingresos de centros de datos de Nvidia y el costo total de propiedad de GPU en ese momento, la industria de IA necesitaría unos 600 mil millones de dólares en ingresos anuales para sostener esta ronda de inversión en infraestructura.

En ese momento, el paradigma de IA era la Ley de Escalamiento de Preentrenamiento: cuanto más grande el modelo, mejor; cuanto más datos, mejor; cuanto más GPU, mejor.

Desde principios de 2024 hasta que Sequoia planteó la duda, en esta ola de entusiasmo, Super Micro subió un 217 %, Nvidia un 150 %. El punto de anclaje de la creencia en el mercado era una simple ecuación: IA = potencia de cálculo = Nvidia.

La duda de Sequoia duró menos de tres meses.

En septiembre de 2024, OpenAI lanzó GPT-1, donde emergió un nuevo paradigma de inferencia: no dependía de modelos más grandes, sino de un pensamiento más prolongado, usando entrenamiento posterior + RL para alcanzar el techo de capacidad del modelo. Se abrió una nueva curva de crecimiento en capacidades de IA, y el mercado vio un segundo pico en la demanda de potencia de cálculo.

Pero este nuevo paradigma pronto mostró nuevas fisuras: en la publicación de DeepSeek R1, que llevó la eficiencia de la inferencia al extremo: con menos de 6 millones de dólares en costos de entrenamiento, logró capacidades de inferencia cercanas a modelos de vanguardia.

El 27 de enero de 2025, Nvidia perdió 593 mil millones de dólares en valor de mercado en un solo día. Comenzó la segunda ronda de discusión sobre burbujas.

El núcleo de la duda del mercado era: ¿realmente se necesita tanta potencia de cálculo para lograr capacidades similares en IA? Esta ola de pánico fue intensa, pero se resolvió más rápido. Un mes después, Nvidia publicó sus resultados financieros, con ingresos del trimestre de 11 mil millones de dólares, muy por encima de lo esperado, demostrando que la nueva paradigma de inferencia generaría más demanda, y que la demanda total de potencia de cálculo no disminuiría, sino que aumentaría.

OpenAI, que impulsó el paradigma de inferencia, se convirtió en el centro absoluto de esta tendencia: quien firmaba contratos con ellos, experimentaba un aumento explosivo. CoreWeave cerró una IPO con un contrato de 11.9 mil millones de dólares a cinco años, Oracle alcanzó un récord con un acuerdo de 3 mil millones de dólares en el «Plan Estrella», y Broadcom obtuvo un pedido de chips personalizados por mil millones de dólares.

La confianza del mercado en esta ocasión se recuperó rápidamente: OpenAI creó una serie de «acciones conceptuales», y el punto de referencia de la creencia cambió de la «carrera armamentística de entrenamiento» a la «implementación masiva de inferencia».

La tercera fue entre octubre y noviembre de 2025.

Goldman Sachs publicó un informe que enumeraba cinco signos de burbuja en IA: pico en CapEx, desaceleración en el crecimiento de beneficios empresariales, aumento de la deuda en empresas tecnológicas, inicio del ciclo de reducción de tasas de la Reserva Federal, expansión del diferencial de crédito, y comparó claramente con la víspera de la burbuja de internet de 1997. En una encuesta de gestores de fondos de Bank of America, por primera vez en 20 años, se detectó un juicio de «sobreinversión». «Wired» y «The Atlantic Monthly» publicaron en la misma semana investigaciones profundas que apuntaban a un mismo hallazgo: el 95 % de las inversiones en IA de las empresas no generaban retornos reales.

Las enormes inversiones en IA en la cadena de valor estaban en su punto culminante, con Nvidia obteniendo ingresos de los proveedores de la nube, que a su vez aumentaban sus ingresos en IA por expansión de modelos, y las valoraciones de estas empresas de modelos se basaban en la revaloración en papel por parte del capital.

Pero, ¿quién en la parte superior de la cadena paga por la IA?

En la conferencia de resultados del tercer trimestre de 2025, los gigantes de EE. UU. respondieron casi con la misma frase a las preguntas de los analistas, y también refutaron la opinión de Goldman sobre el pico de CapEx: «Preferimos invertir más que perder el futuro». En su informe, Goldman dejó un pequeño apéndice, sugiriendo que esto se parece más a 1997 que a 1999, insinuando que: los signos de burbuja ya están presentes, pero aún hay distancia para que estalle.

