Terremoto de IA en la bolsa: ¿Por qué se quemaron 800 mil millones de dólares en tan solo una semana y casi nadie se dio cuenta? – Imagen: Xpert.Digital
La ilusión de la rentabilidad ilimitada: cómo la industria de la IA se desmorona bajo sus propias expectativas
Un terremoto bursátil: el colapso del sector de la IA en noviembre
El sistema de inteligencia artificial ha colapsado, y nadie parece haberse dado cuenta, o mejor dicho, muchos lo han notado y ahora están ocupados contando los restos de sus inversiones. En la primera semana de noviembre de 2025, el sector tecnológico experimentó un colapso dramático que no solo rompió con la euforia de los meses anteriores, sino que también planteó preguntas fundamentales sobre la viabilidad económica de todo el auge de la infraestructura de IA. Las cifras son tan monumentales que son casi incomprensibles: ocho de las empresas más valiosas centradas en IA perdieron casi $800 mil millones en capitalización de mercado en una sola semana. El índice compuesto Nasdaq cayó un 3 por ciento en cinco días hábiles, su desempeño más débil desde la turbulencia arancelaria de la primavera de 2025. Esto no fue una corrección de un mercado sobrecomprado, sino el momento en que los inversores se dieron cuenta de una realidad incómoda: los supuestos en los que se basa toda la cascada de valoración podrían no ser sostenibles.
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Una pérdida sistemática de confianza
La capitalización bursátil de Nvidia, la empresa más valiosa del mundo, se redujo en aproximadamente 350 000 millones de dólares en tan solo cinco días hábiles. Palantir Technologies, que había subido un 374 % este año, perdió más del 10 % de su valor tras publicar sus resultados trimestrales, a pesar de que las cifras superaron las expectativas. Oracle, Meta y AMD, todas ellas importantes actores del ecosistema de IA, experimentaron descensos similares. No se trató de una caída selectiva de empresas sobrevaloradas, sino de una pérdida sistémica de confianza en toda la tesis de la infraestructura de IA.
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El cálculo imposible: inversiones multimillonarias sin un modelo de negocio
Los paralelismos con las burbujas especulativas históricas son demasiado sorprendentes como para ignorarlos. Durante la era de las puntocom, las empresas invirtieron cientos de miles de millones de dólares en la construcción de redes de fibra óptica bajo los océanos, con la esperanza de que las aplicaciones surgieran más adelante. Se equivocaron fundamentalmente en sus suposiciones sobre la infraestructura necesaria. Algo similar está sucediendo hoy, pero a una escala aún mayor. Los gigantes tecnológicos Alphabet, Amazon, Meta y Microsoft gastaron un total combinado de 112 000 millones de dólares en inversiones en IA solo en el tercer trimestre. El director ejecutivo de Meta, Mark Zuckerberg, prevé que los costes alcancen aproximadamente los 600 000 millones de dólares para 2028. OpenAI y Oracle han anunciado planes para invertir 500 000 millones de dólares en el denominado proyecto de centro de datos Stargate. Amazon ha anunciado que invertirá más de 30 000 millones de dólares en cada uno de los dos próximos trimestres. La mera suma de estos gastos (Bain estima que los gastos de capital anuales alcanzarán aproximadamente los 500 000 millones de dólares para 2030) plantea la pregunta central: ¿Qué ingresos deben generarse para justificar estos gastos?
La búsqueda de ganancias: por qué la revolución de la IA aún no genera dinero
La respuesta que Bain Capital ofrece en su análisis es tan esclarecedora como reveladora. Para justificar solo las inversiones realizadas en centros de datos en 2023 y 2024, la industria necesitará ingresos anuales de aproximadamente dos billones de dólares para 2030. Esto es mucho más de lo que predicen los escenarios realistas. Es más de lo que Apple, Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta y Nvidia obtuvieron juntos el año pasado. Es más de cinco veces el mercado global de software.
