Burbuja de la IA: ¿sexto oleaje temprano o segunda burbuja del quinto?

Introducción

Mi respuesta es la segunda: lo que estamos viendo no es el nacimiento de una revolución tecnológica nueva, sino un segundo frenesí dentro del quinto oleaje —el de las tecnologías de la información, que arrancó en 1971 y cuyo punto de inflexión nunca terminó de resolverse.

De esa lectura se desprende una postura bajista sobre la mayoría de los hyperscalers. Pero no voy a poner fecha al crash, y quiero ser explícito sobre por qué: el marco que uso predice sobrecalentamiento y corrección estructuralmente probables, no calendarios. Decir "2027" es falsa precisión, venga de una extrapolación casera, de tu youtuber favorito o de un banco de inversión.

Lo que sí puedo hacer es poner una condición en lugar de una fecha. La corrección no llega cuando las valoraciones se ven caras —llevan dos años viéndose caras. Llega cuando el mercado internalice que el cuello de botella del despliegue de la IA no es el capex en chips ni la obra civil de los centros de datos, sino los megawatts firmes que se necesitan para operarlos. Ese reconocimiento es el disparador que vigilo, y es el eje de todo lo que sigue.

Dos declaraciones antes de empezar.

La primera: llego a este texto con sesgo bajista y prefiero declararlo que fingir neutralidad. Bajista no significa que crea que el mercado se hunde para no volver; significa que espero una corrección de valoraciones antes de la etapa productiva.

La segunda: soy fundador de Mont Capital, que opera una división de ingeniería solar y posiciona capital según esta lectura. Mi conclusión favorece al sector en el que trabajo, y es probable que mantenga posiciones consistentes con lo que argumento aquí —tanto del lado corto (hyperscalers) como del largo (generación y renovables)—. El lector debe descontar eso de lo que lea. Esto es un análisis histórico-económico, no una recomendación de inversión ni una señal para mover capital. DYOR.

Lo que no voy a abordar: las implicaciones sociales de la IA —el desplazamiento del empleo de cuello blanco, las parejas virtuales, la disrupción cultural—. Son líneas de investigación legítimas y no son esta. Lo que me interesa es entender en qué momento del ciclo estamos parados, para posicionar el portafolio de Mont Capital antes de la corrección y no después.

El armazón teórico viene de Technological Revolutions and Financial Capital de Carlota Pérez (2002). Su utilidad no es adivinar la fecha del crash, sino saber dónde poner la vista: en quién manda el dinero. En las páginas que siguen expongo el marco, enfrento las dos hipótesis en tensión, reviso el debate contemporáneo con las cifras de 2026 sobre la mesa, y cierro con el argumento energético y con los indicadores que me harían cambiar de opinión.

Marco teórico

Las protestas y cambios institucionales ya se han presentado en distintos lugares de los Estados Unidos. Por ejemplo en Nueva York han existido propuestas que "pararon" la construcción de centros de datos.¹ Hace unos meses Sam Altman recibió una bomba en su domicilio.²

"Attention Is All You Need" —ese es el artículo científico divulgado en 2017, escrito por Vaswani y sus colegas en Google (Google Brain y Google Research). Ese trabajo introdujo la arquitectura Transformer, que es justamente la base de casi todos los modelos de lenguaje grandes (LLMs) que existen hoy, Claude, GPT, Gemini, por mencionar algunos.

A continuación presento los cinco "grandes oleajes de desarrollo", con su año de big bang:

• Revolución Industrial — 1771 (la fábrica de Arkwright en Cromford)
• Vapor y Ferrocarriles — 1829 (la prueba de la locomotora Rocket)
• Acero, Electricidad e Ingeniería Pesada — 1875 (la acería Bessemer de Carnegie en Pittsburgh)
• Petróleo, Automóvil y Producción en Masa — 1908 (el primer Ford Modelo T)
• Información y Telecomunicaciones — 1971 (el microprocesador Intel 4004)

El ritmo de ~40-60 años es real y Pérez lo conecta con las ondas largas de Kondratiev, pero una advertencia importante: se resiste a tratarlo como un reloj. No es periodicidad mecánica; una nueva revolución arranca cuando la anterior se agota y las condiciones institucionales se alinean.

En el modelo de Pérez la burbuja no es un accidente ni un exceso moral — es estructural y funcional. Cada oleaje se divide en dos mitades por una corrección. Esto es lo que llamamos "punto de inflexión".

