El gigante de IA de las bolsas de Hong Kong frena bruscamente: gastan más dinero de lo que ganan y el mercado ya no está dispuesto a seguir comprando
Hola a todos, soy vuestro periodista financiero. Hoy vamos a hablar sobre un “terremoto” que ocurrió en el mercado de bolsas de Hong Kong el 14 de septiembre.
Si seguís las noticias de tecnología, probablemente sepáis que la IA (inteligencia artificial) está siendo muy popular últimamente, especialmente empresas chinas como Zhipu y MiniMax, que antes eran muy promocionadas. Pero en los últimos días, la situación ha cambiado. Las acciones de Zhipu y MiniMax han caído drásticamente, lo que ha afectado negativamente a todo el sector de IA de las bolsas de Hong Kong.
¿Qué ha pasado realmente detrás de esto? ¿Es que la industria de la IA está en declive o es que estas empresas han revelado sus defectos? No os preocupéis, vamos a explicarlo todo de manera sencilla y clara.
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Resumen del contenido principal: Una crisis de confianza provocada por la velocidad de gasto de dinero y el cambio en la dirección de la industria
En resumen, la caída del sector de IA de las bolsas de Hong Kong no ha sido causada por un único factor, sino por el impacto combinado de problemas internos y señales externos.
1. Problemas internos (Zhipu, MiniMax): Aunque estas empresas han experimentado un rápido crecimiento en ingresos, el ritmo de gasto de dinero es mucho más alto que el de generación de ingresos. Zhipu, que solo se lanzó al mercado hace unos meses, ya ha gastado casi todo el dinero recaudado, e incluso ha acelerado el consumo diez veces. El mercado se pregunta: ¿cuándo podrán generar ingresos de manera independiente?
2. Señales externos (OpenAI, Anthropic): Los líderes de la IA en Estados Unidos han anunciado que van a reducir su ritmo de desarrollo, enfatizando la seguridad y la alineación de sus modelos en lugar de buscar simplemente un mejor rendimiento. Esto ha afectado directamente la valoración de las acciones de IA: antes, la gente compraba acciones con la esperanza de que los modelos se volvieran más potentes; ahora que los líderes del sector dicen que van a desacelerar, ¿deben ajustarse las expectativas anteriores?
El resultado es que los inversores han comenzado a reevaluar estas empresas de IA con altas valoraciones y grandes pérdidas, lo que ha llevado a una caída significativa en sus acciones.
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Desglose detallado: Cinco dimensiones para comprender este ajuste
1. ¿De dónde viene el dinero y a dónde va? La preocupación por un ciclo vicioso de financiación y gasto excesivo
Veamos primero lo que hizo Zhipu. El 13 de septiembre, Zhipu anunció que iba a recaudar unos 5 mil millones de dólares (alrededor de 39,2 mil millones de dólares hongkoneses). Es una cantidad considerable, pero lo que realmente preocupa a los inversores es cuán rápido se está gastando el dinero.
- Ritmo anterior: Zhipu se lanzó al mercado en enero de 2026 y recaudó unos 4,9 mil millones de dólares hongkoneses. En ese momento, todos pensaron que ese dinero duraría bastante tiempo.
- Ritmo actual: Para julio, ya había gastado casi todo ese dinero. Luego, en julio, recaudó 31,3 mil millones de dólares hongkoneses a través de una emisión de acciones, y en solo 50 días gastó 10,9 mil millones de dólares, lo que representa un gasto promedio diario de 220 millones de dólares.
- Aceleración sorprendente: El gasto mensual aumentó de 600 millones de dólares durante la fase de IPO a 6,5 mil millones de dólares después de julio. ¡El ritmo de gasto se ha multiplicado por casi diez en solo dos meses!
Explicación en lenguaje sencillo:
Es como una empresa emergente que recibe su primer inversión y dice que le durará un año. Pero en seis meses ya lo ha gastado todo y tiene que buscar más fondos. Los inversores preguntan: “¿Por qué gastas tanto dinero tan rápido?” La empresa responde: “Necesito comprar tarjetas gráficas mejores para entrenar modelos más avanzados.” Aunque la justificación parece sólida, la lógica del mercado financiero es la siguiente: si no puedes demostrar que ese dinero se convertirá en ganancias o al menos en ingresos estables, entonces estás simplemente llenando un pozo sin fondo. Aunque Zhipu está recaudando 392 millones de dólares para desarrollar modelos futuros, los inversores ven que su ritmo de gasto está aumentando mientras que su capacidad para generar ingresos no ha seguido el mismo ritmo. Este modelo de supervivencia a través de financiación es más tolerable en un mercado en alza, pero cuando cambia la dirección del mercado, la gente se pregunta: ¿cuándo llegará el próximo financiamiento? ¿Y si no lo consiguen, la empresa se quedará sin fondos?
