La compañía tecnológica Nvidia ha anunciado que respaldará con hasta 105.000 millones de dólares (unos 90.600 millones de euros) la construcción de un centro de datos en el estado de Ohio (EEUU), que será edificado y operado por la compañía SB Energy y cuyo cliente será la 'startup' de inteligencia artificial OpenAI, creadora de ChatGPT, a través de un contrato de arrendamiento de 20 años.

Tal y como ha registrado Nvidia en la Comisión de Bolsa y Valores de Estados Unidos (SEC), la financiación podría superar los 90.000 millones de euros, un desembolso que está sujeto a condiciones específicas como que SB Energy permita la prestación de servicios a través del centro de datos a partir de 2028.

El campus tecnológico Ports-Pike en Ohio permitirá responder a la creciente demanda de infraestructura de IA y “sentará las bases para los avances del futuro, permitiendo a las comunidades impulsar el descubrimiento científico, los avances en la atención médica y el desarrollo económico regional”, reza un comunicado emitido por Nvidia, recogido por Europa Press.

Las instalaciones tendrá una capacidad inicial de 4,25 gigavatios (GW) que podrán ampliarse en 3,75 GW, lo que permitirá un total de 8 GW, con los primeros 800 megavatios (MW) disponibles para 2028.

Invertirá 1.300 millones en la empresa que desarrolla la infraestructura

Está previsto que el proyecto genere 35.000 puestos de trabajo en la construcción durante sus seis años de desarrollo, hasta 2032, y 2.500 empleos operativos a largo plazo. Asimismo, OpenAI invertirá unos 84 millones de dólares (72 millones de euros) para que todos los estudiantes universitarios de Ohio tengan acceso a herramientas de ChatGPT.

Por otro lado, Nvidia destinará 1.500 millones de dólares (unos 1.300 millones de euros) en SB Energy y respaldar así su evolución para convertirse en un desarrollador líder de infraestructura de IA.

“Estamos garantizando una infraestructura duradera para la computación de Nvidia, de modo que OpenAI pueda implementar las fábricas de IA más productivas, que se pueden actualizar repetidamente con cada nueva generación, ofreciendo mayor inteligencia y una mejor rentabilidad”, ha destacado Jensen Huang, fundador y consejero delegado de Nvidia.

“Este será un centro enorme, con la capacidad informática suficiente para ayudar a millones de personas a utilizar la IA para realizar tareas que hoy apenas podemos imaginar, desde descubrir nuevos medicamentos hasta crear empresas y resolver problemas complejos”, ha declarado el consejero delegado de OpenAI, Sam Altman.

“La infraestructura es vital para la economía de la IA. Junto con SoftBank Group, OpenAI y Nvidia, SB Energy está construyendo infraestructura centrada en la energía a una escala sin precedentes, al tiempo que fortalece las comunidades que lo hacen posible: protegiendo a los consumidores, creando decenas de miles de empleos bien remunerados e invirtiendo en infraestructura para revitalizar el sur de Ohio, que durante mucho tiempo ha moldeado el futuro de Estados Unidos”, ha indicado el coCEO de SB Energy, Rich Hossfeld.

Durante cuatro años, la Casa Blanca creyó haber encontrado la fórmula para contener el ascenso tecnológico chino. Primero restringió, bajo la Administración Biden, la venta de chips y circuitos integrados de alta gama de Nvidia y AMD. Con posterioridad, expandió el veto a los equipos de litografía de ASML, con presiones a sus socios europeos, y endureció los controles sobre varias de las herramientas indispensables para fabricar semiconductores de última generación. Pero la estrategia de dejar a Pekín sin acceso al hardware más sofisticado y así relegar al gigante asiático en la carrera por la hegemonía de la IA ha caído en saco roto. La aparición en la escena inversora de Kimi K3 –modelo fundacional chino de IA de última generación– ha puesto en duda la táctica americana con un giro de 180 grados en las expectativas bursátiles.

Wall Street –y bolsas como la surcoreana, la más rentable de 2025– han mostrado esta semana la debilidad del relato de que la IA es una licencia inversora exclusiva de las bigtechs de Silicon Valley. En apenas 48 horas, tres señales bursátiles han dado un baño de realpolitik a este sueño americano. El Nasdaq 100, de marcado acento tecnológico porque excluye de su indicador a las firmas financieras, retrocedió más de un 10% respecto a su máximo de junio; el SOX de Filadelfia, que engloba valores de semiconductores, acumuló una larga semana de sesiones consecutivas en descenso, y el fabricante surcoreano de chips SK Hynix, insignia de las memorias para IA llevó al Kospi a su segunda semana negra de julio por decepcionar las expectativas inversoras con sus ingresos del segundo trimestre.

En medio de nuevos latidos de tensión en el mercado del crudo por el recrudecimiento de las hostilidades en Oriente Próximo. Solo la descontada maniobra de contención de tipos de Kevin Warsh en la Fed ha aliviado algo el tsunami que, sin embargo, muestra réplicas preocupantes en la rentabilidad de los bonos del Tesoro. Aunque insufló optimismo a Wall Street para cerrar en positivo la semana y al Kospi surcoreano para remontar un 17,9% el pasado viernes y recuperar parte de su capitalización mensual perdida.

Detrás de estos movimientos telúricos subyace la aparición de Kimi K3, el nuevo prototipo de la startup china Moonshot AI, que no sólo está tuteando, como avisan métricas independientes, a las plataformas más avanzadas de OpenAI y Anthropic, sino que está obligando a inversores, reguladores y analistas a replantearse el equilibrio tecnológico mundial. Su bautismo bursátil de hace unas semanas hizo desplomarse a las acciones de varios desarrolladores chinos de IA hasta hacer perder un 8,6% en julio al índice CSI 300 del gigante asiático, la peor caída desde enero de 2016, por el temor a quedarse rezagados en la carrera tecnológica. Mientras Wall Street revisaba los rendimientos de los laboratorios americanos y Pekín reforzaba los controles a la exportación de modelos, chips y tecnología estratégica.

Moonshot ni siquiera ha debutado en los parqués, aunque prepara una OPV en Hong Kong en los próximos meses tras una exitosa ronda de financiación con inversores que ha llevado a Kimi K3, su modelo de IA, a alterar una triple percepción del mercado: la de que las restricciones tecnológicas de EEUU a los chips frenarían a China; la de que solo los laboratorios occidentales podían configurar modelos de frontera y la de que esa ventaja justificaba sus altas valoraciones bursátiles. Es decir, que una habitual reunión de captación de capital parece haber suturado la brecha de la IA china con las aspirantes a bigtechs americanas como OpenAI y Anthropic, ya con fechas de salida a bolsa en sus calendarios.

Pero la reacción bursátil por Kimi K3 ha sido solo el primer capítulo. Diez días después, debutó en el parqué ChangXin Memory Technologies (CXMT), campeón chino de memorias DRAM, que confirmó el sumo interés inversor en comprar, además de modelos de IA, valores de las cadenas de suministro chinas. Sus acciones, que se dispararon un 466% en su debut, la convirtió de forma fugaz en la empresa cotizada más valiosa del gigante asiático por el entusiasmo inversor hacia el hardware que construirá la siguiente generación de IA.

“La IA es ya un imperativo de seguridad nacional” asegura el presidente de la Comisión Nacional de IA americana (NSCAI), Eric Schimidt, y un requisito crucial para competir con China que “está reseteando las entrañas de la Defensa y de la diplomacia, de la influencia económica y del poder geopolítico simultáneamente”, matiza Ylli Bajraktari, presidente del Special Competitive Studies Project (SCSP). En un momento en el que “la frontera que separaba a la IA estadounidense de la china se acaba de diluir drásticamente”, enfatiza Mark Malek, director de inversiones de Siebert Financial, al explicar el brusco giro bursátil provocado por Kimi K3. Para Emory Tsai-Yi Wang, de otro think-tank, el DSET, “la irrupción de CXMT en bolsa la ha convertido en el campeón nacional elegido para garantizar una cadena de suministro autosuficiente”.

Malek incide en lo paradójico de esta doble puesta en escena de la IA china. Porque se produce cuando China afronta la coyuntura más compleja en decenios. Con un mercado inmobiliario que sigue en parálisis, un gasto de consumo anémico y unos capitales foráneos asumiendo un perfil prudente. Sin embargo, esa misma debilidad –precisa– “está reforzando una estrategia de luces largas que confía recursos financieros, talento científico y apoyo estatal a un reducido grupo de sectores capaces de redefinir la productividad y aportar músculo global”.

Posiciones estratégicas del ‘triunvirato’ mundial

Si durante los noventa China fue la gran fábrica mundial, en la década pasada aspiró a erigirse en potencia industrial de alto valor añadido y economía de mercado, en estos años veinte busca liderar la infraestructura intelectual de la economía digital.

La réplica de EEUU a esta maniobra confirma que el desafío trasciende del ámbito comercial. Las restricciones a sus exportaciones de chips, los vetos a firmas tecnologías críticas, americanas o de otras latitudes del planeta, o el creciente escrutinio sobre las inversiones cruzadas reflejan que Washington también entiende la IA como un activo estratégico equiparable a la energía, el espacio o la defensa. Pekín impone exactamente esta misma lógica al barajar ahora prohibir que los pesos (weights) de sus modelos más avanzados se descarguen libremente en el extranjero, reforzar los controles sobre el diseño de sus semiconductores y evitar que compañías calificadas de estratégicas terminen en manos inversoras occidentales.

La carrera por la IA ha entrado así en otra dimensión. Si la primera batalla se libró por los chips y la segunda, por los modelos fundacionales, esta tercera, que acaba de emprender su marcha, decidirá los actores que modelarán los futuros estándares tecnológicos de la economía global. Y esa tercera guerra resultará más decisiva que las anteriores.

Las tres guerras tecnológicas del siglo XXI

La historia reciente de la IA, pues, ha redefinido las reglas de la competencia y ha desplazado el centro de gravedad de la creación de valor. La irrupción de Kimi K3 no emprende otra revolución tecnológica, pero emprende la tercera y probablemente la más decisiva de estas contiendas.

La primera fue la guerra del hardware. Tras el lanzamiento de ChatGPT en 2022, la convicción reinante consistía en que la ventaja competitiva dependería casi exclusivamente del acceso a los chips más avanzados. Nvidia se convirtió en símbolo del modelo económico al tiempo que desde Washington se desplegaba una compleja arquitectura de restricciones para impedir que Pekín adquiriera procesadores de última generación o máquinas de litografía para fabricarlos. Todo su propósito giraba en torno a limitar la capacidad de cálculo y ralentizar el avance de sus modelos, cada vez más sofisticados.

“Quien controle la capacidad de computación controlará gran parte del futuro de la IA”, decía Dario Amodei, CEO de Anthropic, para explicar este proceso. Durante un tiempo, China encontró obstáculos para acceder al hardware más avanzado y numerosos analistas interpretaron que su brecha tecnológica con Silicon Valley se ensanchara sin remedio.

Pero la innovación rara vez evoluciona de manera lineal. Esta escasez obligó a los laboratorios chinos a alcanzar rendimientos con escasos recursos computacionales. China entendió que, en vez de competir por la potencia bruta, era mejor hacerlo por eficiencia y acumulación de talento.

Kimi K3 simboliza este éxito. Su arquitectura abierta y avances en entrenamiento y prestaciones son equiparables a los que ofrecen de OpenAI o Anthropic, pero con unos costes muy inferiores, lo que cuestiona las extraordinarias valoraciones bursátiles del sector y el relato de que sólo una ingente inversión en computación puede crear IA de frontera. De hecho, ha acuñado el lema de que “OpenAI y Anthropic serán el iPhone y los modelos chinos, Android”, lanzado por Kai-Fu Lee, fundador de Sinovation Ventures.

Leonid Mironov, gestor de Gavekal Capital, avanza que “Kimi K3 constituye la mejor evolución hasta la fecha en China”, a lo que Kai-Fu matiza que es la industria de la IA del gigante asiático la que está en condiciones ahora de arrebatar cuota de mercado a EEUU gracias a su flexibilidad y precios competitivos, aclara Aaron Levie, CEO de Box, para quien reducir los costes de la IA no rebaja su demanda, “pero multiplica exponencialmente su uso”.

Justo en este punto es donde arranca la tercera guerra, la más decisiva, la de los estándares, que definirá los ecosistemas tecnológicos de gobiernos, empresas y millones de desarrolladores en próximas décadas. Es decir, seleccionará los actores que diseñarán el lenguaje de la economía digital. Y no enfrentará únicamente a OpenAI con Moonshot, ni a Nvidia con Huawei. Pondrá en liza dos concepciones distintas del liderazgo tecnológico. Una, basada en plataformas cerradas y otra, de modelos abiertos, de rápida difusión mundial y apoyos estatales masivos.

La UE, entre dos aguas geoestratégicas

Europa, como siempre, se ha inclinado por una tercera vía. Antes, incluso, de que se formalicen las reglas del juego globales sobre los estándares de la IA. La irrupción de Kimi K3 ha reforzado la idea en Bruselas de que el algoritmo es geoestratégico y que estará sometido a restricciones nacionalistas fuera de la órbita comunitaria. Con Washington limitando hasta el exceso el acceso a modelos y semiconductores por motivos de seguridad nacional y Pekín tratando de endurecer los controles a la exportación de sus modelos, datos de entrenamiento y tecnologías críticas con el propósito de que sus avances no refuercen a sus competidores. En este marco, la diplomacia de la UE ha situado a Pekín en el centro de sus rivalidades geoestratégicas.

“La IA es un activo indudablemente estratégico; quienes la controlan dominan la economía, pero también disponen con ella de una herramienta de poder geopolítico”, admite Henna Virkkunen, vicepresidenta de la Comisión y responsable de Soberanía Tecnológica. Su relato incrusta en la jerga comunitaria la prioridad de regular la IA y garantizar que el mercado común disponga de modelos, centros de datos, nube y computación avanzada con habilidades made in EU.

Arthur Mensch, CEO de Mistral AI, defiende que “Europa tenga su propia soberanía tecnológica en IA”, porque “no podemos conceder a plataformas foráneas una tecnología tan crítica”. Bajo esta premisa, Bruselas ha lanzado su estrategia en innovación, que movilizará fondos público-privados para acelerar la construcción de AI Gigafactories, reforzar la capacidad de computación europea y respaldar campeones tecnológicos como Mistral.

Kimi K3 debe entenderse como “un acicate, entre las bigtechs americanas y las startups chinas”, enfatiza Mensch, quien incide en que la carrera competitiva global se decidirá entre empresas y ecosistemas tecnológicos nacionales. Y en esa nueva Guerra Fría digital, la amenaza para Europa es doble: quedarse rezagada frente a las dos superpotencias y convertirse en una especie de mercado cautivo de plataformas impuestas por ambos bloques y rivales.

La salida a bolsa de SpaceX este junio resume bien la lógica del nuevo Silicon Valley. La compañía espacial de Elon Musk llegó a superar en cotización a Amazon durante sus primeros días en los parqués, a pesar de que sus cuentas no tienen comparación posible: el año pasado Amazon ingresó 625.000 millones de euros, de los que extrajo unos 68.000 millones de beneficio neto. SpaceX facturó unos 17.000 millones, registrando pérdidas netas de 4.250 millones de euros.

Lo que la empresa de cohetes de Musk vende a los inversores no son sus cuentas, es una promesa. La de ser justo lo que ha sido Amazon hasta ahora: una de las empresas que sostenga la infraestructura básica de la sociedad digital. Si la megacorporación fundada por Jeff Bezos lo ha hecho en la era de Internet, SpaceX promete hacer lo mismo en la etapa de la inteligencia artificial.