La rentabilidad como un espejismo
La rentabilidad de estas enormes inversiones de capital sigue siendo puramente especulativa. Un análisis realizado por Bain reveló que el 95 % de las primeras iniciativas corporativas de IA aún no han generado beneficios. La propia OpenAI, la empresa insignia del movimiento de IA generativa, genera aproximadamente 13 000 millones de dólares en ingresos este año, mientras que paga a Oracle un promedio de 60 000 millones de dólares anuales por la capacidad de su centro de datos. Esto significa que OpenAI tendría que sextuplicar sus ingresos solo para cumplir con sus contratos con Oracle antes de siquiera plantearse la posibilidad de rentabilidad. Esto no es un modelo de negocio, sino un cálculo estructurado que depende de un flujo continuo de nuevas inversiones en el sistema.
Finanzas circulares: cómo se infla la industria
El problema estructural se ve agravado por la dinámica de financiación circular. Nvidia se ha comprometido a invertir 100 000 millones de dólares en OpenAI, con la expectativa de que OpenAI utilice esos fondos para adquirir las GPU de Nvidia para centros de datos. Se trata de un clásico esquema Ponzi, en el que el valor se infla artificialmente mediante inversiones recíprocas entre los mismos participantes. Meta ha conseguido 29 000 millones de dólares en financiación de inversores como Pimco y Blue Owl Capital, no a través de beneficios operativos, sino mediante promesas de éxito futuro. Oracle tuvo que vender 18 000 millones de dólares en bonos para financiar sus planes de expansión de centros de datos. CoreWeave, una empresa de centros de datos que salió a bolsa en marzo, ha recaudado 25 000 millones de dólares desde el año pasado a través de deuda pública y mercados de valores para financiar su propia expansión. El seguimiento de esta cadena de financiación no revela un modelo de negocio estable, sino una estructura frágil que depende de la continua disposición de los mercados a aceptar deuda y comprar acciones a valoraciones récord.
Matemáticamente absurdo: Palantir, Nvidia y el frenesí de las calificaciones
La situación de valoración es precaria. Palantir cotiza a una relación precio-beneficio de 313, lo que significa que un inversor tendría que invertir 313 años en recuperar su inversión para alcanzar su capitalización bursátil. Nvidia, incluso con una rentabilidad sólida en comparación con otras empresas de IA, opera en un régimen de valoración difícil de justificar, incluso bajo supuestos optimistas. Cuando la compañía anunció en octubre que Nvidia no tenía planes de vender sus nuevos chips Blackwell en China por el momento y que no estaba en "negociaciones activas con China", sus acciones perdieron 229 000 millones de dólares en capitalización bursátil en un solo día. Esto ilustra la extrema dependencia de narrativas geopolíticas y estratégicas específicas, en lugar de métricas empresariales fundamentales.
El oso anda suelto: la apuesta de mil millones de dólares de Michael Burry contra la publicidad
El inversor financiero más destacado, Michael Burry, conocido por predecir el colapso del mercado inmobiliario en 2008, realizó apuestas masivas contra Nvidia y Palantir a través de su firma de inversión, Scion Asset Management. En septiembre de 2025, Burry adquirió opciones de venta sobre aproximadamente 5 millones de acciones de Palantir, valoradas en 912 millones de dólares, y sobre 1 millón de acciones de Nvidia, valoradas en 187 millones de dólares. Resulta bastante sorprendente que la divulgación de estas posiciones, realizada como parte de los documentos regulatorios 13-F, coincidiera inmediatamente con un movimiento masivo del mercado. Un inversor como Burry, que ha demostrado su capacidad para identificar burbujas antes de que estallen, no apostaría su capital al azar contra las acciones de crecimiento más prometedoras del año. El hecho de que los mercados no registraran estas señales antes habla del estado psicológico de los especuladores: simplemente no querían verlas.
Una base frágil: vientos macroeconómicos en contra para la industria tecnológica
Simultáneamente con este desplome de las valoraciones, se produjeron varias crisis macroeconómicas que exacerbaron la incertidumbre. La confianza del consumidor en EE. UU., medida por el índice de la Universidad de Michigan, cayó a su nivel más bajo en tres años: una disminución de alrededor del 6 %, hasta los 50,3 puntos, entre octubre y noviembre. Esto fue significativamente peor que las previsiones, que habían pronosticado solo una ligera caída a 53,2 puntos. La evaluación de los consumidores sobre sus finanzas personales actuales disminuyó un 17 %, mientras que las expectativas sobre las condiciones empresariales para el próximo año cayeron un 11 %. Este deterioro no se limitó a un solo grupo demográfico, sino que se manifestó en toda la población, independientemente de su edad, ingresos o afiliación política. La única excepción fueron los consumidores con mayor cartera de acciones, cuya confianza aumentó un 11 %, un claro indicio de la desigualdad de la riqueza y la dependencia de la confianza del consumidor con respecto a los precios de las acciones.
