La nueva fiebre del oro digital: los 'hedge funds' se vuelcan en la IA mientras Goldman Sachs predice un boom de tokens 24 veces mayor para 2030

La estampida institucional hacia el hardware de IA

La escala del reposicionamiento es significativa. Goldman Sachs analizó las carteras de 1.059 fondos de cobertura que gestionan 4,6 billones de dólares en posiciones brutas de renta variable y descubrió que los fondos aumentaron su inclinación neta hacia el sector de Tecnología de la Información . Grandes actores como Point72 Asset Management, Bridgewater Associates y D. E. Shaw Group han estado recomponiendo activamente su exposición a la infraestructura de cómputo y a los semiconductores habilitadores de IA tras un breve período de recogida de beneficios .

No se trata solo de una jugada táctica. Las estrategias impulsadas por IA han superado un claro umbral de rendimiento. Según datos de BarclayHedge, los fondos de cobertura que integran sistemáticamente el aprendizaje automático en todo su proceso de inversión han superado a las estrategias sistemáticas tradicionales en 3 o 4 puntos porcentuales anuales desde 2023, y esa brecha se está ampliando . Lo que antes era una ventaja experimental ahora es descrito por los analistas como una "necesidad estructural" para obtener rendimientos competitivos .

El capital que fluye a través del sector es inmenso. Morgan Stanley Research estima que casi 3 billones de dólares en inversión en infraestructura relacionada con la IA se moverán a través de la economía global para 2028, con más del 80% de ese gasto aún por delante . Morgan Stanley califica este despliegue como un cambio "industrial" en lugar de un gasto tecnológico especulativo, con una adopción que progresa de proyectos piloto a soluciones tangibles de productividad .

La economía de tokens en 2030: 120 cuatrillones de tokens al mes

Mientras el capital se precipita hacia el hardware que hace funcionar la IA, Goldman Sachs Research está proporcionando un mapa cuantitativo de lo que consumirá la capa de software. En un informe de mayo de 2026, el analista senior de renta variable Jim Schneider proyectó que la IA agéntica elevará el consumo global de tokens a aproximadamente 120 cuatrillones de tokens al mes para 2030, frente a los aproximadamente 5 cuatrillones al mes en 2026 .

El crecimiento se divide en dos grandes frentes:

• Agentes de consumo: Se prevé que consuman aproximadamente 60 cuatrillones de tokens al mes para 2030, un aumento de 12 veces. Estos agentes operarán en compras en línea, reservas de viajes, correo electrónico y herramientas de productividad personal .
• Agentes empresariales: Se espera que consuman aproximadamente 56 cuatrillones de tokens al mes, un aumento de 24 veces en el mismo período .

El motor subyacente de esta demanda es un aumento proyectado en el total de consultas de IA. Goldman Sachs prevé que las consultas diarias de IA aumentarán de unos 5.000 millones en 2025 a 23.000 millones en 2030, con hasta un 30% de esas consultas —aproximadamente 6.900 millones al día— gestionadas por agentes no humanos que operan de forma autónoma .

El horizonte 2040 y la trampa de los costes

Goldman Sachs considera las cifras de 2030 solo como un punto de paso. El análisis a más largo plazo del banco sugiere que los agentes empresariales serán el mayor multiplicador en la economía de la IA, pudiendo elevar el consumo de tokens 55 veces para 2040 si la adopción empresarial alcanza su velocidad máxima .

Sin embargo, el informe no es universalmente optimista. Goldman Sachs advierte explícitamente que los problemas de calidad de los datos podrían socavar el rendimiento esperado de la IA agéntica . También existe una trampa de costes inminente: incluso cuando el precio por token de la inferencia de IA sigue bajando, el enorme volumen de tokens consumidos por agentes autónomos funcionando las 24 horas del día podría hacer que los costes agregados de IA se disparen para las empresas .

Esta dualidad —potencial masivo combinado con un riesgo de ejecución significativo— refleja las perspectivas de otras instituciones importantes. En sus perspectivas para 2026 sobre los mercados de IA, Morgan Stanley reconoció el potencial transformador de la IA al tiempo que advertía de que "están apareciendo señales de exceso" y que el mercado podría estar "maduro para un período de destrucción creativa" . Para los fondos de cobertura, este entorno crea la volatilidad y la dispersión de la que dependen los gestores activos para generar alfa .