Autor: Victor, Mr. Z, 168X
Una tecnología puede ser extremadamente exitosa, pero aún así ser una inversión fallida.
A principios de agosto de 2026, los sectores de IA y semiconductores experimentaron una caída significativa en junio y julio, reavivando nuevamente el debate sobre si la burbuja estallará: el precio de las acciones de SpaceX cayó a menos de 100 dólares, el IPO de OpenAI se pospuso de este año al próximo, y el conocido fondo temático de IA Situational Awareness se vio obligado a retirarse. Al mismo tiempo, los modelos de código abierto chinos emergieron de forma intensa en julio, ofreciendo un rendimiento cercano al de los modelos cerrados de gama alta a un costo extremadamente bajo, y están reescribiendo la estructura de precios global para el uso de inteligencia artificial.
En este episodio, 168X invita a su antiguo amigo, inversionista líder en IA y Crypto, y creador del medio independiente «Bill It Up», Bill Qian (@billqian_uae). Recientemente, Bill ha incorporado la IA dentro de un marco económico y social más amplio, analizando si el dividendo demográfico ha dejado de funcionar, por qué los gobiernos están volviendo a participar activamente y cómo terminará la burbuja de la IA. En esta conversación que abarca casi dos horas, plantea un juicio central profundamente contraintuitivo: el mayor riesgo fundamental de la burbuja de la IA podría no ser el fracaso tecnológico, sino «el excesivo éxito del modelo chino». Cuando China convierte la inteligencia en un producto básico de bajos márgenes, el bienestar social total aumenta significativamente, pero los ingresos y beneficios de la industria no necesariamente crecen al mismo ritmo, generando así una paradoja de Jevons especial: una tecnología puede ser extremadamente exitosa, pero aún así resultar en una inversión fallida.
I. ¿Por qué esta burbuja de IA es diferente: velocidad, valoración y "el crecimiento lo absorbe todo"
Sr. Z: Bill hermano ha puesto mucha energía en la IA últimamente y a menudo tiene un aire de preocupación por el país, analizando la IA dentro de un marco económico y social más amplio. Tus artículos recientes plantean grandes preguntas estructurales: ¿ha dejado de funcionar el dividendo demográfico?, ¿por qué los gobiernos nacionales han comenzado a intervenir directamente en esta batalla de la IA?, y ¿cómo terminará la burbuja de la IA? ¿Podríamos empezar por hablar de la burbuja de la IA?
Bill Qian: Bien. Creo que la característica más destacada de esta ola de IA en comparación con ciclos anteriores es la velocidad. Esta velocidad podría haber sido inimaginable antes: las primeras y segundas revoluciones industriales podrían haber tomado entre 50 y 100 años para lograr la adopción, los PC podrían haber necesitado una o dos décadas para alcanzar mil millones de usuarios, mientras que la IA solo tardó tres años en llegar a entre 10 y 20 mil millones de usuarios en todo el mundo.
Cuando la velocidad de adopción se vuelve cada vez más rápida, muchas veces las burbujas temporales pueden ser absorbidas por la velocidad del crecimiento. Hay una frase que dice: «El crecimiento puede absorber todos los problemas», por lo que creo que este es un punto clave a tener en cuenta al analizar la IA hoy. Cada ciclo tecnológico puede generar burbujas y luego su colapso, pero esta vez necesitamos comprender: la velocidad en sí misma puede afectar la evolución de todo el ciclo, y podría convertirse en una corrección de mercado muy breve. Porque, después de que el mercado baja, de repente la velocidad de los usuarios y el crecimiento industrial hacen que todos regresen a la mesa de juego nuevamente; este es un fenómeno que hemos visto varias veces antes.
Otro punto es que, durante este proceso, debemos prestar atención constante a estos «disruptores de valor» provenientes de China. Es posible que, en el futuro, los tokens baratos de China hagan que la industria de la IA se parezca un poco a la industria de los vehículos eléctricos o la industria fotovoltaica: genere una gran cantidad de bienestar social total, pero durante un largo período también reduzca las valoraciones en Estados Unidos. Estos son dos fenómenos que he observado recientemente y que he discutido con amigos.
Sr. Z: Al interpretar tu artículo, eres un alcista fundamental de la IA. Tus razones incluyen: la IA alcanzará mil millones de usuarios en tres años, con una adopción mucho más rápida que la máquina de vapor, la electricidad, las PC o Internet; los ingresos de las empresas de modelos crecen rápidamente; las valoraciones actuales en los mercados públicos aún no han alcanzado los niveles de burbuja de aquel entonces; y están respaldadas principalmente por flujos de efectivo de grandes empresas tecnológicas, no por financiamiento apalancado. Por lo tanto, se produce una situación en la que, cada vez que el mercado retrocede o reduce las valoraciones, siempre que haya un nuevo avance en los modelos, un aumento en los ingresos y un crecimiento de los usuarios, ampliando el pastel, la valoración vuelve a ser absorbida. ¿Entonces, tu significado es que el mercado simplemente experimenta repetidamente una desapalancamiento (deleverage) junto con algunos rebotes en forma de V?
Bill Qian: Creo que, por un lado, se trata de reducir el apalancamiento, y por otro, de ajustar las expectativas de valoración. Pero durante este proceso, necesitamos observar constantemente un punto clave: ¿al final será un «Flash Bear», es decir, un movimiento rápido de subida y bajada; o será como la crisis financiera de 2008 o la burbuja puntocom de 2000, con una recuperación de tipo L?