2. ¿Los ingresos son suficientes para cubrir los costos? La trampa de las altas ganancias
Muchas personas han visto que los ingresos de Zhipu aumentaron un 399% y los de MiniMax un 283% en el primer semestre y han pensado: “¡Vaya, el negocio está creciendo!”. Pero como inversores, no podemos basarnos solo en los ingresos; también necesitamos ver el margen bruto y las ganancias netas.
- Situación de Zhipu:
- Los ingresos son de 954 millones de dólares, lo que es un aumento significativo.
- Sin embargo, el margen bruto ha caído del 50% al 26,4%, lo que significa que de cada 100 dólares recaudados, solo se ganan 26 dólares.
- Lo más importante es que el gasto en investigación y desarrollo representa el 2,2% de los ingresos. Es decir, por cada dólar ganado, se gastan 2,2 dólares en I+D.
- Situación de MiniMax:
- Los ingresos son de 117 millones de dólares, un aumento del 283%.
- El gasto en I+D es de 297 millones de dólares, lo que representa el 2,5% de los ingresos.
- El margen bruto es del 17,9%, lo que resulta en una pérdida neta ajustada de 293 millones de dólares.
Explicación en lenguaje sencillo:
Es como abrir un restaurante: aunque el número de clientes ha aumentado (ingresos en aumento), los costos (computación, energía, I+D) han crecido más rápido que los precios de los platos. Antes, quizás pudieras mantener el negocio con ganancias pequeñas o con subsidios, pero ahora que el margen bruto ha disminuido significativamente, significa que tus productos no se han vuelto más económicos o eficientes a medida que has crecido. Para mantener la competitividad, tienes que invertir más dinero en I+D y en hardware. El problema principal es que la industria de las grandes modelos es intensiva en capital: requiere grandes inversiones iniciales, pero una vez que se establece, los costos marginales son bajos. Sin embargo, estas empresas aún no han llegado a ese punto y se han visto atrapadas en un ciclo en el que deben seguir invirtiendo constantemente para mantenerse a la vanguardia. Los ingresos están aumentando, pero las pérdidas también lo están haciendo, lo cual es algo que el mercado financiero desprecia mucho.
3. ¿Por qué el anuncio de los líderes estadounidenses de la IA asustó al mercado de Hong Kong? El colapso de la lógica de valoración
Otra razón importante para la caída fue el anuncio de los CEO de OpenAI y Anthropic de que iban a reducir su ritmo de desarrollo, enfatizando la seguridad y la alineación de sus modelos.
- La lógica anterior: Las acciones de IA eran caras porque la gente creía que la “ley de Moore” también se aplicaba a la IA: los modelos se volverían más potentes y rápidos. Los inversores compraban acciones con la esperanza de que los modelos superaran a sus competidores en el futuro.
- La nueva situación: Los líderes del sector dicen que necesitan desacelerar para garantizar la seguridad y la calidad de los modelos.
Explicación en lenguaje sencillo:
Es como una carrera de coches: antes, la gente apostaba por el coche más rápido y ofrecía los premios más altos a los equipos más veloces. Ahora, el equipo campeón dice: “Vamos a reducir la velocidad porque la pista es peligrosa y necesitamos construir barreras de protección primero”. Esto pone en duda las expectativas previas, ya que si los modelos más avanzados no avanzan tan rápido, las valoraciones basadas en ese ritmo pueden caer.
Consecuencias: Los inversores comienzan a reevaluar estas empresas de IA con altas valoraciones y grandes pérdidas, lo que lleva a una retirada de fondos y a una caída en sus acciones.
4. El mercado ya no es tan tolerante: de las historias a los informes financieros reales
En los últimos dos años, el mercado financiero ha sido muy tolerante con las empresas de IA. Mientras tu historia fuera atractiva y tu tecnología pareciera impresionante, incluso si tenías pérdidas, tus acciones podían subir. Pero recientemente, esa tolerancia ha disminuido rápidamente.
