Es la pregunta que todos se hacen en la mente y en la boca: ¿estamos en una burbuja de IA?
Es la pregunta equivocada. La verdadera pregunta es: Cual Estamos en la burbuja de la IA y ¿cuándo estallará cada una?
El debate sobre si la IA representa una tecnología transformadora o una bomba de tiempo económica ha llegado a su punto máximo. Incluso los líderes tecnológicos como el director ejecutivo de Meta, Mark Zuckerberg, han reconocido la evidencia de que se está formando una burbuja financiera inestable en torno a la IA. El director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, y el cofundador de Microsoft, Bill Gates, ven una dinámica de burbuja clara: inversores sobreexcitados, valoraciones espumosas y muchos proyectos condenados, pero aún creen que, en última instancia, la IA transformará la economía.
Pero tratar la “IA” como una entidad monolítica única destinada a un colapso uniforme es fundamentalmente equivocado. El ecosistema de IA en realidad consta de tres capas distintas, cada una con diferentes perfiles económicos, de defensa y de riesgo. Comprender estas capas es fundamental, porque no aparecerán todas a la vez.
Nivel 3: Las empresas de embalaje (las primeras en irse)
El segmento más vulnerable no es el que construye la IA, sino que la reenvasa.
Estas son las empresas que toman la API OpenAI, agregan una interfaz elegante y algo de ingeniería lista para usar, y luego cobran $49 al mes por lo que equivale a un envoltorio ChatGPT glorificado. Algunos lograron un rápido éxito inicial, como jaspe.aique alcanzó aproximadamente $42 millones en ingresos recurrentes anuales (ARR) en su primer año al agrupar modelos GPT en una interfaz fácil de usar para los especialistas en marketing.
Pero las grietas ya se están notando. Estas empresas enfrentan amenazas desde todas las direcciones:
Absorción de recursos: Microsoft puede incluir mañana su herramienta de escritura de IA de 50 dólares al mes en Office 365. Google puede convertir su asistente de correo electrónico AI en una función gratuita de Gmail. Salesforce puede integrar su herramienta de ventas de IA de forma nativa en su CRM. Cuando las grandes plataformas deciden que su producto es una característica, no un producto, su modelo de negocio se evapora de la noche a la mañana.
La trampa de la mercantilización: Las empresas empaquetadoras básicamente se limitan a pasar entradas y salidas. Si OpenAI mejora el mensaje, estas herramientas perderán valor de la noche a la mañana. A medida que los modelos básicos se vuelven más similares en capacidad y los precios continúan cayendo, los márgenes se reducen a cero.
Cero costes de mudanza: La mayoría de las empresas contenedoras no tienen datos propietarios, flujos de trabajo integrados ni integraciones profundas. Un cliente puede cambiar a un competidor o directamente a ChatGPT en minutos. No hay foso, ni encarcelamiento, ni defensa.
El mercado de la IA de marca blanca es un ejemplo de esta fragilidad. Las empresas que utilizan plataformas de marca blanca enfrentan riesgos de dependencia de proveedores debido a sistemas propietarios y limitaciones de API que pueden dificultar la integración. Estas empresas construyen en terrenos arrendados y el propietario puede cambiar los términos o demoler la propiedad en cualquier momento.
La excepción que confirma la regla: Cursor se destaca como una empresa de envoltorio poco común que ha construido una defensa genuina. Al integrarse profundamente en los flujos de trabajo de los desarrolladores, crear capacidades patentadas más allá de simples llamadas API y establecer fuertes efectos de red a través de hábitos de usuario y configuraciones personalizadas, Cursor demostró cómo un contenedor puede evolucionar hacia algo más sustancial. Pero empresas como Cursor son casos atípicos, no la norma: la mayoría de las empresas contenedoras no tienen este nivel de integración del flujo de trabajo y de bloqueo del usuario.
Línea de tiempo: Se esperan fallas significativas en este segmento entre fines de 2025 y 2026, a medida que las grandes plataformas absorban la funcionalidad y los usuarios se den cuenta de que están pagando precios elevados por funciones mercantilizadas.
