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Este artículo analiza la situación actual de la burbuja de IA en Silicon Valley: la burbuja sigue expandiéndose (las valoraciones de las IPO de gigantes como SpaceX y OpenAI son escandalosamente altas, y el capital recaudado es diez veces más que el de las IPOs en el mercado estadounidense del año pasado). Sin embargo, los profesionales del sector (fundadores, inversores e ingenieros) son conscientes de los riesgos, pero nadie se retira; por el contrario, continúan apostando mientras se reservan opciones de salida (como firmar contratos a corto plazo, buscar oportunidades de adquisición o elegir rutas tecnológicas no consensuadas). Al mismo tiempo, la burbuja ha llevado a nuevas evaluaciones en cuanto a la valoración de las empresas de IA, su internacionalización y sus direcciones tecnológicas. Finalmente, se compara la actitud de Silicon Valley (que tolera la burbuja) con la de China (más pragmática y orientada al lucro).
I. La burbuja de IA no son “números ficticios”, sino un “juego de posturas” y “historias de contratos a corto plazo”
La burbuja no se refiere a inversiones abstractas a nivel del PIB, sino a detalles concretos:
- La burbuja en las grandes empresas: Comprar tecnologías de IA es una forma de demostrar que no se quiere quedarse atrás. Muchas grandes empresas lo hacen porque así lo requieren sus planes anuales; no hacerlo equivaldría a reconocer su retraso. Un informe del MIT indica que las empresas han invertido cientos de miles de millones de dólares en IA generativa, pero el 95% de los proyectos no han dado resultados positivos, y aún así continúan invirtiendo. No se trata de adquirir valor, sino de obtener la sensación de seguridad de no quedarse atrás.
- La burbuja en las startups: Utilizan contratos a corto plazo para crear curvas de crecimiento ficticias. Las empresas rara vez firman acuerdos de tres años; solo ofrecen pruebas de uso de seis meses. Las startups incluyen estos contratos en sus presentaciones de financiación, presentándolos como signos de rápido crecimiento, sin importar si se renovarán o no. Tanto los proveedores como los usuarios inflan estas expectativas: las grandes empresas utilizan contratos a corto plazo para demostrar su interés, mientras que los inversores los venden nuevamente. Nadie cuestiona esto abiertamente.
- La burbuja en los recién llegados: Estos se ven arrastrados a crear historias ficticias para obtener financiación. Las empresas pioneras tienen valoraciones muy altas, y aquellos que llegan después, al no poder competir con productos reales, también deben inventar historias atractivas. Los requisitos de los clientes son cada vez más exigentes, obligando a los nuevos participantes a sumergirse en la burbuja.
Por supuesto, hay casos reales de éxito; por ejemplo, el AI de voz de ElevenLabs ha llevado a algunas grandes empresas a cerrar sus centros de atención al cliente y firmar contratos de seis a siete años. Pero este tipo de resultados concretos es la excepción en Silicon Valley.
II. Aquellos que permanecen en la burbuja: cada uno tiene su propia estrategia y plan de emergencia
Todos ven la burbuja, pero nadie se retira porque cada uno tiene sus propios cálculos:
- Fundadores: Los rápidos apuestan por el “escalo”; los más cautelosos, por la “paciencia”.
- Aquellos que actúan con decisión (como Genspark), que recibieron 60 millones de dólares en su ronda inicial y lograron ingresos anuales estables en nueve días después del lanzamiento de su producto, publicitan ampliamente. Apuestan a que su escala les permitirá sobrevivir o a que serán adquiridos por grandes empresas.
- Aquellos que toman medidas preventivas (como un ex ejecutivo de Baidu y Xiaomi), han cambiado tres proyectos de IA y ahora se dedican a investigar el mercado. Apuestan a que, cuando la burbuja se disipe, sus empresas seguirán siendo viables, buscando necesidades reales del mercado.
