El cofundador de Zerodha, Nikhil Kamath, y el CEO de Coinbase, Brian Armstrong, advirtieron que las valoraciones altísimas de las empresas líderes de IA como OpenAI y Anthropic enfrentan una amenaza estructural masiva.
La alarma llega en medio del creciente escepticismo de los inversores, ya que ambos líderes compararon el frenesí de IA de hoy con el crash de las puntocom y con burbujas cripto del pasado.
Un inversor multimillonario afirma que si apuestas en contra de cada empresa de IA hoy, serías rico en cinco años, y el CEO de Coinbase [Brian Armstrong] acepta en silencio que podría tratarse de una burbuja. [Nikhil] “Si fuera a tomar cada empresa privada de IA y apostarle a la baja a sus acciones hoy, en cinco años,… pic.twitter.com/pXglaN9u7a
— UNIVERSIDAD DE BILLONARIOS® (@TheBillionaireU) 17 de julio de 2026
Por qué Kamath apostaría en corto contra cada empresa de IA hoy
Al hablar en el podcast “People by WTF”, ambos líderes trazaron paralelos directos entre el auge actual de la IA, el colapso de las dot-com de los años 2000 y las burbujas estándar del mercado cripto.
Su preocupación compartida se centra en que los modelos propietarios caros pierdan terreno frente a alternativas más baratas.
Kamath planteó el riesgo en términos personales y de inversor. Dijo que apostar en corto contra cada empresa privada de IA hoy podría, en cinco años, hacer que gane dinero, comparando el momento con la burbuja de Internet.
“Como yo, el inversor trader de bolsa, en este punto empiezo a sentir que si yo tomara todas las empresas privadas de IA y les apostara en corto hoy, en cinco años podría ganar dinero… Se siente un poco como… la ‘burbuja de Internet’”, dijo Kamath.
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Seis burbujas. Cinco crashes. Queda uno.1972 → Burbuja Nifty Fifty → Crash1989 → Burbuja Japonesa → Crash1999 → Burbuja Dot-Com → Crash2007 → Burbuja Inmobiliaria → Crash2016 → Burbuja China → Crash2026 → Burbuja de IA → Cra…Cada ciclo parecía distinto.… https://t.co/Q9yBUxUt7k pic.twitter.com/V0cIYMx4aC
— Wimar.X (@DefiWimar) 23 de junio de 2026
El cofundador de Zerodha también espera que la industria se fragmente. Un mercado dominado por unos pocos gigantes estadounidenses daría paso a una economía regional y autosuficiente construida mediante ingeniería inversa y un desarrollo local rápido.
Bajo esa visión, los países individuales dejan de importar modelos caros y construyen los suyos propios. India ejecutaría su propia copia interna, con los tokens y la energía permaneciendo localmente, lo suficientemente funcional para el uso cotidiano incluso si no es de vanguardia.
“Si el mundo va en esa dirección, no veo la razón para pagar los múltiplos que estas empresas privadas tienen hoy”, argumentó el cofundador de Zerodha.
🇨🇳 China acaba de arrasar el liderazgo de IA de EE. UU. en una sola tarde. Moonshot AI, una startup de Pekín poco conocida, lanzó Kimi K3 el jueves y de inmediato entró en el primer nivel de modelos globales. Superó a Fable 5 de Anthropic y a GPT-5.6 Sol de OpenAI en pruebas de código, y luego… pic.twitter.com/KGf8zdLb3V
— Mario Nawfal (@MarioNawfal) 17 de julio de 2026
¿Cuál es la amenaza de “99% más barato” que describe Armstrong?
Armstrong, notablemente, estuvo de acuerdo con esa evaluación del mercado. Señaló una brecha de costos marcada entre los laboratorios punteros de frontera y los modelos de código abierto que les siguen justo detrás.
Los laboratorios de primer nivel gastan miles de millones en construir el próximo gran avance. Las alternativas de código abierto, aproximadamente seis meses atrás, llegan al mercado por una fracción mínima de ese precio.
El CEO de Coinbase puso cifras. Los modelos de código abierto van alrededor de seis meses por detrás y cuestan hasta un 99% menos para la inferencia, por lo que una mayor parte de las cargas de trabajo podría desplazarse hacia ellos.
El futuro es de código abierto. Necesitamos abrazarlo y seguir adelante. Imagina si Estados Unidos cerrara la puerta al código abierto. Estaríamos forzando explícitamente a las empresas estadounidenses a pagar entre 26 y 56 dólares por 1MM tokens por la misma inteligencia que sus adversarios/competidores en todo el mundo tendrían… https://t.co/AkIWsb2X3C
— Chamath Palihapitiya (@chamath) 18 de julio de 2026
Trazó una línea clara entre dos futuros. Los modelos punteros de frontera se mantienen valiosos para tareas altamente especializadas como descubrir nueva física, pero los consumidores promedio y las empresas se vuelven intensamente sensibles al precio.
“Me pone un poco nervioso ver que estas valoraciones crecen tan rápido también. Como he visto que cosas así pasan antes en cripto. Se corrigen y luego hay valor real por debajo, y entonces crecen más tarde”, señaló Armstrong.
Cuando los modelos estándar se ejecuten de forma barata en hardware cotidiano de bajo costo, las defensas corporativas que protegen a las empresas de IA de alto valor podrían disolverse por completo. Esa erosión está en el corazón de la advertencia.
Armstrong cerró con un tono cauteloso. Las valoraciones de rápido crecimiento lo ponen nervioso, haciendo eco de patrones que vio en cripto, donde los precios se corrigieron antes de que emergiera el valor real y el crecimiento se reanudara más tarde.
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