Michael Burry vuelve a lanzar una alarma sobre los mercados, y esta vez el objetivo es la inteligencia artificial. La burbuja de la IA de Burry nace en pleno sell-off tecnológico y mientras la atención de los inversores estaba centrada en Nvidia. Su punto es claro: la exposición al sector de la IA sería ahora más extrema de lo que se vio en el punto álgido de la burbuja de las puntocom.
La referencia no es genérica. El inversor hecho célebre por The Big Short cita cifras que, leídas en conjunto, describen una concentración de capital inusual: capital riesgo, bonos high-yield y deuda investment-grade cada vez más ligados a la IA. Para Burry, la comparación correcta no es solo con la fiebre de internet de finales de los noventa, sino con la burbuja TMT de 1999.
Y es aquí donde la advertencia deja de parecer una provocación de redes sociales y se convierte en una cuestión de riesgo sistémico. Si una cuota tan amplia de financiación y deuda termina en el mismo sector, el problema no afecta solo a los fondos especulativos. Puede llegar hasta las carteras más tradicionales, incluidos los fondos de pensiones.
Summary
Por qué la burbuja de la IA de Burry preocupa al mercado
Según Michael Burry, la actual carrera hacia la inteligencia artificial muestra un nivel de sobreexposición que parece excesivo incluso respecto a la fase más intensa de la burbuja de las puntocom. El núcleo de su advertencia sobre la IA está aquí: demasiado capital se está acumulando en la misma operación, con la convicción implícita de que el crecimiento futuro justificará cualquier valoración y cualquier gasto.
La comparación con la burbuja de las puntocom no es casual. Burry asocia el boom de la IA con la burbuja TMT de 1999 y cuestiona la idea de que hoy la situación sea diferente solo porque muchas de las empresas implicadas tienen actividades reales y ya operativas además de la IA.
Este punto es importante porque desplaza el debate. Ya no se trata solo de entender si la inteligencia artificial es una tecnología destinada a cambiar la economía. La cuestión es otra: ¿el volumen de capital ya dirigido al sector se ha vuelto demasiado grande en relación con la visibilidad sobre los retornos?
Las cifras citadas por Burry: capital riesgo y deuda cada vez más concentrados
VC, high-yield e investment-grade
En apoyo de la tesis de la burbuja de la IA de Burry hay sobre todo tres datos. El primero se refiere al capital riesgo. Citando a Torsten Slok de Apollo, Burry indicó que el 87% de la financiación de VC está dirigida hacia la IA.
La comparación histórica hace que el dato sea aún más contundente: en 1999, la cuota de la financiación de VC vinculada a las empresas de internet estaba por debajo del 40%.
Las otras dos cifras se refieren al mercado de bonos. El 38% de las emisiones high-yield estaría vinculado a la IA, mientras que el 49% de las emisiones de deuda investment-grade estaría ligado al mismo sector.
Son porcentajes que explican por qué el mercado está prestando tanta atención a la advertencia de Michael Burry sobre la IA. Cuando la concentración no afecta solo al capital de riesgo, sino que se extiende también a la deuda de mayor calidad, el perímetro de los inversores implicados se amplía de forma drástica.
Por qué Burry teme efectos más amplios en las carteras
Para Burry, esta configuración puede poner en riesgo no solo a los venture capitalists y a los operadores agresivos, sino también a los inversores institucionales como los fondos de pensiones. Es uno de los puntos más sensibles de su razonamiento: si el boom de la IA ya se ha infiltrado en las estructuras tradicionalmente consideradas más prudentes, entonces una eventual corrección tendría consecuencias más extendidas.
El recurso a la historia sirve precisamente para esto. Burry recuerda que, tras la burbuja de las puntocom, hacia 2002 unos 100.000 millones de dólares en bonos investment-grade emitidos en ese periodo terminaron convirtiéndose en basura. El paralelismo no demuestra por sí solo que vaya a suceder de nuevo, pero muestra por qué la sobreconcentración en el sector de la IA se interpreta como un riesgo que va más allá de la simple volatilidad bursátil.
