La verdadera burbuja de la IA podría estar en el mercado privado
- La posible burbuja de la IA estaría más en el mercado privado que en el bursátil.
- OpenAI, xAI y Anthropic levantan capital a valoraciones históricas, con modelos aún sin validar.
- Las pérdidas y el consumo de caja siguen creciendo, mientras el mercado paga expectativas aspiracionales.
El debate sobre si existe o no una burbuja en la inteligencia artificial vuelve a ganar fuerza, pero el foco no estaría tanto en las bolsas como en el mercado privado. Así lo plantea William Gavin en un análisis reciente, donde pone el acento en la avalancha de capital que están absorbiendo las grandes startups de IA, a valoraciones cada vez más difíciles de justificar por sus cifras actuales.
Valoraciones en ascenso y rondas cada vez más grandes
El último ejemplo es xAI, la compañía impulsada por Elon Musk, que ha cerrado una ronda de financiación de 20.000 millones de dólares, superando con creces su objetivo inicial. Según datos de mercado, esta operación situaría su valoración muy por encima de la registrada apenas un año antes, reflejando la rapidez con la que se están inflando las expectativas en torno a la IA generativa.
No es un caso aislado. OpenAI, creadora de ChatGPT, fue valorada recientemente en torno a 500.000 millones de dólares y estaría preparando una nueva ronda que podría elevar esa cifra hasta 750.000 millones. Anthropic, por su parte, habría triplicado su valoración en menos de un año y estudia nuevas ampliaciones de capital a precios todavía más ambiciosos.
El denominador común es claro: mucho dinero persiguiendo muy pocas compañías “frontera”.
Capital riesgo volcado en la IA
Según datos de PitchBook citados en el artículo, más del 50% del capital global de venture capital invertido en 2025 fue a parar a empresas de IA, frente al 38% del año anterior. Es un salto enorme en apenas doce meses, que refuerza la idea de que el mercado se está convirtiendo en un relato de “IA frente al resto”.
Kyle Stanford, responsable de investigación en PitchBook, resume bien el fenómeno: subidas rápidas de precios, una narrativa dominante y una fuerte dosis de miedo a quedarse fuera (FOMO). Ingredientes clásicos de cualquier burbuja.
El gran problema: modelos de negocio aún sin validar
El entusiasmo contrasta con una realidad incómoda: muchas de estas compañías siguen quemando enormes cantidades de caja. OpenAI no espera ser positiva en flujo de caja hasta 2030. Anthropic habría consumido miles de millones en costes de entrenamiento y desarrollo, con márgenes aún inciertos. Y xAI, pese a aumentar ingresos, mantiene pérdidas muy elevadas mientras anuncia nuevas inversiones multimillonarias en centros de datos.
El coste de entrenar y operar grandes modelos de lenguaje es cada vez mayor. Algunos directivos del sector han llegado a reconocer que entrenar los modelos más avanzados puede costar miles de millones de dólares, lo que plantea dudas razonables sobre la escalabilidad y la rentabilidad futura.
¿Burbuja privada, fundamentos públicos?
La paradoja es que, mientras el mercado privado parece mostrar claros signos de euforia, el mercado público ofrece una lectura más matizada. Grandes tecnológicas y proveedores de infraestructura —chips, centros de datos, energía— están generando ingresos reales y flujos de caja vinculados al despliegue de la IA.
Algunos analistas señalan que puede haber excesos en los laboratorios punteros y en startups muy tempranas, pero reconocen que los fundamentos de fondo —inversión, productividad y adopción— son mucho más sólidos que en burbujas tecnológicas pasadas.
La euforia no estaría tanto en las acciones cotizadas, sino en las valoraciones privadas difíciles de contrastar.
Conclusión: la burbuja puede no estar donde muchos miran
La conclusión del análisis de William Gavin es clara: si existe una burbuja en la inteligencia artificial, es probable que esté concentrada en el mercado privado, donde la falta de transparencia y la competencia por entrar en “el próximo OpenAI” están empujando valoraciones a niveles extraordinarios.
Para el inversor, la lección es prudente pero no alarmista. La IA seguirá transformando la economía, pero no todas las valoraciones actuales sobrevivirán al contraste con los beneficios reales. Como tantas veces en los mercados, el reto no es identificar la tendencia correcta, sino no pagar cualquier precio por ella.
Fuente: William Gavin.