Hotcoin Research｜¿Por qué el mercado de acciones de IA comienza a desinflarse?

A finales de julio de 2026, la creciente ola de inversión global en IA se encontró de repente con un enfriamiento, y la estructura del mercado, sostenida por altas valoraciones y un alto apalancamiento, comenzó a mostrar fisuras. El índice KOSPI de Corea del Sur cayó más del 10% en un solo día el 28 de julio, y empresas clave de la cadena de suministro de IA como Samsung Electronics y SK Hynix se convirtieron en el centro de las ventas; al mismo tiempo, el fondo de cobertura Situational Awareness, centrado en acciones de IA, vendió su cartera pública tras sufrir pérdidas. Es notable que esta caída no ocurrió en un contexto de estancamiento de la demanda de IA, colapso de ingresos por chips o retroceso en las capacidades de los modelos; por el contrario, Microsoft Azure, Google Cloud y AWS siguen mostrando un fuerte crecimiento, y los ingresos de los centros de datos de Nvidia continúan alcanzando nuevos máximos.

Este conjunto de fenómenos aparentemente contradictorios es el punto de partida para entender la burbuja de IA: la revolución tecnológica y la burbuja de activos no son mutuamente excluyentes. La IA puede seguir mejorando la eficiencia de producción y crear nuevas entradas de productos, al mismo tiempo que se produce una expansión excesiva del gasto de capital, un desequilibrio en la estructura de financiamiento y un agotamiento anticipado de los precios de los activos. La verdadera pregunta no es "¿tiene valor la IA?", sino si los ingresos de la industria, la inversión de capital y la valoración financiera siguen siendo coherentes. Cuando el progreso tecnológico cambia en meses, los retornos de la industria en años y la valoración del mercado en segundos, el riesgo de burbuja se acumula continuamente en la desalineación de estas tres velocidades.

I. Los riesgos de capital en IA están acumulándose: el crecimiento de la industria y la burbuja de activos se amplifican simultáneamente

Para juzgar si hay una burbuja en la IA, primero se debe distinguir entre los hechos de la industria y la valoración financiera. El número de usuarios de IA, la capacidad de los modelos, la demanda de computación en la nube y los ingresos por chips están creciendo; estos datos son suficientes para refutar la afirmación de que "la IA no tiene demanda real en absoluto"; pero la realidad de la industria no equivale a una valoración razonable, y mucho menos significa que cada gasto de capital obtenga un retorno suficiente.

1.1 La demanda de IA sigue creciendo, la prosperidad de la industria no es ficticia

El "Informe del Índice de IA 2026" de la Universidad de Stanford muestra que la tasa de adopción de IA entre las instituciones encuestadas ha alcanzado el 88%, y la IA generativa ha llegado a aproximadamente el 53% de la población mundial en tres años. La capacidad de los modelos también no se ha estancado: varios modelos de vanguardia han alcanzado o superado los estándares humanos en pruebas de preguntas y respuestas científicas de nivel doctoral, razonamiento multimodal y matemáticas competitivas.

Fuente: https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report

Los datos de comercialización también están mejorando. Hasta el segundo trimestre de 2026, los ingresos anuales de Microsoft Azure superaron por primera vez los 100 mil millones de dólares, y el número de suscriptores de pago de Microsoft 365 Copilot superó los 30 millones; los ingresos de AWS de Amazon crecieron un 37% interanual en el segundo trimestre, alcanzando un nivel de ingresos anualizado de 169 mil millones de dólares; los ingresos de Google Cloud crecieron un 82% interanual, con un backlog de pedidos de 514 mil millones de dólares. Los ingresos del centro de datos de Nvidia alcanzaron los 193.7 mil millones de dólares en el año fiscal 2026, un aumento del 68% interanual. Estos datos indican que las empresas realmente están pagando por capacidad de cómputo, servicios en la nube y herramientas de IA; la IA no es solo una cáscara vacía sin ingresos.

1.2 La burbuja proviene de "la inversión corriendo más rápido que el retorno"

Una definición más precisa de la burbuja de IA no es un aumento respaldado por tecnologías falsas, sino una sobrecapitalización del mercado sobre tecnologías reales. Según MSCI, hasta mayo de 2026, el gasto de capital de las empresas relacionadas con IA en EE. UU. creció casi un 60% interanual, aproximadamente 10 veces más que el de las empresas no relacionadas con IA, pero la velocidad de crecimiento de los ingresos es notablemente inferior a la del gasto de capital. Al mismo tiempo, las empresas relacionadas con IA disfrutan de una prima de valoración en la mayoría de los mercados; las empresas relacionadas con IA en EE. UU., Corea del Sur y Taiwán tienen un valor contable aproximadamente 3 veces mayor que el de las empresas no relacionadas con IA en sus respectivos países.

