Terremoto de la IA en la bolsa: ¿Por qué se esfumaron 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 está desmoronando bajo sus propias expectativas
Un terremoto en la bolsa: El colapso del sector de la IA en noviembre
El sistema de inteligencia artificial se ha derrumbado, y nadie parece haberse dado cuenta; o mejor dicho, muchos sí se han dado cuenta y ahora están ocupados evaluando las pérdidas de sus inversiones. En la primera semana de noviembre de 2025, el sector tecnológico sufrió un desplome dramático que no solo hizo añicos la euforia de los meses anteriores, sino que también planteó interrogantes fundamentales sobre la viabilidad económica de todo el auge de la infraestructura de IA. Las cifras son tan monumentales que resultan casi incomprensibles: ocho de las empresas más valiosas centradas en la IA perdieron casi 800 mil millones de dólares en capitalización bursátil en una sola semana. El índice Nasdaq Composite cayó un 3 % en cinco días de cotización, su peor desempeño desde la crisis arancelaria de la primavera de 2025. Esto no fue una corrección de un mercado sobrecomprado, sino el momento en que los inversores se percataron de una incómoda realidad: los supuestos sobre los que se basa toda la cascada de valoraciones 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 mil millones de dólares en tan solo cinco días hábiles. Palantir Technologies, que había experimentado un crecimiento del 374% este año, perdió más del 10% de su valor tras la publicación de sus resultados trimestrales, a pesar de que las cifras superaron las expectativas. Oracle, Meta y AMD —todos actores clave en el ecosistema de la IA— sufrieron caídas similares. No se trató de un descenso selectivo en empresas individuales sobrevaloradas, sino más bien de una pérdida sistémica de confianza en la tesis de la infraestructura de IA en su conjunto.
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El cálculo imposible: Inversiones de billones de dólares sin un modelo de negocio
Los paralelismos con las burbujas especulativas históricas son demasiado evidentes 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 submarinas, con la esperanza de que surgieran aplicaciones más adelante. Sus suposiciones sobre la infraestructura necesaria fueron fundamentalmente erróneas. Algo similar ocurre hoy, pero a una escala aún mayor. Los gigantes tecnológicos Alphabet, Amazon, Meta y Microsoft invirtieron un total de 112 mil millones de dólares en inteligencia artificial solo en el tercer trimestre. El CEO de Meta, Mark Zuckerberg, prevé que los costos alcancen aproximadamente los 600 mil millones de dólares para 2028. OpenAI y Oracle han anunciado planes para invertir 500 mil millones de dólares en el proyecto del centro de datos Stargate. Amazon ha anunciado que invertirá más de 30 mil millones de dólares en cada uno de los próximos dos trimestres. La magnitud de estos gastos —Bain estima que el gasto anual de capital alcanzará aproximadamente los 500 mil millones de dólares para 2030— plantea la pregunta clave: ¿Qué ingresos deben generarse para justificar estos gastos?
La búsqueda de beneficios: ¿Por qué la revolución de la IA aún no genera dinero?
La respuesta que ofrece Bain Capital en su análisis es tan desalentadora como esclarecedora. Para justificar tan solo las inversiones realizadas en centros de datos en 2023 y 2024, el sector necesitará ingresos anuales de aproximadamente dos billones de dólares para 2030. Esto supera con creces las predicciones de los escenarios realistas. Es más de lo que ganaron Apple, Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta y Nvidia juntas el año pasado. Es más de cinco veces el valor total del mercado mundial de software.
