La fase de explosión de la burbuja de la IA: esto es lo que viene después
- Según Damir Tokic, el pinchazo de la burbuja de la IA ya ha comenzado con la cancelación del proyecto de centro de datos Oracle–Blue Owl.
- El núcleo del problema es una burbuja de infraestructura de IA financiada con crédito y una monetización muy débil frente al crecimiento del uso.
- Tokic anticipa un mercado bajista “recesivo” en 2026 y un S&P 500 en torno a 4.100 puntos.
El analista Damir Tokic sostiene que la llamada “burbuja de la IA” no es un riesgo futuro, sino un proceso que ya ha entrado en su fase inicial de estallido. En su tesis, el punto de inflexión ha sido el fracaso del proyecto de centro de datos en Michigan de Oracle y Blue Owl, que habría pinchado una burbuja de infraestructura de IA alimentada por el crédito y por expectativas desajustadas entre uso y monetización.
Fase uno del estallido de la burbuja de IA
Tokic recuerda que el S&P 500 cotiza con un PER de Shiller cercano a 40, niveles propios de burbuja, impulsados principalmente por el relato de la inteligencia artificial y por el peso de los grandes valores tecnológicos. El debate ya no es si hay burbuja, sino cuándo y cómo se pincha.
Para el autor, el detonante no es esta vez la subida de tipos —la Fed está recortando— sino el giro en el ciclo de crédito que financia la nueva ola de centros de datos de IA.
El fallido acuerdo Oracle–Blue Owl sería el primer síntoma visible: inversores especializados empiezan a cuestionar la rentabilidad futura de proyectos de infraestructura de IA de enorme intensidad de capital, energía y agua.
Una burbuja de infraestructura impulsada por crédito
Tokic describe una cadena muy clara: OpenAI y otros desarrolladores construyen grandes modelos (LLM); para que esos modelos se usen de forma masiva, se requieren centros de datos muy costosos. La primera fase la financiaron los “hiperescalares” —Microsoft, Meta, Alphabet, Amazon— con beneficios propios. La segunda fase, mucho mayor, exige capital externo: emisiones de deuda, REITs, fondos de infraestructuras, etc.
El riesgo es evidente: si los inquilinos de IA no generan suficiente beneficio con sus servicios, pueden romper contratos o renegociar a la baja, dejando a REITs y fondos como “tenedores de la bolsa” en proyectos que no se amortizan. Para Tokic, el mercado está empezando a asumir ese escenario.
El talón de Aquiles: la monetización de la IA
El epicentro del problema es la monetización. La demanda de cómputo crece de forma exponencial, pero los ingresos crecen, en el mejor de los casos, de forma lineal. Tokic repasa los tres grandes modelos de cobro:
- Cuota por usuario (“seat-based”): suscripciones mensuales tipo ChatGPT.
- Pago por uso: tarifas por token o por llamada a API.
- Pago por resultado: comisiones ligadas al ahorro de costes o aumento de ingresos del cliente.
Según cita el autor, un estudio del MIT estima que el 95% de los proyectos de IA corporativos fracasan, lo que dificulta enormemente implantar modelos de cobro por resultado y sostener precios elevados.
En la práctica, las tarifas actuales (por usuario o por uso) no cubren la enorme factura de hardware, energía y desarrollo. Si la IA no consigue demostrar ahorros o ingresos muy tangibles para los clientes, la capacidad de subir precios es limitada… y la rentabilidad de los centros de datos, muy cuestionable.
¿Qué viene ahora? Menos capex y más presión sobre la bolsa
Para Tokic, el fracaso del proyecto Oracle–Blue Owl es la señal de que los financiadores empiezan a retirarse. Eso implicará un recorte progresivo del capex de IA, con impacto directo en los grandes proveedores de hardware, especialmente Nvidia, cuyos chips podrían sufrir una caída en las tasas de alquiler y precios ante un exceso de oferta.
En términos de mercado, su escenario para 2026 es un mercado bajista de tipo recesivo, con el S&P 500 cayendo hacia la zona de 4.100 puntos. Con una economía perdiendo tracción y una burbuja de IA en “fase uno” de estallido, el analista considera que los inversores deberían prepararse para un año especialmente volátil.