¿Qué es un rebote en forma de L? En esencia, equivale a una recuperación esperada, donde los fundamentales alcanzan el valoración, lo que requiere más tiempo. Pero ahora, tras observarlo, siento que esta vez... incluso muchos ingenieros de investigación en empresas como Anthropic o de grandes modelos consideran que el desarrollo general ha superado sus expectativas. Todos se preguntan: ¿cuándo llegará el punto de singularidad (Singularity)? ¿Cuándo llegará la AGI? Desde la perspectiva de los números de adopción —número de usuarios, tiempo de uso, y la disposición a comprar servicios descendientes representados por Anthropic y Claude—, por un lado se puede esperar un mercado bajista en forma de L, pero por otro lado, hay que tener cuidado: aunque la lógica detrás del mercado bajista sea finalmente correcta, su forma de manifestación en esta ocasión podría ajustarse ligeramente. Este es precisamente un punto que he estado observando constantemente.
Sr. Z: Yo mismo siento que la ola de la IA podría estar perdiendo impulso a corto plazo (en los próximos seis a doce meses). El primer indicador es que la acción de SpaceX cayó a $106; el segundo es que OpenAI, que一直 decía que saldría a bolsa este año, lo pospuso hasta el próximo; y el tercero es que fondos basados en indicadores como Situational Awareness fueron completamente retirados, desapalancados y colapsaron. Entonces, ¿será que el siguiente paso del mercado es que toda la tensión y el capital se desvíen hacia otras áreas, mientras la entusiasmo por la IA se desvanece?
Bill Qian: Sí, podemos ver que recientemente las acciones de Coca-Cola también alcanzaron nuevos máximos; la rotación de sectores ciertamente existirá. Durante este proceso de rotación, los inversores buscan nuevos temas, y estas emociones del mercado persistirán a largo plazo. Pero yo me enfocaré más en: volviendo al tema de la IA, si finalmente los ingresos de la IA superan las expectativas, por ejemplo, si los ingresos de Anthropic o de los grandes modelos chinos continúan superando las expectativas el próximo año o el año siguiente, entonces la inversión en IA persistirá. Porque en ese momento, problemas como si los gastos de capital se recuperarán o cuál será el período de retorno podrían resolverse. Si los tokens del extremo inferior se venden bien, y finalmente también se venden bien los servicios en la nube intermedios, toda la cadena de valor puede ser absorbida.
Desde este punto de vista, es como si hubieras comprado Amazon desde 2001: durante la mayor parte del tiempo, ha generado ganancias. Amazon ha crecido exponencialmente durante las últimas dos décadas como una acción de comercio electrónico, o comercio electrónico más nube; en cualquier momento que lo hayas comprado, de cierta manera, habrías estado en lo correcto, incluso si lo hubieras comprado en el pico de la burbuja en 1999, hoy tendrías una rentabilidad de más de 40 veces.
II. Almacenamiento: Reevaluación de la fabricación avanzada, de las materias primas a la «TSMC-like»
Sr. Z: He leído que el almacenamiento podría representar entre el 13% y el 18% de los costos, pero que, pasado el próximo año hasta el año siguiente, el propio almacenamiento e incluso los chips podrían sufrir una caída de precios debido a un exceso de oferta, lo que comprimiría los ingresos y las ganancias de estas grandes empresas. ¿Ocurrirá realmente esto, o en realidad siempre habrá escasez?
Bill Qian: Creo que finalmente la oferta sí seguirá la demanda. Pero basado en el crecimiento de la demanda de cálculo en la cadena de suministro, recientemente realicé algunas investigaciones, y los expertos de la industria coinciden en que, en cuanto al almacenamiento, probablemente seguirá estando en un estado de escasez de oferta hasta antes de 2028.
Al mismo tiempo, la estructura del mercado del almacenamiento también está cambiando: de un DRAM anteriormente muy homogéneo a hoy se requiere HBM (memoria de ancho de banda alto) personalizada y de manufactura avanzada. Dentro de este marco lógico, el ciclo de aumento del CAPEX del almacenamiento en sí mismo será prolongado en el futuro; y nuestra lógica general sobre el almacenamiento ya no será la misma que la de un commodity (producto básico), sino que debe adoptarse como una lógica de manufactura avanzada, similar a TSMC. Dentro de este marco, la valoración futura también necesita ser reevaluada.
Pero el punto que mencionaste justo ahora, sobre si la demanda futura será suficientemente satisfecha por la oferta, creo que esta duda persistirá a largo plazo. Es posible que al final haya un exceso significativo; pero en el lado de la demanda, debido al aumento de la capacidad de optimización de ingeniería en China, se logrará finalmente un equilibrio. En ese caso, la valoración o el aumento de los activos en la manufactura aguas arriba también necesitará un ajuste a la baja.
Victor: El almacenamiento es el sector más destacado de esta ronda; es inherentemente una acción cíclica muy fuerte: largos tiempos de construcción de fábricas, grandes inversiones de capital, y características cíclicas muy pronunciadas en el pasado: ganancias explosivas en períodos de bonanza, pero pérdidas masivas cuando la oferta se dispara repentinamente. En esta ronda del ciclo de IA, el almacenamiento presenta ciertas similitudes y también diferencias: por ejemplo, la proporción de ventas de productos de alto precio y alta margen, como el HBM, ha aumentado significativamente; la capacidad del HBM ha desplazado la capacidad de almacenamiento convencional como DRAM y NAND, lo que, paradójicamente, ha ayudado a estabilizar los precios de los productos de almacenamiento tradicionales; empresas como Micron también han firmado contratos más largos con sus clientes, incluyendo docenas de acuerdos estratégicos. En términos generales del ciclo de IA, ¿cuáles crees que son las diferencias clave en esta ocasión y cuáles son las similitudes con ciclos anteriores?