Capa 2: Modelos de cimentación (el término medio)
Empresas que crean LLM: OpenAI, antrópicoMistral – ocupa una posición más defendible, pero aún precaria.
El investigador económico Richard Bernstein señala a OpenAI como un ejemplo de dinámica de burbuja, señalando que la compañía ha realizado alrededor de mil millones de dólares en negocios de IA, incluido un proyecto de construcción de centro de datos de 500 mil millones de dólares, a pesar de que se esperaba que generara sólo 13 mil millones de dólares en ingresos. La divergencia entre inversión y ganancias plausibles “ciertamente parece burbujeante”, señala Bernstein.
Sin embargo, estas empresas tienen auténticas lagunas tecnológicas: experiencia en formación de modelos, acceso a la informática y ventajas de rendimiento. La pregunta es si estas ventajas son sostenibles o si los modelos se mercantilizarán hasta el punto de ser indistinguibles, convirtiendo a los proveedores de modelos básicos en empresas de servicios públicos de infraestructura de bajo margen.
La ingeniería separará a los ganadores de los perdedores: A medida que los modelos centrales converjan en términos de capacidades centrales, la ventaja competitiva provendrá cada vez más de la optimización de la inferencia y la ingeniería de sistemas. Las empresas que puedan escalar el muro de la memoria a través de innovaciones como arquitecturas de caché KV extendidas, lograr un rendimiento de token superior y proporcionar un tiempo de primera generación de token más rápido lograrán precios y participación de mercado superiores. Los ganadores no sólo serán aquellos con mayor formación, sino también aquellos que puedan hacer que la inferencia de IA sea económicamente viable a escala. Los avances técnicos en gestión de memoria, estrategias de almacenamiento en caché y eficiencia de la infraestructura determinarán qué laboratorios de vanguardia sobrevivirán a la consolidación.
Otra preocupación es la naturaleza circular de las inversiones. Por ejemplo, Nvidia está inyectando 100 mil millones de dólares en OpenAI para financiar centros de datos, y luego OpenAI está llenando esas instalaciones con chips de Nvidia. Nvidia esencialmente está subsidiando a uno de sus mayores clientes, inflando potencialmente artificialmente la demanda real de IA.
Aún así, estas empresas disfrutan de un enorme apoyo de capital, capacidades técnicas genuinas y asociaciones estratégicas con proveedores líderes y empresas de nube. Algunos se consolidarán, otros serán adquiridos, pero la categoría sobrevivirá.
Línea de tiempo: Consolidación de 2026 a 2028, con la aparición de 2 o 3 actores dominantes mientras se adquieren o cierran proveedores de modelos más pequeños.
Capa 1: Infraestructura (construida para durar)
Esta es la opinión contraria: la capa de infraestructura (que incluye Nvidia, centros de datos, proveedores de nube, memoria optimizada para IA y sistemas de almacenamiento) es la parte menos efervescente del auge de la IA.
Sí, las últimas estimaciones sugieren que el gasto de capital global en IA y la inversión de capital de riesgo ya superarán los 600 mil millones de dólares para 2025, y Gartner estima que todo el gasto relacionado con la IA en todo el mundo podría alcanzar los 1,5 billones de dólares. Eso suena como territorio de burbujas.
Pero la infraestructura tiene una característica crítica: conserva valor independientemente del éxito de aplicaciones específicas. Los cables de fibra óptica instalados durante la burbuja de las puntocom no se desperdiciaron: permitieron YouTube, Netflix y la computación en la nube. Hace veinticinco años, la burbuja original de las puntocom estalló después de que la financiación mediante deuda construyera cables de fibra óptica para un futuro que aún no había llegado, pero ese futuro finalmente llegó, y la infraestructura estaba ahí esperando.
A pesar de la presión bursátil, Nvidia 3er trimestre del año fiscal 2025 los ingresos alcanzaron alrededor de $ 57 mil millones, un aumento del 22% trimestre tras trimestre y del 62% año tras año, y la división de centros de datos por sí sola generó alrededor de $ 51,2 mil millones. Estas no son métricas de vanidad; representan una demanda real de empresas que realizan verdaderas inversiones en infraestructuras.