El sorpasso de SpaceX evidencia una tendencia mayor que se consolidará con las salidas a bolsa de Anthropic y OpenAI, previstas para este año. Por primera vez en casi dos décadas, Silicon Valley asiste a un cambio de guardia en su corte tecnológica. Las GAFAM, las siglas que representaban a las empresas que articulaban buena parte de la actividad digital (Google, Amazon, Facebook, Apple y Microsoft) están cediendo el paso a un nuevo acrónimo, bautizado por los analistas como los MANGOS.

MANGOS hace alusión a Meta, Anthropic, Nvidia, Google, OpenAI y SpaceX. Son las empresas por las que pasará (o se espera que pase) cualquier cadena de valor que involucre a la inteligencia artificial. Desde los chips a los centros de datos, pasando por las aplicaciones prácticas, tanto civiles como militares.

No es que Amazon, Apple o Microsoft vayan a dejar de dominar sus respectivos mercados. Siguen siendo máquinas de generar ingresos y beneficios estables, pilares de una economía digital ya consolidada. No obstante, su papel empieza a parecerse más al de compañías maduras que a las desarrolladoras de vanguardia. Así lo evidencian las declaraciones de sus propios directores ejecutivos, como el Apple denominando la IA actual como una “carrera sin sentido”; o el de Microsoft pidiendo que no se permita a las startups de IA “controlar la economía”.

El interés especulativo, y con él buena parte de la narrativa sobre quién va a moldear la tecnología que marcará la próxima década, ha migrado hacia quienes compiten por definir la IA. Un grupo que sigue manteniendo tendencias propias del sector, como un personalismo casi dogmático en torno a la figura de sus líderes. Este es el quién es quién del nuevo grupo de los MANGOS:

Meta

Fundación: 2004 (reconversión en 2021).

Cotización bursátil: más de 1,25 billones de euros.

CEO: Mark Zuckerberg (42 años).

Fortuna personal: unos 175.000 millones de euros.

La primera superviviente del grupo de las GAFAM, pese a que estuvo a punto de caerse de él. Mark Zuckerberg pivotó su corporación de redes sociales, cambiándole el nombre de Facebook a Meta, por el metaverso, apostando el todo por el todo a esta tecnología. La decisión provocó la mayor crisis de su historia, gastando decenas de miles de millones de dólares en proyectos que no produjeron ningún negocio viable y llegando a caer un 76% en bolsa. Pero Zuckerberg convirtió la crisis en oportunidad: cuando llegó la revolución de la IA, solo tenía que redirigir ese esfuerzo a un nuevo objetivo.

Hoy Meta vale el doble que antes de meterse en el callejón sin salida del metaverso. Los analistas le conceden un lugar en los MANGOS a pesar de no ser un actor relevante en modelos avanzados de IA por su control de la cadena de valor: sus plataformas son el canal de distribución más grande del mundo, con más de 3.500 millones de usuarios activos. Simplemente por facilidad de acceso, Zuckerberg puede determinar qué IA usa buena parte de la población mundial.

No obstante, las dudas asaltan a su recién creado departamento de “superinteligencia”. Avocado, el último modelo de IA que está preparando, acumula tres retrasos consecutivos desde finales desde 2025 por no dar el nivel para competir con ChatGPT o Claude y los inversores vuelven a impacientarse. “Seguiremos realizando inversiones sustanciales en infraestructura para entrenar modelos punteros y ofrecer superinteligencia personal a miles de millones de personas y empresas en todo el mundo”, promete Zuckerberg.

Anthropic

Fundación: 2021.

Valoración: unos 830.000 millones de euros (última ronda de financiación privada).

CEO: Dario Amodei (43 años).

Fortuna personal: 13.500 millones de euros.

A finales de 2020, la vicepresidenta de Seguridad y Políticas de OpenAI, junto con el vicepresidente de Investigación, decidieron salir del puntero laboratorio de IA. Daniela y Dario Amodei pensaban que la organización que terminaría alumbrando a ChatGPT no se estaba tomando lo suficientemente en serio la seguridad en el desarrollo de la IA. Unos meses después fundaron Anthropic. Este 2026 han conseguido algo que parecía imposible: superar a OpenAI como líder del sector de la IA.

Hoy Daniela es la presidenta de la compañía y Dario su director ejecutivo. La primera está gestionando la salida a bolsa de la empresa y su hermano, el desarrollo tecnológico. Anthropic representa la vanguardia de la IA, con los sistemas más avanzados y el proyecto más consistente para generar un modelo de negocio sostenible, apoyado en los usos empresariales. No obstante, su éxito la ha colocado en el disparadero: la Casa Blanca la vigila de cerca por la capacidad de sus inteligencias artificiales de explotar brechas informáticas, lo cual ha puesto en alerta la ciberseguridad mundial. Su modelo Fable ha sido el primero de la historia cuyo uso ha sido vetado a ciudadanos extranjeros, el último de una ya notable lista de choques de los Amodei con Trump.

Nvidia

Fundación: 1993.

Cotización bursátil: unos 4,5 billones de euros.

CEO: Jensen Huang (63 años).

Fortuna personal: 150.000 millones de euros.

En la fiebre del oro de la IA, Nvidia es la que vende los picos: sin sus chips, no hay carrera. Tras casi 30 años especializada en el hardware para videojuegos, un golpe del destino hizo que la misma arquitectura de procesador con la que lideraba ese negocio fuera también la ideal para entrenar inteligencia artificial. Esto la colocó como la principal proveedora del componente crítico del nuevo orden tecnológico, pero en el foco de todas las miradas que hablan de burbuja: ¿es sostenible que una diseñadora de chips sea el centro de la nueva economía de la IA?

Jensen Huang, su CEO, asegura que sí. Niega que vaya a haber una gran explosión y vaticina que esta tecnología se convertirá en un recurso básico de la sociedad, similar a la electricidad. “La IA no es un avance puntual ni una aplicación. Es infraestructura esencial. Todas las empresas la utilizarán. Todas las naciones la necesitarán”, afirma: “Los centros de datos van a pasar a ser realmente fábricas de IA. Generaremos IA igual que ahora generamos electricidad”. Mientras esos centros de datos sigan construyéndose sin parar, Nvidia seguirá surfeando la ola: en 2025 tuvo un beneficio neto de 103.000 millones de euros y un margen bruto del 75%, el más alto de todas las grandes tecnológicas.

Google

Fundación: 1998.

Cotización bursátil: unos 4 billones de euros.

CEO: Sundar Pichai (54 años).

Fortuna personal: 1.400 millones de euros.

La segunda y última superviviente de las GAFAM. Como Meta, Google demuestra por qué la facilidad para llegar a los usuarios sigue siendo clave en la era de la IA. Su modelo Gemini es, para muchos, simplemente “la IA del móvil”. La que está ahí, siempre disponible. Está integrada en los teléfonos del sistema operativo Android, controlado por la multinacional, lo que hace que sea de uso masivo. Pero al contrario que los de Zuckerberg, Google sí se ha ganado una posición entre los sistemas más potentes, ya que Gemini rivaliza en capacidades con ChatGPT y Claude.

Haber sabido responder al envite inicial de OpenAI y adaptar su buscador y todas sus herramientas a la era de la IA la ha convertido en la segunda empresa más valiosa del mundo. Su liderazgo se parece más al de las empresas tradicionales, con un Sundar Pichai designado por el consejo y con menos capacidad de movimiento que otros magnates tecnológicos. Lo cual no evita que el enorme peso de Google, tanto económico como en sectores como la defensa, le granjeara un asiento en la famosa foto de Trump con su corte tecnológica. “La IA será el cambio más profundo de nuestras vidas. Mayor que el paso a la informática personal o al móvil. Y hará más para democratizar el acceso a la información que el propio internet”, dice.

OpenAI

Fundación: 2015.

Valoración: 756.000 millones de euros (última ronda de financiación privada).

CEO: Sam Altman (41 años).

Fortuna personal: 3.000 millones de euros.

OpenAI es el laboratorio que desencadenó la fiebre de la IA generativa y, en buena medida, la responsable de que hoy exista el acrónimo MANGOS. El 30 de noviembre de 2022, OpenAI lanzó ChatGPT y cambió para siempre la historia de la tecnología: en cinco días tenía un millón de usuarios; en dos meses, cien millones. Ninguna herramienta digital había alcanzado esas cifras tan rápido en toda la historia de Internet. Su CEO, Sam Altman, se convirtió en uno de los “profetas” que avisaban de la llegada de una nueva era y pasó tres años recorriendo capitales del mundo con la promesa de que sus productos iban a poner todo patas arriba.

El propio Altman ya ha empezado a reconocer que “se equivocaron bastante” en algunos de sus pronósticos, como el de que ChatGPT provocaría un apocalipsis laboral. Una autocrítica que llega en uno de los momentos más incómodos para la compañía: superada por Anthropic en tecnología, ingresos y valoración, OpenAI tiene sobre sí el peso de la duda de cómo va a financiar los ingentes gastos en computación que se ha comprometido a hacer en los próximos años, superiores al billón de euros. Una de las posibilidades que ha puesto encima de la mesa es extraer datos de los usuarios para hacer publicidad personalizada, algo que puede atemperar los nervios de los inversores pero disgusta a la inmensa mayoría de los usuarios.

SpaceX

Fundación: 2002.

Cotización bursátil: unos 1,75 billones de euros.

CEO: Elon Musk (54 años).

Fortuna personal: 850.000 millones de euros.

La empresa más heterodoxa del grupo, pero a la vez, la que mejor lo define. La principal característica de los MANGOS es que se han colocado en la posición de ser la infraestructura dominante de la IA, y SpaceX promete exactamente eso: está construyendo centros de datos masivos, tiene un modelo de lenguaje propio (Grok, que aunque avanzado, es el menos usado de todos y acumula polémicas) y quiere ser la ascensorista que ponga la IA en órbita.

Ahí, cree Musk, está el verdadero futuro de esta tecnología. El fundador de SpaceX ha pasado de hablar de “hacer posible la vida multiplanetaria” a insistir, en los últimos meses, en lo importante que sería controlar lo que pasa justo a las afueras de la atmósfera: “En cinco años habrá más IA en órbita que en la Tierra. La única forma racional de escalar el cómputo de IA es trasladarlo a un lugar con energía abundante y espacio”. Otros avisan de que se trata de una de sus ideas descabelladas, como el hyperloop.

Sin embargo, conviene prestar atención no solo a lo que dice Musk, sino también a lo que hace. El único negocio rentable de SpaceX a día de hoy es Starlink, su red de comunicación por satélite. La misma con la que el magnate frenó un contraataque ucraniano que pudo cambiar el curso de la guerra con Rusia. Una demostración de que estar en los MANGOS no es solo cuestión de cifras, sino de manejar las llaves de la infraestructura crítica de la era de la IA.

El fabricante de semiconductores Nvidia anunció la madrugada de este miércoles que obtuvo un beneficio neto de 58.321 millones de dólares en el primer trimestre de su ejercicio fiscal, un 210% más interanual. La tecnológica haincrementado además su facturación un 85% con respecto al mismo tramo del año pasado, hasta 81.615 millones de dólares, según un comunicado divulgado por la compañía.

El fundador y director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, destaca en la nota que la empresa ocupa “una posición única” en el campo de la inteligencia artificial agéntica, puesto que “es la única plataforma que funciona en todas las nubes, impulsa todos los modelos de vanguardia y de código abierto y se adapta a cualquier lugar donde se genere IA”.

En este sentido, la tecnológica, especializada en diseño y fabricación de unidades de procesamiento que se utilizan en los nuevos centros de datos especializados en inteligencia artificial, destaca el lanzamiento de la plataforma Nvidia Vera Rubin, que incluye la CPU Nvidia Vera, “el primer procesador del mundo diseñado específicamente para la IA agéntica”, y Nvidia BLlueField 4 STX, una infraestructura de almacenamiento acelerado para fábricas de esta IA.

En el primer trimestre de su año fiscal 2027 (no sigue el calendario natural) la empresa obtuvo 75.200 millones de dólares en ingresos procedentes de sus centros de datos, un 92% más en términos interanuales. La empresa también destacó que en estos tres meses inició la producción de Nvidia Dynamo 1.0, un software de código abierto, y que amplió su colaboración con la plataforma en la nube Google Cloud para impulsar la IA física y automatizada.

De cara al futuro, dijo que espera que sus ingresos alcancen los 91.000 millones de dólares durante el segundo trimestre de su ejercicio, pero anotó que no prevé “ningún ingreso por computación de centros de datos procedente de China”. En el primer trimestre de su ejercicio 2026, la empresa ya anotó un cargo de 4.500 millones de dólares por el impacto de la licencia para exportar a China sus chips integrados H20, impuesta por el Gobierno del presidente estadounidense, Donald Trump.

Nvidia, que publicó sus resultados tras el toque de campana en la bolsa de Wall Street, bajaba un 0,4 % en las operaciones electrónicas posteriores al cierre del mercado, después de terminar la jornada con una subida del 1,3%. Las acciones de la tecnológica, que actualmente es la empresa más valiosa del mundo (con una capitalización de 5,41 billones de dólares) han subido un 20% en lo que va de año.

Nick Srnicek, profesor de economía digital en el King's College de Londres, es autor, entre otros libros, de Capitalismo de plataformas (2016), que en su momento cartografió el ecosistema de las plataformas digitales y sus modelos de negocio, o Después del trabajo (2024, con Helen Hester), una historia del hogar, la tecnología y el tiempo libre que anticipaba muchas de las preguntas sobre postrabajo y automatización que ahora la Inteligencia artificial ha tornado urgentes.

Su nueva obra, Silicon Empires: The Fight for the Future of AI (Polity, 2025), amplía el foco para mapear lo que el propio Srnicek describe como el terreno en el que se debe luchar por el futuro de la inteligencia artificial, un ámbito en el que convergen —y cada vez más a menudo colisionan— las estrategias de captura de las grandes tecnológicas, las tensiones geopolíticas entre EEUU y China, el desmoronamiento del viejo consenso “liberal” de Silicon Valley y la emergencia de un tecnonacionalismo que fusiona al sector privado con el poder militar.

Empecemos por lo más básico: ¿cómo deberíamos concebir y definir la IA?

La cuestión de qué es la IA se ha debatido durante muchas décadas. Los orígenes del término se remontan a la década de 1950, pero 2012 fue un punto de inflexión, con la renovación de lo que se denomina “aprendizaje profundo”, en referencia a la utilización de redes neuronales a las que no se les dan instrucciones preprogramadas, como se haría al codificar un software convencional, sino que se entrenan mediante la interacción repetida con datos, corrigiendo los errores que cometen en el propio proceso. Esto se repite una y otra vez hasta que esas redes neuronales aprenden a tomar una entrada concreta y producir una salida concreta.

Hoy en día, sin embargo, cuando hablamos de IA casi siempre nos referimos a la IA generativa, que es también el tema central de mi libro. La mayor parte de la IA generativa se basa en la llamada arquitectura Transformer, una forma de estructurar estas redes neuronales que resulta muy útil para gestionar el procesamiento del lenguaje, como la traducción o la transcripción. Lo interesante es que este enfoque, nacido de la investigación lingüística, resultó ser extraordinariamente versátil: hoy se utiliza no solo para producir lenguaje, sino también para tareas tan diversas como la secuenciación del ADN.