La distinción de los tipos de capital o "agentes del capitalismo" que intervienen en el proceso de una burbuja se dividen en dos tipos según qué hacen con el dinero, no según cuánto tienen.

Por una parte tenemos el capital financiero. Es el dinero en su forma líquida, buscando multiplicarse: bancos, fondos, inversionistas, especuladores, mercados de valores. Su lógica es la ganancia financiera pura — comprar barato y vender caro, prestar con interés, apostar a que un activo suba. No le importa qué se produce; le importa el retorno. Es móvil, impaciente y va donde huela rendimiento.

Por la otra parte tenemos el capital productivo. Es el dinero encarnado en la economía real: fábricas, ingenieros, maquinaria, empresarios que construyen productos y servicios. Su ganancia viene de producir y vender cosas. Es más lento, está atado a activos físicos y a la competencia técnica.

Vale la pena mencionar que Pérez ve a estos agentes no como personas distintas, sino como dos funciones, dos motivaciones que pueden convivir hasta en la misma empresa. La clave de su teoría es que en cada oleaje el poder oscila entre uno y otro.

Dicho lo anterior y explicados los dos tipos de capital involucrados en los procesos de las burbujas, seguiré ahora con la descripción de las dos mitades que se "viven" a priori y a posteriori en una corrección (estallamiento de la burbuja).

Período de instalación

El período de instalación lo dirige el capital financiero precisamente porque cuando irrumpe una tecnología radicalmente nueva, nadie sabe todavía cómo va a funcionar el modelo de negocio, las reglas viejas no aplican, y hace falta alguien dispuesto a apostar dinero a ciegas, a gran escala, sobre algo sin historial de ventas, es inútil intentar generar un modelo financiero de una valoración.

El capital financiero es exactamente ese apostador protagonista de esta etapa. Financia a los pioneros, infla las valoraciones, arma la burbuja — y al hacerlo moviliza cantidades brutales de recursos que construyen la infraestructura del nuevo paradigma (los canales, las vías, la fibra óptica, hoy los centros de datos). El problema es que se desacopla de lo que la economía real puede sostener: sobreinvierte, se sobrecalienta y revienta. Esta es la corrección.

La primera sección es la irrupción, la nueva tecnología estalla, nacen las empresas emblemáticas. La segunda es el frenesí donde el capital financiero se desboca, se desacopla de la producción real y arma la burbuja.

Esta es la falsa edad dorada. Aquí es donde entran los inversionistas minoritarios y algunos institucionales que invirtieron en la etapa de irrupción toman ganancias parciales, ergo algunos de los que invirtieron después pierden dinero y comienza un sentimiento negativo (p.e. las protestas sociales y el discurso se torna alarmista).

Finalmente se vive la corrección inmediatamente después del punto de inflexión. Aquí es donde ocurre la recomposición institucional — nueva regulación, nuevo marco de pensamiento y de adopción masiva de la tecnología.

Período de despliegue

Después de la corrección y de que el nuevo marco institucional comienza con su implementación, el período de despliegue lo dirige el capital productivo. Aquí se vive la sinergia y madurez de la tecnología.

En esta etapa ya se sabe cómo funciona la tecnología, hay reglas nuevas, y ahora el juego es difundirla por toda la economía y hacerla rendir produciendo — no especulando. Ahí ocurre la "edad de oro".

El patrón es el siguiente: entusiasmo → burbuja → corrección (crash) → edad de oro. Y en este patrón la burbuja cumple una función: es así como el capital financiero moviliza recursos brutales para construir la infraestructura del nuevo paradigma (los canales, las vías férreas, la fibra óptica).

Entonces, el mapeo histórico de todo el proceso de las burbujas que orienta este trabajo es el siguiente:

1. Revolución Industrial → Canal Mania (Inglaterra, 1790s)
2. Vapor y Ferrocarriles → Railway Mania (1840s, crash de 1847)
3. Acero y Electricidad → boom de fin de siglo y Belle Époque, con los pánicos de 1890 (Baring) y 1893
4. Petróleo y Automóvil → los locos años 20 → Crash del 29 → Gran Depresión → y luego la edad de oro de posguerra (Bretton Woods, consumo masivo).
5. Información y Telecom → la burbuja puntocom (crash del 2000), que Pérez trata junto con la crisis de 2008 como un punto de inflexión extendido o doble.

