"Esta vez es diferente" son las cuatro palabras más peligrosas en finanzas. Suelen decirse justo antes de un desplome del mercado, como una forma de justificar valoraciones desorbitadas. Sin embargo, al comparar el auge de la inteligencia artificial en 2025 con la burbuja puntocom del año 2000, esa frase podría tener cierta validez teórica. Lo que estamos viendo con la IA no parece una repetición de la caída de las puntocom, sino más bien un ciclo financiero completamente distinto.

En 2000, lo que vivimos fue una burbuja de valoración, donde los precios de las acciones se alejaban de la realidad. En 2025, el riesgo parecería estar en una burbuja de capacidad: el gasto en infraestructura no guarda relación con la utilidad real que se obtiene hoy.

Para entender mejor esta comparación, vale la pena mirar a las dos compañías que marcaron cada época. Cisco (NASDAQ:CSCO) fue la protagonista durante el auge tecnológico del 2000. Hoy, el lugar central lo ocupa Nvidia (NASDAQ:NVDA), que lidera el negocio de la IA. También hay que prestar atención a Broadcom, que podría convertirse en una de las apuestas más atractivas dentro del sector.

En 2000, Cisco llegó a convertirse por un tiempo en la empresa más valiosa del mundo, con una capitalización bursátil que superó los US$ 500.000 millones, impulsada por proyecciones de crecimiento que luego se revelaron como irreales. Hoy, el caso de Nvidia muestra un escenario muy distinto: mantiene márgenes altos, tiene liquidez de sobra y todavía conserva una valoración que puede considerarse razonable si se la compara con su potencial de crecimiento.

Preguntarse si es arriesgado invertir en acciones de Nvidia (NVDA) tiene una respuesta obvia: por supuesto que lo es. Sin embargo, ese riesgo puede reducirse con una cartera bien equilibrada y de alta calidad.

Veamos una comparación general entre Cisco y Nvidia:

Uno de los errores más comunes entre los inversores es suponer que, porque la capitalización bursátil de Nvidia ya supera los US$ 4 billones, sus acciones están "caras", como lo estuvieron las de Cisco. Pero los datos muestran algo muy distinto.

• PER: Cisco cotizaba con un PER de 200 veces, tomando como referencia el precio máximo de sus acciones en 2000 y sus ganancias de ese año. En cambio, Nvidia opera con un múltiplo mucho más contenido: las proyecciones ubican su relación precio-ganancias en torno a 38 veces.
• Crecimiento: Entre 1997 y 2000, los ingresos de Cisco crecieron a una tasa compuesta anual (CAGR) del 55%. Nvidia, en los últimos tres años, mostró una CAGR del 70%, pero partiendo de una base de ingresos mucho más alta.
• Flujo de caja: Cisco generaba cerca de US$ 1.300 millones por trimestre. Nvidia, por su parte, registra un flujo de caja que ronda los US$ 25.000 millones cada tres meses.
• Clientes: Cisco dependía de startups puntocom, muchas de las cuales no sobrevivieron. Nvidia, en cambio, abastece a gigantes tecnológicos con recursos propios. Esa diferencia no es menor. Además, Nvidia construyó un verdadero foso en inteligencia artificial. La gran pregunta es si sus competidores lograrán encontrar el puente levadizo.

 

Cisco fue una burbuja porque sus acciones cotizaban muy por encima de su valor real. Nvidia podría parecerlo, pero por una razón diferente: el temor de que la demanda actual no se sostenga en el tiempo.

1. Capacidad vs. utilidad: el gran desajuste

El problema no parece estar en el precio de las acciones, sino —tal vez— en la utilidad real del producto. Hoy se ve una desconexión histórica entre la capacidad, es decir, la infraestructura que se está construyendo, y la utilidad, o el valor que efectivamente se obtiene de ella.

• Capacidad (el gasto): Microsoft, Google y Meta destinan, en conjunto, más de US$ 200.000 millones por año a centros de datos y chips de inteligencia artificial. Además, se estima que OpenAI planea invertir más de US$ 1,2 billones en los próximos años.
• Utilidad (el retorno): Según cálculos de Sequoia, para justificar estas inversiones, la inteligencia artificial debería generar US$ 600.000 millones en ingresos nuevos por año. Hoy, OpenAI alcanza una tasa de ejecución de apenas US$ 20.000 millones.
• La realidad: Los ingresos reales por servicios de IA, como asistentes de programación o chatbots, siguen siendo marginales. OpenAI tiene unos 800 millones de usuarios semanales, pero solo entre el 5% y el 10% paga por el servicio, con precios que van de US$ 20 a US$ 200 mensuales. Más del 90% lo usa de forma gratuita.