Bill Qian: Primero, digamos lo mismo. En primer lugar, es una verdadera innovación, al igual que la anterior generación de internet, electrificación e industrialización; separaremos esta innovación de la burbuja de los tulipanes, porque sigue siendo una innovación real. En segundo lugar, es cierto que todos los CAPEX de las innovaciones crecen más rápido que los negocios, ya sea durante la fiebre de los ferrocarriles o la electrificación, donde el crecimiento del CAPEX superó con creces los ingresos. Por eso hoy todos se preocupan: los 700 mil millones de dólares en CAPEX de los proveedores de nube este año, dentro de dos años, hacia 2028, el CAPEX total de la nube, el CAPEX de la IA y la deuda de la IA se convertirán en el segundo mercado de deuda más grande en Estados Unidos, solo detrás de las hipotecas. Bajo este razonamiento, la pregunta es si los ingresos aguas abajo podrán cubrir la inversión aguas arriba.
Pero esta vez hay varias diferencias. Primero, durante mucho tiempo, en realidad todos invertían capital propio, y la deuda en sí no era tan alta; recientemente, incluso las M7 (las siete grandes de EE. UU.) también han comenzado a recaudar fondos mediante deuda. Segundo, y este es un punto muy importante: la velocidad. Anteriormente, la industrialización tardó aproximadamente 80 años desde la invención de la máquina de vapor hasta que la fuerza laboral industrial en el Reino Unido superó a la agrícola; la electrificación tardó casi medio siglo desde la primera generadora hasta que toda Estados Unidos se electrificó; Internet también tardó más de una década en alcanzar mil millones de usuarios. Pero hoy, aproximadamente desde el nacimiento de GPT en noviembre de 2022, solo han pasado 36 meses y ya hay más de mil millones de usuarios de IA en todo el mundo. Por supuesto, se podría decir que la innovación en IA se basa en la digitalización global, las PC, Internet y la nube, y que se logró sobre los hombros de estos gigantes. Pero la velocidad misma... en todas las artes marciales, la velocidad lo es todo: ¿cuando la velocidad es lo suficientemente rápida, acaso el crecimiento mismo no suaviza los problemas de crecimiento actuales?
Otro punto es que la valoración general no es exagerada. En el ciclo anterior, Cisco tenía un PER de aproximadamente 200; pero ahora, tras la caída del sector de almacenamiento, solo está en un PER de tres a cuatro veces, mientras que TSMC y NVIDIA están en un PER de más de 20 veces. Podrás ver que toda la industria realmente no tiene una "valoración onírica" excesiva, sino que se encuentra básicamente dentro de un rango de PER muy razonable. La preocupación principal de la gente es "subió demasiado rápido" y que entró demasiado dinero, lo cual genera naturalmente alertas; pero desde la perspectiva de la valoración absoluta, en realidad también está bien.
Tres: Depreciación de la GPU: el ferrocarril puede esperar 50 años, pero la GPU no puede esperar
Sr. Z: Aquí hay otro punto clave: al leer su artículo, considero que el aspecto principal es la velocidad de depreciación de las GPU. Las GPU tienen realmente una ventana económica de solo tres a cuatro años, mientras que los ferrocarriles pueden durar 50 años y la fibra óptica 25 años. Incluso si finalmente hay demanda para el CAPEX, los ingresos deben alcanzar el ritmo antes de que las GPU se deprecien. ¿Podría profundizar un poco más sobre este punto?
Bill Qian: Sí. En cuanto al período de depreciación de las GPU, también existen opiniones diversas en la industria. Algunos consideran que las GPU obsoletas aún pueden utilizarse para inferencia, por lo que su vida útil podría extenderse a cinco o seis años. El punto que quiero destacar es que ahora todos están haciendo estos cálculos. Hace unos días, el CFO de OpenAI parecía decir que un GW (gigavatio) puede generar aproximadamente 10.000 millones de dólares en ARR (ingresos recurrentes anuales) al año, lo que implica un período de recuperación de entre tres y cinco años.
Por lo tanto, en cuanto al período de recuperación de la inversión, todos aún están en modo de observación. Actualmente, la mayor preocupación proviene del período de recuperación general, ya que este período finalmente determinará el retorno sobre el capital (equity) de los proveedores tradicionales de nube (CSP) y de los NeoCloud (nuevos proveedores de nube), y, lo que es más importante, si podrán o no pagar sus deudas (debt). Esta es la principal duda de todos.
Debajo de esta pregunta, creo que hay dos puntos. El primero se refiere al downstream: qué tan bien podrán vender sus tokens Anthropic, OpenAI u otros fabricantes de aplicaciones. Si sus ARR siguen aumentando constantemente, entonces el CAPEX upstream finalmente no será un problema. El segundo punto es observar cómo los fabricantes chinos podrían revolucionar completamente el tablero.
Cuatro: La颠覆 de valor de los tokens baratos de China: ¿Tecnología exitosa, inversión fallida?
Bill Qian: Cuando los fabricantes chinos finalmente inicien una guerra de precios utilizando precios de token de 1/20, o incluso del 1%, en todos los ámbitos, ya sea en modelos grandes o multimodales, lo que podría ocurrir finalmente es que el bienestar social mundial del AI aumente y la adopción masiva del AI se eleve, pero los ingresos de los fabricantes estadounidenses disminuyan; y los ingresos que disminuyen de los fabricantes estadounidenses no son completamente capturados por los fabricantes chinos, ya que ellos mismos también están librando una guerra de precios.
