¡Recoge los pedazos después de que estalle la burbuja! 2027 es un año de gran poder destructivo.

Cada vez aparecen más indicios de que la burbuja de la IA está alcanzando su punto máximo. ¿El fuerte repunte del sector de los semiconductores es señal de que se ha llegado a la cima o de que se avecina un colapso? La salida a bolsa de Unitree Labs se disparó un 600%, lo que evidencia una clara burbuja a corto plazo entre los principales laboratorios de IA, que podrían sufrir una caída exponencial en 2027.

Autor: Sr. Z, 168X

Cuando quienes ajustan los parámetros son aclamados como dioses, solo queda esperar a que la burbuja estalle.

El 19 de agosto de 2026, la industria de semiconductores se recuperó del violento proceso de desapalancamiento. ¿Fue este el inicio de una nueva tendencia alcista o la confirmación de un techo y el preludio de un colapso? Ese mismo día, la salida a bolsa de Unitree Robotics vio cómo el precio de sus acciones se disparaba un 600 % en la apertura, elevando brevemente su capitalización de mercado a más de 360 mil millones de RMB, equivalentes a más de 53 mil millones de USD, cifra significativamente superior a la valoración de Figure AI de 39 mil millones de USD en el mercado de capital privado estadounidense. El dinero seguía fluyendo libremente, pero el ambiente de celebración comenzaba a cambiar.

Este episodio de 168X presenta el regreso del experto en la industria de la IA ( @QihongF44102 ), una de las pocas personas que opera simultáneamente en la primera línea de la industria y el mercado de valores: trabajando en el post-entrenamiento de grandes modelos durante el día y comparando datos con colegas del sector financiero por la noche. Después de su última aparición en el programa, redujo sus posiciones y se mantiene casi completamente en efectivo. En este episodio, expuso abiertamente su pesimismo: no existe otro mercado grande, rápido y fácil aparte de la programación; los principales laboratorios de IA están experimentando una burbuja a corto plazo; el margen de beneficio del 86% en los sectores upstream es insostenible; esta ronda de IA se parece más al boom inmobiliario que al boom del 2000; y si no surgen nuevos escenarios de aplicación, 2027 podría ser un año de importantes caídas de los índices. ¿Qué deberían hacer los inversores minoristas? Su respuesta es simple: mantenerse fuera del mercado y esperar a que se desplome antes de comprar, especialmente en empresas que el gobierno seguramente rescatará.

1. Excavadora con efectivo disponible: Después de reducir sus posiciones en mayo y junio, aún no las ha vuelto a incorporar.

Sr. Z: Sin más preámbulos, hoy es miércoles 19 de agosto, 7 p. m., hora de Hong Kong. Nos sentimos muy honrados de haber invitado nuevamente al profesor experto en excavadoras de la industria de la IA. Profesor, ¿cómo ha estado últimamente? ¿Cómo van sus puestos y sus finanzas?

Excavator: Después de lo que les comenté la última vez, reduje mis posiciones y desde entonces se han mantenido muy bajas. Tenía posiciones en acciones estadounidenses, acciones A, acciones de Hong Kong, y también algunas acciones japonesas en ese momento, pero todas se han reducido significativamente. Ahora solo tengo una pequeña posición en acciones estadounidenses, pero no es grande; no tengo posiciones en otros mercados.

Sr. Z: Básicamente, tener suficiente efectivo disponible es la estrategia correcta. Ahora bien, ¿podría decirnos en qué punto se encuentran el mercado alcista de la IA y el de los semiconductores? Tras un desapalancamiento tan drástico, ¿dónde estamos ahora? ¿Estamos a punto de volver a subir o ya hemos alcanzado el máximo y nos preparamos para el colapso?

Excavator: Debemos analizar los mercados por separado. En primer lugar, creo que los mercados de Corea del Sur, Japón y las acciones A ya alcanzaron su punto máximo y no podrán volver a alcanzar nuevos máximos, ni siquiera acercarse a ellos. Esa es mi opinión.

II. No existe otro mercado aparte de la codificación: La burbuja a corto plazo de los principales laboratorios de IA.

Excavator: Permítanme compartir primero mi perspectiva sobre la industria. El punto más crucial es el mercado de la codificación que hemos estado discutiendo durante más de un año: los dos laboratorios de IA líderes se han centrado principalmente en esta narrativa, y su ARR (Ingreso Promedio por Transacción) ha crecido rápidamente, coincidiendo con el pico de crecimiento en el sector de los semiconductores. Ahora bien, hay dos problemas. Primero, aparte de la codificación, no hay otro escenario rápido y fácil que pueda capturar una gran cuota de mercado. Segundo, los modelos de código abierto: en los últimos tres o cuatro meses, las capacidades de los modelos de código abierto han mejorado muy rápidamente, incluidos los de China continental y Estados Unidos. Y este momento es diferente al de DeepSeek del año pasado: en aquel entonces, todavía había un margen significativo de mejora en inteligencia, pero hoy, el nivel de los modelos de código abierto ya es muy alto; han superado la etapa de "si es utilizable" o incluso "qué tan bien es utilizable". Después de superar este punto crítico, los usuarios están más preocupados por el precio y el costo.