La concentración del mercado amplifica aún más esta valoración. Los datos del índice S&P Dow Jones muestran que, hasta el 30 de junio de 2026, el peso combinado de las diez principales acciones del índice S&P 500 era de aproximadamente el 36.4%; si se calcula según diferentes fechas y ajustes de índice, esta proporción llegó a acercarse al 40%. Con la excepción de JPMorgan Chase, los demás puestos están ocupados por grandes empresas tecnológicas o de semiconductores. Cuando los gigantes tecnológicos asumen simultáneamente los roles de peso en el índice, gasto de capital en IA y crecimiento de ganancias, la IA ya no es solo un sector industrial, sino que se convierte en un factor de riesgo central que es poseído conjuntamente por fondos pasivos globales, fondos de pensiones y productos indexados. Cuando el mercado sube, la concentración puede amplificar las ganancias; cuando el mercado se invierte, la misma estructura también puede amplificar las caídas.

1.3 La caída de las acciones tecnológicas expone la fragilidad de la estructura del mercado

El ajuste de las acciones de IA en julio de 2026 muestra que la valoración del mercado ha pasado de "crecimiento de ingresos" a "si el crecimiento puede cubrir la inversión". A pesar de que Samsung Electronics y SK Hynix publicaron resultados sólidos, sus acciones cayeron drásticamente; a finales de julio, el índice KOSPI cayó más del 10% en un solo día. Esto indica que cuando las expectativas del mercado son muy altas, simplemente lograr crecimiento no es suficiente para sostener los precios; las empresas deben superar continuamente las expectativas y demostrar que la nueva capacidad no se convertirá en inventario, depreciación y competencia de precios en el futuro.

Según Axios, el fondo de cobertura de IA Situational Awareness, fundado por el ex investigador de OpenAI Leopold Aschenbrenner, ha vendido toda su cartera pública de acciones; esto, por supuesto, no puede probar que la burbuja de IA haya estallado, pero revela un lado más realista del mercado de capitales: incluso si la dirección a largo plazo es correcta, una alta concentración y un alto apalancamiento pueden hacer que los inversores no puedan esperar a que se materialice la lógica a largo plazo. Muchas veces, lo que primero golpea a los inversores no es el fundamento de la empresa, sino la cadena de financiamiento y la liquidez.

El crecimiento de la industria de IA y la burbuja de activos pueden coexistir. El crecimiento de la demanda demuestra que la revolución de IA sigue en marcha, pero el gasto de capital, la concentración del mercado y la prima de valoración han elevado la cuestión de "si la tecnología es efectiva" a "si el retorno de capital puede materializarse". La reciente caída no es una confirmación del final del ciclo industrial, sino una señal clara de que la estructura financiera comienza a presionarse.

II. ¿Cómo se forma la burbuja de IA?: Expansión simultánea del gasto de capital, presión de depreciación y apalancamiento financiero

La burbuja de IA no es causada por una sola empresa o un único indicador de valoración, sino que es un proceso continuo: la insuficiencia de capacidad de cómputo impulsa el gasto de capital, el gasto de capital sostiene los ingresos upstream, los ingresos upstream refuerzan la narrativa del mercado, el aumento de los precios de las acciones reduce el costo de financiamiento, y finalmente atrae más capital. Cuando este ciclo opera lo suficientemente rápido, el mercado tiende a confundir la escasez temporal con la posibilidad de que las ganancias a largo plazo puedan crecer indefinidamente.

2.1 El gasto de capital de los cuatro gigantes tecnológicos se acerca a máximos históricos

Según las últimas guías de 2026, el gasto de capital anual combinado de Microsoft, Alphabet, Amazon y Meta es de aproximadamente 720 mil millones a 745 mil millones de dólares. Si se vuelve a incluir en la inversión económica la parte que Microsoft excluyó del gasto de capital debido a cambios en la clasificación contable de arrendamientos, la inversión real en infraestructura de IA de las cuatro empresas es de aproximadamente 735 mil millones a 760 mil millones de dólares.