¿Es la IA realmente una fuerza disruptiva o revolucionaria? Parece haber dos posiciones enfrentadas a este respecto: quienes creen que estamos a cinco segundos de alcanzar la singularidad y quienes consideran que todo es una exageración desmedida. ¿Cuál es su postura? Y, sobre todo, ¿cuál debería ser el enfoque crítico a este respecto? Parece que la izquierda carece de una brújula política, estratégica e incluso moral clara al respecto.

La izquierda se ha quedado un poco al margen de estos debates. Por un lado, tenemos la típica crítica que sostiene que esta tecnología no tiene utilidad alguna. Hay algo de cierto en esto, pero el desarrollo de la IA va mucho más allá de lo que hace ChatGPT en nuestro día a día. Por eso creo que es un problema para la izquierda seguir criticando una cierta forma de concebir la IA que ya tiene tres o cuatro años de antigüedad, sobre todo cuando la mayoría de la gente, al utilizar esta tecnología, entiende que no es baladí. El resultado de este tipo de mensajes conduce inevitablemente a perder la atención de una gran parte de la audiencia. La izquierda necesita tomarse esta tecnología mucho más en serio.

La otra cara de la moneda son quienes creen que estamos al borde inminente de la singularidad. Esta postura es asimismo comprensible, teniendo en cuenta el rapidísimo avance de los últimos años. A nivel teórico, además, creo que algo así es posible: si el cerebro se puede medir y calcular, la mente también, y, por lo tanto, deberíamos ser capaces, al menos en teoría, de replicarla en silicio o en algún otro sustrato similar. Ahora bien: dudo mucho que estemos a punto de alcanzarla.

Donde la izquierda tiene más que aportar es en la reflexión sobre el postcapitalismo, la postescasez y el postrabajo, sobre qué significa tener más tiempo libre o no tener trabajo. Es un problema; considero que ahora mismo no haya una comunicación real entre aquellos que reflexionan sobre cómo configurar un mundo post-IA y aquellos que piensan en la configuración de una sociedad postcapitalista.

La IA, tal como se concibe y desarrolla en la actualidad, [nos lleva a] un mundo en el que la mayoría de los seres humanos son secundarios con respecto a unas máquinas que están al servicio de los intereses de un puñado de personas extremadamente poderosas

Bueno, el debate en torno al futuro del trabajo y la automatización ha sido más prominente en las perspectivas de izquierda. En ese sentido, ¿qué efecto cree que podría tener el desarrollo de la IA en el empleo y en las luchas sindicales?

En su mayoría, el impacto sería negativo. Lo que yo quiero es un mundo sin trabajo o, al menos, en el que se minimice el trabajo necesario, un mundo en el que podamos elegir libremente a qué actividades dedicarnos. Pero alcanzar ese horizonte es lo difícil, especialmente hacerlo de una manera que no erosione el poder de las clases trabajadoras. El desafío, pues, es alcanzar ese mundo postrabajo sin que ello revierta en una concentración masiva de riqueza y poder en manos de unos pocos.

La IA, tal como se concibe y desarrolla en la actualidad, no parece ir en esa dirección. Las formas en que se implementará tendrán que ver con la automatización de la vida y el trabajo, sin ningún tipo de sistema de compensación para ayudar a las personas afectadas por estos cambios, lo cual puede derivar en desempleo estructural y en un aumento del control y la vigilancia sociales. Se trata, en resumen, del advenimiento de un mundo en el que la mayoría de los seres humanos son secundarios con respecto a unas máquinas que están al servicio de los intereses de un puñado de personas extremadamente poderosas.

Este es el tipo de cosas que la izquierda debe tener mucho más en cuenta. La pregunta fundamental que deberíamos hacernos es, por tanto, cómo mantener el poder ante estas transformaciones.

El libro aborda las transformaciones de Silicon Valley y las mutaciones de la nueva derecha tecnológica. Los cambios parecen sustanciales: en 2016, Peter Thiel fue probablemente el único magnate que apoyó públicamente a Trump. Hoy, la tecnoligarquía en su conjunto parece apoyar el proyecto trumpista de una u otra forma. Además, con anterioridad, estas empresas se habían autoimpuesto restricciones para no trabajar con el Pentágono ni con fines militares, limitaciones que ahora han decidido dejar atrás.

La élite tecnológica de Silicon Valley y la élite política de Estados Unidos compartían anteriormente un consenso sobre el papel de la tecnología digital y sobre cómo esta facilitaba el poder estadounidense: la expansión de las empresas tecnológicas estadounidenses por todo el mundo, dentro de un marco neoliberal, también beneficiaba al Estado. Este paradigma alcanzó su punto álgido durante la Administración Obama, aunque ya se vislumbraba bajo Clinton y, en menor medida, bajo George W. Bush. Esta alianza está empezando a desmoronarse.

Con todo, en el libro trato de evitar el reduccionismo de creer que existía un consenso en Silicon Valley bajo Obama y que luego llegó Trump y lo rompió, en lo que yo llamo tecnonacionalismo. No es tan sencillo. En realidad, ya había una variedad de corrientes subterráneas, en algunos casos de décadas de antigüedad, que estaban socavando lentamente esa relación. Las rupturas más importantes se producen bajo la primera Administración Trump, sí, pero ya estaban ahí en anteriores administraciones.

Se trata, por ejemplo, del cambio en el papel del Estado en la innovación. Antes, el poder estatal era el factor determinante de la innovación militar; las grandes contratistas de defensa dependían de él y seguían sus directrices. Pero en las décadas de 1990, 2000 y 2010 el centro de la innovación se traslada en gran medida al sector privado. El control estatal sobre el sector tecnológico empieza a erosionarse y el Estado depende cada vez más del nuevo poder tecnológico, hasta el punto de que hoy presenciamos el auge de nuevas empresas (Palantir, Anduril o Shield) que intentan superar a las grandes contratistas de defensa e imponer una nueva lógica de startup en los contratos de defensa.

A su vez, ha cambiado la relación entre Estados Unidos y China y entre sus élites capitalistas. Uno de los argumentos principales del libro es que se produjo un viraje a lo largo de la década de 2010. Durante bastante tiempo, en la década de 2000, el objetivo de los capitalistas estadounidenses era integrar la economía china en la economía neoliberal global. Los beneficios les resultaban obvios: mano de obra barata, una base de usuarios masiva, una gran base de consumidores.

Sin embargo, a lo largo de la década de 2000 empezaron a ver que esto no funcionaba como querían y que los capitalistas chinos eran cada vez más competitivos en una variedad de industrias. Ya no se trataba de que China trabajara en sectores de menor valor, sino de que competía cada vez más directamente con las empresas estadounidenses. Lo que antes era un consenso sobre la apertura a China se convierte, a lo largo de la década de 2010, en una mayor restricción de las empresas chinas y en más poder de los halcones anti-China.

El mundo neoliberal no era precisamente genial, pero el mundo tecnonacionalista fascista puede ser aún peor

Finalmente, se produce una división que surge bajo la primera Administración Trump, se acelera bajo Biden y ha continuado de diversas maneras bajo la segunda Administración Trump. Dentro de la élite tecnológica surgen al menos dos grupos. Uno es el de las grandes empresas tecnológicas neoliberales globales, que siguen deseando un mundo neoliberal: crecieron y prosperaron en él y no quieren aranceles, controles a la exportación, guerras comerciales, ni tensiones geopolíticas.

Por el contrario, existe una nueva corriente tecnonacionalista, impulsada por las empresas de tecnología de defensa y apoyada cada vez más por el capital riesgo, que ve en la tecnología de defensa un nuevo mercado enorme. Su interés principal no es mantener el neoliberalismo, sino cómo asegurar las cadenas de suministro, cómo reindustrializar Estados Unidos, cómo aprovecharse de las tensiones geopolíticas.

Estas dos facciones están en tensión abierta. Washington se alinea cada vez más con el grupo tecnonacionalista y hay un malestar explícito de las empresas más neoliberales: Nvidia, Oracle y Google se han pronunciado en varios momentos diciendo que lo que está haciendo el gobierno es una catástrofe. Es un momento no hegemónico: no existe tal cosa como un “consenso de Silicon Valley”. El mundo neoliberal no era precisamente genial, pero el mundo tecnonacionalista fascista puede ser aún peor.

En el libro menciona que Estados Unidos y China tienen estrategias diferentes en lo que al desarrollo de la IA respecta: Estados Unidos tiene una “estrategia de innovación” y, en el caso de China, podríamos hablar de una “estrategia de difusión”. ¿En qué consisten y cuáles son sus diferencias?

La idea de que existe una carrera por la IA entre China y Estados Unidos es una tontería. No compiten; tienen metas diferentes.

Estados Unidos apuesta por una estrategia de innovación: se dedica a tiempo completo a desarrollar constantemente nuevas capacidades y posibilidades. Eso se refleja en la cantidad de inversión privada —OpenAI tiene algo así como 1,5 billones de dólares en compromisos de gasto—, en una agenda desreguladora a nivel nacional —en materia de energía, por ejemplo, se están haciendo muchos esfuerzos para garantizar que la oferta energética pueda crecer rápidamente, independientemente de los costes medioambientales—, y en el intento de impedir que los 50 estados aprueben cualquier tipo de legislación sobre IA que pueda obstaculizar la innovación. También hay una política industrial emergente, pero muy orientada al mercado: en muchos casos se trata de respaldar a las empresas o concederles préstamos sin imponerles muchas condiciones.

China, por el contrario, se centra mucho más en la difusión: la idea es implementar la IA en todas las escalas de su economía y en toda la sociedad. Si nos remontamos a su documento estratégico sobre IA de 2017 —el Plan de desarrollo de la IA de próxima generación—, ya se centraba en cómo aprovechar esta tecnología, ponerla en manos de las pequeñas empresas, introducirla en diferentes industrias, en las empresas estatales y en la contratación pública.

¿Qué país cree que tendrá éxito en sus propios términos?

Es difícil de decir. Si tuviera que apostar, diría que la estrategia de China es probablemente la mejor. Hay un libro fantástico que me ha influido mucho en esta forma de pensar: Technology and the Rise of Great Powers. Allí, Jeffrey Ding argumenta que cuando el equilibrio de poder ha cambiado en el pasado debido a tecnologías de uso general como la IA, ha sido porque estas tecnologías se han difundido por toda la economía de un país.

No han sido los innovadores los que han liderado el cambio, sino los difusores. Y creo que algo similar ocurrirá con la IA: si puede implementarse en toda la economía, se puede aumentar la productividad general, lo que impulsa la economía nacional, el poder militar y la posición internacional. El enfoque basado en la innovación, en cambio, se concentra mucho más en un único sector.

La idea de que existe una carrera por la IA entre China y Estados Unidos es una tontería. No compiten; tienen metas diferentes

Ahora bien, la historia que contará Estados Unidos es que se trata de una carrera hacia la inteligencia artificial general, y la creencia es que, si se consigue algo parecido a la IAG (Inteligencia Artificial General), las ventajas de ser el primero serán enormes. Esta era una creencia dominante en la Administración Biden. Había una sensación real de que la IAG era inminente y de que, por ejemplo, los controles de exportación de semiconductores forzarían a China a desarrollar su propia industria nacional, pero su lógica era que eso llevaría una década, mientras que la IAG llegaría en tres o cinco años. Los plazos funcionaban en escalas distintas.

Sam Altman, CEO de OpenAI, ha dicho en numerosas ocasiones que estas transformaciones requerirán una reconfiguración significativa del contrato social. ¿A qué se refiere?

Por lo general, este tipo de análisis giran en torno a alguna forma de renta básica universal. La lógica es casi siempre la misma: este puñado de empresas que lideran el desarrollo de la IA acumularán inmensas riquezas para sí mismas y luego serán lo suficientemente benevolentes como para compartirlas con todo el mundo.

El problema, claro, es que confiar en la benevolencia de dictadores ricos no es una buena estrategia, ni para la sociedad en su conjunto ni para la izquierda. Lo que hay que intentar es discernir cómo configurar la IA de modo que se evite esa concentración de riqueza en manos de unos pocos y que el valor que genera se comparta ampliamente.

Su libro utiliza la noción de “imperio” como concepto político y herramienta de análisis. Recientemente, Karen Hao publicó El imperio de la IA, una crónica del ascenso de OpenAI y de ChatGPT. Usted y ella trabajan con ideas diferentes de imperio, pero quisiera preguntarle por la utilidad de invocar un concepto tan cargado políticamente y por qué considera que resulta especialmente atractivo en el caso de la IA.

Tiene que ver con las dinámicas que impulsan a estas empresas y con las que se sustentan los ensamblajes estatales que las apoyan. Me encanta el libro de Hao en muchos sentidos, pero el Estado está notablemente ausente en gran parte de su relato, y no creo que se pueda contar la historia de la IA hoy centrándose únicamente en las empresas.

Existe un aspecto imperialista expansivo en el proceso de captura de recursos en todo el mundo. La desintegración del neoliberalismo desplaza el énfasis del libre comercio y de los mercados a la fuerza bruta y al poder de negociación para conseguir lo que Estados Unidos quiere y lo que quieren sus empresas de IA. Además, los recursos destinados a los centros de datos o la energía necesaria son rasgos clásicos del imperialismo.

La otra cara de la moneda es que, una vez creada la IA, hay que expandirla por el resto del mundo. No se trata solo de capturar recursos, sino de coaccionar para imponer una pila tecnológica (tech stack) concreta. Estados Unidos, en su retórica, en su política y en la práctica, ha utilizado su control sobre la tecnología de vanguardia para obtener lo que quiere de otros países. El acuerdo con los Emiratos Árabes Unidos es un buen ejemplo: los Emiratos reciben medio millón de chips de Nvidia a cambio de eliminar la pila tecnológica china de sus centros de datos y servicios gubernamentales. Se convirtió en una pila tecnológica estadounidense. Esto es un lanzamiento imperial para expandir esta infraestructura.

¿Cuál es la situación y el papel de Europa? Muchos —no solo en los sectores progresistas, es algo bastante transversal— han hablado de una tercera vía entre el modelo chino y el estadounidense.

Me gusta la idea de contar con una tercera opción que no sea solo China ni Estados Unidos. La UE quiere claramente ser esa tercera opción, pero creo que a veces se olvidan del para qué. En muchos sentidos quieren seguir el modelo estadounidense, y si solo se reproduce el sistema estadounidense, sus valores, su enfoque de la IA, ¿qué se ofrece que sea diferente? ¿Por qué querría alguien seguir ese camino? En términos de valores: ¿se va a explotar masivamente el medio ambiente para alcanzar la IAG a toda costa? ¿Se va a coaccionar a otros países para obtener recursos? Además, creo que seguir el modelo estadounidense resulta extremadamente costoso e inútil en muchos sentidos. Invertir en entrenamientos multimillonarios para un modelo que, con suerte, estará en lo más alto de las clasificaciones durante unos tres meses y luego será superado por otro...

La alternativa tiene que ser algo muy diferente: no crear un proyecto soberano de IA digital para un país o una región, sino un bien común en el que todo el mundo pueda participar, un sistema interoperable y basado en la portabilidad de los datos, alejado de la concentración de recursos, tráfico, poder y beneficios en unas pocas empresas. Creo que Europa podría contribuir a la construcción de algo parecido a un patrimonio común de IA, abierto a cualquiera, no solo a los países europeos, sino a cualquier país del mundo que quiera adoptar estos proyectos de código abierto y construir con ellos.

