La IA gratuita que hundió las acciones de chips acaba de agotarse

Conclusiones clave

• El índice de semiconductores PHLX cayó un 20 por ciento desde su cierre del 22 de junio hasta el 17 de julio, pero Nvidia perdió menos del 3 por ciento en el mismo tramo. La caída recayó en los nombres de memoria e impulso, con Micron cayendo un 30 por ciento desde su pico de junio.
• El “modelo libre” que lo desencadenó no es gratuito. Los precios de la API de Kimi K3 son de $15 por millón de tokens, sus pesos no son públicos hasta el lanzamiento prometido el 27 de julio, y su nivel de consumidor pago dejó de aceptar nuevos suscriptores tres días después del lanzamiento.
• Tres semanas antes del pánico, Bloomberg informó que los ingresos por IA habían superado el coste de depreciación de la industria por segundo trimestre consecutivo, aproximadamente 25 mil millones de dólares frente a 21 mil millones de dólares en el primer trimestre de 2026.
• El recurso que se agotó durante la crisis fue la capacidad informática, no los clientes. Si esto hace que el pánico sea incorrecto es la cuestión abierta de los próximos dos trimestres.

Un mercado bajista y una lista de espera en la misma semana

El viernes 17 de julio, el índice PHLX Semiconductor Index (SOX), el índice de referencia de 30 acciones para el comercio de chips estadounidense, cerró en 11.673,89. Esa fue una pérdida del 10 por ciento para la semana y dejó al índice un 20 por ciento por debajo de su cierre del 22 de junio, el umbral clásico de un mercado bajista. El Wall Street Journal informó que el lanzamiento sorpresa de un nuevo modelo de Inteligencia Artificial (IA) de Moonshot AI de China “intensificó una liquidación de existencias de chips el viernes, alimentando preocupaciones sobre la competencia en IA y el gasto corporativo masivo que sustenta su desarrollo”.

Ese domingo 19 de julio, Moonshot anunció que dejaría de aceptar nuevos suscriptores pagos para el modelo que estaba en el centro del pánico. Desde el lanzamiento de Kimi K3, dijo la compañía, las solicitudes de los usuarios habían “superado ampliamente los pronósticos” y se estaban acercando a los límites de sus grupos informáticos existentes, una situación que llamó “desafíos informáticos sin precedentes”.

Mantenga esos dos hechos uno al lado del otro. La historia que contaron los comerciantes fue que un laboratorio chino había hecho que la inteligencia fronteriza fuera demasiado barata para justificar el pago por las máquinas. Al mismo tiempo, el laboratorio chino en cuestión se quedó sin máquinas. Si posee un fondo indexado, una cuenta de jubilación o cualquier operación de IA, la brecha entre esas dos oraciones es donde reside actualmente su dinero.

¿Qué es Kimi K3?

Kimi K3 es el nuevo modelo insignia de Moonshot AI, una startup de Beijing cuyos patrocinadores incluyen a Meituan, China Mobile y la firma de inversión CPE. La compañía lo describe como “un modelo de 2,8T de parámetros construido sobre nuestra Atención Kimi Delta y Residuales de Atención, con capacidades de visión nativas y una ventana de contexto de 1 millón de tokens”, y lo llama “el primer modelo abierto que alcanza 2,8 billones de parámetros”. El anuncio llegó el 16 de julio y, al cierre del viernes, la reacción fue global.

Las afirmaciones de desempeño son la razón por la que los mercados se movieron. En el propio conjunto de evaluación de Moonshot, Kimi K3 “se desempeñó de manera competitiva con Fable 5”, mientras que “superó sustancialmente a Opus 4.8, GPT 5.6 Sol y GPT 5.5”, lo que colocaría a un modelo chino hombro con hombro con los mejores sistemas estadounidenses. La puntuación independiente es más mesurada pero sigue siendo notable: Artificial Analysis, el agregador de referencia, le dio a Kimi K3 un 57 en su índice de inteligencia en el lanzamiento, un debut en el tercer lugar general, “comparable a Opus 4.8 y GPT-5.5” pero “detrás de Fable 5 y GPT-5.6 Sol”.

