La inteligencia artificial (IA) sostiene hoy titulares, roadmaps y, sobre todo, cheques. Pero a medida que el capital fluye hacia GPUs, memoria HBM, centros de datos y energía, se impone una pregunta incómoda: ¿estamos repitiendo 1999 con esteroides? Una nota de MacroStrategy Partnership ha encendido las alarmas con una cifra difícil de ignorar: la “burbuja” de inversión estimulada por tipos bajos sería 17 veces la de las puntocom y 4 veces la subprime de 2008. La lectura ha sido amplificada por advertencias de banca, macro y big tech. Para un medio de IA, la clave no es el titular, sino qué datos mirar, qué señales vigilar y qué parte del ciclo puede corregir sin matar la innovación.
Lo que dicen los analistas (y por qué ahora)
MacroStrategy Partnership —cuyo equipo incluye a Julien Garran (ex UBS)— parte de una idea “wickselliana”: años de tipos artificialmente bajos habrían favorecido una asignación ineficiente de capital hacia varios activos (no solo IA: también inmobiliario, oficinas, NFTs, VC). El agregado de ese “déficit” es lo que lleva a una burbuja 17× puntocom y 4× subprime. La firma añade un segundo frente, estrictamente tecnológico:
- Límites de escalado en LLMs. Cada nueva generación cuesta mucho más para mejorar menos. En su escalera de costes, GPT-3 habría rondado los 50 M$, GPT-4 los 500 M$, y GPT-5, estimado en 5.000 M$, se retrasó y “no fue sustancialmente mejor” que su predecesor al salir.
- Adopción en pausa. Una serie citada del Departamento de Comercio (divulgada por Torsten Slok, Apollo) sugiere que la adopción de IA en grandes corporaciones habría dejado de acelerarse.
- Rendimiento real en tareas. En una empresa de software, las tasas de finalización con LLMs oscilaron del 1,5 % al 34 %, con inconsistencia incluso en el mejor caso.
El diagnóstico de MacroStrategy es crudo: si un modelo 10× más caro y 20× más computacional no ofrece ganancias apreciables, el sector “ha dado con la pared” de los rendimientos decrecientes. Con ese trasfondo, la nota advierte de un posible “derrumbe deflacionario” si el efecto riqueza (acciones tech) y el ciclo de centros de datos se frenan y revierten, como sucedió en 2001.
No son los únicos. Dario Perkins (TS Lombard) alertó en Axios de un paralelismo: deuda acelerada para construir data centers de IA, con una retórica preocupante —“no nos importa el retorno; estamos en una carrera”— que califica directamente de “bandera roja”. David Solomon, CEO de Goldman Sachs, adelantó en CNBC (Italian Tech Week) un probable “drawdown” bursátil en 12–24 meses porque “se ha desplegado demasiado capital, demasiado rápido” y “parte no retornará”. Jeff Bezos reconoció que hay una burbuja, aunque defendió la bondad de la IA a largo plazo: en fases de excitación, “cuesta distinguir buenas de malas ideas”.
El mercado, de momento, no escucha (o escucha a medias)
- S&P 500: 6.715,35 (+14,18 % en el año; récord nº 30 de 2025).
- Nasdaq Composite: 22.844,05 (+18,30 % YTD).
- Oro: 3.887,6 $ (+47,30 % YTD) —síntoma de aversión al riesgo creciente, pese a máximos en renta variable.
- Treasury 10Y: 4,094 %.
- Petróleo: 60,9 $ (-15,26 % YTD).
El mix —bolsa fuerte y oro disparado— refleja narrativas en conflicto: beneficios tech al alza, pero búsqueda de refugio. Entre los titulares corporativos que refuerzan la tesis de “demasiado, demasiado rápido”: Applied Materials cuantificó en 710 M$ el golpe de nuevos controles de exportación (BIS) en cinco trimestres; Jefferies rebajó Apple (“excesivas expectativas” con el plegable); y Bloomberg publicó que BlackRock GIP negocia adquirir Aligned Data Centers (respaldada por Macquarie) por ~40.000 M$, señal de que colocation sigue atrayendo mega-capital en pleno auge de la IA.
Comparación con las grandes burbujas tecnológicas
| Rasgo | Puntocom (1999–2000) | Burbuja de la IA (2023–2025) |
|---|---|---|
| Narrativa | “Internet lo cambiará todo” | “La IA lo cambiará todo” |
| Capital | IPOs, VC, crédito barato | Mega-capex en chips, HBM, CPD, energía; deuda corporativa para buildouts |
| Adopción | Uso real limitado; promesas | Uso real amplio, pero ROI heterogéneo y costes altos |
| Infraestructura | Dot-coms con poco acero | Acero, hormigón y subestaciones: MW y racks de 50–80 kW |
| Riesgos | Valoraciones sin beneficios | Límites físicos (potencia, memoria, refrigeración) + rendimientos decrecientes en LLMs |
| Resultado probable | Pinchazo + consolidación | Correcciones + consolidación; la IA permanece, el precio se recalibra |
Señales adelantadas que el mundo IA debería vigilar
- Beneficios corporativos agregados (NIPA) vs S&P 500: en T1 y T2 fueron negativos mientras el S&P crecía. Históricamente, NIPA adelanta 1–2 trimestres; si se repite, los beneficios del S&P podrían estar sobreestimados.