La rentabilidad como un espejismo
La rentabilidad de estas enormes inversiones de capital sigue siendo totalmente especulativa. Un análisis realizado por Bain reveló que el 95 % de las iniciativas iniciales de IA corporativa aún no han generado beneficios. 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 capacidad de centro de datos. Esto significa que OpenAI tendría que multiplicar por seis sus ingresos solo para cumplir con sus contratos con Oracle antes de que siquiera se pueda hablar 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 está inflando el sector
El problema estructural se agrava por la dinámica de financiación circular. Nvidia se ha comprometido a invertir 100.000 millones de dólares en OpenAI, esperando que esta última utilice esos fondos para adquirir las GPU de Nvidia para centros de datos. Se trata de un esquema Ponzi clásico, donde el valor se infla artificialmente mediante inversiones recíprocas entre los mismos participantes. Meta ha obtenido 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 bonos por valor de 18.000 millones de dólares 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 los mercados de deuda y capital para financiar su propia expansión. El análisis de esta cadena de financiación revela no 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 precios récord.
Un absurdo matemático: Palantir, Nvidia y la fiebre de las calificaciones
La situación de valoración es preocupante. Palantir cotiza con una relación precio-beneficio de 313, lo que significa que un inversor tendría que invertir 313 años para recuperar su inversión y obtener una rentabilidad equivalente a su capitalización de mercado. 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, por el momento, no tenía previsto vender sus nuevos chips Blackwell en China y que no mantenía "conversaciones activas con China", sus acciones perdieron 229.000 millones de dólares en capitalización de mercado en un solo día. Esto ilustra la excesiva dependencia de narrativas geopolíticas y estratégicas específicas, en lugar de basarse en indicadores fundamentales del negocio.
El oso está suelto: la apuesta multimillonaria de Michael Burry contra la euforia
El inversor financiero más destacado, Michael Burry, conocido por predecir el colapso del mercado inmobiliario de 2008, realizó importantes apuestas en contra de 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 sorprendente que la divulgación de estas posiciones, realizada como parte de los informes regulatorios 13-F, coincidiera inmediatamente con un fuerte movimiento 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 mayor crecimiento del año. El hecho de que los mercados no registraran estas señales con anterioridad revela el estado psicológico de los especuladores: simplemente no querían verlas.
Una base frágil: Vientos macroeconómicos en contra para la industria tecnológica
Simultáneamente a este desplome de las valoraciones, se produjeron varias perturbaciones macroeconómicas que agravaron 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: un descenso de aproximadamente el 6 %, hasta los 50,3 puntos, entre octubre y noviembre. Este resultado fue significativamente peor de lo previsto, que pronosticaban solo una ligera caída hasta los 53,2 puntos. La percepción que tenían los consumidores de sus finanzas personales actuales disminuyó un 17 %, mientras que sus expectativas sobre la situación económica del 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 la edad, los ingresos o la afiliación política. La única excepción fueron los consumidores con mayores participaciones en bolsa, cuya confianza aumentó un 11 %, un claro indicio de la desigualdad económica y de la dependencia de la confianza del consumidor con respecto a los precios de las acciones.
El efecto de cierre: Cuando el Estado se paraliza a sí mismo
La razón de este deterioro estuvo estrechamente ligada a una falla estructural: el cierre del gobierno estadounidense, que en noviembre de 2025 alcanzó su día 38, convirtiéndose en el cierre más largo de la historia del país. Una lucha de poder entre Trump y los demócratas por el presupuesto federal paralizó gran parte del gobierno estadounidense. Se estima que 670.000 empleados públicos fueron suspendidos temporalmente y otros 730.000 trabajaron sin cobrar. El cierre tuvo consecuencias económicas directas: se calcula que un cierre de entre cuatro y ocho semanas genera una pérdida permanente de entre 7.000 y 14.000 millones de dólares para la economía estadounidense; no solo una pérdida de actividad durante la crisis, sino déficits económicos permanentes que jamás se podrán subsanar.
Tomar decisiones a ciegas: La parálisis de los datos económicos
El cierre también implicó que la Oficina de Estadísticas Laborales, la agencia que publica estadísticas sobre el mercado laboral y los precios al consumidor, fuera considerada «no esencial» y cesara sus operaciones. Esto significó que datos económicos clave —datos en los que la Reserva Federal basa sus decisiones sobre las tasas de interés— no pudieron publicarse a tiempo. Esto incrementó 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 aumentaron al 4,7 por ciento, un incremento respecto al 4,6 por ciento del mes anterior.