La startup francesa Mistral, especializada en el desarrollo de inteligencia artificial, ha cerrado este lunes su primera ronda de financiación mediante deuda, recaudando 830 millones de dólares (720 millones de euros) para un centro de datos cerca de París, donde usará chips de Nvidia. “Ampliar nuestra infraestructura en Europa es fundamental para potenciar a nuestros clientes y garantizar que la innovación y la autonomía en IA sigan siendo prioritarias en el continente”, ha declarado Arthur Mensch, su consejero delegado.

“Seguiremos invirtiendo en este ámbito, dada la creciente y constante demanda de gobiernos, empresas e instituciones de investigación que buscan crear su propio entorno de IA personalizado, en lugar de depender de proveedores de servicios en la nube externos”, ha añadido.

La operación cuenta con el respaldo del consorcio de bancos formado por Bpifrance, BNP Paribas, Crédit Agricole CIB, HSBC, La Banque Postale, MUFG y Natixis CIB. Esta financiación representa un hito significativo, ya que subraya la confianza de los principales bancos globales en el modelo de negocio de Mistral AI, la solidez de sus proyectos y contratos, y la relevancia en el mercado de sus soluciones de infraestructura de IA.

En febrero de 2025, Mistral seleccionó Bruyères-le-Châtel como ubicación de su primer centro de datos. Estas instalaciones de vanguardia impulsarán el entrenamiento de los modelos propios de la startup, así como los de sus clientes, a la vez que ofrecerán servicios de inferencia (proceso en el que una IA aplica lo aprendido para generar predicciones o respuestas a partir de nuevos datos) de alto rendimiento. Su puesta en marcha está prevista para el segundo trimestre de 2026.

La financiación obtenida permitirá implementar la infraestructura Nvidia Grace Blackwell con 13.800 GPU Nvidia GB300, lo que elevará la capacidad de procesamiento de la firma gala a 44 MW. Fundada en 2023, Mistral es hoy uno de los principales aspirantes europeos en la carrera de la IA. Ha crecido con velocidad apoyándose en modelos propios y una fuerte adopción empresarial, con previsiones de ingresos cercanos a los 1.000 millones en 2026.

OpenAI ha anunciado este viernes una histórica ronda de financiación histórica de 110.000 millones de dólares (93.000 millones de euros) que sitúa su valoración en los 730.000 millones. La operación está liderada por Amazon, con una aportación de 50.000 millones, seguida por SoftBank y Nvidia, con 30.000 millones cada una. La cifra la consolida como la tecnológica que no cotiza en bolsa más valiosa del mundo, superando las estimaciones previas que la situaban en torno a los 500.000 millones de dólares.

El movimiento se produce en un momento de máxima tensión financiera para el sector, con los líderes tecnológicos justificando inversiones masivas que todavía no ofrecen retornos claros y que los mercados están empezando a penalizar.

En el centro de estas dudas se coloca precisamente OpenAI, que ha comprometido más de un billón de euros hasta 2033 de gasto en capacidad de computación a pesar de que sus ingresos no llegan aún a los 15.000 millones anuales.

“La IA se va a implementar en todas partes. Está transformando la economía, y el mundo necesita una gran capacidad de computación colectiva para satisfacer la demanda”, ha declarado a la cadena CNBC Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, que se ha mostrado “entusiasmado” con el acuerdo.

Con todo, la nueva alianza con Nvidia y Amazon refuerza una estructura que muchos analistas asocian con las inversiones circulares que llevaron al colapso a la burbuja de las puntocom. Entonces, muchas jóvenes empresas digitales se invertían dinero entre sí o compraban servicios y publicidad unas a otras con acciones en lugar de efectivo. El mecanismo inflaba artificialmente sus ingresos y valoraciones, creando crecimiento en papel sin que entrara dinero real en el sistema.

Ahora, OpenAI afronta pérdidas masivas y no tiene un modelo de negocio claro, mientras sigue recibiendo dinero a cambio de utilizar los productos de sus inversores para impulsar su IA.

De esta forma, como parte de la alianza estratégica con Amazon, OpenAI integrará sus servicios en Amazon Bedrock y utilizará los chips personalizados Trainium. Asimismo, AWS se convertirá en el proveedor exclusivo de nube para “OpenAI Frontier”, una plataforma orientada a la gestión de agentes de inteligencia artificial para organizaciones. En paralelo, el acuerdo con Nvidia garantiza a OpenAI el acceso a los chips de última generación que han hecho de esta compañía la más valiosa en bolsa del planeta.

900 millones de usuarios y un futuro publicitario

OpenAI ha aprovechado el anuncio para revelar que ChatGPT ya supera los 900 millones de usuarios semanales y cuenta con más de 50 millones de suscriptores de pago. En el sector profesional, más de 9 millones de usuarios empresariales utilizan la plataforma, mientras que Codex, su herramienta para desarrolladores, ha triplicado su base de usuarios hasta los 1,6 millones semanales.

Aunque ChatGPT es una de las herramientas digitales de más rápida adopción de la historia, las cifras siguen lejos de las que reflejan aplicaciones como Facebook (3.000 millones de usuarios), Instagram (2.500 millones) o TikTok (1.600 millones).

En este contexto de presión para encontrar nuevas vías de ingresos, la compañía ha confirmado que incluirá anuncios en ChatGPT en los próximos meses, un giro significativo respecto a su discurso inicial, cuando calificaba la publicidad como “el último recurso”. El movimiento abre la puerta a que las conversaciones mantenidas con la IA se conviertan en una fuente de datos de alto valor para el perfilado publicitario, mediante el análisis del comportamiento digital y la inferencia de intereses personales.

Ese tipo de información puede incluir datos sobre salud, ideología o circunstancias personales que cuentan con una protección reforzada en el Reglamento General de Protección de Datos europeo, pero que los chatbots pueden extraer fácilmente del contexto conversacional y del análisis de patrones.

Expertos en privacidad advierten además de que este conocimiento no solo permitiría personalizar anuncios, sino también adaptar las respuestas del sistema para agradar o incluso persuadir al usuario en determinado sentido, desdibujando la frontera entre recomendación y manipulación.

Negocia con el Pentágono

Altman también ha sido el encargado de confirmar este viernes que OpenAI está inmersa en conversaciones con el Gobierno de EEUU para utilizar su tecnología con fines militares. “Vamos a ver si hay un acuerdo con el Departamento de Guerra que permita la implementación de nuestros modelos en entornos clasificados y que se ajuste a nuestros principios”, ha escrito Altman en un documento enviado a los empleados que ha revelado The Wall Street Journal.

En la comunicación, el líder de OpenAI asegura que cualquier uso sería “legal” y no exclusivo para EEUU. “También construiríamos salvaguardas técnicas y desplegaríamos personal para colaborar con el gobierno y garantizar que todo funcione correctamente, y ofreceríamos servicios similares a otras naciones aliadas”, informa Altman a los suyos.

La fabricante de chips estadounidense Nvidia ha cerrado un estelar ejercicio fiscal 2026 (la compañía no sigue el calendario natural) con un beneficio de 101.754 millones de euros (120.067 millones de dólares), un 65% más que el anterior, ha comunicado.

La empresa líder en inteligencia artificial (IA), que publica sus resultados al cierre de la bolsa estadounidense, ha registrado unos ingresos acumulados de 183.003 millones de euros (215.938 millones de dólares), también un 65% más interanual. De nuevo, los centros de datos han sido el motor de su negocio

El fundador y consejero delegado de Nvidia, Jensen Huang, señala que la demanda de computación “está creciendo exponencialmente” y el mercado ha alcanzado “el punto de inflexión en la IA basada en agentes”.

“La adopción de los agentes por parte de las empresas está disparándose por las nubes. Nuestros clientes están corriendo a invertir en computación de IA: las fábricas que alimentan la revolución industrial de la IA y su crecimiento futuro”, ha agregado.

El segmento de los centros de datos para la IA fue la estrella del ejercicio, con unos ingresos de 164.188 millones de euros (193.737 millones de dólares), de los cuales el grueso provino del negocio de la computación, aunque el de redes tuvo un crecimiento enorme, del 142%.

En computación, destacan los procesadores de IA Blackwell y Blackwell Ultra, mientras que en redes son los sistemas NVLink, Spectrum-X e InfiniBand, detalla un documento de presentación de resultados. “Grace Blackwell con NVLink es el rey de la inferencia hoy en día y Vera Rubin ampliará ese liderazgo aún más”, vaticina Huang.

Un trimestre también de récord

En el cuarto y último trimestre, Nvidia ganó 42.960 millones de dólares (un 94% más respecto al mismo tramo del año anterior) e ingresó 68.127 millones (un 73% más), lo que supone una facturación récord.

Los centros de datos son también el segmento predominante en el trimestre, con un crecimiento del 75%, hasta 62.314 millones, que multiplica por 13 el monto recaudado cuando apareció ChatGPT, de OpenAI, en 2022, según el documento.

Nvidia aplaude que los centros de datos han tenido recaudación récord, “impulsados por los grandes cambios” en la computación acelerada y la IA, y sus mayores clientes fueron los “hyperscalers”, gigantes de la nube, que representan la mitad de ese monto.

Los principales proveedores de la nube, aunque no los menciona, son Amazon Web Services, Microsoft Azure y Google Cloud, y sus grandes tecnológicas propietarias han anunciado gastos de capital ingentes para este año, relacionados precisamente con el desarrollo de la IA.

Asimismo, despuntó el segmento de la visualización profesional, con un crecimiento del 159 % interanual, hasta 1.321 millones, que la empresa atribuye a “la demanda excepcional de Blackwell”. Para el trimestre en curso, el primero del ejercicio 2027, Nvidia prevé una facturación de 78.000 millones, en los que no incluyen ingresos de centros de datos de computación procedentes de China, indica la nota.

Los resultados superaron las expectativas de los analistas de Wall Street y las acciones de la empresa subían en torno al 3 % en las operaciones posteriores al cierre. Nvidia es la cotizada más grande del mundo, con una capitalización de 4,7 billones de dólares al cierre de este miércoles.

Más argumentos para los defensores de una burbuja financiera en torno a la inteligencia artificial (IA).  OpenAI, la empresa matriz de ChatGPT, se encuentra en la fase final de una ronda de financiación de 100.000 millones de dólares, una cifra récord que podría situar su valoración de mercado entre los 750.000 y los 850.000 millones de dólares, según informó en las últimas horas Bloomberg.

La ronda, cuyos detalles se han ido filtrando desde hace meses, aún no se ha cerrado oficialmente, pero de acuerdo con Bloomberg y The New York Times, la asignación de fondos por parte de los inversores podría quedar sellada antes de que finalice este mes.

Entre las empresas que se espera que inviertan en OpenAI están gigantes tecnológicos como Amazon --cuya aportación podría alcanzar los 50.000 millones--, SoftBank --que se espera que invierta 30.000 millones de dólares--, Nvidia --con una posible inversión de 20.000 millones de dólares-- y Microsoft.

En marzo de 2025, la compañía de inteligencia artificial ya recaudó 40.000 millones de dólares. OpenAI está valorada actualmente en 500.000 millones de dólares, lo que la convierte en una de las empresas privadas más valiosas del mundo.

La empresa liderada por Sam Altman se dirige hacia una salida a bolsa que se podría dar este año.

Sin embargo, OpenAI no es rentable a día de hoy y está invirtiendo enormes sumas para obtener la potencia informática que necesita para desarrollar e implementar sus tecnologías de inteligencia artificial en la próxima década.

“Se espera que la inyección de capital también ayude a OpenAI a afrontar los enormes costes de entrenamiento y desarrollo de sus modelos de IA, costes que han mantenido a la compañía firmemente en territorio de pérdidas en los últimos años”, concluye Bloomberg

La empresa, que cobra cuotas de suscripción por ChatGPT y recientemente incorporó anuncios en sus servicios, alcanzó los 13.000 millones de dólares en ingresos el año pasado y prevé triplicarlos este año.

El Fondo de Pensiones Global del Estado noruego, considerado el mayor fondo soberano del mundo, obtuvo en 2025 un beneficio de 2,37 billones de coronas (206.000 millones de euros), una cifra un 2,5% menor que el año anterior, cuando registró la mayor ganancia de su historia medida en la divisa noruega.

El resultado del fondo, que invierte los ingresos del gas y el petróleo noruegos en el extranjero, estuvo impulsado principalmente por las acciones en empresas como Nvidia, Apple, Microsoft, Alphabet y Amazon. Las compañías tecnológicas forman parte del 71,3% del total de su cartera invertida en bolsa.

El director ejecutivo del Norges Bank Investment Management (NBIM) –el banco público que gestiona el fondo–, Nicolai Tangen, ha que el fondo obtuvo resultados “muy sólidos” en 2025. “Las acciones en tecnológicas, financieras y materiales básicos sobresalieron, haciendo una contribución significativa al beneficio total” ha explicado.

El rendimiento medio de las inversiones fue del 15,1% en 2025, con un 19,3% en acciones, un 5,4% en renta fija, un 4,4% en el sector inmobiliario y un 18,1% en infraestructura energética renovable no cotizada. Aun así, el beneficio del fondo quedó un 0,28 % por debajo del índice de referencia.

Tangen descartó una posible burbuja en el sector de la inteligencia artificial y reconoció que se está produciendo un “nuevo fenómeno” ligado al endeudamiento de las compañías tecnológicas. “Es muy difícil estimar en qué situación estamos cuando hablamos de inteligencia artificial. No podemos vender sin más nuestras acciones, no hemos presupuestado el riesgo de vender el 20 % del fondo”, señaló.

El fondo, que se compone de dos partes: una que invierte los ingresos directos del petróleo y el gas en el extranjero, y otra de menor tamaño que financia la seguridad social noruega, y que a 31 de diciembre de 2025, tenía un valor total del fondo de 21,27 billones de coronas (1,85 billones de euros). Ello representa 1,53 billones más que el año anterior.

 La tecnológica estadounidense Intel perdió 267 millones de dólares en 2025, lo que implica una reducción de sus números rojos en un 98% respecto al año anterior, en el que perdió 18.756 millones. La fabricante de chips, que ha publicado sus resultados al cierre de la bolsa de Nueva York, redujo ligeramente (menos de un 1%) su facturación anual, hasta 52.853 millones, según su comunicado.

El ejercicio 2025 para Intel estuvo marcado por un inusual tercer trimestre rentable, coincidiendo con las inversiones del Gobierno de Estados Unidos, de Nvidia y de Softbank, aunque la empresa volvió a los números rojos después. En el cuarto trimestre, el más seguido en Wall Street, Intel perdió 591 millones de dólares, multiplicando por más de cuatro lo que perdió en el mismo tramo de 2024, mientras que tuvo unos ingresos de 13.674 millones (un 4% menos).

Pese a todo, el jefe financiero, David Zinsner, ha señalado que el cuarto trimestre superó las expectativas en cuanto a ingresos, márgenes brutos y ganancia por acción, teniendo en cuenta “la escasez de suministro en toda la industria”. “Tuvimos un sólido final de año y progresamos en nuestro camino para construir una nueva Intel”, ha dicho el máximo ejecutivo de Intel, Lip-Bu Tan, que ha destacado el “papel esencial” de las CPU (unidades de procesamiento) en “la era de la IA” (inteligencia artificial).

Zinsner estimó que el suministro de Intel estará “en su nivel más bajo” en el actual trimestre pero mejorará a partir del siguiente, y ha reafirmado sus expectativas de demanda a medida que la adopción de la IA refuerza la “importancia del ecosistema x86” de microprocesadores. “La presentación de nuestros primeros productos de Intel 18A, la tecnología de procesamiento más avanzada que se ha desarrollado y fabricado en EE.UU., marca un importante hito, y trabajamos agresivamente en ampliar el suministro para cubrir la fuerte demanda de los clientes”, ha añadido Tan.