Ahora la parte que se saltó la narrativa de la liquidación. El modelo que supuestamente hizo libre a la inteligencia no es, en el momento de escribir este artículo, ni libre ni abierto. Los pesos, los archivos descargables que permitirían a cualquiera ejecutar el modelo en su propio hardware, se prometen “antes del 27 de julio de 2026” y no se han enviado. La API cuesta $3,00 por millón de tokens de entrada y $15,00 por millón de tokens de salida. Eso es aproximadamente cuatro veces y media los $0,66 y $3,41 que OpenRouter enumera para el Kimi K2.6 de la generación anterior de Moonshot, al 21 de julio. El nivel pago de la aplicación para el consumidor es lo que acaba de cerrarse a nuevos clientes. A partir del 21 de julio, Kimi K3 es un producto propietario, pago y de capacidad limitada con un comunicado de prensa adjunto sobre apertura, parte de una estrategia nacional deliberada que este sitio trazó en La próxima prohibición de exportaciones de China es su propia IA. La estrategia se hizo explícita la misma semana en que el mercado quebró. El 16 de julio, Beijing lanzó la Organización Mundial de Cooperación en IA (WAICO), inscribiendo a 29 países miembros, y al día siguiente Xi Jinping dijo en la Conferencia Mundial de Inteligencia Artificial en Shanghai que los países deberían aprovechar la “oportunidad histórica” ​​de la IA de código abierto, un discurso que Reuters describió como “encuadrar sus modelos de código abierto como un bien público global”.

¿Por qué se desplomaron las acciones de chips en julio de 2026?

La respuesta de una sola palabra que buscaron los comerciantes fue DeepSeek. En enero de 2025, un modelo chino barato acabó con una cantidad récord del valor de mercado de Nvidia en un solo día, y el Journal informó que el lanzamiento de Kimi K3 “generó preocupaciones sobre una posible repetición de una desaceleración del mercado similar al incidente de DeepSeek”. La lógica es la siguiente: las valoraciones de la IA en Estados Unidos se basan en el supuesto de que la inteligencia de frontera sigue siendo escasa y costosa. Si un laboratorio en Beijing proporciona inteligencia comparable, el poder de fijación de precios se evapora, y con él la justificación para cientos de miles de millones de dólares en gastos en centros de datos. El miedo incluso afectó a los propios compatriotas de Moonshot, con los desarrolladores chinos de inteligencia artificial Z.ai y Minimax, que cotizan en Hong Kong, cayendo hasta un 28 por ciento tras el anuncio.

Pero he aquí un detalle inconveniente para la versión ordenada de esa historia. En la mañana de la derrota global, bajo el título “‘Baño de sangre’: Los analistas reaccionan ante el hundimiento de las acciones asiáticas ante la liquidación tecnológica”, Reuters recopiló reacciones de gestores de cartera de toda Asia y Europa cuando los índices de referencia en Japón y Taiwán cayeron hasta un 6 por ciento, y el Nikkei confirmó una corrección, bajando más de un 10 por ciento desde su máximo histórico del 25 de junio. Lo sorprendente es lo que los analistas culparon: señales duras de la Reserva Federal, dudas sobre si los hiperescaladores “pueden obtener retornos que justifiquen sus inversiones masivas”, un debut de SpaceX mal recibido y toma de ganancias. Zhiwei Zhang, de Pinpoint Asset Management, calificó la medida como “en gran medida técnica más que fundamental”, y señaló que “no parece haber ningún cambio importante en las expectativas de inversión en tecnología. Es más bien un ajuste de posiciones abarrotadas que llevó a un cierto estado de estampida”.

La aglomeración era extrema desde cualquier punto de vista histórico. Las acciones de chips habían protagonizado lo que una columna de Reuters que describía las advertencias del Banco de Pagos Internacionales llamó “un repunte récord del 75% en el segundo trimestre de 2026”, incluso cuando el resto de las grandes empresas tecnológicas se desinflaron, una divergencia cubierta en The Mag 7 Lost $2,3 billones. Las existencias de chips se duplicaron. El 20 de julio, la principal mesa de corretaje de UBS informó que los fondos de cobertura habían deshecho posiciones largas en acciones de impulso y semiconductores en aproximadamente un 5 por ciento del valor bruto de mercado, “una de las mayores reducciones registradas”, dejando el posicionamiento neto nuevamente en los niveles de abril. Un teatro lleno de gente no necesita un gran incendio para producir una estampida. Kimi K3 fue el grito, no las llamas.