El caso 4 es el más "limpio" para ver el ciclo completo con nitidez: frenesí financiero de los 20, crash del 29, década de recomposición, y sólo después la sinergia de posguerra.

Cuando digo que el tipo de capital dirige me refiero precisamente a que dicta el ritmo, dirige la inversión y define el ambiente. Quiero hacer énfasis en que para mí la burbuja no es un accidente moralista de "gente codiciosa".

Más bien para mí, siguiendo a Carlota Pérez, es la forma estructural en que el capital financiero cumple su función histórica de financiar lo que nadie más se atrevería a financiar. Se sobrepasa, sí — pero la infraestructura que deja atrás es la que el capital productivo aprovecha después.

Para el caso que nos atañe, la IA, la traducción es directa: los miles de millones que hoy entran a startups sin ingresos, a rondas con valoraciones estratosféricas y a construir centros de datos a un ritmo que quizá no tenga demanda que lo respalde todavía — eso es capital financiero mandando en fase de instalación.

Y si el patrón de Pérez se sostiene, la pregunta no es si eso se corrige, sino cuándo, y qué infraestructura queda en pie del otro lado para la edad de oro. Esto es precisamente lo que busco responder para posicionar el portafolio de Mont Capital.

Un matiz para dejar explícita la exposición de mis ideas: Pérez toma esta distinción de una tradición vieja (Hilferding acuñó "capital financiero" a inicios del siglo XX, y Keynes distinguía empresa de especulación), pero le da un giro propio — para ella no es que el capital financiero sea el "malo" y el productivo el "bueno", Pérez aborda el tipo de capital con un enfoque de neutralidad valorativa.

El tipo de capital son dos mitades necesarias de un mismo ciclo y, el arte institucional está en dejar que el financiero haga su trabajo en la instalación para después encauzarlo hacia lo productivo en el despliegue. Ese reencauzamiento es justo lo que no pasa solo: requiere la corrección y, sobre todo, la reforma regulatoria del punto de inflexión.

¿Sexto oleaje o segunda burbuja del quinto?

Empecemos por un problema aritmético para quien lea la IA como sexto oleaje. Para que la burbuja reventara este año o el próximo, el período de instalación tendría que durar apenas cuatro años: cuatro veces más rápido que cualquier precedente histórico. El patrón de Pérez no respalda esa fecha. Si la IA fuera un sexto oleaje fresco, el crash quedaría lejos —años de burbuja inflándose antes—, no a la vuelta de la esquina.

Ese cálculo ya descarta la lectura más ingenua, pero la disyuntiva de fondo sigue en pie. Abordar la IA como "sexta revolución" en 2017 es una tesis defendible, pero está en disputa, y la propia Pérez tiende a leer el momento actual de otra forma: como el despliegue/madurez del quinto oleaje, no como un sexto oleaje limpio. Bajo esa lectura la IA corona el paradigma de las TIC en vez de inaugurar otro, y la "próxima revolución" apuntaría más bien hacia lo verde/sostenible.

Las dos hipótesis no discrepan en el año de la corrección —ninguna teoría seria lo es—, sino en qué tan cerca del filo estamos:

• Si la IA es un sexto oleaje, apenas arrancó el frenesí: estaríamos en instalación temprana, con un crash estructuralmente esperable pero años de burbuja por delante.
• Si la IA es el frenesí tardío del quinto (TIC, big bang 1971), ya llevamos cincuenta y cinco años dentro del oleaje. El crash "de manual" ya ocurrió —fue el puntocom en 2000, extendido hasta 2008 con la crisis financiera— y lo de hoy sería una segunda burbuja dentro de un punto de inflexión anormalmente estirado. Eso no sería "el crash del oleaje de la IA": sería un episodio dentro del quinto, con el filo mucho más cerca.

Conviene desactivar una tentación numerológica antes de seguir. Uno podría señalar que de 1971 a ChatGPT (2022) van cincuenta y un años, que caen limpio en el ritmo de ~50 que describe Pérez —pero es un espejismo—. Ese ritmo mide de un big bang al siguiente, y 2022 no es un big bang: es la irrupción de un episodio dentro del quinto oleaje.

Vale el mismo cuidado con el marcador de 2017: los big bang de Pérez son el momento en que la tecnología se vuelve económicamente visible (la fábrica de Arkwright, el Modelo T, el 4004 que podías comprar), y "Attention Is All You Need" fue invisible para la economía —fue investigación—. Y la corrección nunca llega "X años después del big bang": llega al final del frenesí, que históricamente aparece entre quince y treinta años después de la irrupción. Contar décadas desde 1971 no dice nada sobre cuándo revienta esta burbuja.

