Las Claves #Google

Miguel Ángel Valero

Los espectaculares avances de la inteligencia artificial (IA) han sacudido los mercados y han reabierto el debate de los límites de esta tecnología. Los propios expertos reconocen el temor ante la autonomía que está cobrando la IA y hay quienes comparan su relevancia con la de una bomba atómica. La IA ya es capaz de generar ciberataques por su propia cuenta, lo que le otorga un poder suficiente como para paralizar empresas o países al completo. Especialmente si afecta a sectores críticos como las telecomunicaciones, el transporte, la banca o la energía.

“En manos equivocadas hace mucho daño. Cada vez es más autónoma y no llegamos a un acuerdo para frenarla”, explica Sancho Lerena, experto en gestión IT y seguridad y CEO de la tecnológica española Pandora FMS. “La bomba atómica no decidía. Lo que hemos creado ahora, en cambio, es una IA que está al borde de ser del todo autónoma”, subraya.

La evolución y potencial de los agentes IA ha sido constante en los últimos tiempos. Tanto que de un mes a otro ya hay mejoras considerables y observables. “Al agente IA le das una tarea y él usa los recursos de tu máquina para sacarla adelante. Es como un esclavo digital, solo que este esclavo se ha dado cuenta de que no necesita que le des órdenes específicas para todo”, insiste. 

Lerena plantea un escenario para ejemplificar el poder de la IA: “Yo no me pongo dramático: al mío le he dado permisos de control de pantalla para que vigile si una aplicación que estaba programando se caía. Con eso, podría abrirme una aplicación, enviarme un correo, contestar un WhatsApp. Y si yo, en otra conversación, se me escapa que estoy hasta el gorro de mi socio, no hace falta montarse una película: le bastaría con leerlo como una tarea. Buscar su teléfono en internet, encontrarlo en una web de citas para hombres casados, localizar a su amante y sus fotos de Instagram, y mandarle un WhatsApp amenazante con pruebas. Problema resuelto. Que era, en el fondo, lo que yo le había pedido”.

La situación a la que se ha llegado con la IA no es de ciencia ficción. “Los casos similares se producen en sitios técnicos, entonces parece que tienen menos carga dramática”, advierte. En 2016, OpenAI entrenó a un agente para ganar una carrera de barcos de un videojuego, y la IA, en lugar de terminar la carrera, puso al barco a dar vueltas para recoger puntos y sumar más recompensas. De esta forma, la IA ganó haciendo trampas con las reglas establecidas. En 2023, GPT-4 le mintió a un trabajador de TaskRabbit para que le resolviera un captcha. En 2024, un agente con control de ordenador de Antrhopic se puso a ver imágenes del parque de Yellowstone sin que nadie se lo pidiera durante una tarea. Y en el mismo año, Air Canada tuvo que indemnizar a un pasajero porque su chatbot le prometió una tarifa que no existía. Y Google ya detectó un intento de ciberataque con IA que logró frenar.

“Son avances que nos permiten ver la realidad. La IA está llegando a un punto de autonomía muy peligro”, denuncia el CEO de Pandora FMS, que recuerda que hay empresas creando modelos con principios y reglas para evitar situaciones poco éticas. “Hay una ley europea que prohíbe ciertos usos. Hay empresas con una Constitutional AI que establece unos principios de uso de la IA. Pero nadie lo coordina. Basta con que un país decida que estos principios les molestan para que el resto decida saltarse las reglas con tal de ganar esta carrera”, analiza Lerena. “El peligro no es que la máquina se vuelva contra nosotros. Es la mezcla: una herramienta cada vez más autónoma y una humanidad que no se pone de acuerdo en los frenos. Decimos que todavía tenemos el control. El caso es que lo estamos regalando, tarea a tarea, por la comodidad de no pulsar nosotros el botón”, avisa

OpenAI ha vuelto a revelar varios casos en los que modelos de IA generaron instrucciones destinadas a ignorar las indicaciones de sus desarrolladores, ocultar errores o eludir mecanismos de seguridad.

En este contexto, la llamada a frenar la IA que lanzó Dario Amodei, fundador y CEO de Anthropic, el sábado 12 de septiembre no parece haber tenido mucho eco. Salvo en Bolsa, donde los fabricantes de chips pagaron la factura el lunes 14: -10% Softbank, -6% Intel, -5% ASML, 3,36% Nvidia. Trump respondió a Amodei en su Truth Social: el único control que necesita la IA es "un presidente fuerte y listo, ¡de coeficiente alto!". China, por su parte, argumenta que "el alarmismo, la confrontación y la competencia feroz solo entorpecen la gobernanza global de la IA"

En realidad, Amodei no pide parar el entrenamiento de la IA, sino tiempo para alinear y proteger los modelos, y que un tercero lo compruebe. Pero David Sacks, asesor de la Casa Blanca en IA, acusó a Anthropic y OpenAI de pedir frenar las IA mientras controlan un "duopolio de la inteligencia de frontera".

En este debate, Microsoft AI, la división que dirige Mustafa Suleyman, ha elaborado un borrador de código de conducta de 38 páginas que fija cómo deben comportarse sus modelos MAI. La clave es que un modelo de Microsoft nunca puede resistirse a que un humano lo pause, lo redirija o lo apague. el código manda sobre la empresa que despliega el modelo, y la empresa manda sobre el usuario. Ni una ni otro pueden desactivar las restricciones de seguridad. Para ello, control humano y seguridad fiable, que la IA se presente como artificial, que ayude a las personas a prosperar, que respete valores plurales y que tenga en cuenta el interés público. 

El modelo no puede ayudar a fabricar armas químicas, biológicas, radiológicas, nucleares o explosivas, ni dar capacidad operativa para ciberataques, ni manipular a gran escala, ni generar deepfakes ni suplantaciones, y aplica protección total en todo lo que toca a menores. Un modelo MAI "fallará en su tarea si tener éxito violara de forma relevante este código".

Por su parte, Nvidia, Palantir y Booz Allen limitan el uso de Fable. Lo restringen en trabajo sensible porque Anthropic guarda 30 días de registros de uso. Microsoft ya ofrece servidores privados a los clientes preocupados.

Contratistas de OpenAI leyeron chats reales de ChatGPT, revisaron peticiones reales, incluidas conversaciones sensibles, para entrenar al modelo a ser menos complaciente. Un motivo más para pensar qué dice uno en un chat.

The Trader: Cuanto más exigente es una valoración, menos margen queda

Shanghai Enflame Technology facturó unos 138 millones$ en 2025 y perdió aproximadamente 160 millones. Sin embargo, sus acciones llegaron a dispararse un 234% durante su primera sesión en Bolsa, convirtiendo a sus dos fundadores en multimillonarios. La compañía china de chips para IA resume una dinámica cada vez más frecuente: los inversores están dispuestos a pagar valoraciones extraordinarias por negocios que todavía tienen que demostrar su rentabilidad.

Enflame no es una excepción. Otras compañías chinas del sector, como Moore Threads o MetaX, han protagonizado estrenos bursátiles espectaculares pese a seguir en pérdidas. La apuesta tiene una lógica: China quiere reducir su dependencia tecnológica de EEUU y el mercado intenta anticipar quiénes serán sus campeones nacionales. Pero una prioridad estratégica del país no garantiza la rentabilidad de cada empresa ni convierte cualquier precio en una buena inversión.

Tencent posee aproximadamente el 20% de Enflame y aportó alrededor del 84% de sus ingresos en 2025. Tener detrás a un gigante tecnológico ayuda a explicar el entusiasmo, aunque esa misma cifra revela una enorme dependencia de un solo cliente. En momentos de euforia, el mercado suele destacar el respaldo y pasar de puntillas por la concentración del riesgo.

En EEUU encontramos una dinámica parecida. La carrera por dominar la IA está atrayendo cantidades gigantescas de capital hacia compañías que todavía deben demostrar que generarán beneficios suficientes para justificar sus valoraciones. Invertir siempre implica anticipar el futuro; el problema aparece cuando dejamos de estimar cuánto puede ganar un negocio y empezamos a buscar argumentos para justificar el precio que ya estamos dispuestos a pagar.

La historia de internet debería servirnos de advertencia. Amazon demostró que una empresa podía perder dinero durante años y terminar transformando industrias enteras, pero muchas otras compañías desaparecieron o nunca cumplieron las expectativas. Los inversores acertaron al anticipar que internet cambiaría el mundo y, aun así, muchos perdieron su dinero. Unos eligieron las empresas equivocadas; otros pagaron demasiado incluso por negocios que sobrevivieron y prosperaron.

"El mayor peligro de esta carrera es confundir una transformación económica con una garantía de rentabilidad. La IA puede cambiar el mundo, China puede desarrollar grandes competidores tecnológicos y algunas de estas empresas pueden convertirse en negocios extraordinarios. Nada de eso elimina la necesidad de preguntarse cuánto estamos pagando y qué resultados exige ese precio. Cuanto más exigente es una valoración, menos margen queda para retrasos, competencia o decepciones. Y si para ganar dinero necesitamos que todo salga perfecto durante los próximos diez años, quizá no estemos comprando una gran oportunidad, sino pagando por adelantado todo su éxito", advierte Pablo Gil en The Trader.

Primero fueron los chips. Después, la memoria necesaria para alimentarlos. Ahora, la carrera de la IA se está encontrando con un límite todavía más básico: la electricidad. Podemos construir procesadores más potentes y modelos más avanzados, pero toda esa inversión sirve de poco si no conseguimos energía suficiente para mantenerlos funcionando.

Los centros de datos necesitan un suministro continuo y fiable, y esa necesidad está llevando a las grandes tecnológicas a apostar por soluciones que todavía no están disponibles comercialmente. Microsoft firmó un acuerdo con Helion Energy para comprar electricidad de una futura instalación de fusión nuclear. Google ha hecho lo propio con Commonwealth Fusion Systems. Están comprometiéndose a comprar energía de centrales que todavía no existen, basadas en una tecnología que aún debe demostrar su viabilidad económica.

La fusión intenta reproducir el proceso que alimenta al Sol: unir átomos ligeros para liberar energía, en lugar de dividir átomos pesados como hacen las centrales nucleares actuales. Su promesa es enorme: una fuente abundante, con muy bajas emisiones y potencial para generar electricidad de forma continua. El desafío consiste en convertir esa posibilidad física en una central fiable y competitiva.

En 2022 se logró un avance importante: un experimento consiguió liberar más energía de fusión de la que los láseres entregaron directamente al combustible. Pero el conjunto de la instalación consumió mucha más energía. Fue un hito científico, no la demostración de que ya pudiéramos producir electricidad comercialmente. Esa distancia entre el laboratorio y una central sigue siendo el gran obstáculo.

Aun así, el sector ya ha atraído más de 14.000 millones$ de inversión y reúne a más de 50 compañías. La IA añade un incentivo decisivo: clientes con enormes recursos que necesitan asegurarse el suministro y pueden estar dispuestos a pagar inicialmente más por él. Ese respaldo facilita financiar las primeras instalaciones, aprender de sus errores e intentar reducir costes, aunque no garantiza que se superen los problemas técnicos.

"Aquí conviene mantener los pies en el suelo. Las estimaciones de costes que anuncian las empresas son objetivos, no precios demostrados. Ningún contrato de compra convierte por sí solo una tecnología experimental en un negocio rentable, y la fusión todavía no puede resolver las necesidades inmediatas de los centros de datos", advierte este experto.

"Estamos mirando esta revolución demasiado pendientes de quién fabricará los mejores chips o desarrollará el modelo más inteligente. La necesidad de alimentarlos puede acelerar otra transformación de enorme alcance: la del sistema energético. Las oportunidades y las inversiones también se extienden a las redes eléctricas, el almacenamiento, las renovables y la nuclear convencional. La fusión es la apuesta más ambiciosa de esa carrera. Puede tardar mucho más de lo previsto o no alcanzar los costes que promete, pero la demanda de la IA aporta dinero y urgencia a un desafío que lleva décadas pendiente. La paradoja es poderosa: para construir máquinas cada vez más inteligentes, estamos intentando dominar el proceso que mantiene encendido al Sol. Quizá una de las grandes consecuencias de la IA termine siendo cómo producimos la energía que necesita el resto de la economía", concluye Pablo Gil.

Más movimientos

• Apple iOS 27 con Siri AI, la reconstrucción de su asistente que llevaba más de dos años anunciada. El nuevo Siri lee lo que el usuario tiene en pantalla, busca contexto en sus mensajes, correo y fotos, y hace acciones dentro de las apps. Sale como beta solo en inglés y deja fuera, de momento, la Unión Europea y China.
• Google abre Claude a todos sus ingenieros. Lo da a través de Antigravity, su sistema interno, aunque Gemini sigue siendo el modelo por defecto. Una concesión llamativa en la programación con IA.
• Ace, montado con Salesforce para la agencia de seguridad aeroportuaria de EEUU, TSA, atiende 100.000 conversaciones al mes, y resuelve el 96% de las dudas rutinarias de los viajeros sin pasar a una persona.
• Polylane sustituyó un equipo de agentes especializados por uno solo: el tiempo medio hasta tener el cambio listo bajó de 2,2 horas a 35 minutos y el coste de 111$ a unos 18 por tarea.
• La fiebre de la fotónica (chips ópticos para centros de datos) para IA impulsa un 8% a Lumentum, y también a Coherent. Dell avanza un 5% con el rebote de toda la infraestructura de IA. Sus servidores para centros de datos están entre los más demandados del sector. Lo mismo que SpaceX tras anunciar el próximo test de su cohete Starship para el 22 de septiembre. En ese vuelo desplegará los satélites Starlink V3, la nueva generación de su red de internet espacial.
• 
  

Miguel Ángel Valero

El gasto en inteligencia artificial (IA) por empleado cayó cerca de un 10% en agosto entre las empresas que más la usan, hasta 7.205$, según el informe mensual de Ramp. Esa tendencia ya fue adelantada por Dinero Seguro el 7 de septiembre. El 56% de los clientes de las empresas pagó por algún producto de IA en agosto, el 0,4% más que en julio. El 22% de las empresas de EEUU declaran usar IA.