El efecto cierre: cuando el Estado se paraliza
La razón de este deterioro estuvo estrechamente vinculada a un fallo estructural: el cierre del gobierno estadounidense, que cumplió 38 días en noviembre de 2025, convirtiéndose en el cierre más largo de la historia del país. Una lucha de poder entre Trump y los demócratas por el presupuesto federal provocó la paralización de gran parte del gobierno estadounidense. Se estima que 670.000 empleados públicos fueron suspendidos temporalmente y otros 730.000 trabajaron sin sueldo. El cierre tuvo consecuencias económicas directas: se estima que un cierre que dure entre cuatro y ocho semanas resulta en una pérdida permanente de entre 7.000 y 14.000 millones de dólares para la economía estadounidense; no solo la pérdida de actividad durante la crisis, sino también déficits económicos permanentes que nunca se subsanarán.
Tomar decisiones a ciegas: la parálisis de los datos económicos
El cierre también significó que la Oficina de Estadísticas Laborales, la agencia que publica las estadísticas del mercado laboral y de precios al consumidor, fue declarada "no esencial" y cesó sus operaciones. Esto impidió que los datos económicos clave —datos en los que la Reserva Federal basa sus decisiones sobre las tasas de interés— se publicaran a tiempo. Esto aumentó drásticamente la incertidumbre del mercado. Los consumidores temían no solo su situación económica actual, sino también las consecuencias de la inflación: las expectativas para la tasa de inflación a 12 meses subieron al 4,7 %, un aumento respecto al 4,6 % del mes anterior.
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Pero la turbulencia bursátil de noviembre de 2025 no fue únicamente resultado de estos factores macroeconómicos. También fue consecuencia directa de una reevaluación fundamental de los riesgos del auge de la infraestructura de IA. El gestor de fondos de cobertura británico David Einhorn, quien dirige Soros Fund Management, lo expresó sucintamente: «Las cifras que circulan actualmente son tan extremas que resultan casi incomprensibles». Advirtió que la probabilidad de una «destrucción masiva de capital en este ciclo de inversión» no es despreciable.
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La disrupción china: cuando la IA de repente se vuelve barata
Esta advertencia se ve reforzada por otro desarrollo que ha socavado la confianza en la necesidad de estas enormes inversiones en infraestructura. La empresa china DeepSeek demostró con sus modelos R1 y V3 que se puede lograr un rendimiento de IA impresionante a una fracción del coste habitual; no una reducción marginal, sino una reducción de órdenes de magnitud. DeepSeek R1 cuesta aproximadamente el 2 % de lo que los usuarios pagarían por el modelo O1 de OpenAI. La entrada cuesta 0,55 dólares por millón de tokens para DeepSeek, frente a los 15 dólares de OpenAI. La salida cuesta 2,19 dólares para DeepSeek, frente a los 60 dólares de OpenAI. Aún más destacable, DeepSeek logró este rendimiento con tan solo 200 empleados y 10 millones de dólares en costes de desarrollo, mientras que OpenAI emplea a 4500 personas y ha recaudado 6000 millones de dólares hasta la fecha.
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Esto no es una nota al pie sobre eficiencias tecnológicas. Es una amenaza existencial para todo el sistema de justificación del auge de la infraestructura de IA. Si los modelos de IA pueden desarrollarse con una inversión mucho menor, entonces los planes de inversión de entre 500 000 y 7 billones de dólares no son previsores, sino un despilfarro. La escasez artificial que justificó gran parte de la prima de valoración de Nvidia y otros fabricantes de chips —la suposición de que solo unas pocas empresas con el capital necesario podrían desarrollar una IA potente— parece estar desapareciendo.