- Ejemplo de Anthropic: En el segundo trimestre, Anthropic registró ingresos de más de 11,5 mil millones de dólares y por primera vez tuvo ganancias netas, lo que ha establecido un nuevo estándar para el mercado: las empresas de IA pueden ser rentables.
- Comparación incómoda: Cuando una empresa de IA es rentable y se lanza al mercado, otra que sigue gastando mucho dinero y tiene un margen bruto en declive pierde la preferencia de los inversores.
Explicación en lenguaje sencillo:
Antes, los inversores veían a las empresas de IA como “acciones con potencial”, pensando que aunque perdían dinero ahora, tenían un gran futuro. Ahora, el mercado las evalúa como “empresas maduras”, preguntándose: ¿Cuál es tu flujo de caja? ¿Puedes mantener un margen bruto estable? ¿Puedes cubrir tus costos con tus ingresos? Este cambio en los criterios de evaluación indica que la era de la especulación basada en conceptos se ha terminado. Los inversores ya no están dispuestos a pagar precios excesivos por posibilidades futuras; quieren ver certidumbre en el presente. Para Zhipu y MiniMax, esto significa que deben demostrar rápidamente su capacidad para generar ingresos comerciales, de lo contrario, sus valoraciones podrían verse ajustadas a la baja.
5. ¿Quién se beneficia y quién sufre a largo plazo?
Este ajuste no es solo una fluctuación en las acciones; puede ser un indicador de un cambio en la dirección de la industria de la IA.
- Impacto a corto plazo:
- Fabricantes de grandes modelos: Empresas como Zhipu y MiniMax enfrentan presiones para que sus valoraciones disminuyan y pueden tener más dificultades para recaudar fondos.
- Acciones relacionadas con hardware y capacidad de cómputo: Dado que el ritmo de iteración de los modelos puede desacelerar, la demanda de capacidad de cómputo también podría disminuir, lo que afectaría a las acciones relacionadas (como chips y comunicación óptica).
- Beneficios a largo plazo:
- Aplicaciones de IA: Si los modelos avanzados no se actualizan tan rápidamente, las empresas que se enfocan en áreas específicas (como la salud, la ley, las finanzas) tendrán más oportunidades, ya que los clientes corporativos valoran más estabilidad, precisión y costos que la tecnología más avanzada.
- Capacidad de cómputo nacional: Según Zhejiang Securities, el uso global de tokens sigue creciendo rápidamente, lo que significa que la demanda de capacidad de cómputo sigue siendo fuerte. Esto es positivo para las infraestructuras de cómputo, especialmente para las alternativas nacionales.
Explicación en lenguaje sencillo:
Este ajuste es en realidad un intento por desinflar las burbujas en el mercado. Las empresas que solo dependen de historias tecnológicas para mantener sus valoraciones, pero no tienen capacidad de generar ingresos reales, son las que se ven afectadas. Las que pueden aplicar la tecnología de IA de manera efectiva para resolver problemas de los clientes y controlar los costos son las que se beneficiarán.
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Conclusión
La caída del sector de IA de las bolsas de Hong Kong el 14 de septiembre no fue simplemente una fluctuación de mercado; fue un reforma de la lógica de la industria.
Nos muestra que:
1. Gastar dinero rápido no es una garantía de éxito: El mercado financiero ya no está dispuesto a financiar inversiones sin retorno; la eficiencia y las ganancias son ahora los focos principales.
2. Es necesario equilibrar seguridad y velocidad: El llamado de las empresas líderes para desacelerar nos recuerda que el desarrollo de la IA no debe centrarse solo en la velocidad, sino también en la estabilidad.
3. Las aplicaciones son clave: En el futuro, las empresas que puedan integrar la IA de manera efectiva en sus negocios y generar ingresos estables serán las que tengan más éxito.
Para los inversores, esto significa que al invertir en acciones relacionadas con la IA, no solo deben considerar conceptos y tasas de crecimiento, sino también margen bruto, flujo de caja y capacidad de comercialización. La era de rápido crecimiento de la IA puede haber llegado a su fin, pero la era de la innovación sostenida acaba de comenzar.