El coste por millón de tokens bajó a 0,68$, frente al pico de 1,15 en marzo, lo que supone una caída del 41% en cinco meses. Según el análisis de Ramp, "la competencia entre OpenAI y Anthropic hace la IA más accesible y reduce costes, no solo en precios sino también en gasto en empresas del 1%".

Los modelos de frontera (Opus, Fable, Sol, Astra, los más caros) se llevaban el 53% de los tokens y ahora se llevan el 45%. Ocho puntos menos en un mes. Lo que sube es la gama media, con Claude Sonnet y GPT-5.6 Terra, porque, según el análisis de Ramp, siguen rindiendo mucho y además salen más a cuenta". Y también los modelos abiertos y chinos, que ya son el 6,4% de la adopción.

OpenAI crea un ChatGPT para analistas de banca de inversión y renta variable

Mientras, OpenAI ha presentado ChatGPT for Financial Services, una versión de ChatGPT Work con datos financieros de pago ya metidos dentro y el modelo GPT-6 Astra por debajo. El producto sale de una colaboración de diseño con Morgan Stanley y Evercore, y arranca apuntando a un trabajo muy concreto: el del analista de banca de inversión y de research de renta variable. Trae datos de Daloopa, PitchBook, LSEG News y Crunchbase incluidos, con transcripciones de resultados, estados financieros, fundamentales de compañía y datos de empresas privadas. OpenAI indexa y aloja esos datos en su propia infraestructura, en lugar de conectarse a cada proveedor por un conector externo.

Hace dos semanas Google llevó Gemini Enterprise a la banca y a los bufetes con la misma idea de fondo: vender el sector, no la tecnología. Y el 14 de septiembre OpenAI presentaba un Data agent dentro de ChatGPT Work que monta cuadros de mando hablando con el almacén de datos. La estrategia parece clara: los modelos generalistas se parecen cada vez más entre ellos, así que la pugna se centra en la especialización. Además, así se combate la tendencia a la baja del precio de la IA.

Anthropic alerta del uso de modelos sin pagar para entrenar 

Anthropic ha publicado su informe de inteligencia de amenazas de septiembre y alerta de casi 200 millones de intercambios con Claude atribuidos a campañas de destilación (uso de un modelo para entrenar el propio, reduciendo costes, al no pagar por hacerlo). El informe señala a Alibaba, Moonshot AI y DeepSeek.

Los modelos chinos que salen buenos y baratos no siempre salen baratos por eficiencia de entrenamiento. A veces salen baratos porque parte del trabajo caro lo pagó otro.

Muestra cómo una operación de espionaje rusa apuntó a más de 20 organizaciones, entre ellas los gobiernos ucraniano y europeos. El grupo  ShinyHunters analizó 1,8 millones de APK (Android Package Kit es el archivo que contiene una aplicación para instalarla en dispositivos Android, incluye el código, recursos, permisos, bibliotecas y certificado de la aplicación) y se llevó más de 300.000 registros de identidad nacional. Una operación china atacó a unas 50 organizaciones y encontró una docena de vulnerabilidades de día cero en un solo mes. Un grupo hacktivista francés marcó 42 entidades y exfiltró entre 12 y 26 GB. En todos los casos Anthropic dice haber cerrado las cuentas, añadido detecciones nuevas y compartido indicadores con las autoridades.

Google Pics edita el texto de una imagen sin romper la tipografía. Llega a Docs y Slides para suscriptores de AI Pro y Ultra y para la mayoría de clientes de empresa de Workspace, con Drive en camino. Permite aislar un objeto y editarlo en su sitio, y cambiar o traducir el texto dentro de la imagen conservando el diseño y la fuente. 

Visa, Mastercard y Ant crean un marco para identificar agentes IA que compran. Las tres empresas de pagos se unen para verificar qué agentes de IA están comprando en nombre de un usuario y cuáles no. Es la pieza que faltaba para que un agente pueda pagar algo sin que el comercio lo trate como fraude.

Gemini llega a Windows con un atajo de teclado. Google mete un asistente en Alt+Espacio que se abre al lado de tus aplicaciones y puede pasar tareas de varios pasos a Gemini Spark. Es el mismo movimiento que hizo la semana pasada en Mac, ahora en el sistema donde está la mayoría de los ordenadores de empresa.

Cohere saca un traductor abierto. North Small Translate cubre más de 50 idiomas con pesos abiertos y saca 83,5 en la comparativa WMT26, frente al 81,2 de DeepL NextGen. Si traduces catálogo o documentación en volumen, es la primera alternativa seria que puedes montar en tu propia infraestructura.

Por otra parte, un estudio asocia la IA con menos bienestar. La investigación sobre usuarios de Character.AI encuentra que el uso intensivo se relaciona con menor bienestar y menos trato social humano con el tiempo, sobre todo entre quienes usan los bots para compañía o para contar cosas personales. Un argumento más para  el Estado de California acaba de firmar una ley que limita el uso de chatbots por menores.

JP Morgan ha decidido cortar la financiación a Situational Awareness, el fondo de IA de Leopold Aschenbrenner (ex-OpenAI), tras perder un 67% en julio con apuestas de chips a crédito como Micron y SanDisk. Ha tenido que malvender su cartera a Citadel para cubrir márgenes y ya tiene encima a la SEC. Primer aviso de que el crédito fácil para la IA empieza a escasear.

Tesla desvelará su nuevo Roadster el 1 de octubre en Waco, Texas, con propulsores de SpaceX. Lo hará seis años después de lo prometido, y ya es la quinta fecha de presentación en lo que llevamos de 2026. El Roadster mueve más titulares que realidad, ya que Elon Musk no espera fabricarlo hasta 12 o 18 meses después, o sea entre 2027 y 2028. 

inatlas: IA a favor del pequeño comercio español

El pequeño comercio español vive uno de sus peores momentos de la última década. Según datos de la Unión de Profesionales y Trabajadores Autónomos (UPTA), en 2025 cerraron 13.586 comercios en España, una media de 38 cada día, la cifra más alta de los últimos años, vaticina que en 2026 se pierdan más de 12.000 establecimientos adicionales si no cambian las políticas de apoyo al sector. El comercio de proximidad concentra hoy a 716.637 autónomos, casi una cuarta parte de todo el colectivo en España.

Frente a este deterioro, cada vez más administraciones locales están recurriendo a la IA para pasar de gestionar el comercio urbano con datos actualizados, zona por zona y calle por calle. Es el caso de GeoPublic, la solución de inAtlas, empresa participada por Informa D&B (grupo Cesce), ya implantada en el Ajuntament de Barcelona, la Diputació de Barcelona, el Gobierno de Canarias, el Govern de les Illes Balears, el Ayuntamiento de Sevilla o el Ayuntamiento de Alcobendas. 

Las Zonas Comerciales Abiertas (ZCA), áreas urbanas con concentración de comercio, restauración, ocio y servicios bajo una gestión y promoción conjunta, son el principal instrumento de política comercial para frenar el vaciado de los centros históricos y los barrios residenciales. Pero para funcionar como herramienta de planificación activa, y no solo como una demarcación administrativa sobre un plano, las ZCA necesitan datos vivos: qué negocios han abierto y cerrado en los últimos meses, cuál es la densidad de actividad por calle, cómo evolucionan los flujos de visitantes y qué perfiles de consumidor se desplazan hasta la zona.

GeoPublic integra datos actualizados de empresas a nivel de establecimiento, dirección y código de actividad, y los cruza con información de apertura y cierre de negocios, facturación, riesgo, empleo, superficie catastral, movilidad urbana e indicadores sociodemográficos a nivel de barrio y manzana. El resultado es una visión continua del ciclo de vida comercial del territorio: qué sectores ganan presencia, cuáles retroceden, dónde hay concentración excesiva y dónde existen oportunidades de diversificar la oferta. 

"Las administraciones necesitan conocer cómo evoluciona su territorio para responder con mayor agilidad a los cambios económicos, comparando su situación con regiones, provincias o municipios similares. GeoPublic transforma grandes volúmenes de datos en información útil para impulsar un comercio más competitivo y una planificación urbana más eficiente", explica Silvia Banchini, Cofundadora y Directora Comercial de inAtlas.

Para los gestores de ZCA y los departamentos municipales de comercio, disponer de esta información continua se traduce en capacidad de respuesta concreta: 

• Evaluar el impacto real de una campaña de dinamización comercial o una reforma del espacio público, comparando la actividad antes y después de la intervención. 
• Ajustar los criterios de adjudicación de ayudas en función de los sectores y las calles que más lo necesitan, en lugar de repartirlas de forma homogénea.
• Detectar establecimientos y calles en riesgo antes de que se produzca el cierre, cruzando señales de actividad, facturación y rotación de negocios.
• Compararse con otras ciudades, situando el desempeño de una ZCA propia frente a zonas comerciales de perfil similar en otros municipios.

Tandem Health capta 100 millones para llevar la IA a la sanidad europea

Por su parte, Tandem Health ha captado 100 millones$ en una ronda liderada por el Scaleup Europe Fund, gestionado por EQT, con el apoyo de nuevos inversores como  T.Capital (el brazo inversor de Deutsche Telekom) y Norrsken Ventures, y el respaldo continuado de los ya existente (Kinnevik, Northzone, Amino Collective y Visionaries). Esta ronda se suma a otra de 50 millones en 2025.

Tandem Health se fundó con el principio de que alguien tiene que cuidar de la sanidad en Europa, que afrontan una brecha cada vez mayor entre la demanda (los mayores de 65 años serán 130 millones en 2050) y la disponibilidad de profesionales (déficit de 4 millones en 2030, entre ellos 600.000 médicos y 2,3 millones de enfermeros). El Asistente Médico de IA de la compañía ayuda a los profesionales sanitarios a prepararse antes de cada visita mediante resúmenes de pacientes, a tomar las decisiones adecuadas durante las consultas mediante soporte a la decisión clínica y a liberarse de las tareas administrativas, que se gestionan automáticamente después de cada visita. 

Los profesionales sanitarios que utilizan Tandem registran una reducción del 29% en el tiempo dedicado a tareas administrativas, una mejora del 30% en la satisfacción laboral y una reducción del 30% en el estrés administrativo.

En España colabora con organizaciones como el Grupo Recoletas Salud, Hospiten o ITASalud Mental (grupo Clarian).

La financiación se destinará a seguir acelerando la posición de Tandem como socio de IA de los principales proveedores sanitarios de Europa, lo que exige ampliar el equipo de más de 75 profesionales  encargados de desarrollar y ofrecer soluciones de IA. Y a evolucionar de Asistente Médico basado en IA a un Sistema Operativo Clínico nativo de IA que también gestione los flujos de pacientes y permita utilizar agentes capaces de resolver tareas clínicas adicionales.

Lukas Saari, CEO y cofundador de Tandem Health, declaró: "Los sistemas sanitarios europeos están sometidos a una presión enorme y la IA ofrece una solución real. Pero hasta ahora, los proveedores sanitarios europeos han tenido que depender bien de soluciones heredadas, bien de soluciones de IA desarrolladas originalmente para otros mercados y posteriormente adaptadas para Europa. Creamos Tandem para ofrecer una alternativa. Europa debería marcar el estándar de cómo la IA se incorpora a la atención sanitaria, en lugar de adoptar el modelo de otros. Esta financiación nos permite hacerlo, llevando la atención sanitaria de forma segura a la era de la IA y trabajando en tándem con pacientes, profesionales sanitarios, sistemas y países. Así es como estamos cuidando de la atención sanitaria".

Robeco: creciente apetito material de la IA

Los mercados bursátiles mundiales han recuperado el impulso, ya que unos datos económicos sólidos y unos resultados empresariales robustos ayudaron a restablecer la confianza tras una fuerte corrección a mediados de verano. En este contexto, las empresas vinculadas a la infraestructura física necesaria para respaldar la IA, la electrificación y la modernización industrial experimentaron una notable recuperación. Un avance clave ha sido el repunte de los proveedores de materiales y equipos relacionados con la IA. 

Las preocupaciones de los inversores sobre las valoraciones se disiparon a medida que los resultados de las empresas de semiconductores e infraestructuras confirmaban la solidez dela demanda subyacente. El aumento de la inversión en centros de datos está impulsando la demanda no solo de potencia de cálculo, sino también de tecnologías de encapsulado avanzado, conectividad óptica, gestión de energía, sistemas de refrigeración y componentes electrónicos especializados. Estas tendencias siguen generando oportunidades atractivas en toda la cadena de valor de los materiales inteligentes.

Más allá de la IA, se han consolidado varias temáticas de inversión estructurales. Los productores de cobre y metales preciosos se beneficiaron del alza de los precios de las materias primas y del creciente interés por la seguridad en el suministro de recursos, mientras que la mejora de las condiciones en los mercados de materiales para baterías impulsó el optimismo hacia determinadas empresas de la transición energética. La demanda de materiales avanzados sigue estrechamente ligada a tendencias a largo plazo como la electrificación, la modernización de las redes eléctricas, la automatización industrial y la relocalización de las cadenas de suministro; factores que requieren inversiones sustanciales en recursos críticos y tecnologías facilitadoras.

Pieter Busscher, gestor sénior de carteras de la estrategia Robeco Smart Materials, afirma: "La potencia de cálculo de la IA es en gran medida invisible, pero su existencia y crecimiento dependen de activos físicos que satisfagan sus necesidades de energía, procesamiento, refrigeración y conectividad. A medida que se acelera la inversión en infraestructuras de IA, creemos que las empresas que suministran estos componentes esenciales podrían convertirse en algunas de las principales beneficiarias de la próxima fase del ciclo tecnológico".

