La burbuja de IA desde adentro: lo que Michael Burry ve que el mercado no quiere ver

Si el nombre Michael Burry le resulta familiar, es porque fue el héroe excéntrico de “La Gran Apuesta” (The Big Short), la película de Adam McKay que relató cómo un pequeño grupo de analistas apostó contra el mercado hipotecario estadounidense justo antes de que colapsara en 2008. Burry ganó cientos de millones de dólares cuando casi nadie creía que los activos respaldados en bonos hipotecarios podían derrumbarse. Ahora, desde su Substack «Cassandra Unchained», vuelve a encender las alarmas, esta vez sobre las empresas de inteligencia artificial.

Su análisis más reciente, publicado en mayo de 2026, lleva por título “La Guía del Herético a las Estrellas de IA, Parte III: Tracepalooza y el Resplandor” (The Heretic's Guide to AI's Stars Part III: Tracepalooza & the Bezzle). El texto es denso, técnico y deliberadamente provocador. Para quienes no viven inmersos en los mercados financieros ni en la industria tecnológica, puede resultar críptico. Este artículo intenta traducirlo a un lenguaje más accesible, sin perder la esencia del argumento.

Nvidia, la estrella con pies de barro

Nvidia es hoy la empresa más valiosa del mundo por capitalización bursátil, superando los cinco billones de dólares. Fabrica los chips —procesadores gráficos conocidos como GPU— que alimentan los sistemas de inteligencia artificial de Microsoft, Meta, Alphabet, OpenAI, Anthropic y Amazon. Burry no discute que la empresa tiene ingresos reales ni que sus productos son extraordinarios. Lo que cuestiona es la sostenibilidad de esa demanda y la concentración de riesgo.

El primer dato que Burry subraya es alarmante: solo tres clientes representan más del 50% de las ventas de Nvidia. En contraste, Cisco Systems —otra empresa tecnológica que vivió un auge espectacular y luego colapsó a principios de los años 2000— nunca tuvo un cliente que representara el 10% de sus ingresos. Si Microsoft, el principal comprador de chips de Nvidia, reduce sus pedidos apenas un 20%, Nvidia perdería el 4,2% de sus ingresos totales de golpe. Es la diferencia entre una cartera diversificada y apostar todo a una sola carta.

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Pero hay algo más preocupante aún. Nvidia tiene comprometidas compras futuras con sus proveedores por USD 182 mil millones, de los cuales USD 119 mil millones corresponden a un solo proveedor. Esas son líneas de producción personalizadas en la empresa taiwanesa TSMC, que no se pueden redirigir a otros clientes si la demanda cae. Si el negocio de Nvidia se desacelera, esos compromisos podrían convertirse en pérdidas masivas que difícilmente puede absorber ni siquiera una empresa tan grande.

Chips en la bodega: el truco contable que infla los números

Hay un detalle que Burry analiza con minucioso cuidado y que tiene implicaciones profundas. Microsoft, el mayor cliente de Nvidia, está comprando chips a un ritmo más rápido del que puede instalarlos en sus centros de datos. ¿Por qué? Porque quiere mantener su posición privilegiada como cliente prioritario para la próxima generación de chips. Los compra y los apila en bodegas.

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Desde el punto de vista contable de Microsoft, eso no es un problema. Los chips en bodega se registran como “construcción en progreso”, una categoría que no genera depreciación ni cargos a resultados hasta que los equipos entren en servicio. Además, Microsoft tiene un plazo de pago de 60 a 65 días, por lo que el dinero ni siquiera sale de sus cuentas de inmediato.

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Desde el punto de vista de Nvidia, en cambio, esa transacción ya es una venta contabilizada. Sus ingresos lucen excelentes. Su inventario parece saludable. Pero Burry ve ahí una advertencia: la cuenta por cobrar que Nvidia tiene con Microsoft creció de manera desproporcionada en el primer trimestre del año, mientras que su participación en los ingresos de Nvidia bajó. Es la señal de que Microsoft está acumulando deuda comercial con Nvidia sin que esa compra responda a una necesidad inmediata. En palabras de Burry, es “un dedo sobre el gatillo”.

Tokenmaxxing, el fenómeno que infla la demanda de IA

Para entender por qué Burry cree que la demanda de inteligencia artificial está inflada, hay que entender un concepto nuevo: el tokenmaxxing. Un “token” es la unidad básica de texto que procesan los modelos de lenguaje como ChatGPT, Claude o Gemini. Cada interacción consume tokens, y cada token cuesta dinero.

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En los últimos meses, grandes empresas tecnológicas como Meta, Microsoft y Amazon han comenzado a incentivar —y en algunos casos exigir— que sus ingenieros y empleados usen la mayor cantidad posible de tokens de IA. En Meta, se crearon tablas de clasificación internas donde los empleados competían por quién consumía más tokens.

El director de tecnología de Meta llegó a declarar que su mejor ingeniero gastaba en tokens el equivalente a su propio salario, pero producía entre cinco y diez veces más. Jensen Huang, CEO de Nvidia, anunció en la conferencia GTC que en el futuro los empleados tendrán un “presupuesto anual de tokens” como parte de su paquete de compensación.