Los cambios más recientes en la guía de gasto de capital de las empresas para 2026 se centran principalmente en: Microsoft, aproximadamente 175 mil millones de dólares (la guía anterior era de aproximadamente 190 mil millones de dólares, ajustada a la baja debido a cambios en la clasificación de arrendamientos, pero el plan de inversión económica no ha cambiado); GPU, CPU, centros de datos y redes; Alphabet, 195 mil millones - 205 mil millones de dólares, un aumento de aproximadamente 15 mil millones de dólares en comparación con la guía anterior, para servidores, centros de datos, redes y desarrollo de IA; Amazon, aproximadamente 220 mil millones de dólares, un aumento de 20 mil millones de dólares en comparación con el plan inicial, para AWS, chips de IA, robótica y satélites; Meta, 130 mil millones - 145 mil millones de dólares, el límite inferior de la guía se ajustó de 125 mil millones de dólares hacia arriba, para entrenamiento de IA, clústeres de inferencia y centros de datos.

Fuente de datos: informes financieros y guías de gestión de las empresas para 2026. Las diferentes empresas tienen diferentes criterios para contabilizar el gasto de capital, arrendamientos financieros y otras inversiones en infraestructura; el valor total se utiliza para observar la intensidad de la inversión y no representa un criterio contable completamente comparable.

La Agencia Internacional de Energía (AIE) informa que, impulsadas por la construcción de centros de datos, las cinco empresas Microsoft, Amazon, Alphabet (la empresa matriz de Google), Meta y Oracle superaron los 400 mil millones de dólares en gasto de capital en 2025, incluso más que la inversión en el sector de producción de petróleo y gas a nivel mundial; se espera que en 2026 aumente aproximadamente un 75%, acercándose a los 700 mil millones de dólares. Esta enorme inversión también comienza a traducirse en una presión real sobre la energía: la demanda de electricidad de los centros de datos a nivel mundial creció un 17% en 2025, muy por encima del crecimiento del 3% en la demanda de electricidad global, y el crecimiento de los centros de datos de IA es aún más rápido. Según las proyecciones de la AIE, para 2030, el consumo de electricidad de los centros de datos a nivel mundial podría duplicarse respecto a los niveles actuales, y el consumo de electricidad de los centros de datos de IA podría aumentar hasta tres veces.

Sin embargo, el gasto de capital presenta un desfase temporal significativo: la GPU, la tierra y la electricidad compradas hoy requieren años de crecimiento de usuarios para recuperarse. Si hay un ligero desvío en el juicio de la demanda, puede cambiar rápidamente de "insuficiencia de capacidad de cómputo" a "exceso de capital".

2.2 El umbral de retorno de las nuevas inversiones es cada vez más alto

Los ingresos de Meta en el segundo trimestre alcanzaron los 60.8 mil millones de dólares, un aumento del 28% interanual, pero el gasto de capital de ese trimestre alcanzó los 31.08 mil millones de dólares, dejando un flujo de caja libre de solo 784 millones de dólares. Amazon tuvo un flujo de caja operativo de 161.4 mil millones de dólares en los últimos 12 meses, pero el gasto neto en propiedades y equipos aumentó a 169 mil millones de dólares, convirtiendo un flujo de caja libre de 18.2 mil millones de dólares en el mismo período del año anterior en una salida de 7.6 mil millones de dólares. El gasto de capital de Alphabet en el segundo trimestre fue de aproximadamente 44.9 mil millones de dólares, y elevó su guía para todo el año a 195 mil millones - 205 mil millones de dólares.

La situación de Microsoft es relativamente estable. Su gasto de capital en el cuarto trimestre del año fiscal 2026 fue de 41 mil millones de dólares, y su flujo de caja libre aún es de 19.6 mil millones de dólares, con un crecimiento de ingresos de Azure del 43%. Esto indica que la enorme inversión en IA no ha llevado a todos los gigantes tecnológicos a una crisis de flujo de caja simultáneamente. Lo que realmente merece atención no es si estas empresas se quedarán sin dinero de inmediato, sino cuánto ingreso adicional y flujo de caja libre pueden generar por cada dólar adicional de gasto de capital.

Esta también es una diferencia importante entre la burbuja de IA actual y la burbuja de internet de 2000. Las empresas que actualmente asumen la mayor parte del gasto de capital generalmente tienen fuentes de flujo de caja maduras como publicidad, computación en la nube, suscripciones de software y comercio electrónico, lo que les otorga una mayor capacidad de resistencia. Sin embargo, que los gigantes no vayan a la quiebra no significa que sus precios de acciones no sean reevaluados, ni que la cadena de suministro y las startups sobrevaloradas puedan soportar una desaceleración en el gasto de capital.