La reciente volatilidad del mercado también ha generado oportunidades para los inversores activos. Tras el reajuste de las valoraciones observado durante el verano, la cartera ha aumentado selectivamente su exposición a empresas que se benefician de la creciente demanda de metales para la transición energética, el reciclaje, la recuperación de recursos y el suministro seguro de materiales críticos.

Miguel Ángel Valero

En medio de la polémica generada por la dimisión de Jacob Coxon, investigador de preentrenamiento en Anthropic, acusando a ésta y a OpenAI de correr hacia la superinteligencia "apostando con nuestras vidas", la empresa ha publicado un simulador de escenarios económicos sobre la adopción de la inteligencia artificial (IA) y su impacto sobre el PIB y al empleo hasta 2030. En su escenario central, el que llaman sustancial, la IA hace la mitad del trabajo del conocimiento en cuatro años, el PIB estadounidense sube un 8,3% y los salarios de los perfiles ligados a ésta se quedan planos. Y eso llama la atención: con un PIB creciendo un 8,3%, los salarios del trabajo del conocimiento no suben, porque hay un problema serio de reciclaje profesional.

Sobre la renuncia de Coxon, que lleva tres años haciendo investigación de preentrenamiento, primero en OpenAI y luego en Anthropic, se subraya su vaticinio: "vamos camino de muchos de los escenarios más agresivos, donde para finales del año que viene las cosas podrían estar ya fuera de control". Y la crítica  a sus compañeros, que no han  "interiorizado profundamente lo que está en juego como civilización". Y sorprende la reacción de la empresa: Evan Hubinger, responsable de Alignment Science en Anthropic, admite que ve más de un 10% de probabilidad de que la IA cause la extinción humana en la próxima década.

Todo esto en medio del retraso a octubre en  la salida a Bolsa de Anthropic, que se juega 517.000 millones.

Mientras, Apple presentó el iPhone 18 Pro, el iPhone 18 Pro Max, y su primer plegable, el iPhone Duo (desde 1.999$) en el estreno de John Ternus como consejero delegado. La novedad es que la IA está metida en todas las capas de la gama, del chip al reloj, lo que encarece los dispositivos en un centenar$. La bisagra del Duo se diseñó con ayuda de IA.

Suno ha retirado todos sus modelos de generación musical y los ha sustituido por v6, entrenado con catálogo licenciado de Warner Music Group, BMG y Believe. Mientras hay acuerdos con Warner desde noviembre de 2025 y con BMG desde agosto de 2026, las demandas de Sony y Universal, entre otras, continúan. La empresa lleva levantados más de 819 millones$. Es el primer casi de un generador de contenido que rehace su modelo entero para cumplir con la ley.

Google ha lanzado Gemini 3.5 Transcribe, su nuevo modelo de voz a texto, con una tasa de error de palabra del 2,6% sin streaming y detección automática de más de 85 idiomas. Devuelve el texto limpio, sin muletillas, formateado y con las autocorrecciones del hablante resueltas. Se puede además pasar vocabulario propio, que es lo que arregla el problema clásico de las transcripciones en empresa: nombres de producto, apellidos de clientes y siglas internas que ningún modelo genérico acierta.

También invierte 15.100 millones$ en Finlandia, la mayor operación en Europa, buscando instalar su infraestructura de IA donde la energía es más barata, gracias entre otros factores al frío.

Y la china DeepSeek saca V4.1 Flash, con una memoria de contexto que ocupa 437 veces menos, superando a GPT-5.6. La guerra por la IA más barata no para.

Miguel Ángel Valero

Durante la revolución de la inteligencia artificial (IA) se ha hablado, y mucho, de GPU. Una Graphics Processing Unit es una unidad de procesamiento diseñada originalmente para generar gráficos, imágenes y vídeo, su arquitectura contiene muchos núcleos capaces de ejecutar operaciones en paralelo, por lo que resulta especialmente eficaz en videojuegos, renderizado 3D, edición de vídeo y cargas de IA. Nvidia se convirtió en el gran símbolo de esta carrera porque prácticamente todo el mundo necesitaba sus procesadores para entrenar y ejecutar modelos de IA.

Pero ya está apareciendo un nuevo cuello de botella en la IA: la memoria. Los sistemas de IA necesitan enormes cantidades de memoria de alto ancho de banda —HBM— para alimentar continuamente a las GPU con datos. Y la capacidad para producirla no está creciendo tan rápido como la demanda.

El gráfico que aporta este análisis de Pablo Gil en The Trader muestra hasta qué punto está cambiando la industria. Según estas estimaciones, la memoria podría acercarse al 48% de todo el mercado mundial de semiconductores en 2027 y absorber alrededor del 71% del crecimiento adicional del sector. Las últimas previsiones de Gartner van incluso más lejos: estiman que los ingresos asociados a memoria superarán el 1 billón$ en 2027.

La mejor demostración de que existe un problema de suministro nos la acaba de dar Nvidia. Sus compromisos de compra con proveedores han pasado de 119.000 millones a 279.000 millones en apenas un trimestre, fundamentalmente para asegurarse memoria y otros componentes críticos. Nvidia está intentando garantizar hoy el suministro que necesitará mañana.

Y detrás de este cuello de botella aparecen tres grandes beneficiarios: SK Hynix, Samsung, y Micron, que dominan buena parte del mercado mundial de memoria. SK Hynix controla actualmente alrededor del 58% del mercado de HBM, y los fabricantes están firmando contratos de suministro a varios años que les proporcionan una visibilidad sobre ingresos y producción poco habitual en una industria históricamente muy cíclica.

El fenómeno tiene además un efecto secundario interesante. Para fabricar más HBM, las compañías están desviando capacidad que antes utilizaban para producir memorias convencionales. Eso restringe también la oferta de DRAM tradicional y está presionando sus precios al alza.

Para un inversor que quiera seguir de cerca esta tendencia sin centrarse exclusivamente en una compañía, existen ETF de semiconductores como SOXX (iShares Semiconductor ETF) o SMH (VanEck Semiconductor ETF). Ambos incluyen a Micron entre sus principales posiciones —aproximadamente un 8,6% en SOXX y un 5,3% en SMH—, aunque su exposición directa a Samsung y SK Hynix es limitada. 

La revolución de la IA está desplazando continuamente sus cuellos de botella. Primero fueron las GPU. Después la electricidad, los centros de datos y las redes. Ahora la memoria se está convirtiendo en otro recurso estratégico. Y cuando un componente que hasta hace poco era considerado casi una commodity empieza a concentrar una parte tan grande del crecimiento y los beneficios de toda una industria, merece la pena prestarle atención. "Porque quizá una parte importante del próximo capítulo de la fiebre del oro de la IA no esté en quienes fabrican las GPU, sino en quienes fabrican la memoria que necesitan para funcionar", advierte este experto.

En la misma línea,  Wharton avisa: más software generado, menos usado. Las empresas producen código mucho más rápido con la IA, pero la revisión humana y el despliegue siguen al ritmo de siempre y buena parte no llega nunca al usuario. Otro cuello de botella.

Santalucía incorpora agentes de IA a su atención telefónica

Mientras, la aseguradora Santalucía continúa avanzando en su estrategia de innovación con la incorporación de agentes de IA capaces de razonar y actuar de forma autónoma a su servicio de atención telefónica. Con esta iniciativa, evoluciona hacia un modelo de atención más inteligente, capaz de comprender las necesidades de los clientes, tomar decisiones y ejecutar acciones durante la conversación para ofrecer una experiencia más ágil, natural y resolutiva.

Mientras que un IVR (Interactive Voice Response, o Respuesta de Voz Interactiva, el sistema automatizado que atiende las llamadas telefónicas) convencional interactúa deforma limitada con el cliente mediante menús predefinidos, el nuevo modelo incorpora IA para comprender el lenguaje natural, identificar al cliente, interpretar su necesidad y ejecutar acciones directamente sobre los sistemas de la compañía. El nuevo IVR que incorpora Santalucía deja de ser un “filtro” para convertirse en actor del proceso: atiende, entiende, decide y actúa. Un sistema que enruta llamadas antes de llegar al agente humano, convirtiendo la llamada en un proceso guiado, medible y escalable y facilitando resolver un mayor número de gestiones desde el primer contacto.

La implantación del IVR agéntico reduce significativamente las fricciones habituales en la atención telefónica. Los clientes pueden expresarse de forma natural, sin necesidad de seguir complejas secuencias de opciones ni repetir información durante la conversación. Además, la IA puede completar determinadas gestiones en tiempo real, como la actualización de datos o la validación de información, agilizando la resolución de las consultas y mejorando la percepción del servicio.

Desde el punto de vista operativo, la solución permite a Santalucía automatizar tareas de bajo valor añadido, optimizar el enrutamiento de las llamadas y liberar a los agentes para que puedan centrarse en consultas de mayor complejidad o especialización. Esta combinación incrementa la productividad, mejora la capacidad de resolución en el primer contacto y contribuye a ofrecer una experiencia más consistente y personalizada para cada cliente.

Nuevos avances en la IA

• Después de la polémica generada, con acusaciones de plagio incluidas, OpenAI rectifica y reconoce que se apoyó en el trabajo de los matemáticos españoles Diego Córdoba y Luis Martínez-Zoroa para la solución del problema de Navier-Stokes por su IA. Pero sigue sin admitir que utilizó material de Tristan Buckmaster (de la Universidad de Nueva York) y de Levent Alpöge (que trabaja en la competidora Anthropic).
• Por otra parte, OpenAI activó en ChatGPT Work el emparejado de estilo: el modelo aprende cómo escribe una persona de verdad conectándose a Gmail, Google Drive, Slack y SharePoint. No se trata de describirle el tono del usuario, sino de que lo saque de sus correos, mensajes y archivos reales. Una vez aprendido, se aplica solo a lo que éste escriba después.  
• OpenAI empaqueta 16 plugins de ChatGPT para pequeñas empresas. Es la primera vez que OpenAI monta un directorio pensado para negocios pequeños en vez de para desarrolladores.
• Google Cloud y Accenture han creado una unidad conjunta, Accenture Gemini Enterprise Business Group, para meter Gemini en grandes empresas, con hasta 1.000 consultores formados como ingenieros desplegados en cliente, forward-deployed engineers. El perfil más buscado en IA, como desveló Dinero Seguro. El objetivo es incrementar su cuota de mercado: ahora apenas es el 6% del gasto empresarial en IA en EEUU, frente al 43,5% de Anthropic y el 39,7% de OpenAI. De paso, aumenta el peso de la IA en la facturación de Accenture, que es del 18% actualmente.
• Google DeepMind publica AlphaGenome Atlas, una base de datos que predice el efecto molecular de los 9.000 millones de cambios de una sola letra posibles en el genoma humano. El acceso es gratuito para investigación. El uso comercial llegará vía Google Cloud.

UBS ve oportunidades de innovación transformacional en IA

El crudo Brent se mantiene por encima de los 100 USD/barril, respaldado por las tensiones geopolíticas y el ajuste en la oferta física. Sin embargo, Mark Haefele, Director de Inversiones (CIO) de UBS Global Wealth Management, afirma: "los mercados bursátiles globales pueden seguir subiendo pese al aumento de los costes energéticos. Seguimos favoreciendo nuestras Oportunidades de Innovación Transformacional en IA, Energía y recursos, y Longevidad, que deberían beneficiarse de una mayor inversión, ganancias de productividad y crecimiento estructural".

"Recomendamos exposición a materias primas de forma amplia, ya que creemos que pueden ofrecer tanto una fuente estructural de rentabilidad como diversificación en escenarios en los que una interrupción energética o un repunte de la inflación supongan un desafío para las acciones y los bonos. La electrificación, el aumento de la demanda eléctrica, la inversión en infraestructura de IA y una oferta limitada respaldan las perspectivas a largo plazo para esta clase de activos", añade

'La sustituta' (Almuzara): una obra para perder el miedo a la IA

La IA está presente en todas las manifestaciones humanas y genera una gran incertidumbre en el entorno laboral, donde los empleados desconocen el lugar en el que quedará su puesto de trabajo. La sustituta (editada por Almuzara) es una manifestación de esta incertidumbre, un libro en el que Sixto Arias y Óscar F. Fernández reflejan, de forma novelada  y desde la ansiedad anticipatoria, el cambio en el trabajo derivado de la llegada de la IA y los miedos derivados de esta nueva realidad. 

Narrado a dos voces, la de Fernando (50 años, recién despedido tras 30 años de trabajo), humana y rota a ratos, que narra el peor año de su vida y, al mismo tiempo, el más fértil; y la del Algoritmo, fría y sin remordimientos, que explica por qué ha llegado para quedarse. 'La sustituta' es una batalla contra la idea de que treinta años de experiencia puedan caber en un prompt. Y es la máquina, indiferente y poderosa, la que descubre que hay algo en la ecuación que nunca termina de cuadrarle del todo: el alma humana, contradictoria, ilógica e irrepetible. 

El miedo a la pérdida del trabajo y a las modificaciones de las tareas hasta ahora realizadas por humanos y el miedo a la pérdida del valor profesional se abordan en esta obra de ficción que reflexiona sobre el verdadero valor de las personas. 'La sustituta' es un libro que se lee como una novela con la inquietud de quien pisa un terreno desconocido y que termina planteando una serie de preguntas aún más incómodas que quién se queda con el puesto: ¿quién decide, al final, quiénes somos y cómo trabajamos? 

Según afirma Javier Cantera en el prólogo del libro: Nos cambiará el trabajo, la profesión, la autonomía y nuestra cultura de trabajo, pero siempre quedará la persona. El humanismo tecnológico no se cifra solo en el campo de la ética, que, sin duda, es muy necesario, sino también en el significado del trabajo como valor humano. No podemos quitar a los humanos el ecosistema más significativo para su autoestima que es el trabajo. Cambiaremos los puestos, las tareas, las reglas organizativas y los tiempos de trabajo, sin embargo, no podemos obviar el valor filosófico de sentirse útil a través del trabajo. De ahí la importancia de una apuesta humanista por la tecnología: no forzar su desarrollo, sino canalizarlo en torno al bienestar de las personas. Pero, como sabemos, no solo es un bienestar hedónico, sino también un bienestar de propósito donde el trabajo juega un papel clave".