El problema que Burry señala es que este comportamiento no refleja demanda real y sostenida. Es un uso masivo, competitivo y en parte artificial de la IA, impulsado por objetivos de establecer puntos de referencia (benchmarking), entrenamiento de modelos propios y competencia interna.

Las empresas están usando a sus empleados —sin pagárselos por ese trabajo— para generar los datos de entrenamiento que mejorarán sus propios sistemas de inteligencia artificial. Cuando esa fase termine, el consumo de tokens caerá abruptamente.

Burry lo ilustra con el caso de Microsoft. En diciembre de 2025, la empresa introdujo Claude Code —un asistente de programación de Anthropic— para sus ingenieros, y rápidamente se volvió muy popular. En mayo de 2026, apenas seis meses después, Microsoft anunció que eliminaría las licencias de Claude Code y obligaría a todos los empleados a usar su herramienta interna, GitHub Copilot. La razón: ya habían recolectado suficientes datos de entrenamiento y podían mejorar su propio producto. Eso es compresión. La demanda externa de IA se reduce cuando la empresa ya tiene lo que necesitaba.

El deslumbre: la riqueza ilusoria de la IA

El término más poderoso del análisis de Burry es “el bezzle”, concepto acuñado por el economista John Kenneth Galbraith en su libro sobre el colapso bursátil de 1929. Galbraith observó que el dinero desfalcado crea una ilusión de riqueza: el desfalcador se siente más rico, y la víctima aún no sabe que es más pobre. Durante ese intervalo, existe más riqueza percibida que real en el sistema.

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Burry aplica esa idea a la inteligencia artificial. El mercado está capitalizando —es decir, incorporando en los precios de las acciones— la fase más cara de la adopción de la IA como si representara la demanda futura normal. Pero lo que estamos viendo ahora es una etapa excepcional: las empresas están invirtiendo masivamente para entrenar sus modelos, recolectar datos y establecer ventajas competitivas. Una vez que esa fase termine, la demanda de chips, centros de datos y servicios de IA de terceros caerá. Y cuando eso ocurra, la riqueza ilusoria desaparecerá del precio de las acciones.

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Para ponerlo en términos concretos: Nvidia no vale cinco billones de dólares si su mayor cliente está comprando chips que no utiliza y si la demanda masiva que alimenta sus ingresos es, en buena medida, un fenómeno temporal de entrenamiento de modelos.

El otro riesgo: la financiación que nadie vigila

Burry dedica una parte considerable de su análisis a la estructura financiera que respalda la construcción de centros de datos. Y aquí el paralelismo con 2008 se vuelve inquietante. Los centros de datos se financian con deuda a 15 o 19 años, pero la tecnología que contienen puede quedar obsoleta en 5 o 10 años. Esa brecha —lo que Burry llama “desfase de duración”— es el caldo de cultivo para una crisis.

Desde 2023, han surgido más de 200 empresas reaseguradoras en Bermudas, muchas afiliadas a fondos de capital privado, cuyo propósito es comprar la deuda riesgosa de los centros de datos utilizando las reglas de capital más laxas que ofrece ese territorio. Compañías de seguros de vida como MetLife están emitiendo valores respaldados por los ingresos de arrendamiento de centros de datos a largo plazo, con una estructura similar a los famosos activos basados en bonos hipotecarios (mortgage-backed securities) de 2008. Morgan Stanley estima que se necesitarán USD 800 mil millones en crédito privado para financiar un tercio del gasto planificado en infraestructura de IA para 2028.

Si la demanda de IA resulta ser la mitad de lo proyectado, esa deuda no tendrá cómo pagarse. Y los primeros afectados no serán las empresas tecnológicas, sino las aseguradoras y los fondos de pensiones que compraron esa deuda creyéndola segura (lo cual a su vez podría afectar a los productos financieros que ofrecen las aseguradoras, como las anualidades).

¿Qué significa todo esto para un inversor ordinario?

Burry no dice que la inteligencia artificial sea inútil. Dice que el mercado está pagando precios de ciencia ficción por una tecnología que aún está en su fase más costosa e ineficiente. Y que las señales de demanda que hoy justifican esos precios —el tokenmaxxing, los centros de datos a medio llenar, los chips en bodega— son transitorias.

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El escenario que Burry pinta es el de una corrección significativa en las valoraciones de Nvidia y de las empresas de IA, acompañada eventualmente de tensiones en el mercado de deuda privada vinculada a centros de datos. No da fechas, y advierte que el deslumbre puede durar más de lo que cualquier analista cuerdo anticiparía. Pero afirma que, una vez que la fase de benchmarking concluya y la compresión se instale, las empresas no necesitarán los chips ni los tokens que hoy consumen frenéticamente.

Los números en tiempo real: ¿cuánto se paga hoy por cada dólar de ganancia?