Cuál de las dos lecturas es la correcta lo resuelvo al cierre. Antes hay que bajar del marco a la evidencia: mirar si lo que reporta el mercado en 2026 tiene, o no, la forma de un frenesí. A eso voy.

Debate contemporáneo

El clima general. El debate ya no es "¿habrá burbuja?" sino qué tan cerca está el filo. Un recuento de Axios describe que en tres años la discusión pasó por fases de sospecha, manía y ahora una especie de resaca nerviosa.

Por ejemplo, en mayo de 2026 Nvidia reportó ingresos trimestrales mayores que el PIB anual de la mitad de los países del mundo, y esa misma semana Michael Burry (el del "Big Short") declaró que el mercado ya pasó su pico y entró en decadencia absurda. Ambas cosas ciertas a la vez: esa es exactamente la ambigüedad del frenesí.³

El argumento bajista central es el desacople: los bajistas sostienen que el gasto en IA —más de 700 mil millones de dólares en 2026 provenientes de apenas cuatro empresas— se ha desprendido del efectivo que la IA realmente produce.

El mecanismo que más nerviosismo genera es el financiamiento circular: A invierte en B, B gasta ese dinero comprando productos de A, y el mismo capital circula por un grupo pequeño de firmas inflando la demanda aparente; los análisis de 2026 lo ubican por encima de los 800 mil millones.⁴

Nvidia comprometió más de 40 mil millones en acuerdos de capital en los primeros cinco meses de 2026, incluyendo 30 mil millones en OpenAI, y Burry lo describe sin anestesia: que podría terminar pareciendo una foto de fraude. Ray Dalio se sumó al coro bajista.⁵

Esto es, literalmente, la definición de Pérez del capital financiero desacoplándose de lo que la economía real puede sostener. El dinero especulativo movilizando cifras brutales, retroalimentándose a sí mismo, construyendo la infraestructura del paradigma —los centros de datos— a un ritmo que quizá no tenga demanda que lo respalde. Es el frenesí en estado puro.⁶

El contraargumento fuerte es que esto no es el puntocom: las Siete Magníficas tienen márgenes netos por encima del 25%, contra el 13% promedio del S&P 500, un colchón de rentabilidad que no existía en la burbuja de internet, y Nvidia facturó unos 81.6 mil millones en el trimestre, +85% interanual, con su negocio de centros de datos cerca de 75.2 mil millones — flujo de caja real, no promesas.

El otro argumento de los alcistas es que la IA ya está incrustada en toda la economía, no confinada a startups especulativas y eso genera ingresos predecibles para el sector productivo.⁷

Sin embargo, Nikkei Asia publicó en julio de 2026 un reporte donde se argumenta que la deuda oculta de los gigantes tecnológicos de EE.UU. creció ocho veces en unos cuatro años hasta unos 1.65 billones, impulsada por la inversión en IA, superando su deuda real y dificultando que los inversionistas evalúen el riesgo. Las cinco empresas son Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta y Oracle, y la cifra es mayor que los ~1.35 billones que sí reportan abiertamente.⁸

Pérez no necesita que todo sea humo para que haya burbuja. Los ferrocarriles eran reales, rentables y transformadores — y aun así hubo Railway Mania y crash en 1847. El frenesí sobreinvierte en el margen (las startups sin ingresos, los deals circulares, las valoraciones estratosféricas), aunque los titanes en el centro sean sólidos.

El discurso "esta vez es diferente porque la tecnología es real" se ha dicho en todos los frenesíes y, en todos fue parcialmente cierto. Que Nvidia gane dinero real no refuta la tesis de la burbuja; la matiza.⁹

La señal que más me llama la atención. Los reguladores empezaron a moverse. El Banco de Inglaterra está vigilando de cerca los riesgos de la IA para la estabilidad financiera —concentración de mercado, apalancamiento, financiamiento inédito con deuda para infraestructura— y el BCE ordenó a los bancos del área euro entregar planes de acción antes del 31 de octubre de 2026.