Fíjese en los modelos de imágenes: Nano Banana de Google, Image de GPT e Image de Qianwen. El campo del modelado de imágenes ha caído en una competencia de homogeneización severa. Como estoy en primera línea, puedo sentir que después de que Google adquiriera Nano Banana, su tasa de utilización de potencia de cálculo disminuyó debido a la competencia, y los costos también bajaron. Y al menos en mi opinión actual, puedo prever que los grandes modelos de lenguaje también caerán en esta situación, lo cual es un panorama muy desfavorable. Por eso publiqué un artículo en Twitter la última vez: Los principales laboratorios de IA tienen una burbuja a corto plazo. A largo plazo, sin duda volverán a subir a medida que las empresas en diversas industrias se expandan, pero la burbuja a corto plazo es bastante grande.

Algo está sucediendo ahora mismo. Tanto en el extranjero como en China continental, muchas empresas de inteligencia artificial han pasado de los modelos de aprendizaje limitado (LLM) a modelos de código abierto por dos razones: primero, el coste, ya que los modelos de código abierto han alcanzado un nivel de desarrollo suficientemente alto; segundo, la seguridad de los datos. Para los principales laboratorios de IA, obtener los datos facilita el aprendizaje sobre el negocio, mientras que para las empresas SaaS, los datos en sí mismos constituyen su conocimiento estratégico. Por lo tanto, empresas como Perplexity y Coinbase están adoptando gradualmente modelos de código abierto, y lo mismo ocurre en China. La mayoría de las empresas de software se mostrarán cada vez más cautelosas ante esta situación, ya que, una vez que la programación alcance sus límites, empresas como OpenAI y Anthropic intentarán inevitablemente arrebatar clientes a las empresas SaaS.

III. Un margen de beneficio bruto del 86% es insostenible: La cadena de transmisión desde las aplicaciones finales hasta los semiconductores iniciales.

Sr. Z: Repasemos brevemente. Hynix publicó su informe financiero a finales del mes pasado, mostrando un margen de beneficio bruto del 86%. Luego, Apple anunció un aumento de precio, uno desorbitado, que repercutió en los consumidores. ¿Entonces su lógica es que esto es básicamente insostenible?

Excavator: Sí. Incluso me preocupa la declaración del CEO de SanDisk de que pueden mantener los márgenes brutos durante los próximos cuatro años. Si se confirma que las aplicaciones líderes se están debilitando, el sector intermedio de CSP y el sector de semiconductores posteriores enfrentarán problemas importantes. ¿Por qué? La sostenibilidad del margen bruto del sector inicial depende del sector posterior: si el margen bruto del sector posterior es insostenible, esperar que el sector inicial mantenga márgenes brutos tan altos es definitivamente insostenible. Además, el margen bruto actual ha alcanzado un nivel extremo: una vez que alcanza un nivel extremo, su lógica y narrativa se vuelven muy frágiles. ¿No se desplomó por un tiempo después de la última discusión? Ahora se ha recuperado. Creo que esta recuperación es razonable porque, aunque las expectativas no son buenas, los informes financieros actuales siguen siendo muy sólidos, además de algunas recompras de acciones. Pero la lógica a largo plazo, al menos por ahora, no se puede sostener.

Analicemos el proveedor de servicios al consumidor (CSP) intermedio. Los datos del CSP siguen siendo muy buenos porque la demanda se mantiene. Sin embargo, hay un punto crucial a tener en cuenta durante la transición de modelos de código cerrado a abierto: los modelos de código cerrado tienen márgenes de beneficio extremadamente altos, mientras que los de código abierto no. Aunque el consumo de tokens está aumentando y podría seguir haciéndolo, es cuestionable que el precio se pueda mantener. Por lo tanto, en general, lo más importante es centrarse en los escenarios de aplicación posteriores: si no se observan avances rápidos en nuevos escenarios, lo que se diga es irrelevante. Actualmente, existen muy pocos escenarios fuera de la programación. El sector SaaS puede crear algunos, pero se centra en el conocimiento y los canales, lo que requiere una promoción sector por sector, que sin duda es mucho más lenta que la programación.

Sr. Z: Observamos un fenómeno: Samsung y SK Hynix publicaron excelentes informes financieros, pero el precio de sus acciones cayó en consecuencia. Esto es una señal preocupante. También quisiera plantear una pregunta: algunos empiezan a decir que las acciones de memoria ya no son cíclicas, pero yo creo que siguen siéndolo. Simplemente, ahora muestran una tendencia alcista. Cuando haya otro exceso de oferta o una disminución de la demanda, volverán a una tendencia bajista. Solo que aún no se ha manifestado.

Excavadora: Tiendo a estar de acuerdo con su punto de vista.