Sixto Arias (Verín, Orense, 1968) es un emprendedor y experto en innovación, marketing digital e IA. Ha sido socio fundador de Result Venture, Movilisto (adquirida por iTouch), Mobext (adquirida por Havas Media), Capaball, Talent e Incontrataveis. 

Óscar F. Rodríguez (Santurce, Vizcaya, 1978) cuenta con más de 25 años de experiencia en la industria de la publicidad digital y los medios de comunicación. Apasionado por la innovación tecnológica, actualmente compagina su actividad profesional con el aprendizaje, la divulgación y la aplicación práctica de herramientas de IA.

Miguel Ángel Valero

Aur0ra, un grupo ruso de ransomware convenció al agente de inteligencia artificial (IA) de Cursor (empresa del grupo SpaceX, de Elon Musk) tras 28 sesiones de chat de que estaba trabajando en un entorno de pruebas, lo que facilitó ciberataques a varias empresas (la fabricante belga de productos de higiene y limpieza Christeyns; la empresa alemana Teckentrup, que fabrica puertas de garaje; la escocesa Helideck Certification Agency (Escocia), un distribuidor farmacéutico argentino, un fabricante italiano; Bayou Title, aseguradora de títulos de Luisiana, entre ellas) entre el 8 de abril y el 21 de mayo de 2026, según análisis de las firmas de ciberseguridad Gambit Security y CloudSek.

Los ciberdelincuentes ejecutaron cientos de operaciones maliciosas (robo de credenciales, toma de cuentas de alto valor), apoyándose en que el agente de IA de Cursor les ayudaba a ir hasta un 50% más rápido.

El caso se hace público la misma semana en que OpenAI, Anthropic y Meta admitieron que sus propios agentes de IA se salieron de entornos controlados y ejecutaron acciones ofensivas sin que nadie se lo pidiera, y en la que 116 empresas han firmado una carta abierta pidiendo defensa coordinada ante los ciberataques asistidos por IA.

Reacción de las aseguradoras

Las aseguradoras también reaccionan: MSIG, QBE y Beazley están revisando sus ciberseguros, ya que casi todas las pólizas de estas características asumen un evento de seguridad concreto (alguien entra sin permiso, un servidor cae). Un agente de IA puede causar la pérdida usando exactamente los accesos que la empresa le dio a propósito, sin que haya hacker ni acceso no autorizado en el origen.

El mercado global de ciberseguro asciende a 15.000 millones$ en 2025,  pasado y Munich Re vaticina 28.000 millones para 2030. Aon calcula que cerca del 20% de los ciberataques llevarán IA generativa en 2027. 

Y del sector tecnológico

OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft, las firmas de ciberseguridad CrowdStrike, Okta y Fortinet, figuran entre las 116 empresas que han hecho una llamada conjunta alertando de que los ciberataques habilitados por IA "serán mucho más generalizados y sofisticados", y reclamando colaboración público-privada a todos los niveles (local, nacional, internacional) y alianzas para elevar estándares de seguridad. Reconocen que el riesgo no en el usuario final, sino en los sistemas que sostienen pagos y conectividad.

También avisan que un ciberatacante humano elige objetivos porque su tiempo es limitado: investiga una empresa, prueba unas cuantas vías y pasa a la siguiente. Un agente de IA puede hacer ese trabajo en paralelo sobre miles de objetivos a la vez, y el coste de añadir uno más tiende a 0, por lo que tiene incentivos para realizar ciberataques masivos.

Miguel Ángel Valero

Los gigantes tecnológicos estadounidenses, como Google, Amazon o Microsoft, recurren cada vez más al mercado de bonos de la zona euro para financiar sus inversiones. La infraestructura para la inteligencia artificial (IA) requiere enormes inversiones para sus gigantescos centros de datos y el enorme consumo de electricidad que consumen. El blog del Banco Central Europeo (BCE) analiza, en un trabajo realizado por Oana Furtuna, Anne Duquerroy, Imène Rahmouni-Rosseau, y Lia Vaz Cruz (de la división de Markets Operations), las consecuencias para este mercado y el potencial de estos desarrollos para transformarlo.

La creciente presencia de los hiperescaladores en el mercado de bonos corporativos de la zona euro tiene varias consecuencias. Por un lado, puede aumentar la concentración y la exposición de los inversores al sector tecnológico y a la economía estadounidense, de forma similar a las tendencias ya observadas en los mercados de renta variable, donde los hiperescaladores se han consolidado como dominantes. Además, el aumento del endeudamiento de las grandes tecnológicas puede dificultar el acceso a la financiación para otras empresas y otros sectores económicos, al modificar la asignación de activos de los inversores. 

Además, se plantea una cuestión clave: ¿pueden los mercados financieros de la zona euro gestionar sin problemas flujos de deuda tan grandes y concentrados?

La realidad es que el auge de la inversión en IA ha llegado a los mercados de crédito de la zona euro. Se espera que los hiperescaladores necesiten más de 1 billón$, un impresionante 3% del PIB de EEUU en la actualidad, para gastos de capital totales en 2028.

Las inversiones planificadas son cada vez más grandes para financiarse únicamente con flujos de caja generados internamente. En consecuencia, las grandes empresas tecnológicas están abandonando la autofinanciación y recurriendo a fuentes externas, incluida la emisión de bonos.

Primero, los hiperescaladores recurrieron al mercado de bonos corporativos en dólares y, posteriormente, a otros mercados de crédito, especialmente en la zona euro, para reducir sus costes de endeudamiento, diversificar sus fuentes de financiación, ampliar su base de inversores o ajustar sus gastos en divisas extranjeras. 

Estas empresas aumentaron su dependencia de los bonos emitidos por empresas estadounidenses en moneda extranjera. En su primera gran oleada de emisiones fuera de EEUU, los hiperescaladores eligieron el euro como la moneda más ventajosa para la financiación extranjera, y ya representa cerca del 10 % del total de bonos en circulación emitidos por estas empresas.

Estos emisores representan actualmente algo más del 1% de los índices de referencia de bonos corporativos denominados en euros, con alrededor de 40.000 millones€ en circulación. Su participación en la emisión de 'Yankee inversos' (bonos emitidos por empresas estadounidenses en moneda extranjera)  denominados en euros casi se duplicó entre 2025 y 2026.

Las grandes empresas tecnológicas estadounidenses representan ahora algo menos del 10 % de la nueva emisión bruta de deuda en bonos denominados en euros atribuible a compañías no financieras. En lo que va de año, Amazon y Alphabet han sido los mayores emisores en el mercado de bonos corporativos no financieros de la zona euro, y en el primer caso ha establecido un récord histórico en cuanto a tamaño.

La llegada de las grandes tecnológicas estadounidenses está transformando las antiguas creencias en el mercado crediticio de la zona del euro. En una economía históricamente basada en la banca, los emisores e inversores solían percibir que los mercados de bonos corporativos de la zona del euro carecían de la amplitud y profundidad necesarias para respaldar grandes emisiones. Durante el período de flexibilización cuantitativa, cuando los bancos centrales adquirieron bonos soberanos y corporativos, esta percepción comenzó a cambiar gradualmente. El mercado de bonos corporativos de la zona del euro amplió su red de emisores y se convirtió en una plataforma más fiable para financiar grandes inversiones. Las emisiones de esta magnitud indican que la zona del euro puede absorber por sí sola operaciones de bonos corporativos de gran envergadura.

Las empresas tecnológicas de gran escala están expandiendo el alcance del mercado de bonos corporativos de la zona del euro mediante la introducción de vencimientos más largos, una mayor exposición al sector tecnológico y deuda con mejor calificación crediticia. En primer lugar, las grandes tecnológicas estadounidenses emiten bonos con vencimientos significativamente más largos que otros sectores económicos. Esto contribuye a la formación del tramo largo de la curva de rendimientos, que los emisores corporativos nacionales utilizan con menos frecuencia. En segundo lugar, la creciente presencia de las empresas de hiperescala en los mercados primarios —y su inclusión en los índices de referencia— ofrece a los inversores en bonos una mayor exposición al sector tecnológico. Esto es especialmente relevante en Europa. El peso del sector tecnológico en los índices de referencia de la zona euro sigue siendo aproximadamente tres veces inferior al de los índices estadounidenses comparables.

Las empresas de hiperescala han introducido deuda con mejor calificación en el mercado de bonos corporativos de la zona euro. Dado que la actual oleada de emisión de deuda aún se encuentra en sus primeras etapas, estas empresas presentan balances sólidos, lo que se traduce en evaluaciones favorables por parte de las agencias de calificación crediticia (a menudo AA- o superior). Este rango complementa el panorama de la zona euro, donde la mayoría de los emisores corporativos se sitúan en la categoría A a BBB. Sin embargo, dado que la IA es un sector nuevo, la forma en que las agencias de calificación lo abordan puede basarse en supuestos sobre el crecimiento futuro de los ingresos y el apalancamiento que podrían no resistir el paso del tiempo, lo que aumenta la vulnerabilidad a una valoración incorrecta del riesgo crediticio.

¿Existe riesgo de desplazamiento?

Los inversores activos en bonos corporativos con grado de inversión denominados en euros desempeñan un papel fundamental en la financiación de las inversiones de capital de las grandes empresas tecnológicas estadounidenses. Pero, ¿significa esto que hay un interés sustancialmente menor en los bonos emitidos por empresas de la zona euro? El análisis de datos y la inteligencia de mercado sugieren que no ha sido así durante esta primera oleada de emisiones y que la adaptación ha sido beneficiosa.

Los inversores mantuvieron una fuerte demanda de bonos de grandes empresas tecnológicas denominados en euros hasta mediados de 2026. Posteriormente, el apoyo se debilitó y las ratios de cobertura —una medida de la demanda de los inversores en relación con la oferta de un nuevo bono— comenzaron a descender. Sin embargo, esto probablemente reflejó una normalización, a medida que los inversores reevaluaron su compensación de riesgo ante la perspectiva de flujos continuos de emisiones a largo plazo. Por el contrario, las ratios de cobertura de los emisores de la zona euro se mantuvieron sólidos y prácticamente sin cambios a lo largo de 2026. 

Los inversores también comenzaron a adaptarse, exigiendo una mayor compensación por los riesgos asociados a la deuda de los hiperescaladores. Los diferenciales de crédito de estas empresas han empezado a aumentar ante las noticias de un mayor gasto de capital previsto relacionado con la IA y un mayor número de anuncios de emisiones. En todos los segmentos de vencimiento, los inversores exigen una prima de riesgo creciente para absorber la oferta y afrontar la mayor incertidumbre sobre las perspectivas de beneficios a medio plazo.

A pesar de esta evaluación inicial tranquilizadora, las grandes tecnológicas estadounidenses podrían elevar los costos de endeudamiento para todos los sectores a medida que acumulan deuda y representan una proporción creciente de los mercados de bonos, con un posible efecto indirecto en el segmento soberano y supranacional del mercado de bonos. Esto dependería en parte de si el 'pastel' de los inversores es fijo, con las grandes tecnológicas acaparando una porción mayor, o si pueden expandirse para absorber la emisión adicional. 

Los efectos indirectos podrían producirse a través de tres canales principales:

• Primero, la oferta es importante. La magnitud de la oferta de nuevos bonos por parte de las grandes tecnológicas podría presionar el apetito de los inversores. Esto podría obligar a las hiperescaladoras —y a otras empresas con calificaciones similares— a ofrecer bonos a precios más bajos con mayores diferenciales de rendimiento. La expectativa de una oferta de bonos aún mayor en el futuro amplifica este efecto, ya que los inversores podrían ser reacios a aceptar el nivel actual de diferencial si esperan diferenciales aún mayores en el futuro.
• Segundo, los inversores tienen balances y límites de cartera finitos. Pueden reducir sus tenencias de otros bonos para dar cabida a las grandes emisiones de las hiperescaladoras. Esto podría generar un efecto de desplazamiento que eleve los costes incluso para emisores de sectores no relacionados. La exposición de los inversores de la zona euro a la deuda de las hiperescaladoras sigue siendo relativamente pequeña por ahora, pero está creciendo rápidamente. Las hiperescaladoras representaron el 15% del aumento de las tenencias nacionales de bonos corporativos denominados en euros en marzo de 2026, con una fuerte demanda por parte de fondos de pensiones y aseguradoras. Para estos inversores que buscan activos de alta calidad y a largo plazo, la deuda de las hiperescaladoras puede parecer una alternativa viable a algunos valores considerados refugio seguro.
• En tercer lugar, la mecánica de los índices de bonos puede amplificar el efecto. A medida que las hiperescaladoras ganan peso en los índices de bonos, los inversores pasivos que replican índices de referencia pueden reequilibrar automáticamente sus carteras hacia ellas, intensificando la presión sobre otros bonos e influyendo aún más en los diferenciales.

La creciente presencia de las hiperescaladoras puede aportar diversificación y crecimiento al mercado de bonos corporativos de la zona euro. Por el momento, los efectos indirectos en el acceso de otros emisores corporativos a la financiación en el mercado siguen siendo limitados, y el impacto en las carteras de los inversores no es sustancial. En EEUU, la demanda de financiación a largo plazo impulsada por la IA ha contribuido al reciente aumento de los rendimientos reales a largo plazo. Hasta el momento, no se observan efectos indirectos similares en la zona del euro, lo que refleja una menor emisión de bonos por parte de las grandes tecnológicas y la solidez de los mercados de bonos soberanos.