- Inversores: Algunos rompen con sus principios para invertir (como Holly), que normalmente espera ver un producto antes de hacerlo, pero invierte en equipos de investigación de IA de primer nivel. Otros se centran en los clientes (como Bryan), ya que las empresas de IA tienen altos riesgos; prefieren invertir en aquellas que puedan sobrevivir a la burbuja.
- Ingenieros: Observan las incertidumbres internas de las grandes empresas (por ejemplo, el cambio de Alibaba de código abierto a cerrado, o la reorganización de equipos en Google para desarrollar tecnologías como Gemini). Los ingenieros de nivel intermedio están preocupados, ya que su experiencia no se aplica al nuevo paradigma de IA. ¿En qué apuestan? Por ejemplo, Thomas señala que lo único que queda es el valor de asumir las consecuencias: aunque la IA puede ser útil, alguien debe estar disponible para resolver problemas (como en los sistemas autónomos de Tesla).
III. Cinco conclusiones claras derivadas de la burbuja
La burbuja ha alterado las reglas tradicionales y obliga a los profesionales a replantearse:
1. Para evaluar a las empresas de IA, considera estos cinco aspectos:
- Calidad de los ingresos (¿son reales? ¿Hay altas tasas de pérdida de clientes?);
- Autonomía en el uso de la capacidad de cómputo (¿no dependen de proveedores de servicios en la nube o fabricantes de chips?);
- Ventajas competitivas (¿hay algo que otros no puedan copiar?);
- Eficiencia del capital (¿se está utilizando correctamente el dinero recaudado?);
- Cumplimiento legal (¿no violan las regulaciones?).
2. La internacionalización es una necesidad: Al registrar una empresa, debes considerar cuatro cuestiones: ¿cuál es tu mercado principal? ¿De dónde provienen tus tecnologías y tu equipo? ¿Dónde planeas listar tus acciones en el futuro? ¿El dinero recaudado es un recurso o un problema?
3. Las direcciones tecnológicas no están definidas: Actualmente, los modelos transformadores son la tendencia (cuanto mayores sean sus parámetros, mejor), pero hay límites físicos (la capacidad de cómputo no es ilimitada). Otras vías menos conocidas podrían ser más prometedoras; no consideres solo lo que es popular ahora.
4. El enfoque de la IA para empresas (B2B) ha cambiado: Antes, el objetivo era tener tantos usuarios como fuera posible con SaaS; ahora, los productos de IA de alto valor por cliente son más valiosos que un gran número de usuarios. El crecimiento no se mide por el volumen de usuarios, sino por la rentabilidad de cada uno.
5. Los mercados de IA deben ser segmentados: Por ejemplo, el sector de video con IA puede dividirse en cuatro niveles: modelos (monopolizados por grandes empresas), herramientas (con ingresos anuales de decenas de millones), distribución y comunidades. ¿En qué nivel te encuentras? Si no puedes definirlo claramente, significa que aún no has entrado realmente en el negocio.
IV. Silicon Valley vs China: diferencias en la magnitud de la burbuja
Silicon Valley tolera más imaginación para el futuro, por lo que la burbuja es más grande; en China, la actitud es más pragmática, y todos se preguntan cuándo podrán obtener ganancias. Esta perspectiva pragmática solía considerarse una limitación, pero en la burbuja resulta más segura, ya que los emprendedores chinos se centran en ingresos reales y no son tan influenciados por valoraciones exageradas.
Cuando la burbuja estalle, lo que se llevará es el “agua” (los aspectos innecesarios), mientras que quedarán el talento, la experiencia y estas nuevas conclusiones. Quién realmente tendrá éxito… solo lo sabremos cuando llegue el momento.
El mensaje principal de este artículo es que, aunque la burbuja de IA sea grande, las personas inteligentes no apuestan a ciegas; participan en ella mientras se reservan opciones de salida y evolucionan dentro de ella. Lo que sucede en Silicon Valley hoy podría ser nuestro mañana; comprender esto anticipadamente nos ayudará a evitar errores.