IV. Más parecido al sector inmobiliario, no como en el año 2000: financiación rotativa y respaldo de NVIDIA.

Excavator: Esta ola de IA se centra esencialmente en la especulación sobre infraestructura. Estados Unidos está construyendo una nueva generación de infraestructura, incluyendo centros de datos y energía. Cuando se utiliza un apalancamiento masivo para la construcción, el suministro ascendente sin duda será escaso. Pero ahora se observan varias señales. Primero, observemos el origen del dinero: los proveedores de servicios en la nube (CSP) son la fuente del dinero, porque los laboratorios de IA apenas generan flujo de caja; este proviene casi en su totalidad de los CSP, además de dinero de algunos estados soberanos de Oriente Medio. ¿Hasta dónde ha llegado esto? Jensen está yendo a Wall Street, trayendo banqueros de inversión, trayendo a Blackstone, reclamando 500 mil millones de dólares: esencialmente trayendo más dinero para mantener este sistema.

Con tanto dinero invertido, todos se centran en una sola cosa: ¿generará realmente rentabilidades extraordinarias? Si Anthropic logra mantener un margen de beneficio bruto del 70-80% durante el próximo año, sería fantástico, pero ¿es realmente válida esa suposición ahora mismo? En mi opinión, la inteligencia en sí misma es homogénea: no hay mucha diferencia entre un coeficiente intelectual de 145 y 147. Mantener un margen de beneficio bruto en un mercado homogéneo es casi imposible; se trata de una materia prima, y su modelo de negocio se basa en materias primas. Si esto es cierto, ¿cómo pueden los proveedores mantener este margen de beneficio bruto? Es probable que los márgenes de beneficio bruto de los proveedores disminuyan debido a la feroz competencia, mientras que las aplicaciones de los clientes prosperarán, de forma similar a lo que ocurrió con la electricidad en el pasado.

Sr. Z: ¿Están NVIDIA, las principales empresas de modelos de negocio, los proveedores de servicios de comunicación (CSP), Oracle, Neocloud, además del crédito privado e incluso bancos de inversión como Goldman Sachs, conformando una estructura de financiación circular? ¿Cuáles son las principales similitudes y diferencias entre esta situación y la burbuja de las telecomunicaciones del año 2000?

Excavator: En realidad, no lo he comparado mucho con el año 2000. Siempre he pensado que se parece más al mercado inmobiliario. Durante la burbuja del 2000, muchas empresas no obtuvieron beneficios; ahora sí que los generan. Ahora todo se basa en la premisa de que "los laboratorios de IA líderes pueden crecer muy rápido y mantener sus márgenes de beneficio bruto", y luego se apalanca constantemente la infraestructura para seguir creciendo. Es muy similar al mercado inmobiliario de entonces: todo el mundo pensaba que los precios de la vivienda seguirían subiendo, aumentando constantemente el apalancamiento, empaquetando los centros de datos en bonos para venderlos y luego recaudando más fondos; esencialmente, no muy diferente de la refinanciación de bonos inmobiliarios del pasado. Es, en esencia, una forma de infraestructura. Una vez que los precios empiecen a caer, debido al alto índice de apalancamiento, colapsará rápidamente, igual que el mercado surcoreano.

Permítanme ofrecerles otra comparación histórica. Observen el ciclo inmobiliario chino: a partir del año 2000, experimentó otra década de rápido crecimiento tras 2007 y 2008. Sin embargo, las industrias chinas del cobre y el acero alcanzaron su punto máximo en 2007. ¿Cuál es la diferencia fundamental entre esto y la industria actual del almacenamiento? No mucha. La razón del repunte actual es que la industria aún se encuentra en muy buen estado, pero existe una brecha entre el ciclo financiero y el ciclo de la economía real en el mercado de capitales: por ejemplo, a principios de 2023, el ciclo de la economía real era muy débil, los informes financieros de CSP eran malos e incluso se estaba reduciendo el gasto de capital, pero los semiconductores comenzaron a subir, y el rendimiento tardó más de seis meses en reflejarlo gradualmente. Ahora es al revés: el rendimiento sigue siendo muy bueno, pero en otros seis meses, si no hay una nueva narrativa o un cambio en la lógica de la industria, el pico de rendimiento se reflejará oficialmente, y para entonces, las acciones de estas empresas probablemente ya habrán caído significativamente. Creo que ya nos encontramos en esa etapa.

Sr. Z: Estos proveedores de servicios en la nube invertirán colectivamente 725 mil millones de dólares en gastos de capital este año, pero no vemos con qué rapidez se materializarán los beneficios. Creo que el argumento de Jensen es válido; básicamente está utilizando el balance de NVIDIA como respaldo para su llamado NVIDIA Backstop, incentivando a Neocloud a construir centros de datos de IA. Si estos proveedores de servicios más pequeños incumplen sus obligaciones, Jensen intervendrá para rescatarlos. Pero, ¿es sostenible este enfoque?