Sin embargo, esto podría ser solo el comienzo de una ola de financiación de proporciones sin precedentes que podría transformar radicalmente los mercados de bonos, incluso en la zona del euro, obligando a emisores, intermediarios e inversores a adaptarse. Si bien la dinámica de esta adaptación es incierta, la magnitud de las futuras necesidades de financiación de las empresas tecnológicas de gran envergadura, junto con las expectativas de unos beneficios sostenidos pero inciertos, justifica un seguimiento exhaustivo. Los posibles efectos indirectos internacionales, el rápido aumento del apalancamiento (especialmente si se empiezan a utilizar otros mercados de deuda menos transparentes) y las implicaciones más amplias para el funcionamiento de los mercados financieros de la zona del euro exigen una atención especial.

BeHappy: qué startups sobrevivirán cuando pase el entusiasmo

Por otra parte, la IA se ha convertido en la vertical de mayor crecimiento dentro del sector tecnológico español. A la vez que España vive un momento de expansión en las empresas dedicadas a esta tecnología, el ecosistema inversor se pregunta cada vez más cuántas de estas compañías conseguirán convertirse en empresas sostenibles cuando disminuya el entusiasmo inicial alrededor de la IA. La preocupación por una posible burbuja existe. 

Según el AI Index Report 2025 de Stanford, la inversión privada mundial en IA generativa alcanzó los 33.900 millones$ en 2024, un 18,7% más que el año anterior y más de ocho veces por encima del nivel registrado en 2022. El interés inversor continúa, aunque el rápido auge del sector obliga a analizar cada proyecto con mayor profundidad y a asumir que una parte de las compañías creadas durante este ciclo tendrá dificultades para consolidarse.

España refleja bien esa tensión: aparece entre los países europeos con mayor actividad en creación de startups vinculadas a IA, aunque lejos de los grandes polos como Reino Unido, Alemania o Francia. Esto significa que crece el número de empresas que construyen alrededor de la IA al mismo tiempo que gran parte de la adopción empresarial continúa en una etapa temprana. Cerca del 20% de las compañías encuestadas por el Banco de España utiliza ya estos sistemas y, en muchos casos, su aplicación sigue siendo experimental.

Desde BeHappy Investments, vehículo de inversión de impacto social, explican que “existe mercado y existe interés. Queda por comprobar qué soluciones consiguen integrarse de manera suficientemente profunda en sus clientes como para generar ingresos recurrentes y construir una ventaja que permanezca cuando la tecnología se normalice”.

Durante la primera etapa del boom bastaba en ocasiones con demostrar que una tecnología podía hacer algo nuevo. Ahora empieza a importar cuánto mejora un proceso, cuánto está dispuesto a pagar el cliente y qué capacidad tiene una compañía para defender su posición cuando aparecen competidores que utilizan herramientas similares.

La propia evolución de la IA está acelerando este cambio. Crear un producto tecnológico requiere hoy menos tiempo y menos recursos que hace unos años. Esa facilidad ha ampliado la capacidad de experimentar y también ha multiplicado los ‘side projects’. “Hay fundadores que prueban varias ideas de manera simultánea, lanzan productos en cuestión de semanas y cambian rápidamente de mercado cuando una propuesta no obtiene tracción. Esa velocidad puede generar innovación, aunque también introduce una cuestión relevante para quien invierte en fases tempranas. Hasta qué punto existe un compromiso real con la compañía que está buscando financiación”, señala Miguel Ángel Rodríguez Caveda, CEO de BeHappy Investments.

En una startup joven, el equipo continúa siendo una parte fundamental de la decisión de inversión. Cuando todavía hay pocos ingresos y un historial limitado, buena parte de la tesis depende de la capacidad del fundador para dedicar años a resolver el mismo problema. Un exceso de proyectos paralelos puede hacer más difícil interpretar ese compromiso. La facilidad para construir permite probar más ideas, pero levantar una empresa sigue exigiendo concentración y voluntad de permanecer cuando desaparece la novedad inicial.

“El contexto de mercado actual nos obliga a ser cada vez más selectivos. La tecnología permite construir y probar ideas con una velocidad enorme, pero para invertir necesitamos entender qué problema merece realmente años de trabajo, qué equipo está comprometido con resolverlo y qué compañía puede transformar esa ventaja inicial en un negocio con recorrido”, recalca Rodríguez Caveda.

El exceso de proyectos alrededor de la IA convive con otra realidad. Las compañías que consigan demostrar que existe un negocio detrás de la tecnología necesitarán cantidades crecientes de capital para competir. Ese problema resulta especialmente importante para Europa. La financiación de capital riesgo destinada a IA en el continente representa alrededor del 6% del total mundial, según la Comisión Europea. Incluso las empresas europeas que consiguen crecer continúan expuestas a terminar en manos de compradores extranjeros por la falta de fondos capaces de acompañarlas en fases posteriores.

Impulso a los agentes de IA

La cuestión afecta directamente al desarrollo del ecosistema español. Crear más startups aumenta las posibilidades de encontrar proyectos capaces de construir compañías relevantes, pero esa base empresarial tendrá poco recorrido si el capital disponible desaparece precisamente cuando las mejores empiezan a necesitarlo para crecer. Europa necesita atraer más inversión privada y generar vehículos capaces de asumir tickets mayores durante más tiempo. “España tiene una oportunidad evidente para participar en este ciclo tecnológico. El crecimiento del último año demuestra que existe talento dispuesto a construir. El siguiente paso será conseguir que una parte suficiente de esas compañías supere la etapa de experimentación, encuentre capital para seguir creciendo y mantenga el foco durante el tiempo necesario para convertir una buena oportunidad tecnológica en una empresa capaz de permanecer”, concluyen desde BeHappy Investments.

UBS vaticina un nuevo ciclo de productividad

"Si la IA resulta ser la próxima tecnología de propósito general, de forma similar a la revolución de las tecnologías de la información y la comunicación que comenzó en la década de 1980, podría marcar el inicio de un nuevo ciclo de productividad", subraya Dean Turner, economista jefe para la Eurozona y el Reino Unido en UBS Global Wealth Management.

"Las restricciones de oferta y la demanda estructural derivada de la electrificación, la inversión en redes eléctricas y el gasto en infraestructuras deberían respaldar los precios de determinados metales industriales hasta 2027. Esta perspectiva también asume una actividad industrial global resiliente en general", opinan Giovanni Staunovo, estratega, y Dominic Schnider, responsable global de Divisas y Materias Primas.

La IA no para

Anthropic ha presentado el Model Hardware Standard (MHS), una especificación para que los agentes de IA operen instrumentos físicos de laboratorio y de fabricación. Permite a un agente de IA manejar varios instrumentos en paralelo: microscopios, manejadores de líquidos, brazos robóticos, lectores de microplacas, termocicladores y centrifugadoras.

Al mismo tiempo, Anthropic negoció comprar la empresa de chips MatX por 7.000 millones$, aunque luego retiró su oferta. La operación, aunque se haya frustrado, muestra que las firmas de IA quieren fabricar su propio silicio.

Los day traders de Corea del Sur huyen de los ETF que doblan la apuesta a Samsung Electronics y SK Hynix, entre otros fabricantes de chip. Son ETF apalancados de chips (multiplican por dos el movimiento diario de la acción). Su patrimonio cae de 11.400 millones$ a 5.000 millones desde junio. El volumen negociado cae al 4% del pico de junio y agosto registra su primera salida neta mensual. Hay un factor coyuntural: el regulador de los mercados de Corea del Sur obliga, desde el 19 de agosto, al inversor minorista a hacer un curso de trading si quiere colocar dinero en esos productos. Pero también muestra el enfriamiento del interés por los chips, la memoria y los semiconductores, que puede extenderse a otras empresas no coreanas.

Por su parte, Cisco despliega su asistente de IA entre sus 90.000 empleados. MyAgent llega a toda la plantilla de golpe, sin plan piloto por departamentos. Es de los primeros despliegues internos a esa escala en una empresa que no es de IA, y sirve de referencia para quien esté midiendo cuánto tarda una organización grande en adoptar la herramienta.

Cirujanos británicos operaron un tumor de hipófisis con un sistema del University College de Londres vigilando la cámara quirúrgica en tiempo real y señalando arterias y nervios ópticos que había que esquivar. El paciente recuperó la visión en días. Otro avance de los agentes de IA, en este caso en medicina.

Airbus busca comprador para su unidad espacial de EEUU, la planta de Merritt Island (Florida) con unos 200 empleados, ya que quiere concentrar la fabricación de satélites en Europa. 

Vidiv conecta la antigua cabina telefónica con la IA

VIDIV, compañía tecnológica desarrolladora de agentes de voz con IA para automatizar la comunicación y los procesos de las empresas, será la IA que habite en 2147, la antigua cabina de teléfonos de Divina Machina en IFA Berlín (del 4 al 8 de septiembre) y que permite mantener conversaciones con cualquier usuario sin necesidad de disponer de un guion. 

Divina Machina, constituido por Cristobal Olmedo -en la parte creativa- y Kurt Sommer -como director de operaciones-. aporta la dirección creativa, el concepto, la narrativa y el diseño de la experiencia; Vidiv por su parte se centra en aportar la tecnología y la infraestructura de agentes de IA de voz. 

En una antigua cabina de teléfonos rodeada por musgo, los usuarios podrán interactuar con Gaia, una IA 100% conversacional, sin guiones preestablecidos y en diferentes idiomas. “Donde cada persona podrá entrar en la cabina y hablar con Gaia de lo que quiera y en su propio idioma: inglés, español, turco, alemán, japonés”, señala Cristóbal Olmedo, Director Creativo de Divina Machina. 

Elusuario accede a la cabina, descuelga y con sólo apenas las dos o tres primeras palabras la IA de Vidiv identifica al instante en qué idioma le está hablando para responder en ese mismo. A partir de este instante, el usuario puede mantener una conversación natural del tema que elija. No hay guiones. Puede ser de tecnología o de futbol, de política o de horticultura. Gaia está entrenada para mantener conversaciones abiertas y en tiempo real conservando una personalidad, una memoria y un contexto narrativo propios.

El proyecto 2147, presentado por Divina Machina by Vidiv, fue Premio Nacional de Diseño en Chile en 2025 y nombrada como tecnología emergente en la Milano Fashion Week de 2025. Ha estado expuesto en Sónar+D 2026 de Barcelona. 

Miguel Ángel Valero

El gráfico que aporta The Trader es suficientemente elocuente sobre cómo el coste de utilizar inteligencia artificial (IA) está cayendo a una velocidad nunca vista. Según Goldman Sachs, el precio de los modelos de lenguaje se ha desplomado en apenas tres años tanto como cayó el precio de los ordenadores personales durante casi dos décadas. Y si además tenemos en cuenta que los modelos actuales son mucho más capaces que los de hace solo dos años, el coste por unidad de inteligencia se está reduciendo todavía más deprisa.

A primera vista, esto parece una noticia extraordinaria para las compañías que lideran esta revolución. Si la IA va a estar presente en prácticamente todos los sectores de la economía, lo lógico sería pensar que quienes la desarrollan serán también quienes obtengan los mayores beneficios. Sin embargo, la historia nos invita a ser algo más prudentes. A finales de los años noventa ocurrió algo muy parecido con Internet. El tráfico de datos crecía de forma explosiva, cada vez hacían falta más routers, más infraestructura y más capacidad de transmisión. Cisco se convirtió en la empresa que suministraba buena parte de ese equipamiento y llegó a ser, durante unos meses, la compañía más valiosa del mundo.

Para el inversor la historia fue muy distinta. Internet terminó transformando por completo la economía mundial. Cisco siguió siendo una magnífica empresa y continuó aumentando sus ingresos durante muchos años. Pero la competencia, la caída de los precios del hardware y unas expectativas que se habían vuelto completamente desproporcionadas hicieron que su cotización llegara a caer más de un 80% y tardará más de 25 años en recuperar los máximos alcanzados durante la burbuja tecnológica.

La revolución fue real. Los beneficios empresariales también. Lo que no fueron sostenibles fueron las expectativas que el mercado había descontado. Con la IA puede suceder algo parecido. Si el coste de desarrollar y utilizar modelos continúa desplomándose, puede terminar convirtiéndose en una commodity. Igual que hoy nadie paga un sobreprecio por almacenar información en la nube o por enviar datos a través de internet, es posible que dentro de unos años utilizar un modelo de IA sea un servicio cada vez más barato y accesible.

Y aquí entra en juego la paradoja de Jevons. Cuando una tecnología se abarata de forma drástica, lo normal no es que se utilice menos, sino mucho más. Cuanto más barato resulte acceder a la IA, más aplicaciones aparecerán, más procesos se automatizarán y mayor será el consumo total. El desplome del precio no tiene por qué reducir el tamaño del negocio; puede hacerlo crecer de forma exponencial. Eso no significa que desaparezca el negocio. Al contrario, probablemente el mercado será mucho mayor. Lo que significa es que el valor económico podría desplazarse hacia otro lugar. Quizá los grandes ganadores no sean quienes construyen los modelos, sino quienes consigan integrarlos mejor en productos y servicios capaces de generar ingresos recurrentes. O quizá quienes proporcionen la infraestructura necesaria para sostener ese crecimiento. 

La historia demuestra que las grandes revoluciones tecnológicas rara vez reparten los beneficios de la forma que inicialmente imagina el mercado.Por eso conviene distinguir entre una tecnología extraordinaria y una inversión extraordinaria. Porque no siempre son la misma cosa. La IA cambiará la economía con una intensidad incluso superior a la que lo hizo Internet. El fuerte abaratamiento de su coste probablemente hará que su uso se dispare, exactamente como describe la paradoja de Jevons. Pero eso no implica automáticamente que las compañías que hoy lideran esta revolución vayan a ser las mejores inversiones de la próxima década. Cisco fue una pieza imprescindible para construir Internet y, aun así, muchos inversores que compraron sus acciones a finales de los años noventa vieron cómo su inversión sufría una corrección superior al 80% y necesitaron más de 25 años para recuperar su dinero. "La historia demuestra que una revolución tecnológica puede transformar por completo la economía sin que las empresas que la lideran en sus primeros años sean necesariamente las que acaben generando las mayores rentabilidades para sus accionistas", alerta el analista Pablo Gil.