Según el desglose de la empresa, la unidad de centros de datos e IA fue la más destacada por su crecimiento: en el conjunto del año facturó 16.900 millones, un 5% más interanual, y en el último trimestre 4.700 millones, un 9 % más interanual. La unidad de fabricación de chips de Intel, Intel Foundry, que recibe una subvención de EE.UU., fue la otra única con crecimiento: ingresó 17.900 millones en el año, un 3 % más interanual, y en el último trimestre 4.500 millones, un 4 % más interanual.

Para el actual trimestre, el primero del ejercicio 2026, Intel espera ingresar entre 11.700 y 12.700 millones y mantenerse en pérdidas, un pronóstico que fue recibido tibiamente por los analistas. En las operaciones electrónicas tras el cierre de Wall Street, las acciones de Intel llegaron a caer un 6%, básicamente lo mismo que había crecido esta semana ante el optimismo de los inversores sobre su presentación de cuentas. En el último año, la empresa se ha revalorizado un 151%, hasta 270.400 millones de dólares. 

Es una duda que empieza a incomodar a los inversores: ¿cuándo llegarán los beneficios de las masivas inversiones que se están realizando en inteligencia artificial? La pregunta parte de evidencias como el estudio del MIT que puso sobre la mesa que el 95% de los proyectos corporativos basados en IA generativa no está ofreciendo retornos; que el premio Nobel de Economía Daron Acemoglu calcule que su impacto en la productividad en la próxima década será menor del 1%; o que OpenAI se ha visto obligada a incluir anuncios en ChatGPT (el modelo de negocio del viejo Internet) a pesar de que sus líderes aseguraron que sería “el último recurso” de la empresa.

Jensen Huang, CEO de Nvidia y principal beneficiario de esta fiebre del oro, rechaza que estos sean los síntomas de una burbuja. Al contrario, afirma que hay que tener paciencia y seguir invirtiendo: “Desde el punto de vista industrial, la IA es básicamente una tarta de cinco capas. La primera es la capa de la energía. La segunda es la de los chips, donde estamos nosotros. La tercera es la nube. La cuarta son los modelos de IA, que es la capa en la que la gente cree que sucede todo. Pero la capa más importante, que es donde está sucediendo todo, es la superior: la capa de las aplicaciones”.

Ustedes lo están viendo ahora mismo. Es la mayor construcción de infraestructura de la historia de la humanidad

Desde el Foro Económico Mundial de Davos, Huang ha explicado que esa quinta capa de la “tarta de la IA” la componen las empresas “nativas” de esta tecnología que están desarrollando formas de explotarla plenamente. “Esta capa superior es, en última instancia, donde se producirán los beneficios económicos. Pero lo importante es que esta plataforma informática requiere todas las capas que hay debajo”, ha expuesto el CEO de Nvidia: “Se está construyendo ahora. Ustedes lo están viendo ahora mismo. Es la mayor construcción de infraestructura de la historia de la humanidad”.

Nvidia es precisamente la empresa que más se ha beneficiado de ese frenesí para poner en marcha nuevos y más potentes centros de datos. Los ingresos de la compañía se dispararon de 26.974 millones de dólares en 2023 a 60.920 millones en 2024 —un aumento del 126%— y alcanzaron los 130.490 millones en su año fiscal 2025, según sus datos oficiales. Su margen de beneficio neto ronda el 55%, por lo que en su último año fiscal dejó ganancias limpias de unos 60.000 millones. También ha sido la primera empresa en superar los cinco billones de dólares de capitalización bursátil, con sus acciones en auge pese a todas las alertas de burbuja.

La burbuja, la oferta y la demanda

Huang es precisamente uno de los pocos líderes tecnológicos que rechaza de plano la posibilidad de que haya una burbuja en la inteligencia artificial. Para el líder de Nvidia, lo que algunos analistas interpretan como un gasto desmesurado por las dudas acerca de un retorno inmediato es, en realidad, la condición indispensable para que la tecnología exista.

Ante los temores de que la IA sea una repetición de la burbuja de las puntocom o de las criptomonedas, Huang recurre a la ley más básica del mercado: la oferta y la demanda. Su argumento es que, si estuviéramos ante una burbuja especulativa sin uso real, los precios de los servicios caerían por falta de interés. La realidad que describe es la opuesta.

El CEO de Nvidia señaló que es prácticamente imposible alquilar capacidad de cómputo en la nube (sus chips) a precios razonables porque la demanda supera con creces a la oferta disponible. No hay chips suficientes para todos los que quieren entrenar modelos de IA. La infraestructura computacional debe estar operativa antes de que el software pueda generar valor, defiende. “Queremos invertir en infraestructura. Esa infraestructura es una gran oportunidad de inversión”, ha insistido, instando a los fondos de pensiones y grandes capitales a “involucrarse” en esta fase inicial.

Sin embargo, la alta demanda no descarta por sí sola la existencia de una burbuja. “Las burbujas suelen implicar un ciclo de especulación que se refuerza a sí mismo, en el que el aumento de los precios genera expectativas de nuevas subidas, lo que atrae a más compradores”, explica un análisis de la IE University sobre el actual ciclo económico de la IA.

Muchos analistas, como responsables de Goldman Sachs, han identificado un gran riesgo para estas inversiones: podrían depreciarse más rápido de lo esperado. Esto implicaría que los centros de datos y los chips de Nvidia quedarían obsoletos antes de que sus propietarios puedan rentabilizar la inversión. La pregunta de cuándo caduca un chip de IA es, de hecho, una de las grandes dudas de la economía global para 2026. Este es un riesgo que Nvidia no asume, pero sus clientes sí.

El fin de la brecha digital

Por último, Huang ha dibujado el horizonte posterior a esta fase de obras. Su promesa es que, una vez la infraestructura esté asentada, la tecnología dejará de ser una barrera técnica para convertirse en un servicio básico, similar a la luz o el agua.

“La inteligencia artificial es la tecnología más fácil de usar de la historia”, ha insistido: “En el pasado, teníamos que aprender a programar una computadora. Ahora programas una computadora diciéndole: '¿Cómo te programo?'. Si no sabes cómo usar la IA, solo tienes que decir: 'No sé cómo usar la IA. ¿Cómo se usa?'. Así de fácil. Por eso también soy bastante optimista sobre el potencial de la IA para impulsar a los países emergentes”, ha concluido.

¿Qué deparará el nuevo año en los mercados globales? ¿Habrá crisis financiera? ¿Convertirá la inteligencia artificial (IA) sus inversiones de ficción en valoraciones reales? ¿Dominará de nuevo la volatilidad bursátil? ¿O acontecerá solo una corrección más o menos brusca?

Recién estrenado el nuevo ejercicio, cinco bloques analíticos dejan una hoja de ruta inicial de por qué derroteros podrían circular las expectativas inversoras. En cualquier escenario, 2026 estará gobernado por la geopolítica y las recetas económicas de la Administración Trump y, en paralelo, por los activos tecnológicos.

1. Los iconos de la IA americana marcan la senda tecnológica occidental

Los dos primeros ejecutivos de Nvidia y Oracle, Jensen Huang y Larry Ellison, han rivalizado por ser, junto a Elon Musk, los empresarios de cabecera de Donald Trump. Sus emporios se han convertido en estandartes del auge de la IA, en sostenes del negocio de los chips y de la fiebre constructora de centros de datos, aunque también en sensores de alarma de rampantes deudas corporativas.

Las revalorizaciones bursátiles de Nvidia y Oracle revelan que la IA ha dejado de ser una historia de software brillante para convertirse en un fenómeno industrial, intensivo en capital y energía. En ese giro, Nvidia —aproximándose a los 4,5 billones de dólares de capitalización, tamaño similar al PIB de Japón, cuarto del planeta— se ha consolidado como proveedor hegemónico de la demanda que reclaman las firmas de computación. Mientras, Oracle (560.000 millones de dólares, los PIB de Tailandia o Noruega) se ha erigido en arquitecta y financiadora de sus infraestructuras. Juntas representan la promesa estructural de la IA y las tensiones que empiezan a emerger bajo su creciente músculo inversor.

Nvidia es el epicentro tecnológico. Sus GPUs [Unidades de procesamiento gráfico] Blackwell ejercen de estándares de entrenamiento de modelos de IA avanzados y catapultan una expansión sin precedentes de los centros de datos por todo el mundo. El resto de sus compañeras de las Siete Magníficas (Microsoft, Apple, Amazon, Alphabet, Meta y Tesla) son sus clientes preferenciales.

Oracle, por su parte, ha llevado a cabo una reinvención excepcional: de vender software corporativo a convertirse en suministrador de cloud neutral para IA, firmando contratos colosales —sobre todo, con OpenAI— y financiando data centers con deuda a gran escala. El mensaje implícito es claro: la IA ya no es ligera ni barata; es una carrera contrarreloj de ladrillo y hormigón para sus armazones, de silicio para sus circuitos integrados.

Pero también es fuente de endeudamiento. La red de acuerdos circulares que se están confeccionando en torno a estos dos colosos corporativos, con capitales cruzados, compromisos anticipados de compra de chips y préstamos fuera de balance, recuerda episodios pasados de exuberancia tecnológica. “Si dentro de un año hablamos de una burbuja de la IA, estos pactos concéntricos serán los primeros en estallar”, advierte Brian Colello, analista de Morningstar, que describe un círculo vicioso: Nvidia invierte en OpenAI; esta se compromete a comprar enormes volúmenes de chips y esos compromisos, a su vez, justifican nuevas inversiones en centros de datos y más financiación. Y está la duda de cuándo caduca un chip y si los plazos de amortización de esas inversiones serán suficientes.

A juicio de Colello, el quid de esta cuestión no reside en el crecimiento de la demanda, sino en que todos estos flujos de capital e ingresos se empiecen a validar entre unos mismos actores, adelantando beneficios futuros aún inexistentes. “Si la monetización real de la IA se retrasa o decepciona, esa red de compromisos cruzados puede amplificar el ajuste”, alerta. No tanto porque falle esa tecnología, sino porque la ingeniería financiera haya inflado la percepción de la IA como tracción económica.

Jim Morrow, consejero delegado de Callodine Capital, lo plantea en términos automovilísticos: “Estamos en la fase del ciclo en la que el neumático toca el asfalto”. Pero queda por ver si estas inversiones masivas se traducen en retornos reales. De no ser así, el coche se saldrá de la pista.

A diferencia de la crisis punto.com de 2000, las bigtechs generan beneficios y las valoraciones de Nvidia y Oracle no rozan niveles delirantes, dice el consenso del mercado. Pero todo cambio de régimen provoca alteraciones y la IA ha pasado de promesa intangible a una apuesta económica que traslada actividad en productividad y esta en competitividad, lo que genera una serie de riesgos sistémicos asociados a la energía, financiación y concentración de empresas.

En consecuencia —resalta Morrow— el éxito de Nvidia y Oracle no dependerá solo de su liderazgo tecnológico, sino de si la economía puede absorber y rentabilizar los cimientos físicos sobre los que hoy se levanta la revolución artificial.

2. Oro y petróleo: la pareja de danza en las crisis se separa

El oro metálico se dispara y engorda su leyenda de valor refugio (¡en una fase de bonanza bursátil!) y el petróleo se ancla a un barril barato, en torno a 60 dólares, por un exceso de oferta en el mercado de la que participa activamente la OPEP+. Son tiempos complejos de explicar.

El contraste entre oro y crudo en 2025 dice más sobre la economía global que cualquier indicador aislado. El metal precioso encadena topes históricos, impulsado por recortes de tipos y riesgos geopolíticos, y el crudo lidia en un mundo de sobreabundancia inaudito, donde la oferta crece más rápido de lo que la demanda geopolítica o macroeconómica puede absorber.

El oro se ha beneficiado de una convergencia poco frecuente. A la expectativa de un dinero más barato en EEUU (viento de cola clásico para su rendimiento) se une una geopolítica cada vez más indigesta. Ahmad Assiri, analista de Pepperstone, lo expresa elocuentemente: “Las fricciones geopolíticas han vuelto al centro del relato” y el metal dorado “refuerza su demanda como valor refugio”, aunque en un clima de euforia bursátil. Además, las compras de lingotes de bancos centrales y las fuertes entradas en ETF —fondos cotizados— han engordado su cotización con una intensidad desconocida desde los setenta.

El petróleo, en cambio, enfrenta el problema opuesto: demasiado suministro. Sudamérica se ha convertido en su nuevo maná, con Brasil, Guyana y Argentina aumentando producción a ritmos que recuerdan a la revolución del esquisto estadounidense de la década pasada. Pero el contexto es distinto. El negocio del fracking de EEUU no remonta y las firmas texanas se sitúan en riesgo de quiebra, escenario que persigue la estrategia de inundar el mercado de barriles de la OPEP+.

Eso explica la sobreproducción. Pero Arabia Saudí y Rusia han empezado a relajar sus aumentos para defender cuota de mercado. La táctica del cártel en 2025 fue elevar el precio del barril y evitar una pérdida de relevancia en un mercado fragmentado y multipolar. El resultado es un crudo atrapado entre tensiones geopolíticas, con expectativas catastróficas que empujan al alza, pero que se diluyen milagrosamente durante los conflictos, y un exceso latente de cuotas que limita cualquier rally sostenido.

Vistos en comandita, ambos mercados reflejan una misma ansiedad. El oro prospera porque el mundo duda de la estabilidad monetaria y política y el petróleo sufre porque la oferta responde mejor que la coordinación internacional. En esa asimetría se dibuja el mapa económico de 2026, donde la abundancia física, la escasez de certezas y las preferencias por activos que prometen protección antes que crecimiento, volverán a ser las tónicas imperantes.

3. Los mercados de capitales buscan espacios de racionalidad

Frente a la volatilidad de 2025, los analistas recomiendan a los inversores aguzar el ingenio, escudriñar sus diagnósticos, apostar por la prudencia y elegir bien sus valores en unas necesarias rotaciones de carteras. Teorema que roza la utopía bursátil. “Salgan ahí fuera y demuestren lo que valen”. Grosso modo, es la frase que diría un maestro de ceremonias en un acto de graduación académica al despedir de la universidad a sus recién licenciados.

Dos de las grandes casas de inversión coinciden en que 2026 no será un ejercicio para apuestas temerarias. Tras el largo ciclo post-Covid de expansión crediticia, alimentado por estímulos monetarios y fiscales, disrupciones tecnológicas y concentración bursátil, el entorno se perfila más incierto y con menor margen de error para los inversores.

Goldman Sachs describe un escenario de crecimiento global moderado, inflación más contenida pero persistente, y bancos centrales reacios a volver a políticas laxas. En ese contexto, aconseja rebajar expectativas de rentabilidad, priorizar calidad de balances y asumir que la volatilidad va a ser estructural, no pasajera.

JP Morgan refuerza esta lectura y apuesta por escenarios benignos de difícil visibilidad; sobre todo, si el crecimiento decepciona o los tipos permanecen elevados. Recomienda diversificar las carteras y atender a activos defensivos por estar en una fase más tardía del ciclo. Sus expertos no ven crisis inminente, pero atisban un cambio de régimen inversor con menos exuberancia y elecciones de activos más selectivos por los riesgos geopolíticos y financieros entrelazados.

4. ¿Vuelven los bailes de divisas?