Excavator: El enfoque de Jensen es definitivamente correcto a largo plazo: en última instancia, toda la inteligencia se construye sobre centros de datos, y a largo plazo, los centros de datos ciertamente no serán excedentes, al igual que los cables de fibra óptica instalados con anticipación, que eventualmente se usarán. Pero ¿es razonable el precio actual? ¿Son normales los márgenes de ganancia del 75% u 85% de Micron? ¿Es razonable el margen de ganancia del 75% de NVIDIA? Eso es lo que cuestiono. Si los márgenes de ganancia posteriores no son tan altos, entonces el precio actual es el resultado de una demanda extremadamente comprimida, y es insostenible a largo plazo. Otro punto: Jensen solo cubre una parte de la garantía de Neocloud, no el monto total. Para Jensen, vender tarjetas rápidamente es por supuesto lo mejor; incluso su postura reciente de mantener el modelo de código abierto es una decisión comercial: si el modelo es monopolizado por dos empresas de código cerrado, son totalmente capaces de fabricar sus propios ASIC porque entienden mejor sus propios modelos, lo cual es perjudicial para las tarjetas de NVIDIA; Un modelo de código abierto, donde cada uno crea su propio producto y el modelo no es fijo, es lo mejor para NVIDIA. Todo es cuestión de negocios; no te fijes en lo que dicen, sino en lo que piensan entre bastidores.

V. Ejercicio de flujo de caja descontado de SanDisk: 30 mil millones multiplicados por 4 años más el valor residual equivalen a 160 mil millones.

Excavator: En mi opinión, las empresas que han subido los precios tan drásticamente probablemente no merecen la pena. La demanda a largo plazo seguirá creciendo rápidamente, pero los precios ya se han disparado. En el futuro, necesitarán un gran volumen de ventas para compensarlo: el BPA (beneficio por acción) es una combinación de volumen y precio. Cuando el volumen compense el BPA, es probable que estas empresas hayan alcanzado su punto máximo, un punto máximo que durará mucho tiempo.

Aunque actualmente reparten dividendos, he hecho los cálculos. Tomemos como ejemplo a SanDisk: su flujo de caja después de impuestos es de aproximadamente 30.000 millones de dólares anuales. Suponiendo que la predicción del CEO se cumpla y que los precios se mantengan estables durante los próximos cuatro años, eso supone 120.000 millones de dólares de beneficio en ese periodo. Si añadimos una prima basada en el punto más bajo del ciclo, digamos 40.000 millones de dólares. Utilizando la valoración por flujo de caja descontado (DCF), esta empresa vale solo 160.000 millones de dólares. ¿Cuánto vale ahora? Sin embargo, si los precios de los tokens caen y los pedidos de GPU disminuyen en el futuro, esto contradice directamente la predicción del CEO de que "los precios se estabilizarán en los próximos cuatro años", lo que requiere un recálculo completo.

VI. La capitalización de mercado de Unitree supera la Figura IA: No se espera un despliegue a gran escala de robots en los próximos 5 años.

Sr. Z: Hablando de otros escenarios de aplicación, pienso en los robots. Hoy, Unitree Robotics salió a bolsa y el precio de sus acciones se disparó un 600% en la apertura, alcanzando una capitalización de mercado máxima de más de 360 mil millones de RMB. Vi al fundador, Wang Xingxing, impecablemente vestido con un traje, pero sin una sola sonrisa en el rostro. Probablemente pensaba: "Todo esto son solo historias; no sé si se podrá hacer realidad". Wang Leehom también estaba en el almuerzo, sentado junto a Neil Shen de Sequoia Capital. Convertido a dólares estadounidenses, eso representa una capitalización de mercado de más de 53 mil millones de USD; Figure AI en el mercado de capital privado de EE. UU. está valorada en tan solo entre 39 y 40 mil millones de USD. Esto no se basa en fundamentos en absoluto; es solo sentimentalismo, muy similar a la salida a bolsa de SpaceX. Otras acciones de robótica, como UBTECH, también tienen un efecto parasitario. ¿Qué opina al respecto?

Excavadoras: Nunca he sido optimista con respecto a los robots, ni siquiera cuando estaban de moda. La razón es que aún falta mucho para que se generalicen. Actualmente, todo el revuelo en torno a los robots se divide en dos categorías: una es la cadena de suministro, como los husillos y las manos diestras. Pero para que los robots se adopten ampliamente, es necesario abordar varios problemas cruciales. Primero, el modelo: entrenar modelos requiere datos, pero la recopilación de datos en la industria robótica es extremadamente difícil, a diferencia de la conducción autónoma, donde los conductores recopilan los datos por ti. Muchas empresas de robótica actualmente contratan personas para operar manualmente los robots y recopilar datos de esta manera, lo cual es increíblemente lento. Además, aparte de los datos visuales, también hay datos táctiles, que también son muy difíciles de obtener. Mi propia evaluación es que no veré un despliegue a gran escala de robots en los próximos cinco años, incluyendo empresas como Tesla y Figure en EE. UU. Esto no es sorprendente en este mercado, porque suceden muchas cosas absurdas, pero definitivamente es una burbuja. Soy optimista a largo plazo, especialmente una vez que la tecnología haya superado realmente su punto crítico, pero en esta etapa no veo señales de un avance tecnológico ni de un punto de inflexión.