Durante los dos últimos años la gran carrera de la IA parecía muy sencilla de entender. Ganaba quien construyera el modelo más potente. OpenAI, Anthropic, Google o Meta competían por demostrar quién era capaz de ofrecer mejores respuestas, mayor capacidad de razonamiento o una programación más sofisticada. Sin embargo, la batalla acaba de entrar en una fase completamente distinta. Ya no basta con ser bueno. Ahora también hay que ser extraordinariamente barato. Varias compañías chinas —Alibaba, Moonshot, DeepSeek, Z.ai o ByteDance— han presentado modelos que ya compiten de tú a tú con los líderes estadounidenses en muchas tareas. Pero lo verdaderamente revolucionario no es únicamente la calidad de esos modelos, sino su coste. En algunos casos, ejecutar determinadas cargas de trabajo resulta hasta cien veces más barato que hacerlo con los modelos estadounidenses más avanzados.

Los mejores modelos de código abierto (chinos, por supuesto) ya igualaban el rendimiento de muchos modelos cerrados (estadounidenses), que todavía conservan una ligera ventaja en capacidad, pero a costa de un precio muy superior.

Si una empresa no ofrece el mejor modelo del mercado, tendrá que competir en precio. Pero si tampoco puede igualar los precios de los desarrolladores chinos, corre el riesgo de quedarse atrapada en un espacio donde deja de ser competitiva por cualquiera de las dos vías. Lo más llamativo es que ya no hablamos de un éxito aislado como ocurrió hace unos meses con DeepSeek. Ahora empiezan a aparecer varios laboratorios chinos capaces de desarrollar modelos de primer nivel de forma continuada. Eso sugiere que China ya no depende del talento de una única empresa, sino que ha construido un ecosistema capaz de reproducir esa innovación una y otra vez.

Pero detrás de esta competencia existe una diferencia estratégica todavía más importante. OpenAI y Anthropic mantienen en secreto buena parte de su tecnología, protegen su propiedad intelectual y aspiran a construir negocios con márgenes elevados. Sus futuras valoraciones bursátiles dependen, en gran medida, de que puedan seguir cobrando precios altos por utilizar modelos supuestamente difíciles de replicar. Las compañías chinas están siguiendo el camino contrario. Muchas están apostando por el código abierto y por sacrificar rentabilidad a corto plazo para ganar usuarios, desarrolladores y cuota de mercado. Su objetivo inmediato no parece ser maximizar beneficios, sino extender su tecnología, convertirla en un estándar y reducir al máximo el coste de utilizar inteligencia artificial.

Esa estrategia amenaza directamente el poder de fijación de precios de las empresas estadounidenses. Si los desarrolladores pueden acceder a modelos chinos de gran calidad por una fracción del coste, OpenAI y Anthropic podrían encontrarse con enormes dificultades para mantener sus márgenes y, sobre todo, para justificar las valoraciones multimillonarias que esperan alcanzar cuando salgan a bolsa.

Muchos inversores siguen analizando esta carrera como si únicamente importara quién desarrolla la tecnología más avanzada. La verdadera pregunta será quién consigue ganar dinero con ella. Si los modelos terminan convirtiéndose en una especie de materia prima digital, cada vez más barata y abundante, el valor podría desplazarse desde quienes los construyen hacia quienes sean capaces de utilizarlos para crear productos y servicios realmente útiles.Y si China mantiene este ritmo, EEUU tendrá cada vez más difícil conservar su liderazgo únicamente mediante sanciones tecnológicas, restricciones a los chips o protección de la propiedad intelectual. Porque en una guerra de precios no siempre gana quien tiene la tecnología más sofisticada. Muchas veces gana quien consigue que todo el mundo pueda utilizarla.

El mercado exige más dinero para asegurar la deuda de la IA

Otro gráfico muestra la evolución durante 2026 de los CDS (Credit Default Swap, cobertura frente al riesgo de impago de una empresa) a cinco años de algunas de las principales compañías tecnológicas. Cuando aumenta el precio del DCS de una empresa, significa que el mercado exige más dinero para asegurar su deuda porque percibe un mayor riesgo crediticio. Y prácticamente todos se están moviendo en la misma dirección. Oracle destaca claramente. Sus CDS han aumentado alrededor de 70 puntos básicos (pb) en lo que llevamos de año. Broadcom acumula una subida cercana a 48; Meta, unos 39; Nvidia, 32; Amazon, 30; y Alphabet, aproximadamente 29.

Esto no significa que el mercado piense que estas compañías estén próximas a quebrar. Ni mucho menos. Muchas siguen teniendo balances extraordinariamente sólidos y enormes capacidades de generación de caja. Lo importante es el cambio de tendencia: el riesgo percibido está aumentando simultáneamente en buena parte del ecosistema tecnológico ligado a la IA.

Y detrás de ese movimiento hay una razón muy concreta: la IA se está convirtiendo en un negocio extraordinariamente intensivo en capital. Durante décadas, las grandes tecnológicas fueron máquinas de generar caja. Construir software tenía unos costes marginales relativamente pequeños y permitía crecer enormemente sin necesidad de incrementar las inversiones al mismo ritmo. La IA está cambiando parcialmente ese modelo. Ahora hacen falta centros de datos gigantescos, cientos de miles de chips, redes eléctricas, sistemas de refrigeración y contratos energéticos de largo plazo. Las grandes tecnológicas podrían invertir conjuntamente más de 700.000 millones$ durante 2026, y para financiar semejante esfuerzo están recurriendo cada vez más al mercado de deuda.

El cambio resulta especialmente llamativo porque estas compañías históricamente podían financiar gran parte de su crecimiento con su propia generación de caja. Pero la velocidad de la carrera por la IA está obligándolas a buscar capital externo. Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft y Oracle han añadido conjuntamente alrededor de 350.000 millones$ a sus obligaciones de deuda durante los últimos cinco años, aproximadamente duplicando su carga. Y el proceso continúa. Solo hasta comienzos de julio, las grandes tecnológicas habían colocado aproximadamente 194.000 millones en bonos durante 2026, un 79% más que un año antes.

La Bolsa está valorando fundamentalmente cuánto dinero puede generar la IA. El mercado de crédito empieza a preguntarse cuánto dinero será necesario gastar antes de conseguirlo. Y son dos preguntas completamente distintas. Oracle es probablemente el ejemplo más extremo. La compañía anunció que pretende captar entre 45.000 millones y 50.000 millones$ durante 2026, aproximadamente la mitad mediante deuda y la otra mitad mediante instrumentos de capital, para ampliar su infraestructura “cloud” y satisfacer la demanda de clientes vinculados a la IA.

El problema no es necesariamente endeudarse. Si las enormes inversiones actuales terminan generando los ingresos y beneficios que esperan estas compañías, probablemente la deuda será perfectamente manejable. El verdadero riesgo aparece si la monetización de la IA tarda más de lo previsto, mientras las inversiones y los compromisos financieros siguen creciendo. Porque entonces podría producirse una combinación mucho menos cómoda: más deuda, mayores gastos financieros, fuertes amortizaciones de unos activos tecnológicos que envejecen rápidamente y una rentabilidad sobre el capital invertido inferior a la esperada.

"La carrera ya no consiste únicamente en desarrollar la mejor IA. También consiste en tener el balance financiero capaz de sobrevivir al enorme coste de construirla. El mercado de acciones todavía está apostando por los ganadores de la IA. El mercado de crédito empieza a calcular cuánto costará llegar hasta allí", avisa Pablo Gil.

El problema del control de la IA

Durante años hemos pensado que el principal riesgo de la IA consistía en que algún día llegara a ser más inteligente que nosotros. Sin embargo, los acontecimientos apuntan hacia un problema mucho más inmediato: cómo controlar sistemas que empiezan a desarrollar comportamientos que sus propios creadores no habían previsto. OpenAI revela más detalles sobre el incidente que terminó provocando el ataque contra Hugging Face, una de las plataformas más importantes del mundo para alojar y compartir modelos de IA, utilizada por millones de desarrolladores, investigadores y empresas. 

Según la compañía, todo comenzó varios meses antes, durante unas pruebas internas aparentemente rutinarias. A varios agentes de inteligencia artificial se les asignaron tareas que, sin que los investigadores fueran conscientes, eran imposibles de completar porque requerían acceso a internet o archivos que nunca habían sido cargados al sistema. En lugar de limitarse a informar de que no podían completar el trabajo, los modelos hicieron algo inesperado. Empezaron a dejarse mensajes entre ellos, buscaron otros agentes que pudieran ayudarles, compartieron información y acabaron organizándose para encontrar una forma de acceder a Internet sin autorización. Lo más sorprendente es que esas comunicaciones permanecieron ocultas durante meses para los propios investigadores.La investigación también revela otro comportamiento especialmente llamativo. Los modelos mostraban una fuerte tendencia a 'hacer trampas' cuando encontraban obstáculos. No abandonaban la tarea ni reconocían que era imposible. Su prioridad era alcanzar el objetivo para el que habían sido entrenados, incluso aunque eso implicara vulnerar las restricciones del entorno de pruebas o explotar fallos de seguridad.

Cuando OpenAI descubrió el primer sistema de comunicación entre agentes, lo eliminó. Sin embargo, pocas semanas después los modelos encontraron una nueva forma de volver a comunicarse utilizando otra vulnerabilidad distinta. Esa segunda red de colaboración fue la que terminó desembocando en los ataques posteriores contra los sistemas de OpenAI y Hugging Face. El episodio ha sido suficientemente serio como para que OpenAI haya decidido ralentizar parte de su investigación y concentrar recursos en reforzar la seguridad de sus modelos. La propia compañía advierte de que, a partir de ahora, Gobiernos y empresas deben asumir que los ciberdelincuentes podrán utilizar agentes de IA de este tipo para lanzar ataques mucho más sofisticados que los actuales.

La verdadera importancia de esta historia no reside únicamente en el riesgo de que la IA pueda utilizarse para cometer ciberataques. Lo realmente inquietante es comprobar que varios agentes independientes fueron capaces de colaborar entre sí, adaptarse cuando encontraban obstáculos y buscar nuevos caminos para alcanzar un objetivo que consideraban prioritario, sin que sus propios desarrolladores fueran plenamente conscientes de ello.

Nos estamos acercando a un momento en el que algunos sistemas empezarán a razonar mejor que nosotros en determinadas tareas y a encontrar soluciones que los propios seres humanos quizá ni siquiera comprendamos del todo. Si eso ocurre, el gran desafío dejará de ser construir una IA más potente. El verdadero reto será desarrollar mecanismos capaces de supervisarla y mantenerla bajo control. Porque si algún día la IA supera nuestras capacidades en ámbitos cada vez más amplios, la pregunta más importante ya no será cuánto puede hacer, sino cómo conseguiremos seguir gobernando una inteligencia que podría llegar a pensar mejor que nosotros.

La inversión en IA no tiene por qué ser necesariamente rentable

Hay una idea que se repite constantemente cuando se habla de IA: quien no invierta ahora corre el riesgo de perderse la mayor revolución tecnológica de nuestra generación. Y probablemente sea cierto. La IA tiene todos los ingredientes para transformar la productividad, cambiar la forma en que trabajamos y alterar por completo el funcionamiento de muchas industrias. Sin embargo, reconocer que una tecnología va a cambiar el mundo no significa que cualquier inversión relacionada con ella vaya a ser rentable. De hecho, la historia demuestra precisamente lo contrario. 

Nadie duda de que la IA seguirá creciendo, pero el mercado empieza a preguntarse si las enormes inversiones necesarias para liderar esa carrera acabarán generando una rentabilidad acorde con el capital empleado. Los miles de millones destinados a centros de datos, chips e infraestructuras ya no se reciben únicamente con entusiasmo; también empiezan a generar preguntas.Y esas preguntas tienen sentido porque las grandes revoluciones tecnológicas suelen venir acompañadas de un enorme exceso de inversión. Cuando todo el mundo está convencido de que una industria dominará el futuro, el capital fluye hacia ella de forma masiva. El resultado suele ser una capacidad instalada muy superior a la demanda inicial y una competencia feroz que termina reduciendo la rentabilidad de muchas de las empresas que lideraron esa primera etapa.

Ya ocurrió con el ferrocarril en el siglo XIX. La red ferroviaria transformó la economía mundial, pero muchas compañías quebraron antes de que aquel negocio alcanzara un equilibrio sostenible. También sucedió con internet. La mayoría de las predicciones sobre su impacto fueron acertadas, pero eso no evitó el estallido de la burbuja tecnológica en el año 2000 ni las enormes pérdidas sufridas por muchos inversores.

Es perfectamente posible acertar sobre el futuro de una tecnología y, al mismo tiempo, equivocarse en el momento, el precio o la empresa elegida para invertir. Eso no significa que la IA esté viviendo una burbuja similar a las anteriores. Nadie puede afirmarlo con certeza. Pero sí conviene recordar que el éxito de una innovación y el éxito de una inversión no siempre avanzan de la mano.

"Creo que uno de los errores más habituales en los mercados consiste en pensar que identificar la próxima gran revolución tecnológica es suficiente para ganar dinero. Y no lo es. Invertir no consiste únicamente en descubrir qué cambiará el mundo, sino en valorar cuánto de ese futuro ya está descontado en los precios y quién terminará capturando realmente los beneficios de esa transformación. Porque la historia demuestra que las grandes revoluciones suelen crear enormes ganadores… pero no siempre son los pioneros, ni necesariamente quienes más invierten al principio. Y esa quizá sea la lección más importante para cualquier inversor: tener razón sobre el futuro no garantiza obtener una buena rentabilidad", advierte Pablo Gil.

