¿Se repite la burbuja puntocom del 2000? Un análisis crítico del auge actual de la IA.
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Publicado el: 27 de septiembre de 2025 / Actualizado el: 27 de septiembre de 2025 – Autor: Konrad Wolfenstein
¿Se repite la burbuja puntocom del 2000? Un análisis crítico del auge actual de la IA – Imagen: Xpert.Digital
El agujero de los 800 mil millones de dólares: por qué el sueño de la IA podría quedarse pronto sin dinero
Miles de millones en pérdidas en OpenAI: incluso la suscripción de 200 dólares es un negocio que genera pérdidas. ¿Cuánto tiempo puede durar esto?
El revuelo en torno a la inteligencia artificial ha cautivado los mercados globales, y su enorme fuerza recuerda una época que muchos inversores aún viven con desagrado: la burbuja puntocom de principios del milenio. Los paralelismos son sorprendentes: valoraciones astronómicas para empresas con modelos de negocio apenas rentables, una mentalidad de fiebre del oro que invierte cientos de miles de millones de dólares en una sola tecnología y la firme convicción de que estamos al borde de una revolución económica. Pero a medida que gigantes tecnológicos como Microsoft y Google se embarcan en una carrera armamentística sin precedentes por la supremacía de la IA, las dudas sobre la sostenibilidad de este auge aumentan.
Un alarmante estudio de Bain & Company predice un déficit de financiación de 800 000 millones de dólares, ya que los ingresos de la industria están muy por debajo de los desorbitados costes de la potencia informática y la infraestructura. Incluso OpenAI, líder del sector, está quemando miles de millones y registrando pérdidas en sus suscripciones, lo que indica claramente que monetizar la tecnología representa un obstáculo formidable. Al mismo tiempo, un nuevo competidor de bajo coste procedente de China está generando inquietud y amenazando con socavar los costosos modelos de negocio de los proveedores consolidados.
Pero ¿está realmente justificada la comparación con la era de las puntocom? Existen diferencias cruciales: la tecnología actual es más madura y ya está firmemente arraigada en las actividades cotidianas. Además, el auge no se financia con préstamos de pequeños inversores, sino con las abultadas arcas de las corporaciones más rentables del mundo. La pregunta crucial que determinará billones de dólares en inversión y el futuro de la economía global es, por lo tanto: ¿estamos ante el inicio de una transformación tecnológica duradera o en la fase final de una gigantesca burbuja especulativa a punto de estallar?
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El susto de OpenAI en China: cómo un proveedor barato está haciendo sudar a los gigantes tecnológicos
¿Estamos de nuevo en una burbuja especulativa similar a la infame burbuja puntocom del año 2000? Esta pregunta preocupa actualmente a inversores, analistas y expertos en tecnología de todo el mundo. El rápido auge de la inteligencia artificial y los miles de millones de dólares en inversiones que conlleva presentan sorprendentes paralelismos con los de finales de la década de 1990. En aquel entonces, el auge de internet provocó valoraciones desorbitadas y culminó en un desplome espectacular. Hoy en día, las empresas de IA se enfrentan a retos similares: valoraciones astronómicas chocan con modelos de negocio poco claros, mientras que la brecha entre las inversiones y los ingresos reales sigue en aumento.
Paralelismos históricos con la burbuja puntocom
La dinámica de la era puntocom
La burbuja puntocom de finales de la década de 1990 fue impulsada por una nueva tecnología revolucionaria: internet, que, al igual que la IA actual, se percibía como una fuerza transformadora. Entre 1996 y 2000, las valoraciones de las empresas tecnológicas alcanzaron cotas astronómicas, y las ratios precio-beneficio de 50, 70 o 100 se convirtieron en habituales para las acciones del Nasdaq. Los inversores creían en un futuro prometedor en el que los modelos de negocio tradicionales se verían revolucionados por soluciones basadas en internet.
El punto de inflexión llegó en marzo de 2000, cuando las primeras startups quebraron y la dura realidad económica se impuso a las expectativas exageradas. Las empresas tuvieron que invertir más de lo previsto, los ingresos fueron menores de lo esperado y el gasto de efectivo ya no justificaba las valoraciones extremas.
Comparación de las valoraciones actuales del mercado
Hoy, el S&P 500, ajustado por fluctuaciones cíclicas, presenta notables similitudes con aquella época. El nivel de valoración actual equivale a 38 veces las ganancias de los últimos diez años. Solo durante la burbuja puntocom la valoración fue mayor, como señalan los estrategas de Morgan Stanley.