2.3 La rápida iteración de la GPU genera presión de depreciación

Microsoft ha revelado que aproximadamente dos tercios de su gasto de capital en el cuarto trimestre del año fiscal 2026 se destinaron a activos de ciclo corto como GPU y CPU. Alphabet también ha indicado que aproximadamente el 60% de la inversión en infraestructura tecnológica se destina a servidores, y el resto principalmente a centros de datos y redes. La tierra y los edificios pueden utilizarse durante décadas, pero las GPU, servidores y equipos de red necesitan ser actualizados continuamente, y su vida económica real es mucho más corta que la de los edificios de los centros de datos.

Esto genera una paradoja que a menudo se pasa por alto: cuanto más rápido avanza la tecnología de IA, más rápido disminuye el valor económico de los dispositivos de la generación anterior. Los nuevos chips pueden reducir significativamente el costo de inferencia por unidad, promoviendo la adopción en la industria, pero pueden obligar a los proveedores de la nube a actualizar sus equipos antes de tiempo. El progreso tecnológico es una fuerza deflacionaria para los usuarios, pero puede convertirse en un acelerador de depreciación para los propietarios de equipos.

Por lo tanto, para juzgar si el gasto de capital en IA es excesivo, no solo se debe observar la cantidad de centros de datos, sino también la tasa de utilización de los equipos, los ingresos por unidad de potencia de cálculo y la velocidad de sustitución entre chips nuevos y viejos. Si la nueva capacidad no puede convertirse rápidamente en una carga estable, el inventario de GPU podría pasar de ser un "activo escaso" a convertirse en equipos excedentes que necesitan depreciación.

2.4 La financiación cíclica puede sobrestimar la independencia de la demanda

La industria de la IA presenta un ciclo de capital especial: los proveedores de nube invierten en empresas de modelos, estas empresas obtienen financiación y compran potencia de cálculo en la nube, y los proveedores de nube contabilizan esta parte del contrato como pedidos pendientes y futuros ingresos. Microsoft ha revelado que el compromiso de nuevos servicios de Azure para OpenAI alcanzará los 250 mil millones de dólares; hasta el cuarto trimestre del año fiscal 2026, las obligaciones de cumplimiento comercial restantes de Microsoft alcanzaron los 678 mil millones de dólares, un aumento del 84% interanual, y si se excluye a OpenAI, el crecimiento es del 25%.

Esto no equivale a falsificación de ingresos. El entrenamiento de modelos consume efectivamente potencia de cálculo, y los proveedores de nube realmente entregan servidores, electricidad y servicios de red. Pero significa que parte de la demanda no proviene completamente de clientes finales que ya generan flujo de efectivo positivo, sino que depende de la capacidad de financiación de las empresas de modelos. Cuando el mercado de capitales está dispuesto a seguir proporcionando fondos a las empresas de modelos, el ciclo puede expandirse; una vez que el costo de financiación aumenta, la demanda de potencia de cálculo puede caer más rápido que los pedidos superficiales.

Es importante notar que el último informe financiero de Microsoft también muestra que el crecimiento secuencial de sus pedidos comerciales proviene principalmente de clientes fuera de las empresas de modelos, con casi el 90% de los ingresos anuales en la nube provenientes de fuera de las empresas de modelos. Esto indica que la demanda de IA se está expandiendo hacia el mercado empresarial, y no se puede atribuir simplemente todo el crecimiento a la financiación cíclica. Lo que realmente necesita observarse es si la demanda externa de las empresas puede reemplazar gradualmente la demanda impulsada por la financiación, convirtiéndose en los pagadores a largo plazo de la infraestructura de IA.

III. La diversificación de la cadena de suministro de IA: ingresos reales, pero distribución desigual de beneficios

La cadena de suministro de IA no es un todo con intereses completamente alineados. Los fabricantes de chips, las plataformas en la nube, las empresas de modelos y los desarrolladores de aplicaciones se encuentran en diferentes etapas de flujo de efectivo y asumen diferentes riesgos. La parte que hoy experimenta el crecimiento más rápido de ingresos no necesariamente es la que tiene los beneficios más estables a largo plazo; la parte que más invierte tampoco necesariamente obtendrá la mayor distribución de valor al final.