En el modelo de Pérez, el punto de inflexión es precisamente el momento de recomposición institucional. Que los bancos centrales estén despertando ahora es el tipo de movimiento que suele preceder —o acompañar— al reacomodo regulatorio que reencauza el capital de lo financiero a lo productivo. No es el crash, pero es el sistema institucional empezando a reaccionar.¹⁰ No es un punto de inflexión nuevo; es el del quinto oleaje, que 2008 dejó a medias, cerrándose por fin.

Se habrán dado cuenta ya que hay pronósticos explícitos de crash este mismo año: Motley Fool tituló directamente "la burbuja de la IA reventará en 2026". Deben observar el tipo de argumento — valoraciones estiradas, correlaciones históricas de "next-big-thing" — es lectura de sentimiento de mercado, no del reloj de Pérez que hemos venido siguiendo.

Sigue siendo falsa precisión, solo que ahora viene de Wall Street en vez de una extrapolación "pedestre". La lectura honesta no cambia: el marco predice sobrecalentamiento y corrección estructuralmente probables; el año exacto es indeterminado.

Lo que el marco no puede decidir por mí es si es el frenesí de un sexto oleaje naciente (IA) o una segunda burbuja dentro del quinto estirado (TIC). Pero para mi tesis eso casi da igual: en ambas lecturas, estamos parados en la instalación, mirando cómo el capital financiero manda — y Pérez diría que el traspaso al capital productivo no llega sin pasar antes por el filo de una corrección.

Conclusión

Por qué es el quinto oleaje y no el sexto

Todo lo que revisé —desacople, financiamiento circular, concentración récord, deuda opaca, reguladores despertando, riesgo de activos varados— describe inequívocamente una fase de frenesí. Lo que el marco de Pérez no puede decidir por mí es de qué oleaje. Me decanto por el quinto por tres razones.

La primera: la IA no es una tecnología nueva. Es un campo de las tecnologías de la información que vivió cincuenta años en laboratorios y que apenas encontró su momento producto-mercado. Corona el paradigma de las TIC; no inaugura otro.

La segunda: las cinco revoluciones de Pérez se dividen en dos mundos. Las primeras cuatro —la máquina de Arkwright, la locomotora, la planta de acero, el Modelo T— ocurrieron en el mundo de los átomos: trajeron infraestructura física que antes no existía —canales, vías férreas, red eléctrica, carreteras— y su trabajo era mover, transformar o fabricar materia.

El quinto oleaje fue el que cruzó la frontera: en 1971 el microprocesador inauguró el mundo de los bytes, la era de la información. Y aquí está el punto que me convence de que la IA pertenece a ese quinto y no a un sexto: la IA no cruza ninguna frontera nueva.

No fabrica nada físico, no mueve materia, procesa información —igual que todo lo que vino después de 1971, solo que en su forma más destilada—. No levanta infraestructura propia: se monta sobre la del quinto oleaje —fibra, nubes, semiconductores, la web—. La IA no es el salto de los átomos a los bytes; es el mundo de los bytes llegando a su expresión más pura. Consume el paradigma anterior; no lo inaugura.

La tercera, y la que más me convence: el punto de inflexión del quinto oleaje nunca se resolvió. Bajo Pérez, después de la corrección debía venir la recomposición institucional que reencauza el capital financiero hacia lo productivo. Lo que hubo entre 2000 y 2008 fue rescate y tasas en cero, no reencauzamiento.

El capital financiero nunca soltó el mando. Vista así, la burbuja de la IA no es una anomalía que rompe el patrón: es la consecuencia previsible de un punto de inflexión abortado. El frenesí se reanudó porque nunca se le puso freno institucional —y los bancos centrales que hoy vigilan el riesgo sistémico de la IA, que ya vimos, son esa recomposición pendiente llegando por fin, quince años tarde.

El disparador: la energía, no la valoración

Aquí es donde este ciclo se sale del molde histórico. Los demás bajistas ya mencionan la energía como un riesgo; lo que no le he visto a nadie es tratarla no como un riesgo más, sino como el disparador mismo del reprecio del sector. Y conecta directo con lo que acabo de decir sobre átomos y bytes.

Porque hay una paradoja en el corazón de este oleaje. La IA es la primera revolución puramente inmaterial de la historia —vive entera en el mundo de los bytes: un modelo no pesa nada, no ocupa espacio, no consume acero—.

Pero, para existir devora la energía que mueve átomos. El centro de datos que corre ese modelo consume megawatts, agua de enfriamiento y cobre de transmisión como una planta de acero del siglo XIX. El mundo de los bytes se estrella contra el límite más material de todos: la generación eléctrica.