Finalmente, una gran cantidad de desarrolladores y usuarios utilizaron una combinación de modelos de alto precio y modelos de bajo precio. Desde este punto de vista, en última instancia, se generó mucha creación de valor, pero la captura de valor comercial no fue tan grande. Esto se manifiesta en que las valoraciones de las empresas estadounidenses se verán reducidas significativamente; las empresas chinas, por supuesto, aumentarán, pero no llegarán a la mitad de la valoración que se eliminó.
Entonces, este es un punto que podríamos necesitar observar a continuación. En ese escenario, si esta industria termina volviéndose algo así como los vehículos eléctricos: los consumidores y los desarrolladores están contentos, pero ¿podrán los inversores en estas empresas seguir obteniendo excelentes retornos sobre el capital (ROE) en los próximos años? Es algo que todos deben considerar.
Señor Z: Esto suena bastante aterrador. Supongamos que Kimi K3, Qwen o cualquier otro modelo comienza a superar significativamente a Claude o GPT, su adopción aumenta y, a su vez, absorbe a los usuarios de OpenAI y Anthropic, lo que provoca una caída en sus valoraciones, el mercado pierde su encanto y las valoraciones de las empresas líderes de modelos se comprimen; entonces, su desempeño en el mercado secundario tampoco será bueno, y el tiempo de salida de ambas empresas se retrasará. ¿Será este el guion final? ¿Podríamos ver esta situación dentro de seis meses?
Bill Qian: Creo que el aumento de la cuota de mercado de los fabricantes chinos a nivel mundial es casi seguro, porque si revisas las reseñas en línea, verás que los modelos de peso abierto (es decir, los modelos de código abierto chinos) están cerrando la brecha con los cerrados cada vez más rápido, y la diferencia en rendimiento también se está reduciendo.
V. Token Budgeting reemplaza a Token Maxxing: La era de la combinación de código cerrado y código abierto
Bill Qian: Bajo esta lógica, ahora en Silicon Valley puedes ver que la mentalidad ha pasado de «mi presupuesto es ilimitado», conocido como Token Maxxing (optimización extrema de tokens), a «debo empezar a usar mis tokens de manera muy precisa»: qué tokens usar para los de alto nivel y cuáles para los de nivel medio o bajo, es decir, Token Budgeting (presupuestación de tokens). Esta mentalidad ya se ha establecido.
Bajo esta lógica, a nivel global, los usuarios de alto nivel utilizan modelos como Claude, mientras que los de gama media y baja optan por modelos chinos; esto ya se ha convertido en un hábito de uso generalizado. Por eso creo que este escenario ocurrirá sin duda. Es precisamente por esto que recientemente pudimos ver cómo OpenAI comenzó a reducir sus precios. No estoy seguro de si Anthropic finalmente saldrá a bolsa a tiempo, pero si lo hace, su precio de acciones reflejará bien este punto: la guerra de precios proveniente de fabricantes chinos. Lo que se entiende por guerra de precios es ofrecer un rendimiento de producto similar o comparable al tuyo, pero al final con un precio de fracciones, 1/10 o incluso el 1%.
Sr. Z: Esto suena como algo en lo que el mercado chino es muy bueno, como las guerras de precios de JD.com o Meituan en su momento, hasta el punto de destruirse mutuamente, hasta que el gobierno intervino diciendo: «Dejen de hacer esto». ¿Cómo terminará esto? Porque parece que esta pelea entre Estados Unidos y China se volverá interminable.
Bill Qian: Creo que depende de si este asunto llegará a las negociaciones comerciales de cada país. Por mi intuición personal, por ahora no tiene una prioridad tan alta. Porque las negociaciones comerciales normalmente requieren industrias con una gran cantidad de votantes y empleados en tu propio país. Por ejemplo, Australia se preocupa mucho por su carne de res, Estados Unidos por su maíz, y Europa por sus automóviles, porque son industrias con muchos votantes y muchos trabajadores. Pero la IA es una industria relativamente elitista y altamente competitiva, por lo que no estoy seguro de si en el futuro llegará a convertirse en un elemento de negociación en las guerras comerciales entre países. Por supuesto, si se trata de negociaciones relacionadas con el cumplimiento de datos, creo que es posible.
Pero a corto plazo, siento que esto es otra vez una competencia tecnológica global. Es diferente a lo anterior: antes, por ejemplo, la batalla de los cien grupos de comercio electrónico en China o las guerras de precios eran regionales; esta vez, de cierta manera, es una batalla global de relación calidad-precio en IA.
Six: ¿Entrará la guerra de precios en las negociaciones comerciales? La IA soberana es la verdadera incógnita
Bill Qian: El único factor que podría impedir que todos participen en esta batalla, creo que quizás no sean las negociaciones sobre la guerra comercial, sino las preocupaciones de cada país sobre su propia seguridad estratégica. Esto podría hacer que algunos lugares, al final, no les importe la relación calidad-precio, sino que quieran desarrollar su propia IA soberana. Eso, creo, es otro tema.
Sr. Z: También me interesa mucho tu opinión. Es evidente que en Asia Oriental, Taiwán, Japón y Corea del Sur fueron prácticamente fomentados por Estados Unidos, formando parte del bloque semiconductores occidental. Anteriormente mencionaste que, para comprender esta ola de hype en los mercados accionarios asiáticos, es necesario remontarse a la MITI japonesa, al sistema de planificación económica surcoreano, y al Ministerio de Economía y al Instituto de Investigación Industrial de Taiwán, todas instituciones que movilizan a las empresas privadas. En el caso de China, hay que observar la Comisión Nacional de Desarrollo y Reforma, los gobiernos locales y los fondos industriales. Este enfoque parece más bien una selección gubernamental de ganadores. ¿Cómo ves el sistema económico occidental? ¿Cuál es tu perspectiva sobre el papel de Asia Oriental y las economías occidentales en la movilización de industrias clave nacionales, y cuáles son sus respectivas ventajas y desventajas?