Henry Blodget, exanalista estrella de la era puntocom, advierte sobre los asombrosos paralelismos con el auge actual de la IA. Destaca que el impacto tanto de internet como de la IA se extiende mucho más allá de la industria tecnológica. Las inversiones en infraestructura de IA ascienden a al menos 400 000 millones de dólares solo este año, impulsando enormemente la economía mundial y los mercados bursátiles.
La brecha de financiación en la industria de la IA
El alarmante pronóstico de Bain & Company
Un estudio reciente de Bain & Company revela un déficit de financiación amenazante en la industria de la IA. Para 2030, empresas de IA como OpenAI, Google y DeepSeek necesitarán generar aproximadamente 2 billones de dólares anuales para cubrir los crecientes costes de la potencia informática y la infraestructura. Sin embargo, los consultores prevén que la industria se quedará unos 800 000 millones de dólares por debajo de este objetivo.
David Crawford, presidente de la Práctica Global de Tecnología de Bain & Company, advierte con urgencia: «Si prevalecen las leyes de escalado actuales, la inteligencia artificial supondrá una carga cada vez mayor para las cadenas de suministro globales». Esta discrepancia entre los ingresos requeridos y los esperados plantea interrogantes fundamentales sobre la valoración y los modelos de negocio de la industria de la IA.
Problemas de monetización de las empresas líderes
OpenAI, la empresa detrás de ChatGPT, es un claro ejemplo de los problemas de monetización de la industria. A pesar de una valoración de 300 000 millones de dólares y 700 millones de usuarios activos semanales, la empresa solo cuenta con cinco millones de clientes de pago. Las pérdidas ascendieron a unos 5 000 millones de dólares en 2024, y se prevén pérdidas de hasta 9 000 millones de dólares para 2025.
Un problema particular es que incluso la suscripción más cara, ChatGPT Pro, de $200 al mes, genera pérdidas porque los usuarios utilizan más servicios de lo previsto. El director ejecutivo, Sam Altman, califica esta situación de "descabellada", lo que confirma la dificultad de cubrir los costos.
Inversiones masivas versus retornos inciertos
La carrera armamentista de 500 mil millones de dólares
Las principales empresas tecnológicas estadounidenses están impulsando sus inversiones en IA a niveles sin precedentes. Microsoft, Meta y Google planean invertir un total de 215 000 millones de dólares en proyectos de IA para 2025. Amazon ha anunciado inversiones adicionales de 100 000 millones de dólares. Estos gastos se destinarán principalmente a la expansión de centros de datos y al desarrollo de nuevos modelos de IA.
Las inversiones se han más que duplicado desde el lanzamiento de ChatGPT. Para 2024, las cuatro mayores empresas tecnológicas habían invertido un total de 246 000 millones de dólares en IA, un aumento del 63 % respecto al año anterior. A principios de la década de 2030, el gasto anual en IA podría superar los 500 000 millones de dólares.
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Demanda energética y desafíos de infraestructura
Bain predice que la demanda global adicional de potencia informática podría alcanzar los 200 gigavatios para 2030, la mitad de los cuales se concentrarán en Estados Unidos. El consumo energético de los centros de datos de IA aumentará de 50 000 millones de kilovatios-hora en 2023 a unos 550 000 millones de kilovatios-hora en 2030, un incremento de once veces.
Esta enorme expansión tendrá un impacto ambiental significativo. A pesar de la expansión de las energías renovables, las emisiones de gases de efecto invernadero de los centros de datos aumentarán de 212 millones de toneladas en 2023 a 355 millones de toneladas en 2030. El consumo de agua para refrigeración casi se cuadruplicará, alcanzando los 664 000 millones de litros, durante el mismo período.
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Diferencias con la burbuja puntocom
Estructuras de financiación y minimización de riesgos
Henry Blodget destaca dos diferencias clave con respecto a la burbuja puntocom. En primer lugar, gran parte de la actividad de IA se financia en mercados privados, lo que significa que los inversores minoristas se verían menos afectados directamente en caso de una crisis. En segundo lugar, el crecimiento se financia en gran medida con los beneficios de los gigantes tecnológicos, en lugar de con deuda.