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Voces de la razón: La advertencia contra la “enorme destrucción del capital”
Pero la turbulencia bursátil de noviembre de 2025 no fue únicamente resultado de estos factores macroeconómicos. Fue también 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, director de 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 desdeñable.
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La disrupción china: Cuando la IA se vuelve repentinamente barata
Esta advertencia se ve reforzada por otro acontecimiento que ha puesto en entredicho 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 drástica. DeepSeek R1 cuesta aproximadamente el 2 % de lo que los usuarios pagarían por el modelo O1 de OpenAI. El coste de entrada es de 0,55 $ por millón de tokens para DeepSeek, frente a los 15 $ de OpenAI. El coste de salida es de 2,19 $ para DeepSeek, frente a los 60 $ de OpenAI. Aún más destacable es que 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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El impacto en la eficiencia: el ataque de China al modelo occidental de IA
Esto no es una mera anécdota sobre eficiencias tecnológicas. Se trata de 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 visionarios, sino un derroche. La escasez artificial que justificaba gran parte de la sobrevaloración de Nvidia y otros fabricantes de chips —la suposición de que solo unas pocas empresas con el capital necesario podían desarrollar una IA potente— parece estar desvaneciéndose.
Valores reales, suposiciones irreales: El problema energético de los centros de datos
Sin embargo, la situación es aún más compleja en su dimensión macroeconómica. Algunos expertos sostienen que el auge de la IA es fundamentalmente distinto de la burbuja de las puntocom. Mientras que las inversiones en las puntocom se centraban principalmente en proyectos inviables —modelos de negocio fallidos, empresas que no generaban ingresos reales—, las inversiones en infraestructura de IA se traducen en activos reales y tangibles: centros de datos, fuentes de alimentación, hardware físico. Un colapso en este sector sin duda causaría graves daños: los mercados bursátiles y el sector inmobiliario comercial se verían seriamente afectados, los 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 impacto macroeconómico sería limitado, ya que la infraestructura física en sí misma conserva cierto valor residual.
El talón de Aquiles de la IA: La sed insaciable de electricidad.
Sin embargo, este argumento se ve debilitado por los desafíos energéticos. Bain predice que la demanda global adicional de potencia informática podría ascender a 200 gigavatios para 2030, la mitad de ella en Estados Unidos. El consumo eléctrico de los centros de datos de IA aumentará de aproximadamente 50 mil millones de kilovatios-hora en 2023 a cerca de 550 mil millones de kilovatios-hora en 2030, lo que representa 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 fuentes de energía suficientes 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—, todo el sistema se derrumba.
Una vulnerabilidad estructural del mercado
El cierre del gobierno estadounidense también reveló otra vulnerabilidad estructural: la dependencia de los mercados de flujos de datos económicos fiables. Cuando no se pudieron publicar las estadísticas del mercado laboral, la incertidumbre aumentó exponencialmente. Este es un escenario preocupante en la economía moderna. Las decisiones de política monetaria de la Reserva Federal dependen de datos oportunos sobre desempleo e inflación. Cuando estos datos no están disponibles, la política monetaria se vuelve especulativa. Y una política monetaria especulativa en un entorno de mercado ya de por sí tensionado conduce a 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.
Una puerta se cierra: El callejón sin salida geopolítico de la expansión de la IA
Paralelamente a estos acontecimientos, se produjeron cambios geopolíticos que supusieron un desafío fundamental para la estrategia de 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 mantendría esta reducción hasta el 10 de noviembre de 2026. China se comprometió a comprar más soja a Estados Unidos y a suspender ciertos controles a la exportación de elementos de tierras raras durante un año. Si bien esto representó una desescalada, también reconoció que el conflicto comercial se estaba volviendo perjudicial para ambas partes.