Y ahí está la asimetría que importa. En las manías anteriores, construir la infraestructura era el problema. Aquí construirla es la parte fácil. Un centro de datos de mil megawatts se levanta en dos o tres años; la generación firme para alimentarlo, no. El Departamento de Energía de EE.UU. lo dimensiona: los centros de datos pasarán de consumir el 4.4% de la electricidad nacional en 2023 a entre 6.7% y 12% en 2028 —de 176 a un rango de 325 a 580 TWh en cinco años—.¹¹

Pero la demanda no es el cuello; el cuello es el tiempo. Las colas de interconexión en los tres mercados que concentran la mayor parte de la capacidad anunciada —norte de Virginia, Phoenix, Dallas— corren hoy entre cuatro y siete años.¹²

Un centro de datos que entra a la cola en 2026 no verá electricidad de red antes de 2030. Y no hay atajo por el lado del equipo: las turbinas de gas grandes tienen esperas de hasta siete años —cuando antes eran dos o tres—,¹³ el backlog de GE Vernova equivale a poco más de 6 años de producción ya comprometida,¹⁴ y hasta los transformadores pasaron de 24 meses a cinco años de entrega. El equipo eléctrico es menos del 10% del costo de un centro de datos y el 100% del cuello de botella.¹⁵ ¹⁶

Y aquí conviene corregir un lugar común: lo nuclear no resuelve este problema. Un reactor convencional recorre entre diez y quince años de certificación, permisos, construcción y puesta en marcha; los SMR comerciales no llegan en volumen antes de mediados de la década de 2030, y el historial de ejecución no ayuda —el proyecto SMR de NuScale en Idaho se canceló en 2023 tras dispararse de 3.6 a 9.3 mil millones de dólares—.¹⁷ ¹⁸ Precisamente por eso el cuello de botella es estructural y no coyuntural: la respuesta de fondo no llega a tiempo para la demanda que ya está contratada.

Lo que sí llega a tiempo es el parche —turbinas de gas, cogeneración detrás del medidor, respuesta a la demanda y generación distribuida—, y ese parche es más caro, más sucio y políticamente más difícil de defender.¹⁹

Mi tesis, entonces, en una línea: el punto de inflexión empieza cuando el mercado deje de valuar la IA por capex desplegado y empiece a valuarla por energía firme contratada. No sé cuándo pasa. Sé qué lo delataría.

Qué me haría estar equivocado

Un análisis que no puede fallar no es un análisis, es una narrativa. Estos son los indicadores que sigo, y lo que significa cada uno:

1. Guidance de capex de los hyperscalers. Si Alphabet, Microsoft, Amazon y Meta sostienen o suben el capex dos trimestres seguidos con flujo de caja operativo creciendo en paralelo, mi lectura del desacople se debilita.
2. Ingresos de centros de datos de Nvidia. Una desaceleración fuerte del crecimiento interanual sin caída de precio sería la primera grieta del lado de la demanda real.
3. Financiamiento circular como porcentaje de ingresos del sector. Si cae, el frenesí se está enfriando por sí solo. Si sigue creciendo, se está tensando.
4. Spreads de deuda corporativa tech y ritmo de emisión. El apalancamiento para infraestructura es la variable que el Banco de Inglaterra y el BCE están vigilando; un ensanchamiento de spreads es el aviso más temprano disponible.
5. Precios de PPA industriales y tiempos de interconexión en los mercados clave. Si se estabilizan o mejoran, mi tesis energética pierde su núcleo. Si siguen deteriorándose, se confirma.

Si tres de los cinco se mueven en contra durante dos trimestres consecutivos, reviso la postura por escrito y lo publico aquí.

Cómo se traduce en posicionamiento

Sin detallar posiciones: bajista sobre la mayoría de los hyperscalers, con horizonte de dos a cuatro años y sin apalancamiento —una tesis estructural no se opera con timing—. Alcista en la cadena de generación eléctrica: turbinas, equipamiento de red e instalación de renovables, donde el flujo de caja no depende de que la narrativa de la IA se sostenga, sino de que la demanda eléctrica crezca, cosa que ya está ocurriendo.

Sobre las maquiladoras de reactores nucleares mantengo una posición menor y quiero ser honesto sobre su naturaleza: por lo que expliqué arriba, esa exposición no descansa en flujo de caja cercano sino en el reprecio de una narrativa. Es un trade de sentimiento, no de fundamentales, y lo dimensiono como tal.