La cinta que el pánico ignoró

Si el mercado realmente creyera que un modelo chino libre destruye la economía de la computación con IA, la venta debería haberse centrado en la empresa que vende la computación. No fue así. Aquí está la aritmética de la caída, desde el pico de cada acción a finales de junio cerca del cierre del 17 de julio.

Lea esa tabla de abajo hacia arriba. Nvidia, el representante más puro de “el mundo necesita más computación de IA”, apenas participó en su propio mercado bajista. La violencia se concentró en la memoria, en el rincón más candente del abarrotado impulso comercial descrito por la UBS, y en el colapso paralelo en Seúl, cubierto en Dos chips son la mitad del mercado de Corea. Luego se desplomó. La venta masiva clasificó las acciones según su nivel de superpoblación, no según su exposición a la inteligencia china gratuita. Esa es la firma de una relajación que lleva una narrativa como disfraz.

El martes 21 de julio, el SOX había rebotado más del 5 por ciento intradía respecto al cierre del lunes, y UBS estaba avisando públicamente a sus clientes que la relajación estaba llegando a su fin. Nada de eso garantiza que se haya tocado fondo. Lo que sí indica es que el mercado en realidad no ha votado que la demanda de IA esté muerta.

¿La IA ya es realmente rentable?

Aquí está el número del que habló el accidente. A finales de junio, Bloomberg informó sobre un análisis de la firma de investigación Exponential View que encontró que las ventas globales de IA para hiperescaladores y neonubes, excluyendo a China, alcanzaron los 25 mil millones de dólares en el primer trimestre de 2026, superando los 21 mil millones de dólares estimados en costos de depreciación vinculados a sus centros de datos y chips, y lo hicieron “por segundo trimestre consecutivo”. La depreciación es el costo contable del desgaste y envejecimiento del hardware hasta quedar obsoleto, y es el número que decide si la construcción se amortiza por sí sola. El propio resumen del analista Azeem Azhar fue apropiadamente modesto: “Prácticamente supera el obstáculo de la depreciación y, en términos generales, está mejorando con el tiempo”.

Ese cruce es importante porque es precisamente la prueba que este sitio estableció en enero, cuando The $600B Gamble argumentó que 2026 sería el valle de la muerte de AI, el año en que los explosivos cargos de depreciación chocaron con ingresos que aún no habían llegado. La mitad de esa predicción está envejeciendo: la depreciación se está disparando según lo previsto. La otra mitad simplemente fracasó a favor de los alcistas, porque los ingresos aparecieron más rápido de lo que podía derretirse el cubo de hielo que se derretía. Los ingresos generativos de IA, excluyendo a China, alcanzaron los 110 mil millones de dólares en los últimos doce meses y están escalando aproximadamente tres veces más rápido que cualquier ola tecnológica anterior medida por las fuentes de Bloomberg, incluyendo Internet y la nube.

Antes de que alguien cante victoria, la sobria réplica proviene del Banco de Pagos Internacionales (BPI), el banco central de los bancos centrales. En un informe de finales de junio advirtió que la presión competitiva está elevando tanto el gasto de capital que “el beneficio general del sector después de los costos de inversión podría reducirse o incluso volverse negativo en escenarios adversos”, y que la decepción podría “convertir el auge del gasto de capital en una caída prolongada de la inversión”. Ambas afirmaciones son ciertas a la vez. El obstáculo ha sido superado y está a punto de hacerse mucho más alto.

El obstáculo está a punto de duplicarse

El mejor argumento de los bajistas no es que las matemáticas actuales fallan. Es que las matemáticas actuales están midiendo el gasto de ayer. Los cargos por depreciación van por detrás del gasto de capital por diseño: un servidor comprado en 2024 distribuye su costo entre cinco o seis años de contabilidad, por lo que el obstáculo trimestral de 21 mil millones de dólares que la industria acaba de superar refleja principalmente el hardware comprado antes de que la actual ola de gasto alcanzara su punto máximo.