Los chips, los centros de datos, los sistemas de memoria y la infraestructura de almacenamiento que se construyen hoy impulsarán cualquier aplicación de IA que tenga éxito, ya sean los chatbots de hoy, los agentes autónomos del mañana o aplicaciones que ni siquiera hemos imaginado todavía. A diferencia del almacenamiento mercantilizado únicamente, la infraestructura moderna de IA abarca toda la jerarquía de memoria, desde GPU HBM hasta DRAM, hasta sistemas de almacenamiento de alto rendimiento que sirven como almacenes de tokens para cargas de trabajo de inferencia. Este enfoque integrado de la memoria y el almacenamiento representa una innovación arquitectónica fundamental, no un juego de productos básicos.
Línea de tiempo: Es posible una sobreconstrucción a corto plazo y una ingeniería perezosa (2026), pero se espera una retención de valor a largo plazo a medida que las cargas de trabajo de IA se expandan durante la próxima década.
El efecto dominó: por qué es importante
El actual auge de la IA no terminará con una caída dramática. En cambio, veremos una cascada de fracasos, empezando por las empresas más vulnerables, y las señales de advertencia ya están aquí.
Fase 1: Las empresas de embalaje y marca blanca se enfrentan a una compresión de márgenes y una absorción de recursos. Cientos de nuevas empresas de IA con poca diferenciación se cerrarán o se venderán por unos centavos de dólar. Más de 1.300 nuevas empresas de IA tienen ahora valoraciones de más de 100 millones de dólares, con 498 “unicornios” de IA valorados en mil millones de dólares o más, muchos de los cuales no justifican esas valoraciones.
Fase 2: Consolidación del modelo básico a medida que el desempeño converge y sólo sobreviven los participantes más capitalizados. Espere entre 3 y 5 adquisiciones importantes a medida que los gigantes tecnológicos absorban empresas modelo prometedoras.
Fase 3: El gasto en infraestructura se normaliza pero sigue siendo elevado. Algunos centros de datos estarán parcialmente vacíos durante algunos años (como los cables de fibra óptica en 2002), pero eventualmente se llenarán a medida que las cargas de trabajo de IA realmente se expandan.
Qué significa esto para los constructores
El riesgo más importante es no ser un cascarón, sino permanecer como tal. Si eres dueño de la experiencia en la que opera el usuario, eres dueño del usuario.
Si está construyendo en la capa de aplicación, debe mover la pila inmediatamente:
Desde contenedor → capa de aplicación: Deja de simplemente generar resultados. Controle el flujo de trabajo antes y después de interactuar con la IA.
Desde Aplicación → SaaS Vertical: Cree capas de ejecución que obliguen a los usuarios a permanecer dentro de su producto. Cree datos propietarios, integraciones profundas y propiedad del flujo de trabajo que hagan que los cambios sean dolorosos.
La brecha de distribución: Su verdadera ventaja no es el LLM, sino cómo consigue usuarios, los retiene y expande lo que hacen dentro de su plataforma. Las empresas de IA ganadoras no son sólo empresas de software: son empresas de distribución.
El resultado final
Es hora de dejar de preguntarnos si estamos en la “burbuja” de la IA. Estamos en múltiples burbujas con diferentes características y plazos.
Las empresas de embalaje aparecerán primero, probablemente dentro de 18 meses. Los modelos base se consolidarán en los próximos 2 a 4 años. Predigo que las inversiones actuales en infraestructura acabarán demostrando estar justificadas a largo plazo, aunque no sin algunas dificultades de construcción excesiva a corto plazo.
Esto no es motivo de pesimismo, es una hoja de ruta. Comprender en qué capa estás operando y en qué burbuja podrías quedar atrapado es la diferencia entre convertirte en la próxima víctima y construir algo que sobreviva a la sacudida.
La revolución de la IA es real. Pero no todas las empresas que se suban a la ola llegarán a la orilla.
Val Bercovici es CAIO en WEKA.