Estas diferencias estructurales podrían limitar el impacto de un posible colapso de la IA. Blodget señala: «En caso de un colapso de la IA, el daño sería considerable. Los mercados bursátiles y el sector inmobiliario comercial se verían gravemente afectados, gigantescos proyectos de centros de datos se venderían a precios irrisorios y cientos de startups y proveedores de servicios quebrarían. Pero, al menos por ahora, el daño sería limitado».
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Madurez de la tecnología subyacente
A diferencia de la era de las puntocom, cuando internet aún estaba en sus inicios, la IA ya está demostrando aplicaciones y beneficios concretos. Según una encuesta de Bain, casi todas las empresas han comenzado a utilizar la IA en funciones de comercialización. El 62 % ya trabaja con más de dos casos de uso, y el 57 % afirmó que la IA ha superado sus expectativas.
Sin embargo, más de la mitad de las empresas encuestadas admiten que aún no han creado una base de datos suficiente para aprovechar al máximo el potencial de la tecnología. Los conjuntos de datos incompletos o de baja calidad, así como las tecnologías configuradas de forma deficiente, se mencionaron como desafíos clave.
DeepSeek como punto de inflexión
Innovación rentable de China
La startup china DeepSeek ha revolucionado la industria de la IA con su modelo R1. Con un coste de desarrollo estimado de tan solo 5,6 millones de dólares, la compañía ha desarrollado un modelo que puede competir con los modelos estadounidenses, significativamente más caros. En comparación, el desarrollo del GPT-4o de OpenAI costó aproximadamente 80 millones de dólares.
El precio de DeepSeek es muy inferior al de la competencia. Sus modelos son entre 20 y 40 veces más económicos que los de OpenAI. El modelo Reasoner de DeepSeek cuesta 53 centavos por millón de tokens de entrada, mientras que el modelo o1 de OpenAI cuesta 15 dólares por la misma cantidad.
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Impacto en la dinámica de la industria
El éxito de DeepSeek desafía las previsiones previas en la industria de la IA. La empresa demuestra que la IA de vanguardia es posible incluso sin presupuestos millonarios, lo que somete a los proveedores consolidados a una considerable presión sobre los precios. Este desarrollo pone de relieve un interesante efecto secundario de las restricciones a la exportación de EE. UU.: las limitaciones técnicas obligaron a la empresa a innovar en software para optimizar el hardware disponible.
En pocas semanas, el asistente de IA de DeepSeek captó el 21 % de la cuota global de usuarios de LLM y desplazó a ChatGPT como la aplicación gratuita más popular en la App Store de Apple. Esta rápida penetración en el mercado pone de manifiesto la volatilidad del mercado de la IA y el peligro que corren los proveedores consolidados con modelos de negocio costosos.
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Nuevas áreas tecnológicas y su potencial
La computación cuántica como perspectiva a largo plazo
Según Bain, la computación cuántica podría generar un valor de mercado de hasta 250 000 millones de dólares en los próximos diez años, principalmente en los sectores financiero, farmacéutico, logístico y de la ciencia de los materiales. Se prevé que el tamaño del mercado crezca de 1 650 millones de dólares en 2024 a 64 120 millones de dólares en 2037, lo que corresponde a una tasa de crecimiento anual compuesta del 32,2 %.
Sin embargo, existen al menos cuatro obstáculos importantes: la madurez del hardware, el desarrollo de algoritmos, el aprendizaje automático cuántico y la rentabilidad práctica. Los analistas no anticipan un avance repentino, sino una introducción gradual en áreas específicas.
La robótica humanoide en sus primeras etapas
Si bien los robots humanoides están atrayendo capital, siguen dependiendo en gran medida de la supervisión humana. Goldman Sachs predice que el mercado de robots humanoides alcanzará los 38 000 millones de dólares para 2035, más de seis veces la previsión del año anterior. Otro estudio incluso predice que se utilizarán 20 millones de robots humanoides para 2030.
Los primeros proyectos piloto industriales muestran resultados prometedores, con periodos de recuperación inferiores a 0,56 años. Empresas como Boston Dynamics, Agility Robotics y Tesla impulsan el desarrollo, y Tesla aspira a producir varios miles de robots Optimus este año.
Los agentes autónomos como área de crecimiento
Según estimaciones de Bain, durante los próximos tres a cinco años, las empresas invertirán hasta el 10 % de sus presupuestos tecnológicos en capacidades clave, como agentes autónomos que realizan tareas complejas de forma prácticamente independiente. Este desarrollo podría generar nuevas fuentes de ingresos y aumentar significativamente la eficiencia de los sistemas de IA.