3.1 Los fabricantes de chips y equipos son los primeros en realizar ingresos, pero también son los más vulnerables a los impactos de reversión de pedidos

El gasto de capital en IA ya ha comenzado a traducirse en ingresos reales para las empresas upstream. Nvidia alcanzó ingresos de 215.9 mil millones de dólares en el año fiscal 2026, un aumento del 65% interanual, de los cuales los ingresos de los centros de datos fueron de 193.7 mil millones de dólares, un aumento del 68%. La empresa de chips y software de infraestructura Broadcom también mantiene un crecimiento acelerado, con ingresos trimestrales alcanzando 22.2 mil millones de dólares hasta el 3 de mayo de 2026, un aumento del 48%. Esto indica que la construcción de infraestructura de IA ha generado una demanda de compra real; sin embargo, si el rápido crecimiento de los ingresos puede traducirse a largo plazo en beneficios estables, aún depende del gasto de capital de los clientes, los precios de los productos y la salud de la cadena de suministro.

Sin embargo, el alto nivel de actividad en upstream proviene de la inversión concentrada de los clientes. Cuando Microsoft, Amazon, Meta y Alphabet expanden simultáneamente sus centros de datos, los chips, HBM, empaques avanzados, módulos ópticos y equipos eléctricos se benefician; una vez que dos o tres de estas empresas reducen su gasto de capital, los cambios en los pedidos de las empresas de la cadena de suministro se amplificarán. Las empresas de chips no solo enfrentan ciclos de demanda, sino también la competencia de la iteración tecnológica, el inventario y los chips desarrollados internamente por los clientes.

Por lo tanto, el principal riesgo actual del hardware de IA es que el mercado extrapole las altas tasas de beneficio a corto plazo como una norma a largo plazo. Las empresas de hardware pueden seguir creciendo, pero será difícil mantener de manera permanente un estado donde la demanda supere la oferta, los precios suban y los clientes realicen compras repetidas al mismo tiempo.

3.2 Los proveedores de nube controlan el acceso a la potencia de cálculo, pero asumen el mayor gasto de capital

Los proveedores de nube son la parte de la cadena de suministro de IA más cercana a una "autopista de peaje". Microsoft, Google y Amazon no solo alquilan GPU, sino que también ofrecen bases de datos, almacenamiento, seguridad, identidad, implementación de modelos y software empresarial. Una vez que los clientes trasladan sus datos y procesos comerciales a la plataforma en la nube, los costos de migración aumentan, lo que permite a los proveedores de nube extenderse desde la simple venta de potencia de cálculo hasta toda la pila tecnológica de IA.

Los datos más recientes ya han mostrado esta capacidad: los ingresos anuales de Azure superan los 100 mil millones de dólares, el beneficio operativo de AWS en el segundo trimestre alcanzó los 16.6 mil millones de dólares, con un margen operativo del 39.4%; los ingresos de Google Cloud crecieron un 82%, con pedidos pendientes alcanzando los 514 mil millones de dólares. En comparación con una sola empresa de modelos, los proveedores de nube tienen una base de clientes más amplia y más fuentes de ingresos.

Pero el problema de los proveedores de nube es que deben comprar equipos y electricidad por adelantado para satisfacer la demanda futura. Cuando la demanda de aplicaciones es insuficiente, las empresas de modelos pueden reducir su uso, los clientes empresariales pueden disminuir sus proyectos de prueba, pero los proveedores de nube aún deben asumir los costos de arrendamiento de centros de datos, depreciación y energía. Por lo tanto, las plataformas en la nube tienen una mayor capacidad de negociación a largo plazo, pero también asumen un mayor riesgo en sus balances.

3.3 La capacidad de los modelos sigue mejorando, pero los modelos en sí se están volviendo más fácilmente sustituibles

OpenAI ha revelado que su negocio empresarial ha contribuido con más del 40% de los ingresos, y su API procesa más de 15 mil millones de tokens por minuto; el índice de IA de Stanford muestra que las diferencias en las capacidades generales entre varios modelos líderes se han reducido notablemente. La demanda de modelos sigue creciendo, pero la competencia entre los modelos líderes está pasando de "¿puede completar la tarea?" a "¿quién es más barato, más estable y más adecuado para escenarios específicos?".

Esto tendrá un impacto bidireccional. La disminución de precios de los modelos y la mejora de la eficiencia de razonamiento son favorables para expandir la escala de uso de IA, pero también comprimen los ingresos unitarios de las empresas de modelos. Los modelos abiertos, los modelos desarrollados internamente por proveedores de nube y los modelos verticales están ingresando continuamente a la competencia, y los clientes empresariales también están comenzando a adoptar arquitecturas de múltiples modelos, evitando quedar atrapados con un único proveedor. Microsoft ha revelado que desde 2026, el número de clientes que utilizan múltiples proveedores de modelos ha crecido cinco veces, lo que indica que la sustitución de modelos ha pasado de ser una posibilidad técnica a convertirse en una estrategia de compra empresarial.