Esa ola es enorme y sigue creciendo. El 29 de abril, los cuatro hiperescaladores informaron el mismo trimestre y las cifras fueron uniformes en la dirección. Microsoft gastó 31.900 millones de dólares en gastos de capital y arrendamientos financieros en tres meses y se dirigió a 190.000 millones de dólares para 2026, un 61 por ciento más que en 2025. Alphabet gastó 35.700 millones de dólares en el trimestre y elevó su previsión para 2026 de 180.000 millones a 190.000 millones de dólares. Amazon gastó 44.200 millones de dólares, un aumento que redujo su flujo de caja libre a 1.200 millones de dólares, y anteriormente había proyectado aproximadamente 200.000 millones de dólares para el año. Meta gastó 19.800 millones de dólares y elevó su rango para todo el año de 125.000 a 145.000 millones de dólares. Si se añaden los puntos medios, solo los cuatro grandes planean aproximadamente 700.000 millones de dólares de gasto de capital para 2026, una suma que, según CNBC, “podría acercarse a 700.000 millones de dólares en 2026”. El informe anual del BIS encuadra el mismo desarrollo en una escala de dos años: los cinco hiperescaladores más grandes “gastarán más de un billón de dólares estadounidenses en gastos de capital relacionados con la IA entre 2025 y 2026”.

Ahora pasa ese número por la máquina de depreciación. En estas empresas, los servidores de IA se deprecian en un plazo de cinco a seis años; Amazon acortó un subconjunto de su flota a cinco años en 2025, citando “el mayor ritmo de desarrollo tecnológico, particularmente en el área de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático”. Calcular en línea recta la cohorte de 2026 durante cinco años y medio:

$\frac{\$700\text{B (2026 capex)}}{5.5\text{ years}} \approx \$127\text{B per year} \approx \$32\text{B per quarter}$

Esa es la eventual depreciación trimestral de las compras de 2026 únicamente, antes de contar las cohortes de 2024 y 2025 que aún están revisando los libros. Frente a un obstáculo que va de los 21.000 millones de dólares a algo de los 30 y más allá, los 25.000 millones de dólares en ingresos trimestrales de IA que acaban de superar el listón necesitarían aproximadamente duplicarse en unos dos años simplemente para mantenerse a flote. La tensión ya es visible en las cuentas: el gasto de depreciación trimestral de Microsoft saltó de 5.800 millones de dólares a 9.000 millones de dólares en un año, y su margen bruto se redujo al 67,6 por ciento, el más reducido desde 2022, “a medida que los costos de depreciación aumentaron en relación con la construcción de la infraestructura del centro de datos de la empresa”. Los cinco mayores gastadores en centros de datos han añadido aproximadamente 350.000 millones de dólares de deuda en cinco años para financiar todo esto, duplicando su carga.

Un detalle más de las presentaciones merece la atención, porque muestra cuán suave es realmente este obstáculo. Meta avanzó en la dirección opuesta a Amazon, extendiendo la vida útil de la mayoría de los servidores a 5,5 años en enero de 2025. Ese único cambio contable redujo su gasto de depreciación de 2025 en 2.920 millones de dólares y añadió 2.590 millones de dólares a los ingresos netos. El obstáculo de la depreciación no es una ley de la física. Es una estimación, y las empresas que se miden tienen el lápiz en la mano.

La venta es la revelación

Ahora regrese al evento que cierra el ciclo. El 19 de julio, Moonshot congeló los nuevos registros pagos “inmediatamente” y dijo que “asignaría la potencia informática disponible a los usuarios pagos actuales”. Aquí se justifica un saludable escepticismo, porque la escasez es un excelente marketing y Moonshot se está preparando para vender acciones. La compañía está desmantelando su estructura extraterritorial antes de una Oferta Pública Inicial (IPO) en Hong Kong, ha contratado a Goldman Sachs y China International Capital Corp como asesores y alcanzó una valoración de 30.000 millones de dólares en junio después de recaudar más de 5.500 millones de dólares a lo largo de su vida. Es conveniente que se produzca una crisis de capacidad viral la semana previa al proceso de salida a bolsa.