Bill Qian: Creo que, durante este proceso, la gente se dará cuenta de que este modelo centralizado y nacional, que antes parecía funcionar constantemente. Anteriormente, muchos economistas creían que el mercado no podía ser intervenido y que era mejor dejarlo al 100% en manos del mercado. Pero veremos que, en todo el círculo cultural de los palillos en Asia Oriental —ya sea Corea del Sur, Japón, China u otras regiones—, esta lógica descendente ha permitido que muchas industrias prosperen.
Durante este proceso habrá cierto desperdicio, pero cuando algo es demasiado importante, el enfoque de arriba hacia abajo: primero garantiza recursos absolutos, y segundo asegura concentrar todos los recursos en una sola tarea. Por lo tanto, veremos que, ya sea en los chips de Taiwán, Corea del Sur o Japón, este fenómeno parece ser infalible.
Siete: El gobierno vuelve a actuar: ventajas del sistema nacional de Asia Oriental y el círculo cultural de los palillos
Bill Qian: Bajo este razonamiento, también se observa que Estados Unidos e India intentan imitarlo. Pero creo que, aunque esta imitación puede tener algún significado, ciertamente no será tan notable como en la esfera cultural del palillo. Después de todo, bajo un gobierno pequeño, los recursos disponibles son limitados. Hoy en día, para los partidarios puros del mercado, esto ha sido una bofetada. Finalmente se descubrirá que la lógica de la esfera cultural del palillo —desde el acero y los automóviles en el pasado, hasta la energía fotovoltaica y los vehículos eléctricos en China, y hasta la actual industria de chips en toda Asia Oriental— a veces resulta verdaderamente efectiva desde arriba hacia abajo.
Sr. Z: Si se vuelve a utilizar esta lógica de planificación gubernamental de arriba hacia abajo, ¿podría aplicarse con precisión a los modelos líderes? Por ejemplo, China podría dirigir con precisión recursos a Alibaba, Tencent o Moonshot; o como Trump en Estados Unidos, que empleó gran cantidad de poder político, como cuando afirmó que el Fable 5 de Claude planteaba preocupaciones de seguridad nacional, por lo que inicialmente no se permitió su uso por el público en general, sino solo para las fuerzas armadas estadounidenses. ¿Esta planificación de arriba hacia abajo aún podría funcionar con los modelos líderes? Quiero decir, como en su momento el Ministerio de Economía y el Instituto de Investigación Industrial de Taiwán dijeron: «Vamos a dirigir todos los recursos, talento y fondos hacia Hsinchu».
Bill Qian: Entendido. Creo que este fenómeno persistirá a largo plazo en Asia Oriental, y considero que también está relacionado con la lógica generalmente más estatal de la región. Además, en Asia Oriental siempre ha existido una cultura: tanto la clase burocrática como los empresarios, de cierta manera, comparten una mentalidad de scholar-official, lo que permite que todos lleguen a un lenguaje común y compartan recursos para lograr bien un proyecto. Bajo la misma lógica, creo que en el Occidente actual sería más difícil. Antes podría haber sido posible, por ejemplo, en los Estados Unidos durante la presidencia de Roosevelt, cuando el gobierno estadounidense también era bastante grande.
Ocho: Rotación de sectores y círculo de competencia: No seas la persona que recibe la bola
Victor: En cuanto a la gran tecnología, me interesa saber qué opina Bill sobre el corto y largo plazo. Si se mira desde una perspectiva de 20 años, las empresas de internet realmente han aumentado decenas de veces; sin embargo, muchos inversores aún se enfocan en cómo elegir los mejores sectores en el presente para obtener retornos sólidos a corto plazo. Recientemente, el capital ha comenzado a fluir desde la semiconductora hacia el software y la gran tecnología. ¿Será este el tema del segundo semestre? ¿O debemos tomarlo paso a paso? ¿Ha comenzado el capital a fluir hacia algún lado? ¿Han surgido algunos indicios?
Bill Qian: Primero, yo mismo no soy un experto en rotaciones a corto plazo. Y según mi conocimiento, las numerosas rotaciones a corto plazo son en realidad muy caóticas. En el mercado, hay muchos fondos de capital de riesgo, fondos hedge de Corea, Hong Kong y Lujiazui, que incluyen numerosos inversores de small cap a middle cap; con frecuencia intercambian información sobre acciones y colectivamente compran empresas de capitalización media, tras lo cual surgen pequeños artículos en el mercado que impulsan a todos a especular. En cierto sentido, esto es muy similar a cómo el capital en el ecosistema de criptomonedas solía perseguir sectores.
Durante este proceso, intentar capturar sectores me parece una tarea muy difícil. Cuando alguien intenta capturar un sector, eso indica que tú mismo no eres quien está moldeando la narrativa, sino que probablemente eres quien termina comprando en la cima. Creo que esta no es una lógica de inversión especialmente buena. A menos que ya hayas evaluado desde el punto de vista fundamental ciertas limitaciones futuras, por ejemplo, identificando tempranamente que la memoria es un cuello de botella para la industria, en cuyo caso ya no se trata de una tendencia impulsada por el mercado, sino de una lógica impulsada por tu análisis de los cuellos de botella en toda la cadena de valor.