En noviembre de 2025, la Reserva Federal volvió a reducir las tasas en 25 puntos básicos, y la liquidez siguió respaldando las valoraciones. El índice Nasdaq alcanzó nuevos máximos en medio de dudas. El consenso del mercado se convirtió en: «Sé que puede haber una burbuja, pero bajarse ahora es más peligroso que quedarse en el coche.»

Pero lo que realmente resolvió esta ola de dudas fue la llegada de un nuevo paradigma.

En la segunda mitad de 2025, estalló la IA Agentic, que pasó de diálogos a empleados digitales autónomos capaces de planificar, ejecutar y iterar por sí mismos. La IA sustituyó directamente los flujos de trabajo, elevando el techo de ingresos de «reemplazo de búsqueda» a «reemplazo de fuerza laboral». Más importante aún, los agentes consumen decenas de veces más tokens que los diálogos, y la demanda de potencia de cálculo no solo no disminuyó, sino que abrió espacio para un crecimiento en orden de magnitud.

Al revisar las tres olas de «teorías de burbuja», siempre hay tres pistas comunes.

¿Hasta cuándo durará la demanda de potencia de cálculo?; quién asumirá los enormes gastos en IA y cuál será la relación inversión-retorno; si los grandes modelos están a punto de una nueva ruptura de paradigma.

Tras las tres olas, el mercado ha formado un consenso peligroso: «Las dudas serán rápidamente refutadas.»

La experiencia en finanzas conductuales muestra que los inversores que vuelven a entrar tras una crisis suelen tener una mayor tolerancia al riesgo, porque ya han «verificado» que la crisis fue errónea.

02 La cuarta burbuja de IA y tres grietas

En los últimos días, el mercado ha experimentado una fuerte volatilidad.

La primera grieta apareció entre las «ganancias» y los «flujos de caja» de los gigantes tecnológicos.

En la temporada de resultados del primer trimestre de 2026, las ganancias de los gigantes alcanzaron máximos históricos, pero su flujo de caja se acercaba a cero. Amazon sufrió una caída del 95 % en flujo de caja libre interanual, y las cuatro grandes tecnológicas quemaron en total 2 mil millones de dólares diarios. La supuesta «crecimiento de beneficios netos» de algunos gigantes fue interpretado como una revaloración en papel de las inversiones en IA, usando los beneficios de IA para justificar esas inversiones, en un ciclo sin fin.

Goldman Sachs dio cifras en abril: en las expectativas de beneficios del S&P 500 en 2026, aproximadamente el 40 % provendría del efecto de la cadena de inversión en IA. Varias firmas de inversión y medios estimaron que en 2026, los principales proveedores de la nube ya habían alcanzado gastos en IA de entre 600 y más de 700 mil millones de dólares.

Un medio comentó: «Las grandes tecnológicas de Silicon Valley solo tienen beneficios.» Esto también significa que las expectativas de crecimiento de las empresas cotizadas en EE. UU. se basan en la misma lógica: el CapEx en IA solo puede aumentar, no disminuir, y un cambio en un punto afecta a todo el sistema.

Morgan Stanley señaló: en 2026, la proporción de CapEx respecto a ingresos de las grandes empresas alcanzará el 34 %, y en 2028 llegará al 37 %, superando el pico histórico del 32 % de la burbuja de internet de 2000. Entre 2026 y 2028, solo las cinco mayores empresas invertirán en infraestructura de IA unos 2 billones de dólares.

Más oculto aún, esas cinco empresas tienen compromisos de arrendamiento fuera de balance por casi 1 billón de dólares, firmados para centros de datos aún no construidos, que no aparecen en ningún balance.

El uso global de IA está en auge, y muchas empresas hablan de «tokenmaxing». La fiebre del FOMO se extiende, y los CEO temen quedarse atrás en IA, compitiendo por que sus empleados gasten en tokens.

Pero en el movimiento «tokenmaxing», gran parte del consumo proviene de redundancias sistémicas internas en la arquitectura de los agentes, y del diseño excesivo de los sistemas, creando una burbuja enorme en el uso de tokens en grandes modelos. Todavía ninguna institución ha separado la proporción de «cálculo efectivo» y «inactividad de la arquitectura».

Según medios extranjeros, Uber quemó en 4 meses el presupuesto anual de codificación en IA para 2026.