2. La financiación del gasto

La segunda gran diferencia está en cómo se financia esta burbuja. En 2000, el auge tecnológico se sostuvo gracias al financiamiento de los propios proveedores. Empresas como Cisco otorgaban préstamos a startups que no generaban ganancias, con el único fin de que pudieran comprar sus routers. Cuando esas compañías quebraron, el dinero también se evaporó.

Hoy, la financiación se divide en dos segmentos bien distintos:

 

A. El cubo "seguro": los grandes jugadores como Microsoft, Google y Amazon financian sus gastos en capacidad con flujo de caja operativo. Son algunas de las empresas más rentables de la historia. Si una inversión en inteligencia artificial no da resultado, podrían asumir pérdidas, pero no enfrentan riesgo de quiebra. Son clientes con solvencia.

• Las Neo-Nubes: en este subsector aparecen compañías como CoreWeave y Lambda Labs, que invierten miles de millones de dólares en GPU para alquiler. Operan con márgenes ajustados, una demanda que varía mucho y niveles altos de apalancamiento. Buena parte del financiamiento que reciben está respaldado por las propias GPU como garantía. Esto representa un riesgo importante, ya que cada nueva generación de chips hace que la anterior pierda valor rápidamente.
• El riesgo principal: si bajan los precios de los alquileres por exceso de capacidad, también cae el valor de la garantía. Eso podría obligar a vender GPU para pagar deudas, lo que inundaría el mercado con hardware y presionaría aún más los precios. Se activa así un clásico círculo vicioso.
• Modelo de inversión circular: los propios fabricantes de chips también están alimentando el ciclo. Nvidia, por ejemplo, destina sumas millonarias a líderes del sector como OpenAI, que luego usan esos fondos para comprar los chips de Nvidia. La compañía podría llegar a invertir hasta US$ 100.000 millones en OpenAI.
• Subvenciones vinculadas al capital: el acuerdo entre AMD y OpenAI es un ejemplo llamativo. AMD le otorgó a OpenAI warrants que podrían traducirse en una participación del 10%, a solo US$ 0,01 por acción. En la práctica, esto funciona como una subvención. Le permite a un comprador de alto perfil —pero con restricciones de liquidez— financiar adquisiciones de varios gigavatios con capital del propio proveedor, cuyo valor se disparó. Así, se difuminan las fronteras entre cliente y dueño, y crece la preocupación por una posible burbuja.

3. Cómo podría desmoronarse todo

• Si las ganancias de productividad que promete la inteligencia artificial no se concretan, las empresas podrían recortar sus gastos, los hiperescaladores ajustarían sus inversiones en infraestructura, los precios de la computación caerían y las compañías apalancadas —como las neonubes— podrían entrar en cesación de pagos. Eso llevaría a una baja en los pedidos de chips, mientras los acuerdos circulares empiezan a desarmarse uno tras otro.
• Las debilidades pueden aparecer en cualquier punto de la cadena: un mal resultado trimestral de alguna gigante del silicio o de la nube, una reversión en el crédito privado, o cualquier otro sacudón que afecte el sistema. En este escenario, también pesa un riesgo geopolítico de fondo: los US$ 5 billones que representa la inteligencia artificial y su posible exposición a lo que ocurra en el estrecho de Taiwán.

El veredicto final

¿Estamos frente a una burbuja? Muy probablemente. ¿Es igual a la burbuja puntocom? No. El año 2000 fue una burbuja de acciones basura: más allá de algunas grandes empresas de infraestructura de redes y software que lograron mantenerse, los inversores también apostaron por compañías sin modelo de negocio viable. El caso de Pets.com es uno de los más recordados.

El 2025, en cambio, parece una burbuja de anticipación. Los inversores están convencidos de que financian la mayor iniciativa de infraestructura de la historia. El problema es que lo hacen antes de que se demuestre si la utilidad y la viabilidad económica de esa apuesta son reales.

 

*Con información de Forbes US,