El factor China: Un mercado cancelado y sus consecuencias
Lo irónico es que, mientras la administración Trump acordaba una prórroga arancelaria con China, Nvidia dejó claro que «por el momento no tiene planes» de vender sus nuevos chips Blackwell en China y que «no está participando activamente en conversaciones con China» porque «depende de China cuándo quiera reanudar la compra de nuestros productos». Esta declaración del CEO Jensen Huang fue más significativa que cualquier acuerdo comercial. Significaba que, incluso si las tensiones geopolíticas disminuyen, las empresas tecnológicas estadounidenses no están dispuestas a flexibilizar sus restricciones a la exportación. Esto elimina una enorme fuente potencial de demanda en los cálculos de infraestructura de IA. El mercado chino, con sus 1400 millones de habitantes y su ávida demanda de tecnología, permanece cerrado al auge de la infraestructura de IA occidental.
La respuesta racional a una suposición irracional
La reacción del mercado bursátil fue, por lo tanto, totalmente racional, considerando que cientos de miles de millones de dólares en inversiones en infraestructura de IA en EE. UU. se basan en la premisa implícita de que esta infraestructura se convertiría en el centro mundial de datos de IA. Si este mercado es inaccesible —y todo indica que no lo será—, entonces se eliminará todo el potencial de ganancias proveniente de China. Esto no representa un impacto menor en los márgenes, sino la eliminación de una cuarta parte o más del mercado potencial.
El final de la historia: Cuando el buen crecimiento ya no es suficiente
Además, las preocupaciones sobre la valoración se intensificaron en el sector de la IA. Palantir Technologies, la empresa de software que desarrolla herramientas analíticas basadas en el análisis de datos y el aprendizaje automático, aumentó sus ingresos un 63 % interanual en el tercer trimestre y triplicó su beneficio operativo ajustado. Sin embargo, incluso con estos resultados de crecimiento, que superaron las expectativas, la acción cayó más de un 5 % tras su publicación. Los analistas señalaron la valoración extremadamente alta. Con una relación precio-beneficio (P/E) de 313, la acción se valora como si tuviera que repetir sus ganancias actuales durante 313 años para justificar su capitalización de mercado. Esto no es simplemente ambicioso, sino matemáticamente absurdo. El mercado comenzó a darse cuenta de que ni siquiera un crecimiento rápido es suficiente para sostener tales valoraciones.
El duro 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 escalado casi un 95 % desde 2020, siguió la tendencia bajista del Nasdaq. Por primera vez en siete meses, el sector tecnológico experimentó su mayor caída semanal. Esto no fue un error puntual de unas pocas acciones sobrevaloradas, sino un fallo sistémico de la narrativa.
La asimetría del riesgo: ¿Quién asume finalmente las pérdidas?
La pregunta fundamental que surge es a la vez simple y aterradora: si las inversiones en infraestructura de IA no resultan rentables —y todo indica que no lo serán, al menos no en la medida prevista—, ¿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 diversas posiciones. Nvidia, a través del precio de sus chips, se ha posicionado en la base del flujo de caja y obtendrá beneficios independientemente de la rentabilidad final de los centros de datos. Meta y Microsoft, con billones de dólares en reservas de efectivo, presumiblemente pueden absorber las pérdidas con sus beneficios operativos. OpenAI, que aún no es rentable, deberá conseguir financiación o fracasar. Es esta asimetría la que fragiliza todo el sistema. Los beneficios se concentran en los proveedores de hardware, mientras que las pérdidas se reparten 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 la infraestructura de IA de EE. UU. o quedarse rezagadas en capacidades tecnológicas. Pero la inestabilidad del 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 el momento en que los mercados comenzaron a reconocer las debilidades estructurales del auge de la infraestructura de IA. Las valoraciones no eran defensivas, las previsiones de rentabilidad no eran conservadoras y los riesgos geopolíticos no se habían valorado adecuadamente. Cuando estos factores convergieron, toda la narrativa se derrumbó. Queda por ver la profundidad y la duración de este desplome, 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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