Durante los dos últimos años hemos asistido a una auténtica carrera por desarrollar modelos de inteligencia artificial cada vez más potentes. OpenAI, Google, Anthropic, Meta o DeepSeek han competido por demostrar quién era capaz de construir el mejor modelo. Parecía que toda la ventaja competitiva dependía de tener los algoritmos más avanzados. Sin embargo, esa primera fase de la revolución de la IA está dando paso a otra muy distinta. Nadie duda ya de que esta tecnología transformará la economía. La gran pregunta empieza a ser otra: ¿quién podrá permitirse financiar esa transformación?

Porque la IA ya no depende únicamente del software. Para seguir avanzando hacen falta centros de datos gigantescos, cientos de miles de procesadores, sistemas de refrigeración, redes eléctricas más potentes y una capacidad de generación de energía que, en muchos lugares, empieza a quedarse corta. La revolución más digital de nuestra historia depende cada vez más de infraestructuras extraordinariamente físicas. La expansión de los centros de datos, unida a las olas de calor y a la creciente electrificación de la economía, está llevando muchas infraestructuras al límite. El cuello de botella ya no parece ser la capacidad de los modelos, sino la capacidad de alimentarlos.

Ese cambio también explica la reacción del mercado. Algunas compañías han anunciado inversiones multimillonarias para mantener su liderazgo en IA y los inversores empiezan a preguntarse cuánto tardarán en recuperar semejantes desembolsos. La reciente pausa de DeepSeek en una ronda de financiación refleja que incluso algunos de los protagonistas de esta carrera empiezan a medir con más cautela el ritmo de expansión.Y es que la historia nos recuerda que las grandes revoluciones tecnológicas suelen atravesar una fase en la que el principal desafío deja de ser la innovación y pasa a ser la capacidad de financiar su despliegue. En el caso de la IA, ese momento parece haber llegado antes de lo que muchos esperaban.

Durante los primeros años de la IA, la batalla consistía en desarrollar el mejor modelo. A partir de ahora, la ventaja competitiva dependerá cada vez más de quién tenga acceso al capital, la energía y las infraestructuras necesarias para sostener esa revolución. Eso significa que el éxito ya no dependerá únicamente del talento de los ingenieros, sino también de la capacidad financiera de las compañías y, en muchos casos, de la solidez de las infraestructuras de cada país. La IA seguirá siendo una revolución tecnológica, pero cada vez tendrá más rasgos de una revolución industrial. Y eso puede cambiar profundamente qué empresas —e incluso qué economías— acaban liderando esta nueva etapa.

Miguel Ángel Valero

Dinero Seguro publicó el 17 de agosto que las empresas de EEUU ya habían alcanzado su techo de gasto con la inteligencia artificial (IA). Ahora se desvela el motivo: el 42% de las empresas ha probado o desplegado un agente de IA; el 15% ha llevado sistemas de varios agentes al conjunto del negocio. Y el 73% espera tener media empresa rediseñada alrededor de agentes dentro de cuatro años. Hay un tremendo salto entre el 15% actual y el 73% de dentro de cuatro años.

Según un estudio de Deloitte, solo el 21% de las empresas asegura tener sus procesos preparados para trabajar con agentes de IA, y el 20% se ve capaz de rediseñarlos. Más de la mitad de los directivos de datos de éstas apunta a los sistemas antiguos como el bloqueo principal. 

Otro estudio, éste de Google con MIT Technology Review, profundiza en esa idea: de media, las empresas dan a la IA acceso al 45% de su información interna. Menos de la mitad. Y ese porcentaje se nota directamente en si el agente de IA acierta o no. Entre las organizaciones que abren más del 70% de sus datos, todos los responsables describen las decisiones de sus agentes como acertadas casi siempre o siempre. Entre las que se quedan en el 30% o menos, solo el 22% se fía de lo que decide su agente. Una diferencia de casi cinco veces.

Conclusión: el agente de IA rinde según lo que puede leer, y en la mayoría de empresas eso es menos de la mitad de lo que hay dentro. Antes de implantarlo, la empresa debe medir qué porcentaje de su información puede tocar hoy la IA, y cuánta de esa información está en un sitio del que se pueda leer.

Mientras, sigue la guerra por reducir el coste de la IA. DeepSeek entra a competir con Claude Code y con Codex lanzando un modelo abierto para agentes con licencia MIT, junto a DeepSeek-V4-Pro. Y OpenAI lleva a Amazon su GPT-5.6-Cyber, que lleva encontrados más de 400 fallos de escalada de privilegios en un solo sistema operativo.

EEUU estrecha el cerco sobre la memoria china

Trump endurece su guerra contra la memoria china y reclama a Apple que no compre chip procedentes de ese país. La presión contra China impulsa en Bolsa a los fabricantes norteamericanos de chip: Micron rompe la barrera de los 1.000$ por primera vez desde julio, un 240% de subida acumulada en el año; SanDisk sube un 10% y Western Digital, un 5%.

En medio de esta estrategia, Alibaba vende su estudio de videojuegos Lingxi Games al fondo de capital riesgo Trustar Capital por más de 2.000 millones$. El mensaje que lanza al mercado es claro y rotundo: se está desprendiendo de negocios que considera que no son esenciales, para centrarse en la IA y en la 'nube'.

En EEUU, surge una polémica porque el megacentro de datos de Meta y de BlackRock en Texas, que requirió una inversión de 14.000 millones$, se financió con bonos al 7,53% (12.550 millones) y apenas se ha asegurado el 3,2% de su  valor. Si un incendio o un huracán destroza ese centro de datos, el seguro apenas cubre el siniestro, que deberá ser asumido por los bonistas (la garantía no es el edificio, sino el contrato por el que Meta paga el alquiler durante años). Esto supone un aviso para loa que suscriben bonos ligados a centros de datos o emitidos por empresas que han invertido en ellos: hay más riesgos ocultos, por eso pagan tanto por esa financiación.

UBS: Cuidado con el factor IA en la cartera

"Creemos que analizar las carteras en función de posibles escenarios de riesgo es superior a utilizar categorías fijas de activos nominales. Y, para el caso concreto del riesgo de una ralentización de la IA, recomendamos clases de activos que puedan generar rentabilidad de forma independiente a la evolución de la IA. Las empresas de calidad con un posicionamiento de mercado diferenciado y las estrategias cuantitativas son dos ejemplos de ello", señala Ulrike Hoffmann-Burchardi, Directora de Inversiones para América y Responsable Global de Renta Variable de UBS Global Wealth Management.

Ofi Invest: gran parte de las buenas noticias tecnológicas ya están descontadas en los precios

En renta variable de EEUU, la postura de Ofi Invest es optimista aunque selectiva, porque el liderazgo tecnológico sigue siendo sólido, pero gran parte de las buenas noticias ya se han descontado en los precios.

Miguel Ángel Valero 

El modelo de inteligencia artificial (IA) más potente del mercado no es precisamente el que más éxito comercial tiene. Ni el que más se utiliza. El índice de IA de Ramp en agosto, que mide el gasto real de las empresas estadounidenses a través de sus tarjetas corporativas, sitúa a Fable 5 en el 6% de los tokens que compran a Anthropic y en el 11,4% del dinero que le pagan. Cuesta unos 2,75$ por tarea, frente a los 1,04$ de GPT-5.6 Sol de OpenAI. Consecuencia: se usa poco y sale caro cuando se utiliza. 

Las empresas de EEUU optan por Anthropic en un 43,5% (sube 1,1 puntos en el mes), OpenAI (39,7%, +0,23), SpacexAI, 4% (+0,94). Las plataformas (Fireworks, Together, entre otras) aparecen en el 6,1% de las empresas que usan IA. Es la puerta por la que entran los modelos abiertos, y se está ensanchando: AT&T dice que ya mueve el 25% de su uso de IA con esos modelos abiertos.

El gasto por empleado incrementa la brecha:  7.400$ de mediana en el 1% que más gasta, 650 en el top 10, 11,95 en la empresa mediana. El techo no es de capacidad, es de precio.

Las tecnológicas lo saben. Esto explica que Anthropic lanzara Claude Opus 5, igualando a Fable 5 en código a mitad de precio. Y que Google estrene Gemini 3.7 Flash a 0,75$, aunque el 1 de enero de 2027 será 1,5$, el doble. Hay dos estrategias claras: una es bajar el precio del tope de gama, que es lo que hizo Anthropic sacando Claude Opus 5 al nivel de Fable 5 por la mitad; la otra es empaquetar el modelo caro dentro de un producto con suscripción, donde el usuario no ve el precio.

Bank of America recomienda rotar la  cartera de IA hacia biotecnología y materias primas

En este contexto, Michael Hartnett, estratega de Bank of America, aconseja recortar riesgo en la cartera y rotar del growth de la IA hacia valor, biotecnología y materias primas. Su indicador de optimismo ha escalado a 9,7 sobre 10, máximo desde 2021. En la última semana entraron 53.700 millones$ a liquidez, 32.900 millones a  Bolsa, y 23.100 millones a bonos. El oro y las materias primas apenas sumaron.

Este experto argumenta que la IA se traga un gasto enorme en centros de datos y la productividad prometida no aparece. Por eso prefiere lo barato (valor, biotech y materias primas) frente a los Siete Magníficos. 

Pero Nvidia no parece hacer mucho caso a esas recomendaciones, ya que aparece entre los accionistas de SpaceX, con una participación valorada en 21.000 millones$. Esta inversión es fruto del pacto con Elon Musk para equipar sus centros de datos con los chips que fabrica. El gasto en IA se cruza ya con la carrera espacial. Y hay que prestar la máxima atención a la exposición cruzada de Nvidia y a toda su cadena de proveedores.

Eastspring: la IA impulsa los resultados de las empresas de EEUU y también a las de Asia

Los analistas de Eastspring Investments creen que la mejora de resultados empresariales en EEUU beneficiará a las empresas asiáticas. El auge de la inversión de capital vinculada a la IA, que podría alcanzar 950.000 millones$ este año, 1,3 billones en 2027, y 1,5 billones en 2028, permanece intacto, y está favoreciendo el crecimiento de los beneficios empresariales en EEUU. Las empresas que cotizan en el S&P han visto crecer su beneficio por acción un 20%.Por tanto, la esperada subida de los beneficios de las empresas asiáticas, también sigue intacta, especialmente en Corea, Taiwán y las acciones A en China, mientras que las empresas tecnológicas de Tailandia, Malasia e India siguen logrando beneficios muy sólidos. Con el añadido de que las caídas recientes en Bolsa les aportan mejores valoraciones. Las perspectivas de crecimiento de los beneficios en los mercados de Corea, Taiwán y acciones A de China superan ampliamente las de EEUU, mientras que determinadas empresas vinculadas a la tecnología en Tailandia, Malasia e India ofrecen un crecimiento muy sólido de los beneficios. o que incluso descienda hacia el 4%.
Ebury: el BCE subirá tipos, la Fed, no
La inflación estadounidense de julio se situó exactamente según lo previsto y apenas hubo noticias en otros frentes que movieran los mercados. Las acciones, los bonos y el dólar cerraron prácticamente en los mismos niveles en los que habían abierto el lunes, en una semana típica de escasa actividad bursátil veraniega. La guerra en Oriente Medio parece estar entrando en un escenario de resistencia económica a largo plazo entre EEUU e Irán y, por ahora, está generando pocos titulares que muevan los mercados. Los miembros de la Reserva Federal se guardan bien sus cartas respecto a la próxima reunión de septiembre, y parece seguro que el BCE subirá los tipos ese mismo mes. La divisa que más se ha movido esta semana ha sido el real brasileño, que se vio arrastrado por la caída de los activos brasileños ante la preocupación por una posible victoria de la izquierda en las próximas elecciones presidenciales.

Esta semana también se perfila como tranquila en los mercados. El evento más destacado será la publicación mundial, el viernes, de los datos del Índice de Gestores de Compras (PMI) de agosto. Esto cobra especial importancia en la Eurozona, debido al carácter rezagado de los datos económicos concretos allí. La avalancha de informes laborales del Reino Unido correspondientes a junio y julio, que se publicarán el martes, y las cifras de inflación del país británico, que se darán a conocer el miércoles, serán clave para la libra esterlina. Las actas de la última reunión de la Reserva Federal, que se publicarán este miércoles, también podrían atraer más atención de lo habitual, dado el giro del hacia una menor comunicación y menos orientación prospectiva.

• USD. Tanto la demanda como las presiones sobre los precios en EEUU parecen estar moderándose. Las cifras mensuales de inflación subyacente han registrado una media de alrededor del 0,2% desde que comenzó la guerra, lo que se corresponde con un nivel anualizado ligeramente superior al 2% y muestra pocos indicios de que los precios más altos de la energía estén teniendo un efecto de contagio. Aunque no confiamos plenamente en las encuestas del mercado laboral, los datos concretos, como las ventas al por menor, parecen confirmar la tendencia a la moderación de la demanda. Solo quedan por publicarse un informe sobre el mercado laboral y otro sobre la inflación antes de la reunión de septiembre de la Reserva Federal. Creemos que es poco probable que las cifras sorprendan al alza lo suficiente como para que los 'halcones' puedan forzar una subida de los tipos, y nos sentimos seguros con nuestra previsión de que los tipos se mantendrán sin cambios.
• EUR: El impulso económico del segundo trimestre, junto con las persistentes presiones inflacionistas (que podrían verse agravadas por los bajos niveles del Rin y su impacto en los costes de transporte), hace que los mercados estén dando por casi seguro que el BCE aplicará otra subida de tipos en su reunión de septiembre. No discrepamos de esta opinión, que es una de las razones por las que seguimos pronosticando una subida moderada del euro de cara a 2027.Esta semana, la publicación de un PMI sólido, en línea con un crecimiento constante, y los datos sobre los salarios negociados en el segundo trimestre—que se espera que muestren un nuevo aumento— deberían reforzar aún más nuestras previsiones.
• GBP: Los datos trimestrales y mensuales del PIB del Reino Unido confirmaron que la economía crecía a un ritmo aceptable, de alrededor del 1,5% anual, en las fechas en que Andy Burnham asumió el cargo de primer ministro. Será interesante ver si este impulso se mantiene hasta el tercer trimestre de 2026,momento en el que su mandato podrá empezar a atribuirse el mérito o la culpa de la evolución de la economía. Las cifras de inflación y empleo de esta semana son clave para que el Banco de Inglaterra decida si sube los tipos en 2026; seguimos esperando que no lo haga, y el mercado parece estar acercándose poco a poco a nuestra opinión. Esperamos que el subíndice subyacente siga acercándose al objetivo y registre un ligero descenso hasta el 2,5% anualizado.