Pero observemos lo que tienen en común la lectura escéptica y la lectura crédula: en ambas, la restricción vinculante es computar. O la demanda de Kimi K3 realmente superó a los clústeres de Moonshot, lo que significa que un modelo supuestamente deflacionario está generando una demanda inflacionaria de hardware, o Moonshot está fabricando la apariencia de una escasez de computación porque sabe que eso es lo que los inversores tratan como prueba de valor. Nada de que un modelo sea abierto o barato reduce la cantidad de unidades de procesamiento de gráficos (GPU) necesarias para responder a las solicitudes del mundo. Si la inteligencia se abarata y la demanda se dispara, el valor migra a quien posee la energía, la tierra y el hardware depreciado, la dinámica ya visible en [Los mineros de Bitcoin se están convirtiendo silenciosamente en propietarios de la IA] (/markets/bitcoin-miners-ai-landlords).

Las personas que tienen el mayor incentivo para rechazar esa conclusión son los propios laboratorios modelo. Según Crunchbase, OpenAI y Anthropic por sí solos absorbieron 217 mil millones de dólares en el primer semestre de 2026, alrededor del 43 por ciento de toda la financiación inicial en el planeta, y la puerta de salida ya está en uso después de que la IPO de SpaceX sacara del tablero a la empresa privada más valiosa. Una cartera de financiación concentrada necesita que los inversores crean que la inteligencia de modelos es el activo escaso y defendible. Que un laboratorio chino entregue pesas de frontera, incluso con una semana de retraso, es un ataque directo a esa historia, que es exactamente la razón por la que Beijing subsidia el obsequio. El margen no desaparece; desciende por la pila, alejándose de la IP del modelo y hacia la capa física.

La repetición de DeepSeek, dieciocho meses después

El mercado ha realizado exactamente este experimento antes, y lo suficientemente recientemente como para que los resultados aún sean legibles. El 27 de enero de 2025, el económico modelo R1 de DeepSeek convenció a los comerciantes de que la eficiencia china había superado la historia del gasto de capital en IA. Nvidia “perdió cerca de 600.000 millones de dólares en capitalización de mercado el lunes, la mayor caída para cualquier empresa en un solo día en la historia de Estados Unidos”, y las acciones cayeron un 17 por ciento a 118,58 dólares, su peor sesión desde la crisis de Covid de marzo de 2020. La tesis era idéntica a la de julio de 2026: la inteligencia china gratuita significa que nadie necesita una computación estadounidense costosa.

Lo que siguió fue todo lo contrario. Los modelos baratos multiplicaron el uso, el uso multiplicó la demanda informática y los hiperescaladores aumentaron su orientación de gasto de capital en lugar de recortarlo. Nvidia cerró con un nuevo récord de 154,31 dólares el 25 de junio de 2025, recuperando por completo el cráter DeepSeek en aproximadamente cinco meses. Esa historia no garantiza una repetición; el obstáculo de la depreciación es mayor ahora, y la advertencia del BPI de que “el cuello de botella de la demanda se convierte en la restricción vinculante” es el escenario en el que esta vez realmente difiere. Pero un mercado que hace dieciocho meses vio cómo una inteligencia más barata generaba más demanda de hardware acaba de vender el complejo de hardware con la teoría de que funciona al revés.

La evidencia de cómo funciona está a la vista y no es sutil. La compañía cuyo modelo inició el pánico pasó el fin de semana racionando el acceso porque sus clusters no pueden manejar la demanda, cobra precios API superiores mientras sus ponderaciones siguen siendo una promesa del 27 de julio bajo una licencia que nadie ha visto, y tiene banqueros preparando una IPO con una valoración de 30 mil millones de dólares construida enteramente sobre la propuesta de que este negocio es valioso. Hasta el martes por la mañana, el índice de chips había recuperado un 5 por ciento, y en algún lugar de Beijing una página de suscripción todavía decía cortésmente a los nuevos clientes que la revolución está agotada.