Las empresas de modelos aún pueden construir marcas, redes de datos y usuarios fuertes, pero establecer un monopolio a largo plazo solo con parámetros de modelo líderes se está volviendo cada vez más difícil. Las verdaderas barreras en el futuro pueden provenir de los datos empresariales, los canales de distribución, los flujos de trabajo de los usuarios y los costos de razonamiento unitarios, en lugar de un liderazgo en una única prueba de referencia.

3.4 La capa de aplicación determina la demanda final, pero aún no ha demostrado universalmente su contribución a los beneficios

La IA realmente crea valor cuando las empresas rediseñan sus procesos, en lugar de simplemente agregar una herramienta de IA para los empleados. Ya han surgido casos cuantificables en atención al cliente, programación, análisis financiero, registros médicos y gestión de la cadena de suministro, pero la transición de una mejora de eficiencia puntual a un crecimiento de beneficios a nivel empresarial aún enfrenta desafíos en gobernanza de datos, integración de sistemas, capacitación de empleados y asignación de responsabilidades.

El gasto de capital en la capa de aplicación es bajo y tiene la mayor oportunidad de beneficiarse de la disminución de costos de los modelos; sin embargo, sus barreras de competencia también pueden disminuir. Muchas aplicaciones de IA dependen del mismo modelo base, y las funciones son fáciles de replicar, lo que puede llevar a que los beneficios finales se desvíen hacia las empresas de software tradicionales que poseen relaciones con los clientes y datos comerciales. Los verdaderos ganadores a largo plazo en la industria de IA pueden no ser las empresas con los modelos más fuertes, sino aquellas que mejor integren los modelos en los procesos de pago.

La cadena de suministro de IA ya ha generado ingresos reales, pero la distribución de beneficios no es estable. El hardware se beneficia primero, pero también enfrenta primero los ciclos de pedidos; los proveedores de nube controlan el acceso, pero asumen el gasto de capital; las empresas de modelos crecen rápidamente, pero enfrentan competencia de precios; la capa de aplicación se acerca más al valor final, pero aún necesita demostrar beneficios a gran escala.

IV. El mercado de criptomonedas se convierte en una capa de transmisión de riesgo 24/7 para la IA

El mercado de acciones tradicional opera principalmente en horarios fijos, pero las plataformas de criptomonedas están convirtiendo las expectativas de Nvidia, Microsoft, índices de IA, ETF apalancados y startups de IA en contratos que operan las 24 horas, permitiendo a los usuarios participar fácilmente en el comercio global de activos de IA a través de plataformas como Binance y Hotcoin. El mercado de criptomonedas no ha creado una burbuja de IA, pero ha cambiado la forma en que se comercian, amplifican y transmiten los riesgos. El mercado de criptomonedas ha ampliado el riesgo de IA más allá de los horarios de negociación de acciones hacia un mercado de 24 horas, y ha añadido más niveles de riesgo a través de contratos perpetuos, ETF apalancados y tokens relacionados con IA. Esto ha aumentado la participación global y la velocidad de descubrimiento de precios, y ha permitido que las desviaciones de oráculos, las tasas de financiación y las liquidaciones forzadas participen más rápidamente en la fijación de precios de activos.

4.1 Los contratos perpetuos de acciones están extendiendo el comercio de IA más allá del cierre del mercado tradicional

Los datos de CoinGecko muestran que el volumen de comercio mensual de contratos perpetuos de RWA ha crecido de 230 millones de dólares a principios de 2025 a 347.17 mil millones de dólares en mayo de 2026, y el volumen acumulado de comercio en los primeros cinco meses de 2026 ya ha alcanzado 1.32 billones de dólares. El volumen mensual de comercio de contratos perpetuos de acciones ha crecido de 831 millones de dólares en julio de 2025 a 34 mil millones de dólares en mayo de 2026, con un aumento cercano a 40 veces.

La cadena de suministro de IA es un motor importante para el crecimiento de los contratos perpetuos de acciones. En mayo de 2026, el volumen de comercio de contratos perpetuos relacionados con Micron aumentó de 736 millones de dólares el mes anterior a 13.16 mil millones de dólares, un aumento de aproximadamente 17 veces; Nvidia, Tesla y Circle también se encuentran entre los activos de alto volumen de comercio. Para junio de 2026, el volumen mensual de comercio de RWA se acercó aún más a 470 mil millones de dólares.

