Puntos clave
- IA 2.0 = de "construirlo" a "demostrarlo": La inversión en IA de las grandes tecnológicas ya alcanza cientos de miles de millones, pero la monetización sigue siendo modesta. El ciclo está cambiando del gasto en capacidad a la entrega de productividad e impacto en ingresos.
- La infraestructura es donde radica la escasez: Los chips de memoria, el empaquetado, la capacidad de la red eléctrica y el espacio de centros de datos son las nuevas limitaciones. Para los inversores, los servicios públicos, la infraestructura energética y los REITs de centros de datos pueden ofrecer un potencial más estable que las apuestas de software no probadas.
- China ofrece eficiencia y arbitraje de valoración: Con DeepSeek destacando la innovación de menor costo y gigantes como Alibaba, Tencent, Baidu y Meituan cotizando con descuentos frente a sus pares estadounidenses, la tecnología china podría atraer flujos si los riesgos políticos y geopolíticos permanecen contenidos.
Por qué el ciclo de expectativas chocó contra un muro
Después de un rally extraordinario desde abril, las acciones tecnológicas han tropezado en los últimos días, recordando a los inversores que los mercados pueden haberse adelantado en la historia del boom de la IA. El detonante fue un contundente informe del MIT que reveló que el 95% del gasto corporativo en IA generativa está produciendo pocos o ningún retorno medible—una estadística aleccionadora para un sector con precios fijados para la perfección.
Sumando a la cautela, Sam Altman advirtió que las valoraciones se han vuelto "demenciales" en medio de la sobreexuberancia de los inversores, avivando aún más los temores de que partes del mercado se mueven más rápido que la capacidad de la tecnología para entregar ganancias tangibles.
La venta masiva subraya la fragilidad de la narrativa de la IA: mientras que el gasto de capital en chips, modelos e infraestructura ha aumentado, la evidencia de monetización generalizada sigue siendo escasa. Los inversores están comenzando a diferenciar entre el bombo publicitario y los rendimientos reales—empujando al sector hacia lo que parece más una fase de "demuéstralo" que un estallido de burbuja.
Fuente: Bloomberg
¿Hacia dónde va la IA desde aquí?
1. Del capex a la monetización
La fase fácil, gastar en GPUs y proyectos piloto, ha terminado. La siguiente fase del ciclo de IA estará definida por la prueba, no por la promesa. Los gigantes tecnológicos han vertido una inmensa ola de gastos de capital en IA, pero la monetización aún no se ha puesto al día.
- En 2025, las grandes tecnológicas ya han gastado unos 155.000 millones de dólares en IA, con proyecciones que superan los 400.000 millones a medida que las empresas construyen centros de datos y adquieren chips de IA en todo el ecosistema.
- Solo Microsoft está preparada para gastar alrededor de 80.000 millones de dólares en infraestructura de IA este año; Amazon, Alphabet y Meta tienen cada uno un capex en el rango de 60-100 mil millones de dólares.
Pero los retornos son mucho menores:
- Microsoft dice que obtuvo más de 500 millones de dólares en ahorro de costos gracias a centros de llamadas impulsados por IA y herramientas de desarrollo.
- Meta vincula sus productos publicitarios impulsados por IA a fuertes ganancias de ingresos—pero para el mercado más amplio, el ROI sigue siendo difícil de alcanzar, y las juntas directivas pronto podrían cambiar de "construir rápido" a "demostrar o pausar".
Las empresas están pasando de proyectos piloto a exigir ganancias de productividad o nuevas fuentes de ingresos. Las compañías que muestren una adopción real por parte de los clientes, poder de fijación de precios o ahorros operativos gracias a la IA se distinguirán de aquellas que siguen vendiendo narrativas.
Sin un ROI medible, las juntas directivas podrían comenzar a ajustar los presupuestos.
2. De los modelos a la infraestructura
Mientras que la competencia entre modelos de IA es feroz, los cuellos de botella se están desplazando hacia la infraestructura. Los chips de memoria (HBM), el empaquetado avanzado, el espacio de centros de datos e incluso el suministro de electricidad son cada vez más escasos y valiosos. Se estima que la red eléctrica de EE.UU. está bajo presión: los centros de datos podrían consumir hasta el 12% de la electricidad para 2028, con 20GW de nueva carga esperada para 2030.
Las empresas de servicios públicos e infraestructura energética que entregan mejoras a la red, los REITs de centros de datos y las empresas de hardware especializadas en refrigeración, distribución de energía y empaquetado pueden capturar ganancias más sostenibles que las especulativas apuestas de software de IA a corto plazo.
3. Tecnología de EE.UU. vs. China
EE.UU. todavía domina el panorama de la IA, pero la historia tecnológica de China está resurgiendo y poniéndose al día. Modelos como DeepSeek, entrenados por una fracción del costo (construidos a un costo estimado de menos de 6 millones de dólares frente a más de 100 millones para GPT-4), desencadenaron un replanteamiento global de los márgenes y la monetización de la IA.
China también se beneficia de una robusta infraestructura energética que incluye energía hidroeléctrica y nuclear, creando una ventaja estructural para la expansión de la IA.
El comercio de IA de EE.UU. sigue siendo dominante, liderado por Nvidia y los hiperescaladores, pero con valoraciones estiradas, la atención podría volver al sector tecnológico chino, más barato pero más eficiente. Los gigantes tecnológicos chinos como Alibaba, Tencent, Meituan, Baidu y Xiaomi, a menudo referidos como los "Diez Magníficos", ofrecen arbitraje de valoración y han recuperado la atención de los inversores.
Si las tensiones entre EE.UU. y China disminuyen, el capital podría fluir cada vez más hacia el este, buscando exposición a la IA a través de nombres más baratos y de escala doméstica.
Qué vigilar a continuación
- Resultados de Nvidia (27 de agosto): La orientación sobre el aumento de Blackwell, la demanda china y los márgenes brutos establecerá el tono para todo el sector.
- Historias de ROI empresarial: Buscar estudios de caso concretos de monetización de IA en actualizaciones de software o llamadas de resultados.
- Señales de infraestructura: El suministro de memoria de alto ancho de banda, la capacidad de empaquetado y los contratos de energía son los nuevos canarios en la mina de carbón.
- Política y flujos de China: Cualquier continuación de treguas arancelarias o flexibilización de capital podría revivir el apetito extranjero por la tecnología china.
- Superposición macro: Las tasas de interés, los precios de la energía y la regulación, todos pueden cambiar el equilibrio entre capex y ROI.
Conclusión
El comercio de IA no ha terminado, pero está entrando en una fase de "demostrarlo". Los inversores recompensarán la infraestructura de calidad y las plataformas con claros caminos de monetización mientras castigan el bombo publicitario "adyacente a la IA".
Para los inversores, la clave es distinguir entre narrativas con precios fijados para la perfección y negocios que entregan retornos hoy. La dispersión, no el colapso, es la historia del próximo capítulo de la IA.
Lea el análisis original: ¿Boom o burbuja de IA? Tres convicciones para inversores
Fuente: https://www.fxstreet.com/news/ai-boom-or-bubble-three-convictions-for-investors-202508210612