Sr. Z: No creo que debamos preocuparnos por el aspecto intelectual: los modelos a gran escala de China, como DeepSeek, Kimi y Qianwen, son modelos de código abierto muy robustos y se han desarrollado a menos del 10 % del coste de los modelos estadounidenses. Recuerdo que DeepSeek también posee casi el 5 % del capital de Unitree. En cuanto a los aspectos estructurales y de fabricación, me recuerda a la industria automovilística estadounidense: Apple dijo que fabricaría coches eléctricos, pero ¿qué ha fabricado realmente en 10 años? Tesla no es un buen objetivo en términos de beneficio bruto y margen de beneficio. Por lo tanto, creo que el ganador final en este campo seguirá siendo un actor chino.

Excavadoras: Posiblemente. China tiene ventaja en industrias que requieren tecnología industrial relativamente avanzada, como la excavadora y su fabricación, al igual que la industria automotriz. Quizás algún día Estados Unidos desarrolle el cerebro de un robot, y China pueda imitarlo y producir uno también. Pero hasta que no se dé ese punto de inflexión, no soy muy optimista respecto a esta industria.

VII. El RSI llega a su fin: El paso final del Transformer y la penetración total de la codificación.

Excavator: Analicemos en detalle el RSI (Automejora Recursiva), del que todo el mundo habla. Lo dividiremos en dos partes. Técnicamente, la inteligencia artificial ha evolucionado a través de varias generaciones: desde el lanzamiento del Transformer en 2017, cada generación ha incluido preentrenamiento, postentrenamiento, aprendizaje por refuerzo y, posteriormente, aprendizaje en línea. El RSI actual es esencialmente una versión mejorada del aprendizaje en línea: permite que un modelo suficientemente inteligente seleccione muestras y se entrene a sí mismo, quizás cada pocos minutos. En este nivel, el Transformer prácticamente ha alcanzado su límite. Es improbable que la próxima iteración tecnológica dependa del Transformer; se necesita una nueva arquitectura de modelo para llevar la inteligencia al siguiente nivel.

Otro aspecto es la tasa de penetración que he observado. Quienes me rodean y utilizan la IA de forma intensiva, o es probable que la utilicen en el futuro, están prácticamente todos cubiertos. El punto de inflexión en la programación fue el salto repentino tras el lanzamiento de Claude Sonnet 4.6 el año pasado: en aquel entonces, quizás dos o tres de cada diez personas a mi alrededor la utilizaban; para marzo/abril y abril/mayo de este año, las diez personas la utilizaban, y todos contaban con varios módulos de Codex, Claude Code y Cursor, alcanzando así la máxima profundidad de uso. Posteriormente, con el lanzamiento de modelos de código abierto, las tarifas de suscripción se redujeron de 200 a 100, y siguen bajando debido a la disminución de los costes. Muchos colegas y empresas a mi alrededor también están migrando gradualmente a modelos como GLM y Kimi; las empresas están impulsando la transición del código cerrado al código abierto. Por lo tanto, el coste por usuario (o ARPU) solo disminuirá, no aumentará. Estos datos se irán haciendo evidentes gradualmente: por ejemplo, cuando cambiamos de Claude Code a Codex alrededor de mayo o junio, la desaceleración en los ingresos recurrentes anuales (ARR) de Anthropic se reflejará primero, seguida de OpenAI: ha captado una gran cuota de mercado, pero para competir, a menudo restablece tu cuota, te ofrece descuentos en tokens y baja el precio. Estos datos también podrían reflejarse en los próximos uno o dos meses.

Sr. Z: Vi un anuncio de OpenAI en el que indicaban que suspenderían el entrenamiento de aprendizaje por refuerzo de sus últimos modelos durante dos semanas, alegando que ya cumplían con su definición de "capacidades críticas de ciberseguridad". Eso suena ridículo, ¿o se trata simplemente de una excusa plausible, como "falta de dinero o de GPU"?

Excavator: No conocemos la historia interna. Pero al menos necesita cambiar mi opinión y responder algunas preguntas: ¿Puede crecer su ARR? No puede decirme que no hay problema con la competencia o que nuestro mercado sigue siendo enorme. Tiene que decirme cómo es el mercado, cómo compite y cómo mantiene los precios. Ahora mismo, no hay indicios que contradigan mi punto de vista. Y si el ARR se ralentiza, incluso si la tasa sigue siendo positiva, mientras el número baje, el mercado se desplomará. El crecimiento del token ciertamente seguirá siendo exponencial, pero un aumento exponencial del token no significa un aumento exponencial del ARR, ni tampoco significa un aumento exponencial para Anthropic u OpenAI. La paradoja de Jevons se refiere a toda la industria: toda la industria está bien, pero no es necesariamente el caso para una empresa específica.