Entonces, para responder tu pregunta, no soy tan bueno para identificar los temas sectoriales a corto plazo. A menos que tú mismo estés dentro de este juego y seas la persona que lo está diseñando, les recomiendo a todos que mantengan los activos en los que realmente confían; o al final, podrían optar por comprar ETFs más amplios, como los de almacenamiento, semiconductores o incluso ETFs tecnológicos más generales. Creo que mantenerse dentro de tu círculo de competencia es más importante.
Nueve: El mercado aguas abajo lo decide todo: la cadena de transmisión desde la capa de aplicaciones, proveedores de nube hasta chips y almacenamiento
Sr. Z: Desde la perspectiva actual, ¿cómo ves el desarrollo futuro del mercado de IA en general? Podemos observar que en junio y julio, todo el sector de semiconductores e IA experimentó una caída; después de las elecciones legislativas estadounidenses en noviembre, ¿esperas una corrección o un colapso en los mercados secundarios, o más bien un alza?
Bill Qian: No soy bueno para evaluar las tendencias del mercado. Pero aún así, creo que, ya sea las elecciones intermedias o los aumentos de tasas de EE. UU., todos estos factores son aspectos macroeconómicos. La situación macroeconómica actual ciertamente no es tan optimista como antes. Creo que quienes tienen posiciones deben reflexionar cuidadosamente sobre su próxima reequilibración; y quienes aún no tienen posiciones, les felicito, pueden esperar pacientemente la oportunidad de actuar.
En cuanto a los fundamentos, creo que un punto muy importante es observar el crecimiento de las aplicaciones de la cadena de valor, o si los ingresos de Anthropic y OpenAI pueden seguir creciendo, o si enfrentarán incertidumbres, como la competencia de empresas chinas. Esto podría afectar significativamente su valoración. O bien, el negocio de programación ha crecido demasiado rápido, superando constantemente las expectativas, ya que, en cierto sentido, la programación finalmente puede reemplazar casi todos los trabajos de oficina del mundo.
Creo que es más importante observar esto. Porque es el eslabón más final, y el eslabón final determinará la crisis de deuda y los problemas de CAPEX de los proveedores de nube intermedios, quienes a su vez determinarán el volumen de envíos de chips y almacenamiento en la etapa inicial. Por lo tanto, se trata de una lógica completa que va desde el eslabón final hasta el intermedio y luego hasta el inicial. Recomiendo que todos observen los ingresos reales de la industria para ver si finalmente pueden suavizar el crecimiento excesivamente acelerado de toda la industria.
Sr. Z: En cuanto a la parte aguas abajo, yo veo que la capa más baja sigue siendo la capa de aplicaciones de IA, pero la capa inmediatamente superior es en realidad la capa de modelos grandes. En esta capa de aplicaciones de IA, parece que aún no se han visto otras aplicaciones además de los modelos grandes; ¿es así como lo entiendo?
Bill Qian: Sí, estoy de acuerdo con esta comprensión. Podemos dividir toda la IA en blanda y dura. En cuanto a lo blando, hoy en día, los mayores ingresos siguen proveniendo de los grandes modelos; los ingresos en multimodalidad, como video e imagen, aún no han alcanzado los de los grandes modelos. En cuanto a lo duro, ya sea la inteligencia embodiada o los robots en Estados Unidos o China, creo que los ingresos actuales tampoco son tan grandes.
Luego, cuando dices que compras crecimiento y apuestas por el futuro, seguramente esperas que lo suave finalmente reemplace entre un 10% y un 20% del trabajo de oficina a nivel mundial; mientras que lo duro, diversos servicios y trabajos físicos, también puedan reemplazarse en cierta medida. Desde este ángulo, esto equivale a decir que el mercado laboral global, que es de decenas de billones de dólares, podría tener eventualmente unos 10 billones reemplazados por software de IA y hardware de IA. Si esos 10 billones se multiplican por un múltiplo de ventas (PS) de 10 veces o 20 veces, eso representa un mercado de 100 a 200 billones de dólares en capitalización. En el futuro, dentro de la economía global total, la agricultura será una pequeña parte, la industrialización será otra, pero una gran parte será la industria habilitada por IA. Porque la propia IA podría generar más valor en servicios y finanzas.
Diez: Robots y inteligencia encarnada: otra carrera EE.UU.-China «tipo automóvil eléctrico»
Sr. Z: Acabas de mencionar la inteligencia encarnada, y me pregunto si has seguido algo de robotics. He notado que en Estados Unidos todos hablan de empresas de robots con altas valoraciones como Figure AI, mientras que en China, la empresa más destacada es Unitree Robotics, que parece que hará su IPO el 10 de agosto. Siento que el desarrollo de robots en EE.UU. y China recuerda un poco al auge de los vehículos eléctricos: Apple dijo que quería fabricar coches y lo anunció durante 10 años, pero aún no hay ningún Apple Car; sin embargo, Xiaomi dijo que quería fabricar coches y en tres años ya los está produciendo en masa, además de marcas muy potentes como BYD y XPeng. Creo que este tipo de manufactura sigue siendo lo fuerte de China. ¿Qué opinas tú?
Bill Qian: Estaría más dispuesto a comparar toda la industria de los robots con los vehículos eléctricos, porque al final se trata simplemente de software más hardware: inteligencia más componentes físicos. Y China es inherentemente un gran país manufacturero; creo que durante mucho tiempo en el futuro, será la oferta de alta relación calidad-precio de China la que abastecerá al mundo.