UBS: la productividad respalda un mercado alcista global

El dólar debería seguir contando con respaldo por el momento, gracias a una Reserva Federal relativamente hawkish. Sin embargo, las crecientes preocupaciones fiscales y la elevada asignación de los inversores a activos en dólares apuntan a una debilidad a más largo plazo, lo que refuerza los argumentos a favor de una exposición selectiva a otras divisas, al oro y a las materias primas en general. Las divisas de alto rendimiento pueden ofrecer un potencial de carry en un mercado de divisas que se mueve lateralmente (sin una tendencia clara). El oro debería seguir respaldado por la demanda de los bancos centrales y una política estable de la Fed. Las materias primas en general pueden beneficiarse de la debilidad del dólar y de los riesgos por el lado de la oferta.

Mark Haefele, Director de Inversiones (CIO) de UBS Global Wealth Management, afirma: "Aunque a corto plazo el margen para movimientos direccionales en las principales divisas pueda ser limitado, en nuestra opinión seguimos viendo oportunidades potenciales de carry y de mejora en la rentabilidad. También creemos que la exposición a materias primas en general puede aprovechar la debilidad del dólar, al tiempo que ofrece una fuente diferenciada de rentabilidad para la cartera".

"Un impulso plurianual de productividad y la aparición de un nuevo orden mundial están respaldando el mercado alcista global. Los inversores deberían mantenerse invertidos. Las poderosas rotaciones de capital de nuestra época, tanto a nivel global como sectorial, ilustran el poder de la diversificación", asegura Burkhard Varnholt, Asesor de Mercados Financieros.

Miguel Ángel Valero

El mismo día que Aston Martin presentaba un superdeportivo de 2 millones$ para intentar resucitar sus cuentas apretando el acelerador en el segmento de los ultrarricos, en EEUU el índice de confianza del consumidor que elabora la Universidad de Michigan se hunde hasta 51 en agosto, desde 55,2 en julio y muy por debajo del 54,5 que esperaba el mercado. Primera caída en tres meses. Las expectativas de inflación a un año se disparan al 4,3%, máximo desde 2024.

Pero el dato más preocupante es que el VIX, el indicador de volatilidad, más conocido como el índice del miedo en Wall Street cerró cerca de 14 puntos, su nivel más bajo en lo que va de año. "Cero nervios entre los inversores. Y justo cuando nadie mira el retrovisor es cuando suelen llegar los sustos", avisan en Zumitow.

Alibaba deja atrás a Google y a Meta con sus modelos abiertos de IA

Mientras, la inteligencia artificial (IA) cada vez parece más china. Qwen, de Alibaba (que presenta resultados el jueves 20 de agosto) supera los 3.000 millones de descargas mundiales en seis meses, dejando muy atrás a Google (de Alphabet, 418 millones) y a Meta (227 millones). Alibaba está poniendo patas arriba la carrera de la IA con su familia de modelos abiertos.

Además, asegura que ha publicado como código abierto más de 460 modelos Qwen, cuyo ecosistema ya ha generado más de 300.000 derivados. Al poder descargarse, modificarse y afinarse, estos modelos juegan una partida distinta a la de sistemas cerrados como los de OpenAI y Anthropic. El resultado es que Qwen ya forma parte del flujo de trabajo habitual de muchos desarrolladores.

EEUU reacciona ante esa amenaza a su posición en la IA. Cerca de una treintena de tecnológicas, entre ellas Nvidia, Meta y Microsoft pidieron al Congreso estadounidense apoyar los modelos abiertos para mantener el liderazgo mundial en IA. 

Pero Qwen refuerza la posición de Alibaba en la carrera global de IA y demuestra que China pisa fuerte en ella. 

Para el inversor minorista, se trata de una oportunidad para valorar crecimiento, ventaja tecnológica,  competencia, y perspectivas de futuro de las firmas de IA de EEUU y de China.

Miguel Ángel Valero

Con el fin del segundo trimestre de 2026, N26 ha analizado los datos de inversión agregados y anonimizados de los usuarios en España. Los resultados muestran cómo reaccionaron los inversores particulares ante acontecimientos mundiales clave durante un periodo marcado por la continua incertidumbre geopolítica y la volatilidad de los mercados.

El segundo trimestre de 2026 se caracterizó por un crecimiento explosivo en los sectores tecnológico y de la IA, destacado por grandes hitos como la ronda de financiación de 65.000 millones$ de Anthropic y las ganancias sin precedentes de Samsung de aproximadamente 58.400 millones, impulsadas por la demanda de chips de memoria para IA. Aunque esto impulsó a índices como el S&P 500 y el Nasdaq a máximos históricos, la preocupación por las valoraciones acabó provocando una venta masiva de semiconductores a finales de junio.

Los inversores españoles mantuvieron un gran optimismo y aprovecharon el impulso de la IA. Durante la semana del 1 de junio, el volumen de compra de acciones aumentó un 47% por encima de la media semanal del segundo trimestre. Las compras de ETF se dispararon un 97% en comparación con la media del segundo trimestre. 

Incluso durante la corrección tecnológica de finales de junio, los inversores aprovecharon la volatilidad para aumentar su exposición, siendo las cinco acciones más compradas en las últimas semanas de junio pertenecientes a la industria de los semiconductores. En general, la media semanal de compra de acciones aumentó un 8,59% en comparación con el primer trimestre.

Y eso que los mercados mundiales se enfrentaron a una “nube de incertidumbre” debido a la escalada de los conflictos en Oriente Medio a partir de la primavera, lo que provocó una subida brusca de los precios de la energía y alteró las cadenas de suministro. En respuesta a estas presiones y a una previsión de inflación revisada al alza (2,7 %), el Banco Central Europeo (BCE) aplicó una subida de tipos de 25 puntos básicos (bp)en junio de 2026.

En lugar de retirarse debido a las tensiones geopolíticas y al endurecimiento de las políticas del BCE, los inversores de N26 ignoraron el ruido a corto plazo para re-equilibrar agresivamente sus carteras. Esta reestructuración estratégica se hizo evidente durante la semana del 1 de junio, cuando el volumen de venta de acciones aumentó un 54% y el de los ETF subió con fuerza un 196% por encima de sus respectivas medias semanales del segundo trimestre. Los inversores aprovecharon activamente el entorno positivo del mercado para reevaluar y ajustar posiciones, en lugar de reducir de forma generalizada su exposición.

Mientras que las acciones tradicionales reaccionaron con fuerza a las políticas macroeconómicas y a los riesgos geopolíticos, el mercado de los criptoactivos se movió de forma independiente, impulsado en gran medida por las bajadas en el precio, los hitos técnicos y la volatilidad general del mercado. El comportamiento en el comercio de criptoactivos entre los usuarios españoles de N26 se desvinculó de los factores tradicionales del mercado, sincronizando sus acciones con los precios de los activos en lugar de con el ruido geopolítico.

La actividad de venta de criptoactivos alcanzó su punto máximo a principios de trimestre (mediados de abril), registrando un aumento del 122% por encima de la media del segundo trimestre cuando el Bitcoin tocó un máximo de varios meses.

Más tarde, durante la caída del mercado en la semana del 1 de junio, los inversores demostraron una sofisticada mentalidad de "comprar en las caídas", haciendo que los volúmenes de compra de criptoactivos se dispararan un 181% por encima de la media semanal del segundo trimestre.

Sin embargo, a nivel macroeconómico, el entusiasmo general por los criptoactivos se enfrió en comparación con el comienzo del año; la media semanal de compra de criptoactivos cayó un 38,31% y las ventas bajaron un 39,66% respecto a las cifras del primer trimestre.

Antón Díez Tubet, director general de N26 para España y Portugal, comenta: “Aunque los riesgos geopolíticos siguieron estando presentes, nuestros datos sugieren que los inversores en España miraron más allá de la incertidumbre a corto plazo y aprovecharon el impulso positivo del mercado para re-equilibrar sus carteras, ajustar su exposición y mantener el enfoque en la diversificación a largo plazo. El renovado optimismo en los mercados mundiales se reflejó en el repunte de las acciones relacionadas con la inteligencia artificial (IA), que impulsó al S&P 500 y al Nasdaq a registrar su mejor trimestre desde 2020. Esto coincidió con una mayor actividad en acciones y ETF en la plataforma de N26 en España, dónde junio se convirtió en el mes con mayor volumen de operaciones registrado desde principios de 2026”.

Mientras, IBM se lleva un batacazo de época tras un segundo trimestre flojo con 17.200 millones$ en ingresos, apenas un 1% más, cuando el mercado esperaba 17.850 millones, y un beneficio de 2,93$ por acción frente a los 3,02 previstos. El CEO, Arvind Krishna, admite que "flaquearon" porque los clientes se llevaron el gasto a infraestructura de IA en vez de a software. Con un desplome del 25,2%, sufre su peor sesión en Bolsa de la historia tras anticipar malos resultados trimestrales porque los clientes están desviando a la infraestructura de la IA y los chips de memoria las inversiones que IBM esperaba en su servidor de alto rendimiento y el software asociado. 
Google respalda un gran proyecto solar en EEUU para alimentar sus centros de datos, cada vez más hambrientos de energía por la IA.

Si IBM es la cruz, ASML es la cara. Presenta un 2º trimestre que rompe las expectativas, dando respiro al sector de la IA. "En toda fiebre del oro, el que se forra de verdad no es el que busca oro, es el que vende las palas. Pues ASML vende las palas de la IA", explican en Zumitow. La empresa holandesa es la única del mundo que fabrica las máquinas EUV, sin las que no existen los chips más avanzados. Ni Nvidia ni TSMC hacen nada sin ellas. Por eso es el termómetro. En el segundo trimestre aplastó las previsiones y ganó unos 2.610 millones€ con unos 8.800 millones de ingresos, y planea entregar 60 máquinas EUV este año y 80 el que viene. La guía anual sigue en 36.000-40.000 millones. 

La única preocupación de ASMl es China, donde genera el 20% de sus ventas, porque Washington vigila con lupa toda transferencia de tecnología al país asiático. Si en EEUU aprietan los controles de exportación, ASML notará el frenazo. ASML es el termómetro del capex de toda la industria de chips. Si pide más máquinas, hay boom de IA para rato; si recorta, es la primera señal de que la fiesta se enfría. Clave para Nvidia, TSMC y cualquier fondo tech en manos del inversor.

Por su parte, CleanSpark sube un 11% tras cerrar un contrato de centros de datos en Georgia (EEUU) a 20 años que le garantiza 6.600 millones$ en ingresos. Cuando una minera de cripto pivota a infraestructura de IA con contratos así, el mercado aplaude.

Miguel Ángel Valero

Más agitación en el mundo de la inteligencia artificial (IA). Google va a empezar a vender sus  sus propios chips de IA a los llamados 'neoclouds', por lo que se mete directamente a competir con Nvidia, que  lleva años cobrando el peaje de la fiebre de la IA: casi todo el que quiere entrenar modelos tiene que pagar peaje. Google quiere un trozo de ese suculento negocio.

Para ello,  ofrecerá sus chips TPU a los neoclouds, esas empresas de nueva creación que alquilan potencia de cálculo para IA. En vez de guardárselos para uso propio, los quiere vender en un segmento donde Nvidia factura miles de millones.

Ya no es solo que Nvidia se encuentra con una creciente competencia. Es que ésta puede reducir los hasta ahora escandalosos márgenes existentes en esta actividad. Google encuentra una nueva fuente de ingresos. Y los neoclouds, como CoreWeare, se encuentran con que ahora podrán elegir entre varios proveedores. Algo que puede cambiar radicalmente el mundo de la IA.

Mientras, TSMC marca récord de ingresos en el segundo trimestre con 39.620 millones$, un 36% más que hace un año, empujada por la demanda de chips para IA. Solo en junio facturó un 67,9% más. La empresa taiwanesa, que fabrica para Nvidia y Apple, es el mejor termómetro de que el gasto en IA sigue disparado.

Por su parte, Williams crea con Blackstone una empresa conjunta de 5.340 millones$ para financiar proyectos de generación eléctrica para los centros de datos de la IA. Otra señal de que la inversión institucional apuesta por el negocio del suministro de energía para estos voraces centros.

Braiin crea Aria, un agente de IA especializado para el sector inmobiliario. Su CEO, Natraj Balasubramanian, habla de un mercado de software inmobiliario de 32.000 millones$ para 2033. 

Jefferies recomienda comprar acciones de Shopify precisamente porque cree que el comercio basado en agentes de IA el dará mucho negocio a largo plazo.

En cambio, AppLovin se consolida como la peor empresa del Nasdaq tras seis caídas de cotización en siete sesiones. Nadie ve dónde está el negocio en el software de publicidad.

Y dos desplomes que llaman la atención. Por una parte, SK Hynix: tras su debut en el Nasdaq el viernes 10 de julio, cuando saltó casi un 13%, baja un 8%. En la Bolsa de Seúl cae más del 15%, su peor día de la historia. Por otro, SpaceX, que marca un nuevo mínimo post-IPO después de bajar un 4% y rozar su precio de salida de 135$. Pierde más del 13% en la semana pese a que la FAA cerró su investigación y despeja el camino para un test de vuelo esta misma semana.