La mayoría de estos productos no son tokens de acciones y no significan que los usuarios posean acciones de las empresas correspondientes. Generalmente son contratos sintéticos que se anclan en precios de oráculos, mantenidos a través de márgenes y tasas de financiación. Los usuarios comercian con cambios en los precios de las acciones, no con derechos de voto, dividendos o derechos residuales de la empresa.

4.2 Los ETF apalancados perpetuos añaden una doble capa de apalancamiento, convirtiendo la pérdida de camino en riesgo de liquidación

Los contratos perpetuos de acciones ya incluyen apalancamiento de margen. Si el activo subyacente es un ETF apalancado de dos o tres veces, la estructura de riesgo se complica aún más: la primera capa proviene del restablecimiento diario de apalancamiento dentro del ETF, y la segunda capa proviene del margen de la cuenta de contratos perpetuos y la liquidación forzada.

Los ETF apalancados no garantizan que se logre un múltiplo fijo de los rendimientos acumulados del activo subyacente en una semana o un mes. La SEC de EE. UU. ha dado ejemplos reales: un índice subió un 2% en cuatro meses, mientras que un ETF apalancado de dos veces cayó un 6%; otro índice subió aproximadamente un 8%, mientras que su ETF apalancado de tres veces cayó un 53%. La razón está en el restablecimiento diario, el interés compuesto y la pérdida por volatilidad.

Si los usuarios luego apalancan aún más el ETF apalancado a través de contratos perpetuos, la pérdida de camino del activo subyacente, la tasa de financiación perpetua y el umbral de liquidación de la cuenta actuarán simultáneamente. Cuando el mercado cae continuamente, el ETF apalancado necesita reducir su exposición al riesgo, y la cuenta perpetua también puede ser liquidada forzosamente, formando una cadena amplificada de "caída de acciones subyacentes - reducción de ETF - liquidación perpetua - disminución de la liquidez".

4.3 Los tokens de IA asumen la narrativa tecnológica, pero generalmente no asumen el mismo flujo de efectivo

Además de los contratos perpetuos de acciones, el mercado de criptomonedas también asume la narrativa de acciones tecnológicas a través de tokens de IA, Agentes de IA y proyectos DePIN. Sin embargo, estos tokens no tienen la misma estructura de derechos que las acciones de las empresas de IA que cotizan en bolsa. Poseer acciones de Nvidia representa derechos sobre las ganancias y activos residuales de la empresa, pero poseer un token de IA no necesariamente otorga derechos legales sobre los ingresos del protocolo, los equipos de potencia de cálculo o las empresas de modelos.

Esto significa que la misma narrativa de "crecimiento de IA" puede ser aún más abstracta al ingresar al mercado de criptomonedas. Tener usuarios no significa que el token capture ingresos, y generar ingresos en la red no significa que esos ingresos se distribuyan a los poseedores de tokens. La valoración de algunos proyectos proviene más de las expectativas de adopción futura, la liquidez del token y el sentimiento del mercado, en lugar de flujos de efectivo verificables.

Lo que realmente merece atención no es si el proyecto utiliza el concepto de IA, sino la función del token en el sistema: ¿se utiliza para pagar potencia de cálculo real, obtener descuentos en servicios, asumir seguridad de red o compartir ingresos verificables? Si el token es solo un vehículo narrativo, entonces, cuando las acciones tecnológicas se ajustan, a menudo experimentará una mayor caída que las empresas que tienen flujos de efectivo maduros.

En marzo de 2026, S&P Dow Jones Indices autorizó oficialmente a Trade[XYZ] a lanzar contratos perpetuos basados en el S&P 500 en Hyperliquid, lo que indica que los proveedores de índices tradicionales han comenzado a reconocer el valor comercial de los contratos perpetuos de criptomonedas como un nuevo canal de distribución.

Sin embargo, el comercio 24/7 también trae nuevos problemas de precios. Después del cierre del mercado de valores de EE. UU., las acciones subyacentes no tienen transacciones continuas, y los contratos perpetuos de acciones solo pueden ser valorados en función de futuros de índices, activos relacionados, cotizaciones de creadores de mercado y cambios en las expectativas del mercado. En este momento, el precio del contrato refleja la expectativa de la próxima apertura, y no el precio al contado que se puede arbitrar inmediatamente. Cuando ocurren eventos significativos durante el fin de semana, el contrato puede desviarse significativamente del precio de cierre del día anterior.

Cuando el mercado tradicional vuelve a abrir, los precios al contado, los oráculos y las posiciones perpetuas necesitan converger nuevamente. Si la diferencia es demasiado grande, las posiciones de alto apalancamiento pueden ser liquidadas antes de que la liquidez al contado se recupere. Por lo tanto, el mercado de criptomonedas ofrece una expresión de riesgo más continua, pero no necesariamente proporciona un precio fundamental más preciso. Primero es una capa de negociación continua de emociones, apalancamiento y expectativas.