El yen marcó el último Allegro ma non troppo de tensión de 2025 en los mercados cambiarios. La debilidad del dólar americano fue la nota dominante de un año que reavivó el debate sobre su hegemonía como reserva global. Aunque su posición dominante sigue intacta, hay tensiones crecientes. La depreciación del billete verde —cercana al 10% frente a la cesta de divisas de naciones de rentas altas— ha acabado afectando a mercados emergentes y al G7. Su caída ha empujado al yen a un retroceso prolongado, pese a la reciente subida de tipos del Banco de Japón hasta máximos de casi 30 años.

Las divisas del G-7 pierden competitividad con sus revalorizaciones indeseadas. El euro y la libra se suman al yen y a otras divisas asiáticas. Todo ello, para regocijo de Washington, que subrepticiamente ampara un dólar débil como soporte del empleo y la actividad. Esta presión ha comenzado a trasladarse a los BRICS, que no disimulan ya su intención de construir sistemas alternativos al dólar, con su propia red de transacciones y sus reservas de divisas compartidas.

5. Las stablecoins, en ayuda de los criptoactivos

La tabla rasa del dólar ha llegado a cuestionar las versiones digitales del billete verde, el euro o la libra, bajo los controles de sus respectivos bancos centrales. La Administración Trump y su Ley Genius lanzan la idea de que las multinacionales utilicen sus propias monedas, conocidas como stablecoins. Los principales bancos de inversión americanos y alguna bigtech, con Meta a la cabeza, que ya creó su prototipo en 2019, el diem (originariamente, libra), barajan su implantación. También Amazon, Visa o Walmart.

El asunto es de tal envergadura que Financial Times habla de 2026 como año de su lanzamiento y como la herramienta que concederá credibilidad a un sector financiero al alza en los mercados. El dominio de las transferencias de pagos transfronterizos también está en juego. Otro negocio emergente en una banca que cada vez más se reinventa con alternativas híbridas y ecosistemas digitales.

Todo ello, en un entorno en el que el bitcoin consolidó su reinado cripto, más por estatus que por precio. En 2025 se volvió a subir a una montaña rusa de emociones bursátiles, con un refugio narrativo favorable y una imagen de ancla de balances corporativos. Su cotización cerró débil el año, pero la institucionalización de sus inversiones en 2026 a través de ETFs, tesorerías y bajo regulaciones más claras y benévolas apuntan a un reforzamiento de su valor de mercado si no surgen burbujas especulativas de envergadura. El bitcoin, junto a las stablecoins, gana peso en el universo token.

Hay un viejo aforismo en Silicon Valley que dice que cuando una empresa tecnológica empieza a insistir demasiado en lo que no es y en lo que no hace, es justo el momento de preocuparse por lo que realmente es y lo que realmente hace. Este final de año ha estado marcado por ese runrún en la empresa más valiosa del mundo, el pilar que sostiene todo el discurso económico en torno a la inteligencia artificial.

Nvidia, valorada hoy en unos 4,5 billones de dólares tras alcanzar los 5 billones a finales de octubre, se ha visto obligada a enviar un memorando a sus empleados explicando con detalle por qué la compañía no es la próxima Enron ni la siguiente Lucent Technologies. Son palabras mayores: Enron fue un gigante energético estadounidense que quebró en 2001 tras destaparse un fraude contable masivo; mientras que Lucent lideró el despliegue de infraestructura digital en la burbuja de las puntocom para irse a pique en cuanto explotó, convertida en el máximo exponente de la sobrevaloración y expectativas infladas de aquel período.

La compañía dirigida por Jensen Huang expone en la comunicación que “no se parece a los fraudes contables históricos porque el negocio subyacente de Nvidia es económicamente sólido, nuestros informes son completos y transparentes, y nos preocupamos por nuestra reputación de integridad”.

El propio Huang se ha mostrado frustrado por el hecho de que su empresa sea vista como una bomba a punto de explotar pese a sus excepcionales resultados económicos. “Si hubiésemos tenido un mal trimestre, sería una prueba de que existe una burbuja de la IA. Si hemos tenido un gran trimestre, estamos alimentando la burbuja de IA”, dijo en una reunión con inversores tras la presentación de sus cuentas, en las que presentó un beneficio neto de 31.910 millones de dólares, un 65% más interanual, superando las predicciones de los analistas.

La inversión circular y el reloj

Los recelos en torno a la empresa tienen varios focos. El principal es la temida “inversión circular”. En este sentido, sus críticos señalan el gran número de operaciones en las que Nvidia ha invertido en empresas de IA, inyectándoles liquidez para que puedan comprar más chips producidos por Nvidia.

Se trata de acuerdos como el ratificado con OpenAI, por el que se ha comprometido a invertir hasta 100.000 millones de dólares en la desarrolladora de ChatGPT, con el objetivo de que gaste esos fondos en sus productos. Junto a Microsoft, ha comprado una parte de Anthropic (referencia en el sector de los chatbots junto a OpenAI y Google) valorada en 15.000 millones de dólares. A cambio, Anthropic arrendará 30.000 millones en capacidad de computación a Microsoft, que estará basada en chips producidos por los de Huang.

Es fácil encontrar capital de Nvidia en cualquier proyecto relacionado con IA. En Nokia, por ejemplo, que quiere adaptar la infraestructura de telecomunicaciones a las necesidades de esta tecnología, ha comprado una participación del 2,9%, equivalente a 1.000 millones de dólares. Una liquidez que la empresa finlandesa usará para adquirir sus chips e instalarlos en los centros de control de sus antenas.

Según los datos de Pitchbook, Nvidia ha hecho más de 70 inversiones de este tipo solo en 2025. La preocupación en torno a ellas es un eco de la burbuja de las puntocom, cuando empresas como Lucent se endeudaron para invertir en otras compañías y que estas comprasen sus productos.

La diferencia clave 25 años después es que Nvidia no se está endeudando para cerrar estas operaciones. Está utilizando el flujo de caja derivado de sus grandes resultados. Por lo tanto, la evolución de sus beneficios “no depende de los acuerdos de financiación de los proveedores para aumentar sus ingresos”, sostiene en el memorando interno.

Con fecha de caducidad

Sin embargo, estos movimientos de Nvidia para apoyar a actores no consolidados no es el único foco de suspicacias. Tampoco las valoraciones disparadas de empresas sin beneficios, como OpenAI. La preocupación que se extiende en las últimas semanas entre analistas y empresarios es la cuantía de la inversión necesaria para desplegar productos que no han mostrado rentabilidad. Los chips de Nvidia son extremadamente costosos y llenar un centro de datos con ellos cuesta decenas de miles de millones, pero las empresas que lo están haciendo aún no ven retornos claros.

El problema es que no disponen de mucho tiempo para encontrarlos. Los cálculos de la industria son que esos chips tan caros podrían depreciarse completamente en unos “cinco años”, ha avisado Arvind Krishna, director ejecutivo de IBM, en una reciente entrevista. Esto se debe a que los procesos de entrenamiento y ejecución de la IA son mucho más intensivos y provocan “una tasa de fallos muy alta” en estos componentes. Pero también porque en ese lustro los “semiconductores serán 100 veces mejores”, por lo tanto, una compañía que siga utilizando modelos antiguos se verá muy por detrás de la competencia.

En mi opinión, no hay forma de que se obtenga un rendimiento de eso, porque 8 billones de gastos operativos significan que se necesitan aproximadamente 800.000 millones de beneficios solo para pagar los intereses

Arvind Krishna, CEO de IBM — sobre las inversiones en centros de datos para la inteligencia artificial

“Según los costes actuales, se necesitan unos 80.000 millones de dólares para llenar un centro de datos de un gigavatio”, revela Krishna. “Analicémoslo. Estás construyendo un centro de datos físico mucho más grande. El hormigón y el acero resistirán. Igual que la central eléctrica que hay junto a él”, detalla sobre los gastos. Pero, con los chips, “hay que aprovecharlo todo en cinco años, porque en ese momento hay que desecharlo y rellenarlo de nuevo”.

El sector de la IA, impulsado por las grandes tecnológicas, ha hecho anuncios para construir centros de datos de unos “100 GW” en total, prosigue el responsable de IBM, al que le salen las cuentas. “Eso son 8 billones de gastos operativos. En mi opinión, no hay forma de que se obtenga un rendimiento de eso, porque 8 billones de gastos operativos significan que se necesitan aproximadamente 800.000 millones de beneficios solo para pagar los intereses”.

Pero si esa depreciación se acelera, las grandes tecnológicas no solo habrán sobreinvertido: habrán repartido el coste de sus activos durante más tiempo del que estos generan valor. Eso implica beneficios artificialmente inflados y un ajuste que no llegará por la falta demanda, sino por el descuadre de los balances.

Trampa contable “en el corazón de la IA”

Los cinco años que calcula Krishna se sitúan el rango optimista que maneja la industria para desechar los chips. Esa cuenta, no obstante, no tiene en cuenta que el entrenamiento de una inteligencia artificial es un proceso tan demandante en términos de computación y energía que estos componentes podrían decaer en rendimiento a partir de los 12 o 18 meses.

En ese momento no quedarían inservibles, pero deberían ser relegados a tareas menos intensivas, ya que los chips empezarán a costar más en energía consumida que el beneficio que generan en computación.

“Aquí está el enigma: los chips que están en el corazón del despliegue de infraestructuras tienen una vida útil de entre uno y tres años, debido a la rápida obsolescencia tecnológica y al desgaste físico, pero las empresas están calculando una amortización a lo largo de cinco o seis años. En otras palabras, reparten el coste de sus enormes inversiones de capital durante un periodo más largo del que justifican los hechos”, expone Mihir Kshirsagar, director del Technology Policy Clinic de la Universidad de Princeton.

Esta situación no es un secreto en la industria. The Economist lo denominó ya en septiembre “El rompecabezas contable de 4 billones de dólares en el corazón de la nube de IA”. Después fue Michael Burry, el inversor que se hizo famoso por predecir la crisis de 2008 (interpretado por Christian Bale en la película La Gran Apuesta), que calcula que las grandes tecnológicas que gestionan centros de datos masivos están subestimando la depreciación de sus chips en 176.000 millones de dólares para el periodo 2026-2028.

“Subestimar la depreciación extendiendo la vida útil de los activos aumenta artificialmente las ganancias: uno de los fraudes más comunes de la era moderna”, acusó Burry. Otros análisis, como el de la consultora Bain & Company, cifran este desfase en 800.000 millones de dólares para 2030.

Esta brecha entre gastos y resultados podría cobrar una importancia aún mayor a partir de 2026, año en el que la mayoría de consultoras y analistas apuntan como el momento de inflexión en el que las compañías empezarán a buscar retornos en sus inversiones en IA generativa. Los avances “siguen impresionando, pero llevarlos más allá de pilotos y pruebas requiere un trabajo que suele considerarse menos atractivo, como la limpieza de datos, la integración en los flujos de trabajo existentes, la gobernanza, nuevos modelos de precios y el cumplimiento regulatorio”, destaca, por ejemplo, Deloitte.

El “valor en cascada”

Nvidia también ha contestado a estas dudas en su citado memorando. Asegura que sus chips “se amortizan a lo largo de un periodo de entre cuatro y seis años, en función de su durabilidad real y de los patrones de uso”. Los “más antiguos, como los A100 (lanzados en 2020), siguen funcionando con altos niveles de utilización y generando sólidos márgenes de contribución, manteniendo un valor económico significativo mucho más allá de los dos o tres años que sostienen algunos analistas”.

Los chips más antiguos, como los A100 (lanzados en 2020), siguen funcionando con altos niveles de utilización y generando sólidos márgenes de contribución, manteniendo un valor económico significativo mucho más allá de los dos o tres años que sostienen algunos analistas

Nvidia — en un memorando interno

La compañía detalla que sus chips tienen un “valor en cascada”, ya que después de ese rendimiento máximo inicial destinado al entrenamiento de IA, pueden realizar otras labores menos exigentes que seguirán siendo valiosas para determinadas empresas.

“Este parece ser el mejor argumento de la industria. Y la lógica es sólida en principio”, reconoce el profesor Mihir Kshirsagar, aunque señala que tiene condicionantes. El primero, que ese grupo de compradores de chips de segunda mano debe ser lo suficientemente grande como para absorber el gran volumen que podrían poner a la venta los gigantes tecnológicos. Y el segundo, que la propia Nvidia no ahogue ese mercado con ofertas más atractivas.

Esa contradicción existe en el discurso de Nvidia. En marzo de 2025, el propio Jensen Huang advirtió que cuando los Blackwell (sus chips último modelo) llegaran al mercado, “no podrías regalar los Hopper” (los chips lanzados dos años antes). Aunque Huang bromeaba, el punto es justo en el que se concentran todas las dudas: si cada nueva generación de Nvidia reduce drásticamente el valor de la anterior, el período de depreciación de cinco años que las tecnológicas están reflejando en sus balances podría ser difícilmente sostenible.

Por último, también existe la posibilidad de que un nuevo actor irrumpa en el mercado y proponga chips que rivalicen con los de Nvidia a un precio más competitivo. Google, por ejemplo, acaba de presentar un producto que podría llegar a hacerlo. “Estamos encantados con el éxito de Google: han logrado grandes avances”, tuiteó Nvidia, que sin embargo asegura “estar una generación por delante”.

Poner todos estos factores en conjunto sugiere que confiar en un mercado secundario robusto de chips es ilusorio

Mihir Kshirsagar — director del Technology Policy Clinic de la Universidad de Princeton

“Poner todos estos factores en conjunto sugiere que confiar en un mercado secundario robusto de chips es ilusorio”, incide Kshirsagar. “Nada de esto implica que los chips antiguos se vuelvan inútiles: encontrarán compradores. Pero lo harán a precios que no sostienen las hipótesis de una vida útil de cinco o seis años”, avisa el experto. “La brecha entre la amortización contable y la amortización económica” sigue existiendo, aún con ese “mercado secundario”.

La vida útil de los chips y, por tanto, de las inversiones masivas en centros de datos que se han visto desde 2023 ha sido uno de los grandes debates en la industria de la IA en las últimas semanas. Muchas de las preguntas que plantea empezarán a resolverse en 2026, cuando algunas de esas instalaciones se acerquen ya al límite de rendimiento que expresan los analistas. ¿Se convertirán esos chips en carísimos pisapapeles, o tendrán salida como computación de segunda mano?

Si Nvidia tiene razón y sus chips mantienen valor durante al menos un lustro, la industria habrá sorteado el primer gran bache de la revolución de la IA. Si no es así, los agujeros contables anunciados por inversores como Burry empezarán a aparecer en los balances de las grandes tecnológicas, el negocio y la cotización de Nvidia se resentirán y el shock podría extenderse por toda la economía. La cuenta atrás para obtener la respuesta ya está en marcha.

La tecnológica Nvidia ha firmado un acuerdo de licencia no exclusiva con la startup de inteligencia artificial (IA) Groq, fundada por exingenieros de Google. Según un comunicado de Groq, el acuerdo establece que Jonathan Ross, fundador de Groq; Sunny Madra, su presidente, y otros miembros de la compañía se unan a Nvidia para avanzar en el desarrollo de la tecnología licenciada.

Groq seguirá operando como una empresa independiente y contará a partir de ahora con Simon Edwards como su director ejecutivo, aclara el comunicado. En los últimos años, muchas tecnológicas han licenciado la tecnología de startups y contratado a sus mejores empleados para absorber sus principales activos sin llegar a ser sus propietarios, según The New York Times.