Valores reales, suposiciones irreales: El problema energético de los centros de datos
Sin embargo, la situación es aún más sutil en su complejidad macroeconómica. Algunos expertos argumentan que el auge de la IA es fundamentalmente diferente de la burbuja puntocom. Mientras que las inversiones puntocom se concentraron principalmente en el aire —modelos de negocio que no funcionaron, empresas que no generaron ingresos reales—, las inversiones en infraestructura de IA se traducen en activos tangibles: centros de datos, fuentes de alimentación y hardware físico. Un colapso en este sector sin duda causaría un gran sufrimiento: las bolsas de valores y el sector inmobiliario comercial se verían gravemente afectados, gigantescos proyectos de centros de datos se venderían a precios bajísimos y cientos de startups y proveedores de servicios quebrarían. Pero, al menos por ahora, el daño tendría una importancia macroeconómica limitada, ya que la propia infraestructura física conserva cierto valor residual.
El talón de Aquiles de la IA: la sed insaciable de electricidad
Sin embargo, este argumento se ve socavado por los desafíos energéticos. Bain predice que la demanda global adicional de potencia de procesamiento podría ascender a 200 gigavatios para 2030, la mitad en Estados Unidos. El consumo de electricidad de los centros de datos de IA aumentará de unos 50 000 millones de kilovatios-hora en 2023 a aproximadamente 550 000 millones de kilovatios-hora en 2030, un incremento de once veces. Esto significa que la rentabilidad de la infraestructura depende no solo de la capacidad de monetizar los servicios de IA, sino también de la disponibilidad de suficientes fuentes de energía a precios económicos. Si los costos de la electricidad aumentan o la disponibilidad se convierte en un cuello de botella —y ambos escenarios son probables—, toda la ecuación se derrumba.
Una vulnerabilidad estructural del mercado
El cierre del gobierno estadounidense también reveló otra vulnerabilidad estructural: la dependencia de los mercados de datos económicos fiables. Cuando no se pudieron publicar las estadísticas del mercado laboral, la incertidumbre aumentó exponencialmente. Este es un escenario desconcertante en la economía moderna. Las decisiones de política monetaria de la Reserva Federal se basan en datos oportunos sobre desempleo e inflación. Cuando estos datos no están disponibles, la política monetaria se vuelve especulativa. Y la política monetaria especulativa, en un entorno de mercado ya de por sí tenso, genera distorsiones masivas. El hecho de que el cierre durara 38 días demuestra una profunda parálisis institucional en Estados Unidos que va más allá de la mera política partidista.
Se cierra una puerta: el callejón sin salida geopolítico de la expansión de la IA
Paralelamente a estos acontecimientos, también se produjeron cambios geopolíticos que pusieron a prueba la estrategia de la IA. En una reunión entre Donald Trump y Xi Jinping en Corea del Sur, se negociaron nuevos acuerdos comerciales. Estados Unidos anunció que reduciría sus aranceles adicionales sobre los productos chinos de un promedio del 57 % al 47 % y que mantendría esta reducción arancelaria hasta el 10 de noviembre de 2026. China se comprometió a comprar más soja estadounidense y a suspender ciertos controles de exportación de tierras raras durante un año. Si bien esto representó una desescalada, también reconoció que el conflicto comercial estaba perdiendo terreno para ambas partes.
El factor China: un mercado cancelado y sus consecuencias
Lo irónico es que, mientras la administración Trump alcanzaba una extensión arancelaria con China, Nvidia dejó claro que no tenía planes por el momento de vender sus nuevos chips Blackwell en China y que no estaba participando activamente en conversaciones con China porque "depende de China cuándo quiere reanudar la compra de nuestros productos". Esta declaración del director ejecutivo, Jensen Huang, fue más significativa que cualquier acuerdo comercial. Implicaba que, incluso si las tensiones geopolíticas disminuyen, las empresas tecnológicas estadounidenses no están dispuestas a relajar sus restricciones a la exportación. Esto elimina una enorme fuente potencial de demanda de los cálculos de infraestructura de IA. El mercado chino, con sus 1400 millones de habitantes y su afán por la tecnología, permanece cerrado al auge de la infraestructura de IA occidental.