V. Perspectivas y conclusiones: La IA no desaparecerá por la burbuja, el mercado regresará a la valoración basada en flujo de caja

El mercado de IA enfrenta simultáneamente dos fuerzas opuestas. Por un lado, los últimos datos de crecimiento de Microsoft, AWS y Google Cloud indican que la demanda de computación y de IA empresarial sigue siendo fuerte; por otro lado, la presión de flujo de caja de Meta, Alphabet y Amazon indica que el gasto de capital ha entrado en una fase en la que necesita demostrar su retorno.

Esta combinación significa que el mercado es más propenso a experimentar situaciones de "resultados financieros sólidos, precios de acciones débiles" o "alta inversión, fuerte rebote" coexistiendo. Los inversores ya no están negociando si hay demanda de IA, sino cuán buenos son los resultados reales en comparación con las altas expectativas. Una vez que las expectativas son lo suficientemente altas, incluso si los ingresos continúan creciendo, una desaceleración en la tasa de crecimiento o un aumento continuo en el gasto de capital también pueden provocar ajustes de precios. El enfoque del mercado está cambiando de "cuántas GPU se poseen" a "cuánto flujo de caja puede generar cada dólar invertido".

En los próximos uno o dos años, el mercado de IA podría experimentar tres resultados: si la demanda empresarial crece rápidamente y absorbe la nueva capacidad de computación, el gasto de capital se convertirá gradualmente en ingresos y ganancias, y el mercado logrará una digestión relativamente suave; si la demanda sigue creciendo pero no alcanza la velocidad de inversión, la industria no colapsará, pero experimentará una reducción en la valoración y una redistribución de ganancias, y la diferenciación entre empresas de chips, plataformas en la nube, modelos y aplicaciones se volverá más evidente; si las condiciones de financiamiento se endurecen, las empresas de modelos reducen la adquisición de capacidad de computación y los proveedores de nube disminuyen el gasto de capital, los pedidos en la parte superior pueden debilitarse simultáneamente, y el mercado pasará de un ajuste de valoración a una revisión a la baja de las expectativas de ganancias.

Para juzgar si el riesgo se intensifica, es necesario observar cinco señales: si el gasto de capital continúa creciendo más rápido que los ingresos de IA, si el flujo de caja libre sigue deteriorándose, si la presión de depreciación aumenta significativamente, si los pedidos en la nube pueden expandirse desde las empresas de modelos a clientes empresariales con capacidad de pago independiente, y si la IA empresarial puede realmente mejorar la renovación, los costos y las ganancias. Si estos indicadores se debilitan simultáneamente, y se suman la concentración del mercado, el aumento del financiamiento garantizado y el tamaño de los productos apalancados, los cambios fundamentales que originalmente eran limitados podrían transformarse en fluctuaciones de precios más drásticas.

Conclusión

La revolución de la IA aún no ha terminado, pero la alarma de la burbuja ya ha sonado, y ambas no son contradictorias. La mejora de la capacidad técnica ampliará las aplicaciones, reducirá los costos y creará nuevas oportunidades industriales, también estimulará a las empresas a reinvertir, acelerará la depreciación de equipos y aumentará las expectativas del mercado. Cuanto más rápido sea el progreso tecnológico, más fácil será para el capital anticipar los ingresos futuros lejanos en los precios de hoy.

La historia de la construcción de ferrocarriles, internet y fibra óptica demuestra que las revoluciones tecnológicas pueden cambiar el mundo, al mismo tiempo que hacen que muchos inversores sufran pérdidas. El verdadero valor a largo plazo de la IA no será negado por un ajuste en las acciones tecnológicas, pero todos los activos de IA actuales tampoco se convertirán automáticamente en ganadores solo porque la dirección de la industria sea correcta.

El mercado de criptomonedas ha extendido aún más este experimento de valoración a un comercio ininterrumpido 24/7. Los contratos perpetuos de acciones, los ETF apalancados perpetuos y los tokens de IA permiten que más usuarios obtengan exposición a la IA, y también hacen que la valoración, el apalancamiento y la liquidación interactúen a una velocidad más rápida. En última instancia, lo que decidirá si los activos de IA pueden atravesar la burbuja no es cuánto tiempo puede continuar la historia, sino si el flujo de caja puede alcanzar la inversión antes de que se agote la paciencia del capital.

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