En Estados Unidos, podría ser algo similar a la industria de los teléfonos móviles: habrá un iPhone. China podría terminar ocupando casi todos los usuarios no Apple del mundo, mientras que Estados Unidos tendrá su propio «iPhone» de gama alta. Ya sea por cuestiones de posicionamiento de mercado, consideraciones de seguridad nacional o barreras comerciales, creo que la misma lógica se aplica también a la inteligencia encarnada y los robots.
Al final, en esencia, todo es lo mismo: el teléfono móvil es, de cierta manera, una herramienta de cálculo portátil; cuando los automóviles eléctricos tengan FSD (conducción completamente autónoma), en realidad serán robots sobre ruedas; y los robots, al final, también se fabricarán con la misma lógica que se usó para crear teléfonos móviles o automóviles eléctricos. Por lo tanto, yo predigo que el futuro de esta industria será muy similar al de la industria de los teléfonos móviles o los automóviles eléctricos anteriores.
XI. El auge y la caída de los países soberanos: ¿Por qué el próximo Asia sigue siendo Asia?
Victor: Anteriormente publicaste que participaste en la Conferencia Mundial de Inteligencia Artificial (WAIC). Dado el contexto actual de intervención gubernamental, me intriga mucho: Japón, Corea del Sur, Taiwán y China en Asia Oriental han se han beneficiado mucho en esta ola de IA; Estados Unidos, Europa y el Medio Oriente también están realizando grandes inversiones en IA, buscando superarla de maneras distintas. Mencionaste que Asia Oriental fue prácticamente la única región en la era pasada que logró un desarrollo salto cualitativo, impulsado por una economía planificada y liderada por el gobierno, logrando algo similar a “superar a Inglaterra y alcanzar a Estados Unidos”. Entonces, en la próxima ola de IA, ¿qué países o regiones crees que también tienen ese potencial? Por ejemplo, ¿Malasia o Vietnam en Sudeste Asiático, o tal vez América Latina o África, podrían aprovechar esta oportunidad de “cambio de modelo gubernamental”?
Bill Qian: Al observar la guerra comercial, vemos que países como México terminan convirtiéndose en lugares de beneficios de arbitraje temporales. Pero en general, desde la perspectiva del surgimiento de estados soberanos, creo que hay varios puntos a considerar.
Primero, una población determinada. Luego, una buena educación y una cultura de "satisfacción diferida", que en términos sencillos significa diligencia, es decir, estar dispuesto a invertir en el mañana. Esto se manifestará finalmente tanto en el esfuerzo por estudiar como en el esfuerzo por ahorrar e invertir. Por lo tanto, descubrirás que estos factores hacen del círculo cultural confuciano uno de los pocos, probablemente el único, lugar tras la guerra donde mil millones o incluso dos mil millones de personas pudieron lograr la transición de un país agrícola a una economía desarrollada.
Sistémicamente, aún siento que, en el siglo XXI, el próximo gran centro asiático seguirá siendo Asia. Aquí hay países más avanzados y que avanzan más rápido, como Singapur y Corea del Sur, y también países como China continental, que ahora están avanzando gradualmente. Los países del Sudeste Asiático también necesitan cumplir con estos requisitos: estar dispuestos a trabajar, ser diligentes y estar dispuestos a invertir, por lo que podemos ver que Vietnam también está desarrollándose.
A veces considero a un país como un equipo empresarial para evaluar su viabilidad, y en realidad es muy similar a evaluar una empresa: capacidad de postergar la satisfacción, disposición para invertir en el futuro, voluntad de integrarse en el orden global, junto con un entorno geográfico y externo favorable. Por lo tanto, no creo que el auge de los países soberanos siga un patrón de rotación por sectores; sigo pensando que las oportunidades futuras seguirán siendo en gran medida captadas por los países asiáticos. En última instancia, el desarrollo entre naciones también se reduce a esto: la tecnología ofrece a todos los países y a todos los individuos la oportunidad de igualdad, pero las oportunidades y el desarrollo finalmente no son equitativos.
Doce: El fin del dividendo demográfico: por qué India es el "primer gran país siendo corto por IA"
Victor: Esto también se puede aplicar a tu otro artículo sobre el dividendo demográfico. La ventaja principal de estos países asiáticos también es el dividendo demográfico. Mencionaste que la India es el primer país grande del mundo en ser corto por IA, principalmente porque su industria de software es muy próspera, algo así como un centro de manufactura para Silicon Valley; pero ahora, la IA está reemplazando principalmente a los empleados de oficina y a estos ingenieros, y la India es sin duda la primera en verse afectada. ¿Qué pasa con otros países con grandes poblaciones, como China y Japón? ¿Podrán convertir su población futura en una ventaja, o también enfrentarán problemas similares a los de la India?
Bill Qian: Detrás de esta pregunta, creo que necesito explicarlo. En la sociedad agrícola, la población no necesariamente es una ventaja, debido a la trampa malthusiana: es fácil tener muchos hijos, pero la comida no alcanza, y finalmente muchas personas mueren de hambre, y la población vuelve al punto de equilibrio. Pero después de la era industrial, una vez que se inicia un ciclo económico positivo y se ofrecen oportunidades educativas a todos, la población avanza colectivamente desde trabajos de bajo valor agregado hasta los de alto valor agregado. En este proceso, los términos "estado soberano", "ventaja demográfica" y "población activa" están realmente relacionados positivamente. Por eso, descubrirás que muchos países industrializados promueven activamente la natalidad en sus campañas.