Evaluación crítica de la situación del mercado
Tiempo de posible formación de ampollas
La pregunta crucial es: ¿Estamos a años o a meses del estallido de la burbuja? Henry Blodget lo expresa sucintamente: "¿Estamos en 1996 o en 1999?". No hay una respuesta definitiva, pero los indicadores muestran paralelismos y diferencias importantes con la era puntocom.
Deutsche Bank advierte sobre una extraña verdad tras el auge económico estadounidense: sin las enormes inversiones en IA, Estados Unidos ya estaría en recesión. George Saravelos lo expresa con una frase impactante : «Las máquinas de IA están literalmente salvando la economía estadounidense». El crecimiento económico no proviene de aplicaciones revolucionarias de IA, sino simplemente de la construcción de la infraestructura necesaria para generar capacidad de IA.
Sostenibilidad de los desarrollos actuales
El estudio de Bain & Company pone de relieve la sostenibilidad del auge actual de la IA. Si bien el uso de modelos lingüísticos y otras aplicaciones crece rápidamente en todo el mundo, las mejoras de eficiencia y las nuevas fuentes de ingresos prometidas son insuficientes hasta el momento para cubrir las enormes inversiones.
Lo particularmente problemático es que muchas empresas de IA aún no logran monetizar sus productos con éxito. OpenAI, por ejemplo, no prevé flujos de caja positivos hasta 2029. Otros gigantes del sector también priorizan el crecimiento sobre la rentabilidad y esperan economías de escala en el futuro.
Posibles escenarios e impactos
Escenario de una recesión controlada
En el mejor de los casos, la industria de la IA podría estabilizarse gracias a los avances tecnológicos y los nuevos modelos de negocio. La introducción de publicidad en servicios de IA como ChatGPT podría abrir nuevas fuentes de ingresos. Las proyecciones predicen que OpenAI podría generar miles de millones de dólares en ingresos con la monetización gratuita para usuarios a partir de 2026, y hasta 25 000 millones de dólares para 2029.
La maduración gradual de la tecnología podría conducir a modelos de negocio sostenibles. Los modelos de razonamiento capaces de razonamiento complejo y acciones similares a las de un agente requieren cientos o miles de veces más potencia de cálculo, pero también podrían justificar precios correspondientemente más altos.
Escenario de caída del mercado
En el peor de los casos, una crisis de IA podría causar estragos similares a los de la burbuja puntocom. Los mercados bursátiles y el sector inmobiliario comercial se verían gravemente afectados, gigantescos proyectos de centros de datos se venderían a precios irrisorios y cientos de startups y proveedores de servicios quebrarían.
El déficit de financiación de 800 000 millones de dólares previsto por Bain & Company podría provocar la consolidación del sector. Solo las empresas con mayor solidez financiera sobrevivirían, mientras que los proveedores más pequeños y las startups podrían desaparecer del mercado.
¿Choque o corrección controlada? Los años críticos de la IA
La industria de la IA se encuentra en un punto de inflexión crítico. Si bien los paralelismos con la burbuja puntocom son inequívocos —valoraciones astronómicas, modelos de negocio poco claros y una brecha creciente entre inversiones e ingresos—, también existen diferencias importantes. La tecnología de IA ya está demostrando aplicaciones y beneficios concretos, la financiación proviene en gran medida de gigantes tecnológicos rentables y el mercado depende menos de los inversores minoristas.
El reto reside en monetizar con éxito las enormes inversiones. Empresas como OpenAI deben demostrar que pueden convertir sus pérdidas multimillonarias en beneficios sostenibles. El desarrollo de modelos de IA de bajo coste por parte de proveedores como DeepSeek aumenta aún más la presión y podría desatar una guerra de precios que complique aún más la rentabilidad.
Que la burbuja de la IA se convierta en una corrección controlada o en un colapso drástico depende de la capacidad de la industria para desarrollar modelos de negocio viables a tiempo. Los próximos años demostrarán si la inteligencia artificial está a la altura de sus enormes expectativas o si presenciaremos una repetición del desastre de las puntocom. La respuesta a la pregunta "¿Estamos en 1996 o en 1999?" determinará el destino de billones de dólares en inversiones y el futuro de la industria tecnológica.
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