Este es el primer punto clave real del asunto: si la deuda vinculada a la IA sigue creciendo a un ritmo tan rápido, el tema ya no es solo la carrera de las big tech o de las startups, sino la calidad del crédito que sostiene esta expansión.
Capex en aumento y retornos aún poco claros
La otra pata de la tesis se refiere a la rentabilidad. El texto señala que la confianza en la revolución de la IA se ha debilitado mientras el capital expenditure sigue aumentando y el retorno de la inversión sigue siendo poco claro, también debido a ingresos descritos como difíciles de interpretar en los informes.
En otras palabras, el mercado sigue financiando un enorme despliegue, pero la relación entre gasto y retorno aún no parece lineal. Es un punto central para entender el riesgo de recesión en el sector de la IA evocado por muchos observadores del mercado. No basta con que exista la demanda: también debe generar flujos económicos sostenibles y visibles.
La concentración de la demanda de cómputo añade un elemento adicional de fragilidad. En el marco descrito, OpenAI y Anthropic pesan mucho como fuente de los ingresos ligados a la IA para una parte importante de las big tech, pero siguen siendo empresas fuertemente subvencionadas y no rentables.
Aquí emerge el segundo punto clave: si una parte relevante de la demanda se concentra en unos pocos actores privados, no rentables y sostenidos por los mismos sujetos que luego contabilizan esos ingresos, la solidez económica de toda la cadena se vuelve menos transparente.
El nudo infraestructural: hardware que envejece rápido
Otro argumento utilizado a menudo por los defensores del boom de la IA es la comparación con la infraestructura construida durante la era de las puntocom. La idea es sencilla: aunque hoy se esté gastando demasiado, esas redes y esos centros de datos acabarán resultando útiles a largo plazo.
El problema, según el razonamiento expuesto, es que la comparación tiene límites evidentes. Las fibras ópticas tendidas en aquella época podían seguir siendo útiles durante mucho tiempo. Las GPU y las CPU, en cambio, corren el riesgo de quedar obsoletas mucho más rápido. Con el ritmo actual de los avances de hardware y software, los equipos adquiridos a mediados de la década de 2020 podrían amortizarse rápidamente o perder valor en pocos años.
Es un punto importante también para quienes miran a Nvidia y a la carrera por los chips. El nudo no es solo la fuerza de la demanda actual, sino la duración económica de las inversiones necesarias para sostenerla.
Qué cambia para el mercado tras la advertencia de Michael Burry
La burbuja en el sector de la IA, tal como la describe Burry, no se basa en un solo exceso, sino en una combinación de factores: financiación casi monopolizada, deuda fuertemente expuesta, gasto de capital en aumento y visibilidad limitada sobre los retornos.
Para los inversores, el mensaje es directo: el riesgo no es solo pagar demasiado por las acciones de los nombres más populares, sino subestimar hasta qué punto el tema de la IA ya ha penetrado en los canales de financiación. Es esto lo que hace que la comparación con la burbuja de las puntocom resulte más inquietante de lo habitual.
Burry, mientras tanto, según lo informado, también habría comprado más acciones de Adobe, PayPal y Lululemon. Un detalle que hace que su intervención sea aún más interesante: la advertencia no se parece a un rechazo total del mercado, sino a una lectura selectiva de los puntos en los que la euforia corre el riesgo de haber llevado demasiado lejos el precio del riesgo.
Si la trayectoria de la IA sigue dependiendo de capitales cada vez más concentrados y de infraestructuras que envejecen rápidamente, el sector tendrá que demostrar pronto algo muy concreto: que la narrativa sobre la inteligencia artificial puede sostenerse incluso sin el paraguas permanente de una financiación abundante y una deuda fácil.
