En medio del frenesí de Wall Street, las grandes preguntas que se plantean en los círculos financieros son si la burbuja basada en la inteligencia artificial está a punto de estallar, qué factores podrían desencadenar su colapso y cuáles serían las consecuencias si eso ocurriera.

Las últimas semanas se han caracterizado por una volatilidad creciente: un repunte un día, seguido de una caída significativa y, luego, otro repunte.

El mercado surcoreano, que depende en gran medida de los gigantes de la fabricación de chips, Samsung y SK Hynix —principales proveedores de los chips utilizados en los centros de datos de IA—, es una de las expresiones más evidentes de este proceso.

A principios de este mes, las acciones de Samsung se desplomaron hasta un 10 por ciento en un solo día. Sin embargo, la caída de las acciones no se debió a malos resultados. Por el contrario, se produjo después de que la empresa hubiera reportado su tercer trimestre consecutivo de utilidades récord. Su pronóstico para la utilidad operativa del segundo trimestre era de 58,4 mil millones de dólares, 19 veces más que la cifra de hace un año y superior a la utilidad de todo el 2025.

La drástica caída en el precio de las acciones, en palabras del Financial Times (FT), fue “una señal de la preocupación de los inversionistas por el rendimiento de las enormes inversiones en IA”.

La volatilidad continuó la semana pasada. El índice surcoreano Kospi se desplomó un 16 por ciento el lunes, se recuperó más de un 6 por ciento el miércoles y volvió a caer un 6 por ciento el jueves. En lo que va del año, la bolsa ha cerrado 37 veces debido a la volatilidad en las operaciones, en comparación con las tres veces del año pasado.

La industria de los chips de memoria es notoriamente volátil y atraviesa ciclos de auge y caída. Pero la implementación de los centros de datos de IA es un factor nuevo. Las acciones de Samsung han caído un tercio desde su máximo de junio, las de SK Hynix han bajado un 40 por ciento y las de la empresa estadounidense fabricante de chips Micron han caído más del 30 por ciento.

Al informar ayer sobre la caída de las acciones de semiconductores, el FT citó los comentarios de Kwon Seok-joon, profesor de una universidad de Seúl, quien advirtió sobre un problema significativo de exceso de oferta si la demanda de IA se debilitara.

“Los fabricantes de chips están elaborando estos planes partiendo de la suposición de que la demanda de los centros de IA se mantendrá fuerte durante los próximos dos o tres años. Sin embargo, la demanda de memoria disminuirá si el rendimiento de las inversiones en IA no cumple con las expectativas”.

No solo los fabricantes de chips dependen de que continúe el auge de la IA, sino también Wall Street y los principales mercados bursátiles mundiales.

Se estima que alrededor del 60 por ciento de las ganancias del índice S&P 500 han sido impulsadas por un puñado de gigantes tecnológicos relacionados con la IA, entre los que se incluyen empresas como Nvidia, Microsoft, Meta y Broadcom. Las diez principales empresas del índice representan el 41 por ciento de la capitalización bursátil del S&P.

Este alto grado de concentración y su papel en el impulso alcista del mercado son motivo de creciente preocupación en algunos sectores de la prensa financiera.

En una columna publicada el fin de semana, titulada “La próxima caída: por qué esta vez podría no ser diferente”, el comentarista económico del FT, Martin Wolf, comenzó recordando una declaración de Irving Fisher —a quien describió como “uno de los más grandes economistas estadounidenses”— en el otoño de 1929.

Según Fisher: “Los precios de las acciones han alcanzado lo que parece ser una meseta permanentemente alta”. Como señaló Wolf, resultó ser “una de las predicciones más erróneas jamás realizadas”, ya que en poco tiempo los mercados de EE. UU. y del mundo se vieron afectados por la “Gran Caída”, seguida de la “Gran Depresión”.

“¿Por qué podría ser relevante esta historia hoy en día?”, continuó. “La respuesta es que la valuación de las acciones estadounidenses es incluso más alta que en septiembre de 1929”.

Los defensores de la IA, como siempre, sostienen que “esta vez es diferente”, señalando las transformaciones masivas que se derivan de la tecnología. No hay duda de que la IA es una tecnología transformadora, como señaló Wolf, pero “la historia de los auges de inversión respaldados por innovaciones profundas no demuestra que estas últimas garanticen ganancias enormes”.

De hecho, esa historia muestra que “la sobreinversión, la competencia destructiva, las oleadas de quiebras y luego la dolorosa consolidación son características habituales de tales episodios, desde el auge ferroviario del siglo XIX hasta el auge de Internet de la década de 1990”.

En cuanto a Wall Street, Wolf concluyó que, con el predominio de un puñado de acciones relacionadas con la IA, “las extraordinarias valoraciones actuales del mercado dependen de que continúe el auge de la IA”.

Se están planteando dudas importantes sobre esa perspectiva, ya que la cuestión clave dentro del sistema capitalista de ganancias no es si la IA puede impulsar la productividad del trabajo —lo cual, sin duda, puede hacer—, sino cuál es la tasa de rendimiento generada por los billones de dólares que las hiperescaladoras invierten en centros de datos de IA.

Hasta ahora, se trata de emprendimientos que generan pérdidas. La expectativa es que se obtendrán ganancias masivas a medida que la IA se implemente en toda la industria. Pero ese éxito depende de la capacidad de las empresas que la adopten para utilizar la IA con el fin de reducir costos, principalmente mediante una eliminación masiva de mano de obra.

No está en absoluto garantizado que las empresas estadounidenses que actualmente lideran el desarrollo de la IA, como Anthropic y OpenAI, salgan como ganadoras en la despiadada lucha por los mercados y las ganancias. Su modelo de negocio parte de la suposición de que podrán mantenerse a la vanguardia del desarrollo de la IA y, por lo tanto, acaparar la mayor parte de las ganancias.

Sin embargo, esta suposición ya se ve cuestionada por el desarrollo de empresas de IA en China que pueden producir resultados comparables a los de sus poderosos rivales estadounidenses a un costo mucho menor. Los usuarios de IA podrían recurrir a los modelos chinos por considerarlos adecuados para sus propósitos, aunque no sean de gama alta, debido a que su operación es más económica.

Esta dinámica se observó el viernes, cuando la empresa emergente china Moonshot lanzó un nuevo modelo, Kimi K3, del que afirmó que tenía un desempeño tan bueno como los modelos líderes de OpenAI y Anthropic en algunas tareas clave.

Su lanzamiento contribuyó a la caída del mercado el viernes.

Al analizar las implicaciones más amplias de este acontecimiento, el New York Times señaló: “El lanzamiento de un modelo chino de IA gratuito y de código abierto que podría rivalizar con el rendimiento de los costosos sistemas de alta intensidad computacional de las empresas mejor financiadas de Silicon Valley ha reavivado las preocupaciones sobre si se justifica el enorme gasto de la industria en centros de datos”.

(Artículo publicado originalmente en inglés el 20 de julio de 2026)