El núcleo aquí es: la población necesita trabajo, lo que genera muchas oportunidades de empleo y produce muchas cosas; luego, la población recibe compensación, y con esa compensación realiza consumos, consumiendo así lo que la población había producido anteriormente, creando finalmente un buen ciclo positivo. Ahora, en el campo de la IA, ocurre lo siguiente: la IA misma genera muchas salidas, pero no necesariamente crea tantas oportunidades de empleo, lo que resulta en que la población tenga menos capacidad para consumir. Por eso Musk plantea que, en el futuro, todo el fenómeno monetario será deflacionario. Porque si la oferta en sí misma ya no es escasa, entonces los principios económicos básicos y toda la comprensión convencional sobre la población necesitarán ser reescritos.
Regresando al caso micro de la India: anteriormente, la India tenía aproximadamente tres a cuatro millones de personas en el sector de TI, que era el sueño de toda la clase media本土, donde todos esperaban convertirse en profesionales de TI al crecer. Pero ahora, lo que lo ha superado no son los ingenieros de TI de otros países, sino el crecimiento del ARR de Anthropic. Creo que este es un fenómeno muy interesante. Por lo tanto, cómo debemos entender la ventaja demográfica en el futuro también requiere un análisis contextual.
Trece: La dificultad de Europa: la fuga de talento vista a través de la venta de DeepMind a Google
Señor Z: ¿Y Europa? Parece que todos han dejado de lado a Europa. La semana pasada, Musk tuvo una entrevista con el editor jefe de The Economist, y en toda la entrevista dijo que Musk cree que Europa está un poco desordenada por la inmigración y no ha aprovechado el desarrollo posterior a internet, que Europa está rezagada. ¿Has estado siguiendo el desarrollo de la IA en Europa?
Bill Qian: No conozco mucho este tema, así que compartiré mis pensamientos. La historia de la IA en Europa puede entenderse a través del ejemplo final de DeepMind siendo adquirida por Google. DeepMind también dijo en entrevistas que querían seguir avanzando, pero solo Estados Unidos tenía el capital necesario para ayudarlos a realizar un cash out (salida con liquidez) y comprarlos. Por lo tanto, se observa que Europa sigue produciendo talento, pero su capacidad productiva y financiera parece limitarse a completar solo los pasos del 0 al 1, convirtiéndose así en una especie de centro de formación de talento fuera de Estados Unidos.
Por lo tanto, creo que Europa enfrentará una gran competencia de Asia no solo en el campo de la IA, sino también en otras industrias de vanguardia, como los vehículos eléctricos. Anteriormente se decía que JD Vance surgió de la región industrial en declive de Estados Unidos; en el futuro, algunos de los antiguos países desarrollados podrían convertirse en países en declive. Como ejemplo, el PIB per cápita de Japón actualmente es de solo 40,000 dólares, menos de la mitad del de Singapur, principalmente porque, durante las últimas dos décadas, uno tras otro, sus industrias avanzadas que antes generaban ganancias están siendo arrebatadas por otros competidores, incluida la presión de la industria automotriz china.
Catorce: UBI, IA soberana y gobernanza: la IA solo se venderá a aliados, como el F-35
Victor: Finalmente, me intriga mucho lo que acabamos de discutir sobre IA, la competencia entre países, los modelos de código abierto y cerrado, y la competencia entre EE.UU. y China en IA. ¿Qué opinas sobre los cambios futuros en el modelo de gobernanza de la IA entre los gobiernos y la industria? A largo plazo, si la IA reemplaza a una gran cantidad de mano de obra y se convierte en una infraestructura proporcionada por el gobierno, algo así como lo que sucedió con las empresas de telecomunicaciones en el pasado, ¿cómo ves el futuro de la gobernanza de la IA por parte de los gobiernos? Si la IA realmente tiene un gran impacto en el empleo y el mercado laboral, ¿podría surgir un modelo como el UBI? Aunque en tu artículo mencionas que el UBI es más adecuado para países pequeños con pocas personas.
Bill Qian: Quiero comenzar hablando sobre el IUB (Ingreso Básico Universal). Siempre he tenido algunas objeciones. Una es: si miras el mundo, en realidad ya se podría repartir el alimento equitativamente entre todos, y nadie moriría de hambre; entonces, ¿por qué todavía hay personas que mueren de hambre? La segunda es: en Estados Unidos, la brecha entre ricos y pobres es tan grande, ¿por qué es tan difícil aumentar los ingresos de los pobres o implementar reformas en salud?
Entonces, lo que quiero expresar es que, en última instancia, el UBI es un problema de diseño de estructura política. No necesariamente tiene una correlación lineal directa con el PIB total de la sociedad en ese momento. Pero hoy vemos que en algunos pequeños países europeos bien gobernados, el seguro de desempleo y los salarios de desempleo son bastante altos, y en cierto sentido, ya han logrado el UBI. Por lo tanto, creo que: primero, el UBI nunca ha sido algo del futuro; ya está ocurriendo hoy en los países nórdicos; segundo, creo que también podría nunca ocurrir, porque al observar el problema alimentario actual, incluso aunque ya se produce suficiente comida para toda la humanidad, aún hay personas que mueren de hambre en África y en Haití.
En cuanto a la gobernanza nacional, debido a la propia inteligencia artificial, hoy en día parece que el valor que puede crear, o la inteligencia humana que puede reemplazar, es extremadamente poderoso, por lo que creo que, en el futuro, habrá una intervención gubernamental. Sin importar cómo sea la IA del sector privado, creo que la IA soberana siempre estará presente. Los gobiernos también intervendrán fuertemente en la importación y exportación de tecnologías de IA, datos de IA y capacidades de IA. Incluso, el futuro de la IA podría ser como el de las armas: solo venderás la mejor IA a tus aliados, al igual que Estados Unidos hace con el avión de combate F-35.