La respuesta racional a una suposición irracional
Por lo tanto, la reacción del mercado bursátil fue completamente racional, considerando que cientos de miles de millones de dólares en inversiones en infraestructura de IA estadounidense se basan en la suposición implícita de que esta infraestructura se convertiría en el centro global de datos de IA. Si este mercado es inaccesible —y todo indica que no lo será—, entonces debe eliminarse todo el potencial de ganancias de China. Esto no es un impacto marginal, sino la eliminación de una cuarta parte o más del mercado potencial.
El final de la narrativa: Cuando el buen crecimiento ya no es suficiente
Además, la preocupación por la valoración se intensificó en el sector de la IA. Palantir Technologies, la empresa de software que desarrolla herramientas analíticas basadas en análisis de datos y aprendizaje automático, aumentó sus ingresos un 63 % interanual en el tercer trimestre y triplicó su beneficio operativo ajustado. Pero incluso con estos resultados de crecimiento, que superaron las expectativas, la acción cayó más del 5 % tras su publicación. Los analistas destacaron la altísima valoración. Con una relación precio-beneficio de 313, la acción se valora como si tuviera que repetir sus ganancias actuales durante 313 años para justificar su capitalización bursátil. Esto no es simplemente ambicioso, sino matemáticamente absurdo. El mercado empezó a comprender que ni siquiera un crecimiento rápido es suficiente para respaldar tales valoraciones.
El rudo despertar en el Nasdaq
El índice Nasdaq, que había subido un 99,45 % desde 2020, indicó que la trayectoria parabólica tenía que terminar en algún momento. El S&P 500, que había subido casi un 95 % desde 2020, siguió la caída del Nasdaq. Por primera vez en siete meses, el sector tecnológico experimentó su mayor caída semanal. Esto no se debió a una caída de unas pocas acciones sobrevaloradas, sino a un fracaso sistémico de la narrativa.
La asimetría del riesgo: ¿quién soporta en última instancia las pérdidas?
La pregunta central que surge es simple y aterradora a la vez: si las inversiones en infraestructura de IA no resultan rentables (y toda la evidencia disponible sugiere que no lo serán, al menos no en la medida planificada), ¿quién se quedará con cientos de miles de millones de dólares en gastos de capital perdidos? La respuesta es compleja porque las inversiones se han concentrado en varias posiciones. Nvidia, a través de los precios de sus chips, se ha posicionado en la parte inferior del flujo de caja y se beneficiará independientemente de cuán rentables se vuelvan finalmente los centros de datos. Meta y Microsoft, con billones de dólares en reservas de efectivo, presumiblemente pueden absorber las pérdidas de las ganancias operativas. OpenAI, que aún no es rentable, asegurará la financiación o fracasará. Es esta asimetría la que hace que todo el sistema sea frágil. Las ganancias se concentran entre los proveedores de hardware, mientras que las pérdidas se difunden entre los inversores en infraestructura.
La perspectiva europea: una mirada preocupada al otro lado del Atlántico
La economía alemana, tradicionalmente fuerte en ingeniería mecánica y precisión industrial, observa estas dinámicas con considerable preocupación. La dependencia de los ecosistemas tecnológicos estadounidenses para la infraestructura de IA es un problema estructural que no se puede resolver rápidamente. Las empresas europeas se ven obligadas a invertir en infraestructura de IA estadounidense o a quedarse atrás en cuanto a capacidades tecnológicas. Sin embargo, la turbulencia en el mercado estadounidense demuestra que estas decisiones de inversión se toman en terreno incierto.
¿El fin de la euforia acrítica?
En general, la reacción del mercado en noviembre de 2025 sugiere no una simple corrección, sino un momento en el que los mercados comenzaron a reconocer las debilidades estructurales del auge de la infraestructura de IA. Las valoraciones no fueron defensivas, las previsiones de rentabilidad no fueron conservadoras y los riesgos geopolíticos no se calcularon adecuadamente. Cuando estos factores convergieron, toda la narrativa se derrumbó. Queda por ver la profundidad y duración de esta crisis, pero una cosa es absolutamente segura: la era de la euforia acrítica por las inversiones en infraestructura de IA ha terminado.
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