Lo demás lo dice Pérez mejor que yo: la infraestructura que el frenesí sobreconstruye no se evapora con el crash. La fibra óptica del puntocom iluminó la web 2.0 una década después. Los centros de datos de 2026, si revientan, quedan ahí —esperando a que el capital productivo los ponga a rendir. Mi trabajo no es adivinar el día del filo que haga la burbuja reventar. Es llegar al otro lado con capital para comprarlo.

Notas y referencias

1. Estado de Nueva York — primera moratoria estatal a nuevos centros de datos hyperscale. https://www.governor.ny.gov/news/first-statewide-moratorium-new-hyperscale-data-centers-launched-governor-kathy-hochul (consultado el 19 de julio de 2026).
2. The New York Times. https://www.nytimes.com/2026/04/10/us/open-ai-sam-altman-molotov-cocktail.html (consultado el 19 de julio de 2026).
3. CNBC. https://www.cnbc.com/2026/01/10/are-we-in-an-ai-bubble-tech-leaders-analysts.html (consultado el 22 de julio de 2026).
4. Noahpinion (Noah Smith). https://www.noahpinion.blog/p/should-we-worry-about-ais-circular (consultado el 22 de julio de 2026).
5. Highline WP. https://www.highlinewp.com/post/circular-investing-in-the-ai-ecosystem (consultado el 22 de julio de 2026).
6. Maine Public. https://www.mainepublic.org/show/2-pm-public-affairs-programs/2026-05-11/open-to-debate-will-the-ai-bubble-burst (consultado el 22 de julio de 2026).
7. Axios. https://www.axios.com/2026/06/06/ai-bubble-economy-growth (consultado el 22 de julio de 2026).
8. Nikkei Asia. https://asia.nikkei.com/business/technology/five-us-tech-giants-hidden-debts-soar-to-1.65tn-on-opaque-ai-funding (consultado el 24 de julio de 2026).
9. Bloomberg. https://www.bloomberg.com/graphics/2026-ai-circular-deals/ (consultado el 24 de julio de 2026).
10. Yahoo Finance. https://finance.yahoo.com/news/prediction-artificial-intelligence-ai-bubble-082600287.html (consultado el 24 de julio de 2026).
11. LBNL / U.S. Department of Energy, 2024 United States Data Center Energy Usage Report (dic. 2024). https://eta.lbl.gov/publications/2024-lbnl-data-center-energy-usage-report (consultado el 24 de julio de 2026).
12. Belfer Center (Harvard). https://www.belfercenter.org/research-analysis/data-centers-texas-virginia-comparison (consultado el 24 de julio de 2026).
13. Engineering, vol. 58, n.º 3 (2026) — backlog de turbinas de gas (consultado el 24 de julio de 2026).
14. GE Vernova, reporte de resultados Q1 2026 (8-K). https://d18rn0p25nwr6d.cloudfront.net/CIK-0001996810/d497a2d4-2e62-408f-8e78-e5f96ea73dec.pdf (consultado el 24 de julio de 2026).
15. Tech Fund / Tech Investments. https://www.techinvestments.io/p/power-bottlenecks-and-the-ai-data (consultado el 24 de julio de 2026).
16. Lean Research. https://www.leanrs.com/insights/data-center-equipment-growth (consultado el 24 de julio de 2026).
17. Davis Graham — panorama regulatorio SMR. https://davisgraham.com/news-events/small-modular-reactors-and-data-centers-the-emerging-regulatory-landscape-for-next-generation-nuclear-power-supply/ (consultado el 24 de julio de 2026).
18. The Guardian. https://www.theguardian.com/australia-news/2023/nov/09/small-modular-nuclear-reactor-that-was-hailed-by-coalition-as-future-cancelled-due-to-rising-costs (consultado el 24 de julio de 2026).
19. Nota: la respuesta a la demanda es cuando la red eléctrica, en vez de generar más energía para cubrir un pico de consumo, le paga a los grandes consumidores para que reduzcan su consumo en ese momento. En lugar de subir la oferta, bajas la demanda. Aplicado a mi tesis: si la red no da abasto, se le pide a un centro de datos que apague o difiera parte de su carga en las horas críticas —a cambio de una compensación—. Es un "parche" precisamente por eso: no resuelve el déficit de generación, solo administra la escasez recortando consumo cuando aprieta.