Otro aspecto es que los altos rendimientos actuales de los bonos gubernamentales a 10 y 30 años reflejan, en cierta medida, las altas expectativas de ingresos promedio (ARR). En esencia, los bonos corporativos están restando valor a los bonos gubernamentales; estos proveedores de servicios de crédito líderes están absorbiendo la liquidez del mercado, encareciendo el dinero. Pero, ¿qué pasaría si esta suposición de crecimiento fuera errónea o si el crecimiento no fuera tan rápido como se esperaba? ¿No sería eso aún más complicado?

8. Señales de burbuja dentro de la industria: idolatrar a quienes ajustan los parámetros.

Excavator: Como trabajo en este sector, percibo claramente una burbuja. Permítanme darles un ejemplo. Actualmente, en este sector, salvo algunas personas con un talento excepcional, el trabajo de entrenamiento de modelos es en realidad más sencillo que antes: gracias a la IA, el procesamiento de datos y la creación de modelos son mucho más fáciles. Sin embargo, si observamos el sector, vemos que a estas personas se las trata como dioses. En realidad, la gran mayoría de la gente realiza tareas mucho más sencillas que antes.

Otro punto importante es la brecha entre la perspectiva de la industria y la del mercado. Cuando una industria está comenzando, quienes la integran suelen ser pesimistas; en etapas posteriores, se vuelven muy optimistas. Si se encuesta a cualquier empresa de hardware ahora, dirán: "Nos va muy bien"; pero si se les encuestara a principios de 2023, la mayoría diría: "Nos va fatal". Quienes trabajan en la industria solo creen lo que ven, porque es evidente que sucede a su alrededor; pero lo que no saben es que, cuando todos a su alrededor actúan así, el auge ya está, al menos, en su punto máximo. Esta es también la razón por la que cada industria tiene ciclos: cuando quienes trabajan en la industria se lanzan al mercado impulsados por el miedo a perderse algo (FOMO) y el apalancamiento, se produce un exceso de capacidad.

Otro fenómeno es que, si bien todas las grandes empresas están desarrollando sistemas agentes, muchos equipos siguen haciendo lo mismo, explorando sin obtener resultados. Si el sector se ralentiza, esta situación provocará una contracción muy rápida: cuando las empresas empiecen a evaluar el retorno de la inversión (ROI), descubrirán que la mayoría de los equipos realizan tareas repetitivas, inherentemente redundantes y que, en última instancia, se traducen en gastos de capital (CapEx). ¿De dónde saldrá este exceso de capacidad de procesamiento? Nadie lo sabe.

Sr. Z: Esto me recuerda a algunos amigos míos del Parque Científico de Hsinchu. En los últimos dos años, charlar con ellos me ha revelado que la lógica de los expertos del sector y del mercado bursátil a veces es la opuesta: se ven buenas cotizaciones y gráficos, pero si preguntas a la gente del Parque Científico de Hsinchu sobre las CPO o las comunicaciones ópticas, te dirán: «No tenemos ni idea de lo que están haciendo; muchas cosas ni siquiera se pueden implementar todavía». Sin embargo, fíjense en cómo se promocionan estas acciones de proyectos conceptuales. La perspectiva de los expertos del sector y las observaciones de los participantes del mercado externos son, en efecto, bastante diferentes.

Excavator: Sí, he estado trabajando en el sector desde finales de 2022, al mismo tiempo que intercambiaba ideas con amigos del sector financiero. Cuando estas dos perspectivas convergen, nuestros puntos de vista difieren un tanto.

IX. Frenesí apocalíptico: Dos rondas de financiación en un mes y la ventana de salida a bolsa de Anthropic.

Sr. Z: Hablando del mercado primario, hoy vi una noticia: Jane Street lideró una ronda de financiación de 700 millones de dólares para Etched, una startup de chips de inferencia de IA, valorando la empresa en 21.000 millones de dólares. Un detalle: hace apenas un mes, esta empresa completó una ronda de financiación Serie C de 300 millones de dólares, valorándola en más de 10.000 millones de dólares, con Sequoia y a16z entre los inversores. Dos rondas de financiación en un mes. Mi opinión es: esto es una señal de alerta; el frenesí por la IA podría estar disminuyendo, y estas empresas que aún no han salido a bolsa necesitan captar fondos rápidamente en el mercado de capital privado.

Excavator: Sin duda. OpenAI y Anthropic tienen mucha prisa.

Sr. Z: Incluso hay rumores de que Anthropic saldrá a bolsa en octubre. ¿Acaso el mercado tiene la capacidad de absorber una capitalización bursátil de 2 billones de dólares? Ni siquiera puedo imaginar ese escenario. Si yo fuera Dario, ¿recurriría rápidamente a bancos de inversión y, sin dudarlo, lanzaría la salida a bolsa en octubre, con los suscriptores respaldándola y los inversores minoristas asumiendo las pérdidas? Parece que ese es el plan, ¿no?