Bajo la promoción del uso de tokens, los ingenieros comenzaron a usar herramientas como Claude Code como fuerza laboral paralela: ejecutando múltiples tareas simultáneamente, abriendo múltiples worktrees, y dejando que los agentes busquen, generen, reporten errores y reparen por largos periodos. Aunque el uso de IA parece haber aumentado, los departamentos financieros tienen dificultades para determinar cuánto valor real han generado esos tokens.

El volumen de llamadas es un indicador clave para la valoración de las empresas de modelos, pero si ese indicador está inflado, ¿qué tan confiables son las valoraciones de billones basadas en él?

La narrativa de que la modalidad Agentic aumenta la productividad empresarial es la segunda grieta del mercado.

El entusiasmo del mercado continúa: se reporta que la valoración de Anthropic se acerca a los 965 mil millones de dólares, y ya ha presentado en secreto su solicitud de IPO; OpenAI también ha presentado en secreto su IPO, con una valoración tras la última financiación de 852 mil millones de dólares.

Claramente, el mercado está pagando el precio completo por un futuro aún no realizado. Esto no necesariamente significa un colapso, pero sí que el margen de error es muy estrecho.

«Toda gran innovación tecnológica genera burbujas. Nadie puede juzgar con precisión. O inviertes mucho para ganar cuota de mercado, sin preocuparte por gastar demasiado; o inviertes poco y pierdes mercado.» El 3 de junio, Ray Dalio, fundador de Bridgewater, dijo en una entrevista.

Dalio cree que la burbuja estalla cuando los inversores intentan convertir la riqueza en papel en efectivo, y el mercado impulsado por IA «está en esa trayectoria», aunque la IA «es una tecnología increíble».

Desde esta perspectiva, el valor a largo plazo de la tecnología y la burbuja de valoración a corto plazo pueden coexistir, como después del estallido de la burbuja de internet, que transformó profundamente la economía global.

Discutir la burbuja de IA generativa desde una perspectiva macro es un tema popular en los medios, pero no es un «tema efectivo» para los inversores.

Peter Thiel opina: «La tecnología de IA es real, pero el mercado ya ha sobrevalorado los próximos 15-20 años.» En el tercer trimestre de 2025, vendió toda su participación en Nvidia, con 100 millones de dólares, el 40 % de su fondo, y redujo en un 76 % su inversión en Tesla, disminuyendo su posición total en un 65 %. ¿Su predicción en 1999 sobre la burbuja de internet fue precisa? No hay respuesta aún.

Pero lo que sí es seguro es que Thiel se perdió la euforia del nuevo paradigma Agentic que empezó a partir de finales de 2025.

No solo Thiel. En el primer trimestre de 2026, la firma Berkshire Hathaway reportó que la posición en efectivo de Buffett había alcanzado los 397 mil millones de dólares, un máximo histórico, representando el 59 % del total de activos.

La tendencia a largo plazo en la evolución tecnológica es positiva, pero eso no significa que los inversores no puedan tomar ganancias o reducir posiciones a corto plazo. La contradicción entre tendencia a largo plazo y estrategia de inversión a corto plazo es la tercera grieta del mercado.

Sobre las tres grietas, los nervios del mercado ya están muy sensibles. Cuando las expectativas de tasas de interés en EE. UU. suben y el mercado duda sobre si el gasto en capital de IA está demasiado caliente, Corea, como uno de los mercados más «puro-sangre» en esta ola de IA, empieza a experimentar una gran volatilidad. Sus subidas provienen de la fe en la IA, y sus caídas también de esa misma fe que se relaja.

Por eso, las operaciones de inversión se vuelven extremadamente difíciles.

Muchos inversores experimentados siguen creyendo: «La burbuja de IA aún no ha llegado». Pero juzgar si la IA es una burbuja o está infravalorada, y si se puede construir un sistema de inversión efectivo, son dos cosas completamente diferentes. La primera es una cuestión de dirección, la segunda, de ritmo, posición, valoración, flujo de caja y ventanas de salida.

En un mercado donde la fe aún persiste y la volatilidad aumenta, seguir la tendencia a largo plazo no garantiza que la mayoría pueda soportar las caídas a corto plazo.

Quizá la cuarta burbuja de IA generativa aún no ha llegado, pero el momento de estar en alerta ya ha llegado. Un capitán con experiencia y capacidad de adaptación puede atravesar las tormentas y encontrar tesoros, pero un marinero común puede hundirse en las olas.

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