El rotativo, que cita a personas familiarizadas con este tipo de acuerdos, indica que las empresas han optado por estas operaciones con el fin de evitar el “escrutinio regulatorio”. No es una adquisición completa, pero el comprador se lleva la tecnología y a los trabajadores clave de la empresa, como en este caso. Recientemente, Meta llevó a cabo un movimiento similar con una de las principales empresas emergentes de IA, Scale AI.

Alex Davis, director ejecutivo de la firma Disruptive —que ha invertido más de 500 millones de dólares en Groq desde su fundación— ha indicado a la CNBC que el acuerdo está valorado en 20.000 millones de dólares en efectivo (unos 17.000 millones de euros). Según Davis, Nvidia adquirirá todos los activos de Groq, pero su negocio en la nube no forma parte del acuerdo.

Por su parte, el director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, ha escrito a sus trabajadores en un correo electrónico revisado por el portal económico que planea integrar los procesadores de baja latencia de Groq en la IA de Nvidia. De esta forma, se ampliará “la plataforma para servir a una gama aún más amplia de inferencia de IA y cargas de trabajo en tiempo real”, ha subrayado.

Groq está valorada en casi 7.000 millones de dólares y cuenta entre sus inversores con empresas como Samsung, BlackRock o 1780 Capital. La startup crea chips a medida para ejecutar IA, algo que se conoce como “inferencia” y que se usa, por ejemplo, en el sector de los 'chatbots'.

La burbuja de la inteligencia artificial no explotará esta semana. No obstante, las señales de que la euforia ha terminado y de que cada vez más inversores están preparados para abandonar el barco se acumulan. Por eso había tantas miradas puestas en los resultados que Nvidia publicaba este miércoles. Unos resultados peores de lo esperado por parte de la campeona de la inteligencia artificial podían haber desatado el impulso de estampida.

Nvidia desafió a los analistas y presentó unas cuentas excelentes. “Se ha hablado mucho de una burbuja de IA. Desde nuestro punto de vista vemos algo muy diferente”, afirmó su cofundador y director ejecutivo, Jensen Huang, en la reunión posterior con los inversores. El negocio de la primera compañía en alcanzar los cinco billones de dólares de valoración sigue viento en popa, y eso tranquilizó a los mercados, que llevaban varias jornadas penalizando los valores tecnológicos. La propia Nvidia había perdido 500.000 millones desde que alcanzó su pico hace dos semanas.

“Lo que Huang defiende no es tanto una narrativa de crecimiento sin fin, como una tesis estructural donde la IA ha dejado de ser un 'vertical tecnológico' [un negocio de nicho] para convertirse en infraestructura global”, explica Javier Molina, analista de mercados de eToro. “Lo que hay detrás de su entusiasmo es la consolidación de un oligopolio tecnológico que domina tanto la oferta de chips (Nvidia) como la demanda institucional (OpenAI, Microsoft, Meta, Google)”.

La compañía es el termómetro del sector. “Hoy, Nvidia refleja (casi uno a uno) el ciclo de liquidez de la IA, y mientras siga entrando dinero en esa temática, su valoración se mantiene… pero… si la inversión se enfría, el múltiplo podría resentirse y ahí vendrán los problemas”, advierte Molina.

La posibilidad de que la inversión se enfríe es real. Las dudas sobre la rentabilidad real de las inversiones en esta tecnología, el elevado consumo energético de las infraestructuras necesarias, la obsolescencia tecnológica y las crecientes fricciones en materia de soberanía tecnológica son factores que ya están empezando a destapar las dudas de los inversores, señala Thomas Friedberger, vicedirector ejecutivo de Tikehau Capital, una gestora francesa de activos orientada a inversores institucionales (fondos de pensiones, aseguradoras, grandes patrimonios).

“La narrativa en torno a la inteligencia artificial ha estado marcada por un exceso de expectativas. A medida que avanza el ciclo inversor, observamos cómo la rentabilidad esperada no siempre se materializa, lo que obliga a replantear asignaciones”, advierte Friedberger en un comunicado enviado a elDiario.es.

Más avisos de burbuja: ahora Google

Han sido los propios magnates tecnológicos los que se han encargado de preparar al mercado para la explosión de la burbuja. Primero fueron Sam Altman y Mark Zuckerberg, directores ejecutivos de OpenAI y de Meta, respectivamente, los que emplearon el término “burbuja” sobre las inversiones en IA y aceptaron que podía estallar. Después fue Jeff Bezos, fundador de Amazon, y esta semana ha sido Sundar Pichai, máximo responsable de Google.

La opinión de Pichai cuenta porque Google es una de las grandes ganadoras de esta revolución. Su familia de modelos Gemini están entre las más avanzadas del mercado junto a ChatGPT y sistemas chinos como DeepSeek y Kimi. Su valoración ha crecido un 70% en un año. Pese a ello, incluso Pichai reconoce que existe “irracionalidad” en torno a las inversiones en IA.

“Creo que ninguna empresa va a ser inmune, incluida la nuestra”, ha advertido en una entrevista con la BBC sobre la posible explosión de la burbuja. Como Altman y Zuckerberg, el jefe de Google pone como referencia la burbuja de las puntocom, la fiebre inversora de finales de los noventa que infló hasta el absurdo las valoraciones de las primeras empresas de Internet. Su explosión destruyó aproximadamente 5 billones de dólares de valor de mercado, lo mismo que lo que hoy valen Google y Meta juntas.

“Podemos mirar hacia atrás y observar internet ahora mismo. Claramente, hubo mucha inversión excesiva, pero ninguno de nosotros dudaría de la importancia de Internet”, dice Pichai: “Espero que la IA sea igual. Creo que es racional, pero también hay elementos de irracionalidad en momentos como este”.

Para Javier Molina, no es casualidad que los magnates de la IA hablen cada vez más de las valoraciones hinchadas. “Que figuras como Altman o Pichai reconozcan abiertamente la posibilidad de una burbuja marca un cambio narrativo profundo, donde se da un paso del optimismo ingenuo a la gestión de expectativas. Ese giro en el lenguaje suele preceder al pico psicológico del ciclo. Cuando los líderes empiezan a hablar de burbuja, no están advirtiendo, están preparando al mercado para una fase de consolidación”, explica.

El canario en la mina

La explosión de la burbuja de las puntocom se llevó por delante actores con presencia relevante en el mercado digital como Yahoo. En el escenario actual, cada vez más dedos señalan a Oracle como el candidato a caer primero.

La compañía fundada por Larry Ellison ha vivido una segunda juventud bursátil gracias a su agresiva apuesta por la nube y su alianza estratégica con OpenAI, lo que disparó su valoración en septiembre. Oracle llegó tarde a la guerra de la nube contra AWS, Microsoft y Google, y ha intentado compensar esa brecha apostándolo todo a la infraestructura de IA. Sin embargo, ahora se ha convertido en un actor cuyo crecimiento depende casi exclusivamente de que la fiebre inversora no baje de temperatura, como alertan los analistas.

El mercado se ha dado cuenta de ello y la compañía dirigida ha perdido casi un tercio de su valor en un mes. La tendencia ha continuado este jueves y Oracle ya va camino de dilapidar todo el valor que había conseguido desde que su cotización empezó a verse impulsada por el fervor de la IA.

Oracle es un gigante de 135.000 trabajadores y casi 50 años de historia que ahora se ve involucrado en una tendencia peligrosa. “En 2024, la IA generativa despertó gran entusiasmo en el mercado financiero, alimentado por la convicción de que transformará profundamente las economías”, recuerda Thomas Friedberger, que señala que ese optimismo tenía “zonas de sombra”.

Entre ellas, señala “los enormes costes de desarrollo, especialmente en los centros de datos que consumen demasiada energía y quedan rápidamente obsoletos”, como los que está construyendo Oracle para ser uno de los actores centrales del negocio. Unas infraestructuras que “plantean dudas sobre la rentabilidad real a medio plazo”. Los acontecimientos recientes han confirmado nuestras dudas. La aparición de DeepSeek ilustra el riesgo de una mala asignación del capital en un contexto de rápida disrupción. Además, las cuestiones de soberanía pueden frenar el despliegue a gran escala de los gigantes de la IA“, concluye en analista.

Más ingresos de lo esperado. Nvidia, el fabricante líder de chips estadounidense, dedicado a la Inteligencia Artificial, ha comunicado este miércoles un beneficio neto de 31.910 millones de dólares en el tercer trimestre de su ejercicio, un 65% más interanual, impulsada por su negocio de centros de datos.

Nvidia, además, empresa líder en inteligencia artificial (IA), ha registrado una facturación trimestral de 57.006 millones de dólares, un 62% más en comparación con el año anterior.

El mes pasado, Nvidia se convirtió en la primera empresa que cotiza en bolsa en alcanzar una capitalización bursátil de 5 billones de dólares. La enorme demanda de los chips de esta empresa de Silicon Valley es la principal razón del rápido aumento del precio de sus acciones desde principios de 2023.

Nvidia se situó a la vanguardia al adaptar sus chips, conocidos como unidades de procesamiento gráfico (GPU), para usos que van desde los videojuegos hasta el entrenamiento de potentes sistemas de inteligencia artificial, como la tecnología detrás de ChatGPT y los generadores de imágenes.

La demanda se disparó a medida que más personas comenzaron a utilizar chatbots de IA. Las empresas tecnológicas se apresuraron a conseguir más chips para desarrollarlos y ponerlos en funcionamiento, informa The Associated Press.

En cuanto a las previsiones de ingresos para el cuarto trimestre, Nvidia también ha superado las previsiones de Wall Street, por la creciente demanda de sus chips de IA por parte de los proveedores de servicios en la nube, en un contexto de dudas generalizadas por una posible burbuja de la inteligencia artificial.

Los resultados del líder en chips de IA marcan son relevantes para Wall Street, ya que los mercados globales esperaban que el fabricante de chips determinara si la inversión de miles de millones de dólares en la expansión de la infraestructura de IA había dado lugar a valoraciones desorbitadas que potencialmente superaban los fundamentos económicos.

La empresa más valiosa del mundo prevé unas ventas de 65.000 millones de dólares en el cuarto trimestre, con una variación del 2%, frente a la estimación media de los analistas de 61.660 millones de dólares, según informa Reuters.

Las acciones de Nvidia subieron más del 4% en las operaciones posteriores al cierre. Antes de la publicación de los resultados, las dudas habían provocado una caída de casi el 8% en las acciones de Nvidia en noviembre, tras un aumento del 1.200% en los últimos tres años.

Aun así, analistas e inversores esperaban que la demanda subyacente de chips de IA, que ha impulsado los resultados de Nvidia desde el lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022, se mantuviera sólida, informa Reuters.

La trayectoria de Nvidia hasta convertirse en una de las empresas más destacadas del mundo, según una recopilación de datos por parte de AP:

31.900 millones de dólares. El beneficio neto de Nvidia en el tercer trimestre, superior a los 19.300 millones de dólares del año anterior.

38,9%. Beneficio de las acciones de Nvidia en lo que va del año, al cierre de la sesión del miércoles. Esto se suma a las ganancias del 171% en 2024 y del 239% en 2023.

4,53 billones de dólares. Capitalización bursátil total de Nvidia al cierre de la sesión del miércoles, la más alta del S&P 500. Apple, con 3,98 billones de dólares, y Microsoft, con 3,62 billones de dólares, son las siguientes empresas más valiosas del S&P 500. En total, nueve empresas del índice tienen una capitalización bursátil superior a 1 billón de dólares.

79. El número de días de negociación que tardó la capitalización bursátil de Nvidia en crecer de 4 billones a 5 billones de dólares a principios de este año. La capitalización bursátil había saltado de 3 billones de dólares el 13 de mayo a 4 billones de dólares el 9 de julio (41 días de negociación), aunque Nvidia había superado y vuelto a caer por debajo del umbral de los 3 billones de dólares varias veces entre junio de 2024 y mayo de 2025 antes de alcanzar los 4 billones de dólares.

19,8%. Contribución de la empresa a la subida del S&P 500 este año hasta el 31 de octubre.

162.000 millones de dólares. Patrimonio neto del CEO de Nvidia, Jensen Huang, según Forbes, lo que lo sitúa en el octavo puesto de su lista de multimillonarios en tiempo real. Elon Musk ocupa el primer lugar con 467.700 millones de dólares.

A principios de 2025 el modelo DeepSeek R1 marcó un hito en el campo de la inteligencia artificial. Fue la primera prueba de que China había logrado sortear el embargo de semiconductores de EEUU con un sistema igual de potente que el de sus contrapartes americanas pero mucho más barato de entrenar, debido precisamente a no poder contar con los avanzados (y caros) chips de Nvidia. Ahora, una nueva IA llamada Kimi-K2 Thinking lo ha vuelto a hacer.

Se trata del último modelo de la familia Kimi, desarrollada por Moonshot, una compañía propiedad de Alibaba. Este gigante tecnológico, líder en comercio electrónico y computación en la nube en China, es una de las empresas más punteras en el desarrollo de inteligencia artificial del país. Su último producto es un modelo razonador, lo que quiere decir que muestra su cadena de razonamiento al usuario, quien puede seguirla, editarla o preguntar a la IA sobre un determinado eslabón.

En la práctica, Kimi-K2 Thinking es un ChatGPT con las mismas funciones excepto la generación de imágenes.

Según los resultados en los test de rendimiento, solo tres meses después de la salida a la luz de GPT-5 —el motor más avanzado de ChatGPT, lanzado en agosto y en el que OpenAI llevaba tres años trabajando— ya ha logrado superarlo en razonamiento complejo, uso de herramientas externas y procesamiento de grandes volúmenes de datos.

Son campos en los que también mejora a Gemini 2.5, el último modelo de la IA de Google. La nueva máquina de Alibaba es especialmente capaz a la hora de investigar y escribir de forma autónoma en flujos de trabajo con cientos de pasos sin sufrir alucinaciones, como se denomina al proceso que empuja a la IA a inventar cosas sin sentido. Los modelos de la competencia, incluso aquellos programados para destacar en esta tarea, empiezan a degradarse cuando llegan a los 30 o 50 pasos encadenados.

Son los resultados comunicados por la empresa china, pero son verificables por terceros. Al igual que DeepSeek, la familia Kimi es de código abierto, lo que significa que cualquiera puede analizar su programación para ver cómo funciona e incluso descargarlo y modificarlo basándose en sus intereses. Justo lo contrario que ChatGPT o Gemini, modelos privativos y cerrados.

Lo ha conseguido, además, por una fracción del coste de estos. OpenAI y Google no revelan cuánto ha costado el entrenamiento de sus modelos, pero la industria suele poner encima de la mesa la cifra de unos 1.500 millones de dólares. DeepSeek asegura (refrendada ya por análisis independientes) que invirtió unos 300.000 dólares en el R1. Sobre Kimi se filtró una cifra de 4,6 millones. Alibaba no la ha confirmado, aunque asegura que el “coste fue mucho menor” que los modelos occidentales.

El caballo ganador

Con todo, el lanzamiento de Kimi-K2 Thinking ha pasado casi desapercibido si se compara con la irrupción de DeepSeek R1. Este, además de intensos debates y una reconfiguración de los discursos geopolíticos en torno a la IA, derivó en la mayor destrucción de valor bursátil de la historia, haciendo que Nvidia perdiera 600.000 millones de dólares en una sola jornada.

¿El motivo? La mayoría de la industria ya da por hecho que China ha igualado a EEUU en muchos de los aspectos de la carrera de la IA, como el desarrollo de modelos de vanguardia. Actores como Jensen Huang, el jefe de Nvidia y verdadero primer magnate de la IA, creen que incluso tiene el caballo ganador: “China va a ganar la carrera de la IA”.