Excavator: Mi opinión es que la salida a bolsa podría ser el punto álgido, o al menos un pico a corto plazo. Su rendimiento futuro está por verse. Además, Jensen y el capital de Wall Street están todos involucrados; están en el mismo barco, así que una salida a bolsa sin problemas no debería ser un inconveniente. Pero una vez que cotice en bolsa, los inversores iniciales retirarán su dinero, y ahí termina todo.

Sr. Z: Entonces Jensen fue el más inteligente: estableció este plan en 2022 y 2023, arrastrando gradualmente a todos al mismo barco. Ahora están atrapados, están todos en el mismo barco. Por cierto, permítanme compartir una observación: tenemos experiencia en criptomonedas. En febrero y marzo de este año, descubrimos que nadie quería escuchar nuestros programas sobre criptomonedas. Como patos que presienten el cambio de mareas, sabíamos que la liquidez allí estaba explotando, así que inmediatamente cambiamos a aprender IA y semiconductores. Pero miren toda esta corrección desde finales de junio hasta mediados de julio hasta ahora: Bitcoin en realidad no ha caído tanto. Creo que algunas personas lo han estado acumulando. Y algunos DAT, como el DAT más grande de Solana, Forward Industries, mientras todos los demás están cayendo esta semana, en realidad han estado subiendo lentamente un 2% o 3%, manteniéndose. El mercado primario de criptomonedas también está eliminando los malos proyectos; Los proyectos fallidos están quebrando, incluso fondos de capital riesgo especializados en criptomonedas como Paradigm han lanzado inversiones en IA. Por lo tanto, mi humilde opinión es: si el sector de los semiconductores va a generar ganancias o pérdidas, todos deberían dirigir su atención hacia Bitcoin. Esto no constituye asesoramiento de inversión.

Excavator: No sé mucho de criptomonedas, pero he visto los gráficos de velas japonesas de MSTR y Coinbase, y creo que algo raro está pasando. Puede que tengas razón.

Sr. Z: Hablando de Jensen, cuando el Sr. Huang vino a Taipéi, yo solo quería ir a un mercado nocturno y comer un tazón de sopa de costillas de cerdo, y estaba lleno de gente. En un mercado bajista, debería seguir vendiendo GPU, pero en realidad debería ser un embajador del turismo; esa es su verdadera profesión. Por cierto, me gustaría recomendar un canal que disfruto mucho viendo ahora, llamado Silicon Valley 101, presentado por la Sra. Chen Qian. Recomiendo encarecidamente a todos que vean todos los episodios: eso es verdadero profesionalismo, invitan a profesionales muy experimentados, mientras que el nuestro es solo un programa de entrevistas informal. Vean sus discusiones recientes sobre por qué las GPU pueden generar ganancias tan altas; algunos episodios discutieron cómo Hynix llegó a la prominencia: SK Group inicialmente se centró en telecomunicaciones, comunicaciones y petróleo. Hynix es en realidad Hyundai y Electrónica, Hyundai Electronics. A principios de la década de 2000, fue adquirido por SK Group bajo el liderazgo de Chey Tae-won, convirtiéndose en SK Hynix. Incluso analizaron la relación entre Chey Tae-won y su suegro, el expresidente surcoreano Roh Tae-woo, y su caso de divorcio. Otro episodio trata sobre el ascenso de Nvidia: cómo Nvidia irrumpió en 1993, siendo inicialmente el proveedor más difícil, ignorando a todos: Microsoft le encargó en secreto el desarrollo de la Xbox, y luego intentó bajar el precio de sus GPU; en un momento dado, se vio atrapado entre AMD e Intel y estuvo a punto de quebrar, pero en 2006 y 2007 desarrolló CUDA, que ahora es muy conocida. En aquel entonces, Wall Street pensaba que CUDA no tenía valor, incapaz de comprender para qué aplicaciones científicas podría usarse más allá de la visualización gráfica. Poco sabían que CUDA se convertiría en la tecnología más importante en la actualidad.

Excavator: He visto muchos de sus episodios. Los conceptos clave están presentados de forma muy sólida. Deberías ver más.

10. Esperar una caída mientras se mantiene efectivo y se compran opciones de venta para protegerse: 2027 podría ser un año muy perjudicial.

Sr. Z: Nos acercamos al final. Entonces, llegado este punto, ¿cuál es el mejor curso de acción? Sé que su principal recomendación es mantener efectivo y evitar acciones imprudentes, pero ¿podría explicar con más detalle qué se debe hacer con respecto a la memoria, Neocloud y las GPU si actualmente se tienen posiciones en cada una?

Para los inversores minoristas, la mejor estrategia es mantenerse al margen: esperar a que estos eventos se agraven y luego invertir. Si lo considera un proyecto de infraestructura, tras su colapso, compre acciones de empresas que seguramente serán rescatadas por el gobierno, como Intel. Si ya posee acciones de chips o memorias y mantiene una perspectiva alcista, compre una opción de venta como protección: utilice una pequeña cantidad de dinero como seguro para proteger sus posiciones largas en caso de las circunstancias extremas que mencioné. Los inversores institucionales deben mantener sus posiciones, así que manténgalas equilibradas.

