Geo Chen, de Fidenza Macro, se vuelve bajista en IA: un análisis de cuatro pilares que señalan el fin del mercado alcista

1. La especulación apalancada de los inversores minoristas coreanos: el estallido del "capital de baja calidad"

Chen identifica a los inversores minoristas coreanos como el capital de baja calidad definitorio de la fase de exceso de este ciclo. Se lanzaron a comprar ETFs apalancados 2x y 3x de SK Hynix, Samsung y el KOSPI con lo que él describe como "abandono imprudente", creando cientos de miles de millones de dólares en poder de compra artificial . La mecánica de cobertura de estos productos obligó a los creadores de mercado a acumular una exposición gamma negativa masiva —comprando en días alcistas y vendiendo en días bajistas—, lo que amplificó la volatilidad y desencadenó llamadas de margen en cascada .

Citigroup estima que el desapalancamiento de estos productos ha borrado 38.700 millones de dólares, con aproximadamente 1,2 millones de cuentas liquidadas, lo que equivale a aproximadamente 1 de cada 30 adultos coreanos . El índice KOSPI coreano se ha desplomado casi un 30% desde su pico en junio, lo que ha obligado al operador del mercado a suspender las operaciones en múltiples ocasiones tras pérdidas superiores al 10% . Chen sostiene que este capital deteriorado difícilmente regresará y que los mercados alcistas parabólicos alimentados por este tipo de apalancamiento casi siempre terminan con mercados bajistas prolongados .

2. La competencia de los modelos de IA chinos: el derrumbe del foso de los modelos cerrados

Chen argumenta que los modelos de código abierto chinos están socavando directamente la lógica de negocio de los laboratorios de IA de frontera. El panorama competitivo ha cambiado drásticamente:

• El Kimi K3 de Moonshot AI obtuvo 1.679 puntos en Code Arena, superando a Claude Fable 5 (1.631 puntos) .
• Alibaba lanzó Qwen 3.8, un modelo de pesos abiertos con 2,4 billones de parámetros .
• El GLM-5 de Zai y el sistema multiagente Fugu de Sakana AI demuestran que competidores más pequeños y ágiles, que utilizan métodos de eficiencia novedosos como la Atención Dispersa de DeepSeek o la Auto-Mejora Recursiva, están cerrando la brecha de calidad a una fracción del costo .

La idea central de Chen es contundente: si entre el 80% y el 90% de los "tokens" se desplazan hacia modelos más baratos o de código abierto, el grupo de ingresos en la cúspide del espectro de calidad se reduce drásticamente, rompiendo el círculo virtuoso de gasto de capital (capex) que ha sostenido las valoraciones de la infraestructura de IA . El modelo de negocio que subyace a toda la narrativa de inversión en IA —que los modelos de frontera podrán exigir precios elevados y justificar un gasto masivo en infraestructura— está siendo perturbado desde abajo.

3. El exceso de oferta de potencia de cómputo: de la escasez al superávit

Quizás el pilar más dañino estructuralmente, Chen sostiene que la narrativa de que la potencia de cómputo es estructuralmente escasa se está revirtiendo. Señala varios desarrollos convergentes:

• Meta está construyendo un negocio en la nube para alquilar su capacidad de cómputo, aumentando la oferta total .
• Los laboratorios de IA están reduciendo rápidamente los costos de inferencia, y los índices de gasto en "tokens" de Silicon Data han estado disminuyendo desde su pico en junio, lo que indica que las mejoras en la eficiencia del hardware están superando el crecimiento de la demanda .
• OpenAI está retrasando su OPI y tiene dificultades para recaudar fondos, un desarrollo que se filtrará a la cadena de suministro de semiconductores .
• Google elevó su previsión de capex en IA para 2026 a 205.000 millones de dólares, pero la acción cayó un 7% con la noticia: el mercado ya no recompensa la expansión del capex .
• Los diferenciales de crédito de los centros de datos se están ampliando, lo que indica un riesgo crediticio creciente en el sector de infraestructura de cómputo .

Chen hace una observación crítica: el mismo acto de invertir para resolver los cuellos de botella destruye la narrativa de cuello de botella que hizo atractivas a estas acciones . Cuanto más construyen los hiperescaladores, menos escaso se vuelve el cómputo y menores son los retornos sobre ese capital.

4. El telón de fondo de la política de la Fed y la estanflación

Dos fuerzas macroeconómicas agravan los riesgos específicos de la IA:

• La guerra en Irán ya le ha costado a Estados Unidos 37.500 millones de dólares después de que el alto el fuego colapsara en julio de 2026. El crudo Brent subió de 70 a 85 dólares, y Chen advierte de un conflicto prolongado "intermitente" que eleve periódicamente los precios del petróleo . Combinado con cuatro shocks inflacionarios, esto crea lo que él llama "la presión estanflacionaria más fuerte y persistente" en años .
• La credibilidad de la Fed se está erosionando. El rendimiento del bono del Tesoro estadounidense a 30 años superó el 5,2%, alcanzando un máximo de dos años. El aplanamiento bajista en el mercado de bonos refleja la opinión del mercado de que la Fed, bajo el liderazgo de Christopher Waller, está perdiendo el control de la inflación. La falta de subidas de tipos por parte del FOMC ha permitido que las expectativas de inflación se desanclen .

Una lectura firme del índice de gasto de consumo personal (PCE) podría situar a la Fed, los rendimientos a corto plazo y el dólar directamente en la zona de peligro para las operaciones sobrecargadas de IA, advierte Chen . El mercado de IA, ya tambaleante por sus propios excesos, se enfrentaría a un entorno macro que castigaría sus componentes más especulativos y de mayor duración.

La conclusión de Chen: efectivo, oro y rotación

Chen compara explícitamente el momento actual con marzo de 2000, marzo de 2008, enero de 2020 y diciembre de 2022, todos puntos de inflexión antes de violentas turbulencias en el mercado . Ahora está acumulando efectivo, acumulando oro en las caídas y ve una rotación de capital de la IA hacia la salud, las finanzas, el software y la biotecnología . Su escenario base es un proceso de formación de techo de varios meses, con más turbulencias por delante a medida que continúa el desmoronamiento del exceso especulativo.

La tesis no es simplemente bajista; es un argumento estructural de que las mismas dinámicas que llevaron a las acciones de IA a máximos parabólicos ahora se están revirtiendo activamente. Para los inversores que aún poseen activos relacionados con la IA, la publicación de Chen proporciona un marco sobrio y respaldado por fuentes para cuestionar si el mercado alcista tiene más recorrido o si ya ha alcanzado su punto máximo.