Huang hizo estas declaraciones momentos después de que Donald Trump ratificara que mantendrá el veto para que las empresas chinas accedan a los chips más avanzados de Nvidia. Es una manifestación de parte, ya que la compañía estadounidense pierde miles de millones con ese bloqueo. Pero la argumentación que la soporta es compartida por cada vez más voces, incluso dentro de la Casa Blanca.

Lo que han hecho, en esencia, es crear un competidor viable para Nvidia

David Sacks — Asesor personal de Donald Trump para la Inteligencia Artificial

David Sacks, el consejero estrella de Trump para la IA y las criptomonedas, lo ha expresado esta semana. “Mucha gente decía que China no estaría lista para vender durante años. Pero ahora vemos informes de que Huawei está intentando vender y exportar el chip Ascend”, ha advertido. Se trata de un sistema en el que la compañía china ha montado varios de sus chips juntos en una sola estructura, operados con un programa que los hace funcionar como una supercomputadora.

Supone, como en el caso de las inteligencias artificiales con métodos de entrenamiento más baratos, una solución para adaptarse a las limitaciones impuestas por EEUU que termina pudiendo competir con sus rivales. “Lo que han hecho, en esencia, es crear un competidor viable para Nvidia”, avisa Sacks.

“Nvidia, AMD y otras empresas estadounidenses tienen un producto mejor, pero si no competimos en todo el mundo, estaremos entregando el mercado a China”, continuaba el asesor, partidario de levantar el bloqueo de chips avanzados que pesa no solo sobre el gigante asiático, sino también sobre todos los países que no sean aliados directos de EEUU. “Si dentro de cinco años vemos que Huawei tiene un 80% de cuota de mercado, significará que hemos perdido la carrera de la IA”.

Un bloqueo que espolea la innovación

Una de las últimas decisiones del Gobierno de Joe Biden fue vetar el acceso de China a los chips más avanzados de las empresas estadounidenses. Trump relajó más tarde esa prohibición a cambio de una comisión del 15% de las ventas, pero el bloqueo permanece para otros elementos de vanguardia. Este incluye no solo chips, sino también los programas para diseñarlos y operarlos.

Existe un gran debate sobre si esta media no está consiguiendo el efecto contrario al que se proponía. Lo explica Poe Zhao, un analista tecnológico radicado en Pekín: “Sin controles a las exportaciones, la mayoría de las empresas chinas habrían seguido optimizando sus productos dentro del ecosistema de Nvidia. Sabían que las alternativas nacionales podrían ofrecer una mejor rentabilidad a largo plazo. Pero la disrupción forzó el experimento, algo que la lógica económica por sí sola no habría propiciado”.

Sin controles a las exportaciones, la mayoría de las empresas chinas habrían seguido optimizando sus productos dentro del ecosistema de Nvidia

Poe Zhao — analista tecnológico especializado en China

Zhao expone que, aunque Pekín era consciente de que utilizar tecnología estadounidense hacía dependiente al país de las decisiones de Washington y sus empresas, no podía forzarlas a dejar de utilizarla. Un movimiento así habría sido un ataque directo a su capacidad para competir en igualdad de condiciones. Las empresas chinas, por su parte, tampoco tenían ningún incentivo económico para invertir masivamente en el desarrollo de un ecosistema propio para diseñar y fabricar chips avanzados.

Era un paso atrás para dar dos pasos adelante, pero que China no había planificado dar. El bloqueo de EEUU, no obstante, la ha empujado a ello. “La lógica económica abrió la posibilidad, la presión geopolítica impulsó el experimento y los beneficios estratégicos están generando una situación de dependencia. Esto no es nacionalismo, sino una adaptación calculada a las nuevas limitaciones”, describe Zhao en su newsletter Hello, China Tech.

La energía y las infraestructuras, en la carrera de la IA

Los modelos de inteligencia artificial y los chips no son los únicos elementos en la carrera de la IA. La energía, clave para potenciar los costosos entrenamientos y operaciones con esta tecnología, y las propias infraestructuras para llevarlas a cabo, también juegan un papel clave.

Son aspectos en los que china también compite. Así lo resumía en octubre Jensen Huang: “China nos lleva mucha ventaja en energía. Nosotros vamos muy por delante en chips. Están a nuestro nivel en infraestructura. Están a nuestro nivel en modelos de IA”. Dos semanas antes de que saliera a la luz Kimi-K2 Thinking.

China nos lleva mucha ventaja en energía. Nosotros vamos muy por delante en chips. Están a nuestro nivel en infraestructura. Están a nuestro nivel en modelos de IA

Jensen Huang — cofundador y director ejecutivo de Nvidia

En lo relativo a la energía, los datos dejan escaso lugar a la duda. Según el Instituto de la Energía, China generó en 2024 más de 10.000 teravatios hora de electricidad, superando la producción combinada de Estados Unidos, la Unión Europea e India. “Tan solo en 2024, en todas las formas de energía renovable, China incorporó el doble de la cantidad que Estados Unidos, Europa e India juntos”, continúa este organismo.

Respecto a la infraestructura, China cuenta con una de las mejores redes de telecomunicaciones del mundo y también se ha embarcado en la construcción de masivos centros de datos que impulsen su desarrollo de inteligencia artificial. “Tenemos que ir con mucho cuidado porque sus aplicaciones avanzan muy rápido. Su sociedad adopta la nueva tecnología con muchísima rapidez. Están poco regulados; no aplican una regulación estricta a nivel industrial. Y por eso las aplicaciones en China están avanzando increíblemente deprisa. Es un área que me preocupa bastante”, dice Huang.

Pese a las dudas que aún rodean algunas de las cifras y a la opacidad habitual del sector, el avance de Kimi-K2 Thinking, DeepSeek o Huawei pese a las restricciones para acceder a tecnología estadounidense ha reconfigurado el equilibrio de fuerzas. Aunque la intención de Huang o Sacks tenga como objetivo impedir que Trump frene la inversión en IA, la carrera por liderar esta tecnología parece más pareja que nunca.

Nvidia ya vale más de 5 billones de dólares. La suma del precio de sus acciones en la apertura de Wall Street ha alcanzado hoy esta cifra histórica, consolidándola como la empresa más valiosa del mundo (un billón por encima de Apple) gracias a su posición clave en el negocio de la inteligencia artificial. Un sector en el que aumentan las voces que constatan la “sobreexcitación” de los mercados ante una tecnología aún en desarrollo y que avisan de la repetición de patrones vividos durante la burbuja de las puntocom.

El auge de Nvidia se fundamenta en un tipo de procesador llamado GPU, siglas en inglés de unidad de procesamiento gráfico. Antes de la popularización de la inteligencia artificial, el uso principal de estos componentes y sus chips fueron los videojuegos y los programas de diseño. La compañía, fundada en 1993, pasó tres décadas recluida en ese nicho de mercado. Sin embargo, tras la salida a la luz de ChatGPT a finales de 2022, su mercado explotó.

El motivo es que las GPU son también los mejores procesadores para entrenar y operar sistemas de IA. Cada chatbot, generador de imágenes o sistema de conducción autónoma necesita una potencia de cálculo masiva, y hoy esa potencia la suministra casi en exclusiva Nvidia, que controla más del 90% del mercado de procesadores gráficos y hasta un 98% del de aceleradores de IA. La fiebre de los centros de datos se nutre casi por completo de productos de Nvidia.

Sus chips se han convertido en uno de los componentes más apreciados de toda la economía actual. Su división de centros de datos pasó de reportarle unos ingresos de 3.616 millones de dólares en el último trimestre de 2022 a los 41.096 millones del segundo trimestre de 2025. Ahora supone casi el 90% de los ingresos de la compañía, que en esas últimas cuentas presentadas en julio, alcanzó un beneficio neto de 26.400 millones de dólares (21.100 millones de euros) con un margen operativo del 57%.

Ecos de otra burbuja

Los resultados económicos de Nvidia han disparado su cotización a cifras nunca antes vistas que, sin embargo, contrastan con los resultados del resto de grandes tecnológicas estadounidenses. Apple, Microsoft o Google siguen obteniendo mayores beneficios que Nvidia, pese a tener valoraciones mucho más bajas.

Es uno de los síntomas de que el mercado está “sobreexcitado” en lo referente a la inteligencia artificial, según ha reconocido uno sus principales magnates, el director ejecutivo de OpenAI Sam Altman. “Definitivamente hay una posibilidad”, ha admitido Mark Zuckerberg, fundador de Facebook, al ser preguntado sobre si hay una burbuja en torno a esta tecnología que podría explotar como la de las puntocom.

Se trata de la fiebre inversora de finales de los noventa que infló hasta el absurdo las valoraciones de las primeras empresas de Internet. Su explosión destruyó aproximadamente 5 billones de dólares de valor de mercado, la misma cifra que hoy alcanza Nvidia y más del doble de lo que hoy valen Meta y OpenAI juntas.

El Fondo Monetario Internacional (FMI), el Banco de Inglaterra o medios de prestigio en el sector como The Economist han alertado en las últimas semanas sobre el riesgo de una “fuerte corrección del mercado” en las acciones vinculadas a la IA, citando valoraciones “hinchadas” que parecen estar “muy por encima de los fundamentos lógicos”.

Entre los patrones que corren el riesgo de repetir lo vivido en la explosión de las puntocom está la financiación de proveedores. A finales de los 90, los fabricantes de telecomunicaciones financiaron a sus clientes para construir la fibra de Internet, una práctica que terminó llevándolos a la ruina. Ahora Nvidian ha firmado acuerdos similares con OpenAI, a quien financiará con 100.000 millones de dólares para que compre sus GPU. Otros gigantes, como Microsoft, también han invertido en la empresa de Altman para permitirle contratar su potencia de cálculo.

En sus declaraciones públicas, Jensen Huang, CEO de Nvidia, ha negado sistemáticamente la existencia de una burbuja de IA. “No creo que estemos en una burbuja de IA”, ha afirmado. Su argumento principal es que la situación actual es “dramáticamente diferente” de la burbuja de las puntocom del año 2000.

Según Huang, la diferencia fundamental radica en la naturaleza de la inversión. Mientras que la era puntocom se basaba en la especulación sobre empresas a menudo sin ingresos, la inversión actual en IA representaría una transición en la infraestructura informática global. Desde un modelo de “computación de propósito general” a uno de “computación acelerada”, capaz de potenciar los sistemas de IA. Un modelo en el que sus productos seguirían siendo claves.

Temores en EEUU

La posible financiación de proveedores es un esquema que se repite especialmente en empresas de EEUU. El FMI ha llegado a cuantificar la sobrevaloración de la bolsa estadounidense en un 10%, empujada por capitalizaciones como la de Nvidia. Jerome Powell, presidente de la Reserva Federal del país, comparte estas preocupaciones. “Estados Unidos está experimentando una cantidad inusualmente grande de actividad económica gracias al desarrollo de la IA”, afirmó en septiembre.

Una situación que se da a la vez que se ralentiza el desarrollo de la tecnología. La actual fase de la inteligencia artificial generativa parece haber llegado a su pico, en el que grandes inversiones producen solo mejoras marginales. A la vez, la prevalencia de fallos (como las alucinaciones, como se conoce al fenómeno que lleva a la IA a inventar información cuando sufre un vacío de conocimiento) hace que su aplicación comercial aún sea acotada y no exista un modelo de negocio claro que justifique las cifras de inversión que se dan en el sector.

En este sentido, lo que afirman los magnates de la IA es que el gasto en poder de computación no se perderá. “La infraestructura se construye, la gente se endeuda demasiado, luego se produce algún bache y muchas de las empresas acaban quebrando, los activos se devalúan y es una gran oportunidad para comprar más”, coincide Mark Zuckerberg sobre lo ocurrido durante otras burbujas tecnológicas.

OpenAI ha firmado un nuevo megacontrato con el fabricante de chips Advanced Micro Devices (AMD), el principal rival de Nvidia, para impulsar sus próximos centros de datos de inteligencia artificial. Se trata del tercer acuerdo de este tipo que cierra la desarrolladora de ChatGPT en dos semanas, tras su pacto para comprar 100.000 millones de dólares en chips para inteligencia artificial de Nvidia y el que firmó con Oracle para conseguir potencia de computación por valor de 300.000 millones.

La empresa dirigida por Sam Altman comprará hasta seis gigavatios de procesadores AMD en los próximos años, según un comunicado conjunto de ambas compañías. Las cifras totales del acuerdo no se han hecho públicas, pero Jean Hu, vicepresidenta de la chipera, ha declarado que la alianza supondrá “decenas de miles de millones de dólares en ingresos para AMD”.

“Es difícil exagerar lo difícil que se ha vuelto conseguir suficiente potencia de procesamiento”, ha dicho Altman en una entrevista sobre el contrato para el Wall Street Journal. “Queremos que sea superrápido, pero lleva tiempo”, insiste el responsable de OpenAI, que en las últimas semanas ha expresado que “todo comienza con la computación. La infraestructura de computación será la base de la economía del futuro”.

El acuerdo con AMD incluye un componente financiero poco habitual. La chipera concederá a OpenAI la posibilidad de adquirir hasta un 10% de sus acciones a un precio simbólico si la startup cumple una serie de objetivos técnicos y comerciales. Entre ellos, desplegar la potencia comprometida y alcanzar determinados hitos en la implantación de los chips de AMD. El acceso a esas acciones también dependerá de que la cotización bursátil de AMD suba por encima de ciertos niveles.

Se trata de una alianza estratégica que marca una nueva fase en el mercado de la IA. Su envergadura eleva a un nuevo nivel la capacidad de AMD para competir con Nvidia, que hasta ahora había sido la dominadora absoluta del diseño y producción de chips para la IA. Antes de hacerse pública la operación, la capitalización de Nvidia era de más de 4,5 billones de dólares, mientras que la de AMD era 267.000 millones de dólares. Tras el acuerdo, sus acciones se han disparado un 40% en las operaciones previas a la apertura del mercado.

Una relación circular que sigue hinchándose

El movimiento implica que, en la práctica, OpenAI se beneficiará del aumento del valor de AMD al mismo tiempo que se convierte en uno de sus mayores clientes. La operación refuerza el vínculo entre ambas compañías y crea un incentivo mutuo: cuanto más crezca la demanda de chips, más se revalorizarán ambas.

Sin embargo, también profundiza en las dudas sobre si el mercado de la inteligencia artificial puede repetir los patrones que se vieron en la burbuja de las puntocom. Entonces, los fabricantes de equipos de telecomunicaciones prestaban dinero o invertían en sus clientes para que compraran sus propios equipos. “Tiene ciertos ecos de aquello. Yo no estaría del todo cómodo desde ese punto de vista”, ha declarado recientemente James Anderson, uno de los principales inversores tecnológicos que navegó aquella burbuja.

A esas preocupaciones se suma el hecho de que no está claro cómo OpenAI va a financiar estas inversiones masivas en infraestructuras. Según los cálculos del Wall Street Journal, los tres megacontratos con Nvidia, Oracle y AMC podrían ascender a 400.000 millones de dólares al año en 2029. La cifra es incompatible con los 13.000 millones en ingresos con los que Altman planea cerrar este 2025.

OpenAI ha presentado en las últimas semanas varias herramientas que podrían ayudarla a monetizar su tecnología, como la posibilidad de hacer compras directamente a través de ChatGPT o un proyecto de red social en la que todo está hecho con IA. No obstante, ambas iniciativas se encuentran todavía en fases muy incipientes de su desarrollo.