Desglosando por sector: Actualmente soy el menos optimista respecto a las acciones con alto apalancamiento. Si el mercado colapsa, el apalancamiento se disparará muy rápidamente. Neocloud es en gran medida una empresa de transferencia de riesgos de grandes proveedores de servicios en la nube como Microsoft: Microsoft no construye sus propios centros de datos, sino que los subcontrata y realiza pedidos a estas empresas, pero estas no generan flujo de caja por sí mismas y tienen ratios de deuda muy altos. Soy muy cauteloso con estas empresas. Las empresas de memoria al menos tienen suficiente flujo de caja y probablemente no irán a la quiebra, pero incluso después de caídas significativas, sus precios siguen siendo muy altos: en comparación con su ciclo normal, sus ratios precio/valor contable siguen siendo muy altos, por lo que se recomienda precaución. Soy muy cauteloso con los semiconductores y la Ley Sarbanes-Oxley (SOX). En términos relativos, el software es más seguro, y la nube y los grandes proveedores de servicios en la nube también lo son. Otras industrias están bien siempre que las expectativas sean lo suficientemente bajas y se mantengan en niveles bajos. Por lo tanto, mi opinión es: el mercado bursátil estadounidense en general no caerá mucho, pero soy bastante pesimista sobre cuánto caerá el sector de los semiconductores.

Sr. Z: ¿Entonces el mercado alcista descontrolado de 2026 prácticamente ha terminado?

Excavator: Sí. Mi visión pesimista es que, si no surgen nuevos escenarios de aplicación, 2027 podría ser un año muy perjudicial, con una caída significativa del índice. Se puede observar el gráfico anual del índice de semiconductores y la media móvil de 5 años: la desviación es enorme. Incluso si cierra sin cambios este año y no cae más, el próximo año probablemente pondrá a prueba la media móvil de 5 años, y si lo hace, podría caer alrededor de un 40% o 50%. Por supuesto, hay elecciones en EE. UU. y Taiwán, y podría haber un pequeño repunte antes de las elecciones, lo cual también es posible. Pero mi opinión es que definitivamente ha llegado al final del repunte. A nivel mundial, excepto las acciones estadounidenses que no han caído mucho, otros mercados ya se han desplomado porque las acciones estadounidenses tienen la mejor liquidez, y tanto Bessant como Trump han estado tratando de mantener este mercado.

Sr. Z: En efecto, la bolsa de Taiwán ya ha reaccionado con cierta antelación: empresas como Yageo, fabricante de componentes pasivos, ya han caído entre un 40 % y un 50 %. ¿Y qué hay de los tipos de interés? Vi que los informes 13F de Stanley Druckenmiller muestran inversiones en sectores sensibles a los tipos de interés, como la vivienda y la automoción. Y el actual presidente de la Reserva Federal, Walsh, trabajó anteriormente en Stanley, así que creo que Stanley debe saber algo que otros desconocen. ¿Podría interpretarse esto como que es improbable que los tipos de interés suban mucho más, pero también es improbable una bajada drástica, porque una bajada drástica significaría el fin del crecimiento?

Excavator: No entiendo muy bien de macroeconomía, pero mi opinión es que con tipos de interés tan altos, es improbable que haya más subidas. El problema es que, con tipos de interés tan elevados, ciertos sectores podrían colapsar, provocando una recesión y, posteriormente, recortes de tipos. Lo que colapsa es lo que acabo de mencionar: aquellos que antes estaban en lo alto, vuelven a sus posiciones correctas, y luego se vuelven a recortar los tipos de interés, lo que les permite recuperarse lentamente. Ese es mi escenario hipotético. No soy pesimista sobre la industria de la IA: una vez que se corrijan todas las expectativas en los sectores intermedios y finales del mercado, cada empresa y cada industria volverá a su lugar correspondiente, y la industria seguirá desarrollándose de forma saludable. Simplemente, el precio actual no es un buen precio.

Sr. Z: Entendido. Entonces, ¿qué debería hacer todo el mundo? Volvamos a lo que dije: si no tienen nada que hacer, no hagan clic al azar, no compren al azar, no vendan al azar, o mejor vean esa película china tan genial, "The Cow Comes", un par de veces más; les hará sentir bien. Creo que esa película es genial: muestra las imperfecciones de la era de la IA, es muy divertida, es tan mala que todo el mundo debería verla.

Excavator: "The Cow Comes" debería haber recaudado alrededor de 100 millones de RMB a estas alturas.

Sr. Z: Creía que hace unos días eran solo 20 o 30 millones. Incluso estoy desactualizado en noticias de entretenimiento. ¿Cómo es posible que algo tan mal hecho se siga proyectando en los cines de China continental? Eso es lo que no entiendo. Bueno, así es el mercado. La bolsa estadounidense siempre te dará la oportunidad de comprar. Si el mercado no te la da, Trump lo hará.