Para poner en perspectiva las advertencias de Burry, conviene mirar las cifras actuales. A mediados de junio de 2026, las principales empresas vinculadas a la inteligencia artificial cotizan a valoraciones que, históricamente, han precedido correcciones significativas. El ratio precio-beneficio histórico (P/E trailing), que mide cuántos dólares paga el mercado por cada dólar de ganancia generada en los últimos doce meses, es uno de los indicadores más directos de sobrevaloración.

Los datos actuales son elocuentes. Tesla, cuya apuesta en IA y robótica es el principal argumento que supuestamente justifica su precio, cotiza a más de 334 veces sus ganancias reales: por cada dólar que la empresa gana, el mercado paga USD 334. SpaceX no tiene siquiera ganancias, y cotiza a 78 veces las ventas (lo normal es 2).

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Nvidia —el epicentro del análisis de Burry— cotiza alrededor de 32 veces sus ganancias, lo que puede parecer moderado en comparación, pero resulta engañoso si se acepta el argumento de que esas ganancias están infladas por demanda artificial y compras de chips que no se utilizan de inmediato. Apple, Amazon, Alphabet y Meta completan el cuadro de un sector que, en conjunto, cotiza muy por encima de los promedios históricos del mercado, que oscilan entre 15 y 20 veces las ganancias en períodos normales.

La comparación con el promedio histórico del mercado resulta reveladora. Un P/E de 20x ya se considera alto en condiciones normales. Tesla, a 334x, está en una categoría aparte: el mercado está apostando, esencialmente, a que sus ganancias futuras crecerán de forma exponencial durante décadas.

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Nvidia, con un P/E de 32x, parece más razonable en la superficie, pero Burry argumenta que ese número no refleja el riesgo real, porque parte de esas ganancias proviene de ventas a clientes que están acumulando chips sin poder usarlos todavía. La pregunta relevante no es cuánto gana Nvidia hoy, sino cuánto ganará cuando la demanda se normalice.

Es significativo que las acciones de Microsoft acumulen una caída del 17% en lo que va de 2026. El mercado está comenzando a descontar que la empresa invirtió masivamente en centros de datos e IA sin que eso se traduzca aún en un crecimiento proporcional de sus ingresos. Es, en miniatura, el mismo ajuste de expectativas que Burry anticipa para todo el sector.

Un libro para el inversor que quiere prepararse

El análisis de Burry no es un llamado al pánico ni a venderlo todo. Es una invitación a mirar los datos con honestidad antes de que el mercado los ajuste por su cuenta, que es la única forma en que los mercados, a la larga, siempre lo hacen.

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Para quienes quieran profundizar en la lógica detrás de estas valoraciones y en cómo construir una cartera que resista una corrección sin que eso signifique renunciar a los rendimientos del largo plazo, puede resultar útil mi libro El colapso bursátil que viene — y cómo invertir para el largo plazo, disponible en Amazon. El libro parte de una constatación similar a la de Burry: el ratio CAPE de Shiller del S&P 500 se sitúa en 42, frente a un promedio histórico de 17, un nivel de sobrevaloración que solo ha sido superado en 1929 y en el pico de la burbuja puntocom de 1999-2000.

No es un texto catastrofista ni un manual de apuestas especulativas; es una guía para el inversor de largo plazo que quiere entender el momento actual y actuar con inteligencia: diversificar, priorizar el valor sobre la narrativa, mantener los costos bajos y resistir la tentación de las euforias.

Que Burry, Buffett —con sus USD 397 mil millones en efectivo— y el propio ratio CAPE apunten en la misma dirección no es coincidencia. Es información. Y la información, bien usada, es la mejor protección que tiene cualquier inversor frente a una corrección que llegará cuando menos se la espere.

La historia no se repite, pero rima

Mark Twain supuestamente dijo que la historia no se repite, pero rima. Burry lo sabe bien. No está afirmando que estamos ante una copia exacta de la burbuja de las puntocom del año 2000, ni del colapso hipotecario de 2008. Pero identifica los mismos patrones: concentración de riesgo, demanda artificial inflando los números, estructuras de financiación opacas y un mercado que premia al que lleva más tiempo montado en la ola, no al que analiza si la ola tiene fondo.

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Para el inversor latinoamericano —que ya vivió sus propias burbujas y crisis— el mensaje de Burry tiene una resonancia particular. Las tecnologías transformadoras son reales. La electricidad, el ferrocarril, el internet: todos cambiaron el mundo. Pero ninguno de ellos justificó las valoraciones que el mercado les asignó en el pico de la euforia. Quienes compraron acciones de Cisco o de Amazon en el año 2000 tardaron veinte años en recuperar su inversión, y eso si tuvieron la paciencia de esperar.

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No es una predicción de colapso inminente (el índice Nasdaq 100 ha bajado un 4%, y SpaceX ha bajado 33% desde su máximo). Es, como diría Burry, la descripción de un bezzle en plena ebullición. El momento exacto en que esa ilusión se disuelve es imposible de predeterminar. Pero ignorar la advertencia sería, como mínimo, imprudente.