- Capex hyperscale: cualquier pausa o recalendario en buildouts de GPU/CPD sería un shock para proveedores de equipos, memoria y colocation.
- Suministro crítico: HBM presolda a varios años, NAND/DRAM tensas, nearline HDD con plazos largos y potencia condicionada en hubs; si estos cuellos persisten, encarecen el unit economics de la IA.
- Eficiencia real: avance en cuantización, sparsity, distillation y silicio específico que reduzca €/token y kWh/trabajo. Si mejora el coste por resultado, el ciclo se sostiene mejor.
- Regulación/IP: frentes de copyright, privacidad y export controls que ralenticen despliegues o eleven costes.
Dónde está el “núcleo duro” del desacuerdo
- Tecnología: ¿están los LLMs generalistas en rendimientos decrecientes o entraremos en una fase de eficiencia (modelos más pequeños, RAG bien hecho, tareas verticales) que abarata el €/tarea?
- Economía: ¿pueden los beneficios de las “top IA” justificar el ritmo de inversión? NVIDIA, TSMC, AMD, Intel, hiperescalares y colocation son los beneficiarios visibles, pero también los expuestos si se enfría el capex o se estiran los plazos de retorno.
- Financiación: si los tipos siguen altos y el crédito se endurece, las cohorts de proyectos marginales no pasan el corte.
Para un lector de IA: cómo separar ruido de señal
1) Medir €/resultado, no €/hora.
- Entrenamiento: €/época y kWh/época.
- Ingesta/procesamiento: €/10^6 tokens (con y sin cuantización).
- Serving: €/100.000 inferencias a P95.
Si el proveedor lo mide y reporta, hay menos humo.
2) Energy first.
- MW firmados y fechas de subestaciones importan más que el “we’re scaling fast”.
- Refrigeración líquida (D2C/inmersión) a partir de 50–80 kW/rack.
- PPAs renovables y eficiencia hídrica (cada vez más vigiladas).
3) Portfolio de modelos.
- Menos “un modelo para todo”; más composición (modelos medianos + RAG + tools).
- Silicio ajustado (GPU + NPUs/TPUs/ASICs).
4) Contratos escalonados.
- Phased rollouts, opciones de capacidad, salidas claras si el ROI no aparece.
¿Qué puede pasar “mañana”?
Tres escenarios plausibles a 12–24 meses:
- Corrección sana: se enfría el capex marginal, se reprecian tramos de equity, pero la IA útil sigue creciendo con foco en eficiencia y verticales.
- Ajuste duro: fallan proyectos bandera, capex se frena más, hay reprice de plataformas y se aceleran M&A y consolidación.
- Aterrizaje suave: mejoras en software/hardware reducen €/token y kWh/trabajo, sosteniendo márgenes; el mercado reequilibra expectativas sin shock.
En cualquiera de ellos, la IA no desaparece. Cambia el precio, el ritmo y la disciplina con la que se asigna capital.
Claves de mercado que un medio de IA debería seguir semana a semana
- Series NIPA (beneficio agregado) vs estimaciones S&P.
- Pedidos de HBM, HBM3E/HBM4, NAND/DRAM y nearline HDD; tiempos de entrega.
- Licencias eléctricas y ampliaciones en hubs (Ashburn, Dublín, Londres, Frankfurt, Madrid, Marsella, Sines).
- Deals de colocation (como el de ~40.000 M$ por Aligned) y greenfield de campus.
- Guías de hiperescalares y equipos (GPUs, networking, packaging).
Conclusión: separar la revolución de la exuberancia
La IA es una revolución tecnológica; la pregunta es si las valoraciones y el ritmo de inversión actuales reflejan retornos y límites físicos. En 2000, internet no murió; maduró. En 2025, la IA no desaparecerá con una corrección: se recalibrará. Para los actores de este sector, la diferencia entre “burbuja destructiva” y “ajuste saludable” está en métricas operativas reales (€/resultado, kWh/trabajo), eficiencia y criterio para priorizar casos de uso con ROI.
Preguntas frecuentes
¿De verdad la “burbuja” de IA es 17× mayor que la puntocom?
Es la tesis de MacroStrategy Partnership al medir la misasignación de capital tras años de tipos bajos, agregando IA con otros activos (inmobiliario, VC, NFTs). No es IA “pura”, pero sí una alerta sobre exuberancia transversal donde la IA es el motor más visible.
¿Qué indicadores anticipan un enfriamiento serio del ciclo de IA?
Pausas de capex hyperscale, plazos de energía que se alargan, tensión persistente en HBM/NAND/HDD, beneficios agregados (NIPA) que no acompañan y proyectos estrella con retornos decepcionantes.
¿Cómo blindar un proyecto de IA ante una corrección de mercado?
Mide €/resultado y kWh/trabajo, escala por fases, fija KPIs y fechas, diversifica proveedores (on-prem/colocation/nube), y prioriza verticales con impacto medible (finanzas, industria, sanidad).
¿Qué diferencia esta posible burbuja de la puntocom de 2000?
Hoy hay más infraestructura real (chips, CPD, energía) y uso cotidiano de la IA. Pero también límites físicos y costes que obligan a eficiencia. La IA seguirá; el mercado decidirá a qué precio y con qué ritmo.
Fuentes: MarketWatch (03/10/2025); Axios; CNBC; Common Dreams; Bloomberg (GIP–Aligned).
